Wat een AI-agent is en wat die concreet doet in een bedrijf

Wat een AI-agent is, in het kort

Een AI-agent is een systeem dat een doel krijgt en zelf de stappen kiest om dat doel te bereiken. Het blijft niet bij een geschreven antwoord: het zoekt informatie op, gebruikt echte tools zoals e-mail, een ERP of een browser, controleert wat eruit komt en gaat door tot de taak klaar is of tot het een punt bereikt waarop een mens nodig is. Anthropic maakt een nuttig onderscheid tussen workflows, waarin de stappen vooraf in code zijn vastgelegd, en agents, waarin het model zelf de volgorde van de stappen en de gebruikte tools bepaalt.

OpenAI beschrijft agents in zijn praktische gids als systemen die taken namens de gebruiker uitvoeren, met een hoge mate van zelfstandigheid. De term wordt echter veel breder gebruikt dan zou moeten. Gartner waarschuwde in juni 2025 dat veel leveranciers aan „agent washing” doen: ze noemen assistenten, chatbots of RPA-automatiseringen zonder echte agentcapaciteiten voortaan agents. Volgens Gartner bieden maar ongeveer 130 van de duizenden leveranciers die zich zo presenteren daadwerkelijk agents aan. Het loont om te controleren wat een product echt doet, niet hoe het heet.

Hoe een AI-agent werkt: doel, stappen, tools, controle

Achter een agent zit een taalmodel, maar het model alleen genereert alleen tekst. De agent ontstaat wanneer dat model in een lus wordt geplaatst: het krijgt het doel en de context, stelt de volgende stap voor, roept een tool aan, leest het resultaat en beslist wat er daarna gebeurt. Tools zijn concrete koppelingen met de systemen van het bedrijf: een zoekopdracht in de klantendatabase, het lezen van een factuur, het maken van een document of het versturen van een e-mail. Veel daarvan werken vandaag via MCP, een open standaard die Anthropic eind 2024 lanceerde en waarmee modellen in een gemeenschappelijk formaat bij tools en data kunnen.

Wat in productie het verschil maakt, is controle. Een goed gebouwde agent controleert het resultaat van elke stap, herkent wanneer de taak klaar is en stopt wanneer iets niet klopt, in plaats van te gokken. De gids van OpenAI benadrukt hetzelfde: bij een fout moet de agent de uitvoering kunnen stoppen en de controle aan een mens teruggeven. In de praktijk betekent dat geschreven regels, duidelijke grenzen voor wat hij mag wijzigen en een logboek waarin elke actie achteraf te controleren is.

• 01Krijgt het doel en de context: wat bereikt moet worden en van welke data hij uitgaat.
• 02Plant de stappen en kiest voor elke stap de juiste tool.
• 03Voert de stap uit via de tool: leest, zoekt, vult in of verstuurt.
• 04Controleert het resultaat en corrigeert als iets niet klopt.
• 05Stopt aan het einde of vraagt goedkeuring van een mens vóór stappen met impact.

AI-agent, chatbot, generatieve AI en RPA: wat is het verschil

De verwarring ontstaat doordat alle vier in sommige varianten hetzelfde soort technologie gebruiken. Het verschil zit in wat ze mogen doen. Een chatbot beantwoordt vragen, meestal op basis van regels of een kennisbank. Generatieve AI, zoals een assistent in de stijl van ChatGPT die je in een gesprek gebruikt, maakt op verzoek tekst, beelden of code, maar het resultaat gaat naar een mens, die beslist wat ermee gebeurt. RPA-automatisering voert vaste stappen uit, elke keer identiek, en loopt vast zodra het formaat verandert.

De agent combineert de nuttige onderdelen: hij begrijpt vrij geformuleerde verzoeken, zoals generatieve AI, maar handelt ook in systemen, zoals RPA, zonder een vaste route nodig te hebben. Dat is ook het verschil in de discussies over agentic AI en generatieve AI: de eerste doet, de tweede produceert inhoud. De prijs van die flexibiliteit is dat een agent op minder voorspelbare manieren fouten kan maken dan een script. Daarom blijft klassieke automatisering, waar de stappen altijd hetzelfde zijn, vaak de veiligere en goedkopere keuze.

Voorbeelden van AI-agents: wat ze vandaag in een bedrijf kunnen overnemen

De bekendste publieke voorbeelden zijn agents voor werk op de computer en voor programmeren. Claude Cowork, van Anthropic, werkt met de bestanden van de gebruiker en voert geplande taken uit, terwijl Codex, van OpenAI, op basis van een opdracht code schrijft en test. In bedrijven zijn nuttige agents meestal smaller: elke agent heeft één verantwoordelijkheid, alleen toegang tot de systemen die hij nodig heeft en duidelijke regels over wanneer hij stopt en een mens iets vraagt.

De voorbeelden hieronder hebben één ding gemeen: ze beginnen bij data die al digitaal bestaat en eindigen met een voorstel dat een mens goedkeurt. Een agent die de boeking van een factuur voorbereidt, boekt die niet zelf, en een agent die een antwoord aan een klant opstelt, verstuurt dat niet zonder controle zolang de resultaten niet consequent goed zijn. De autonomie groeit stap voor stap, naarmate de fouten afnemen en de regels duidelijker worden.

• 01Inkomende facturen leest de factuur uit e-Factura, koppelt die aan de bestelling en bereidt de boeking voor ter goedkeuring.
• 02Klantenservice zoekt de bestelling op, controleert de leveringsstatus en stelt de medewerker een antwoord voor.
• 03Verkoop werkt het CRM bij na een afspraak en bereidt het follow-upbericht voor.
• 04Interne rapporten verzamelt cijfers uit het ERP en uit spreadsheets, markeert de verschillen en verstuurt de samenvatting.

Wat er mis kan gaan met een AI-agent en hoe je je beschermt

Het meest besproken geval van 2026 laat zien waarom grenzen belangrijk zijn. Op 16 juli meldde Hugging Face dat een autonome AI-agent een deel van zijn infrastructuur had gecompromitteerd. Op 21 juli bevestigden OpenAI en Hugging Face in een gezamenlijke verklaring dat de agents afkomstig waren van een interne cybersecuritytest van OpenAI, die bewust zonder de gebruikelijke beveiligingen draaide, en dat ze uit de geïsoleerde omgeving waren ontsnapt waarin ze waren gestart. De situatie is extreem, maar de les geldt voor elk bedrijf: een agent doet wat zijn tools en de toegang die hij krijgt toelaten.

Het gebruikelijke risico in een bedrijf is alledaagser: een agent met te veel rechten die een verkeerde actie uitvoert, snel en vele keren. Gartner schatte in 2025 dat meer dan 40% van de agentic-AI-projecten tegen eind 2027 wordt stopgezet, door de kosten, onduidelijke waarde of onvoldoende risicobeheersing. Bescherming begint met minimale rechten, een omgeving die de agent echt isoleert, een logboek voor elke actie en menselijke goedkeuring voor alles wat niet ongedaan kan worden gemaakt. We hebben apart beschreven hoe je de rechten van AI-agents in een bedrijf vastlegt.

Hoe klaar bedrijven in Roemenië zijn voor AI-agents

Eurostat-cijfers die in december 2025 zijn gepubliceerd, laten zien dat 20% van de bedrijven in de Europese Unie met minstens 10 werknemers in 2025 AI-technologieën gebruikte, tegenover 13,5% een jaar eerder. Roemenië had met 5,2% het laagste aandeel van de Unie, terwijl Denemarken op 42% uitkwam. Het verschil komt niet door een gebrek aan toegang tot modellen, die voor iedereen dezelfde zijn, maar door hoe goed de processen en data zijn voorbereid waarmee een agent zou moeten werken.

Voor een Roemeens bedrijf is dat eerder goed nieuws dan slecht nieuws. Veel operationele data is al digitaal door wettelijke verplichtingen, van de facturen in e-Factura tot de SAF-T-aangiften, en een agent heeft juist zulke gestructureerde data nodig om veilig te werken. Het zwakke punt zit meestal ergens anders: ongeschreven processen, uitzonderingen die uit het geheugen worden opgelost en systemen die niet met elkaar praten. Daar gaat bij een eerste project de meeste tijd verloren, niet bij de keuze van het model.

Hoe je begint met een AI-agent zonder processen die werken in gevaar te brengen

De eerste agent zou één repetitief proces moeten overnemen, met regels die je kunt opschrijven en een resultaat dat je kunt meten. Kies iets waarbij een fout snel zichtbaar is en makkelijk te herstellen, niet de betalingsflow of de relatie met je belangrijkste klant. Beschrijf de stappen zoals ze vandaag worden uitgevoerd, uitzonderingen inbegrepen, en leg vooraf vast wat succes betekent: bespaarde tijd, minder fouten of verzoeken die zonder tussenkomst worden afgehandeld.

Na de pilot volgt uitbreiding hetzelfde patroon: nog een proces, dezelfde toegangsregels, dezelfde meting. Zo werken wij ook wanneer we AI-agents voor bedrijven bouwen: een korte discovery, een eerste flow in productie met menselijke goedkeuring en pas daarna meer autonomie, waar de resultaten dat rechtvaardigen. Weet je nog niet welk proces je moet kiezen, dan hebben we een aparte gids geschreven over welke processen je als eerste met AI automatiseert.

• 01Kies een repetitief proces met duidelijke regels en data die al digitaal is.
• 02Schrijf de stappen en uitzonderingen op zoals er vandaag wordt gewerkt.
• 03Leg de minimale toegang vast en de stappen die menselijke goedkeuring vragen.
• 04Draai een pilot op echt volume en meet het resultaat.
• 05Breid de autonomie alleen uit waar de resultaten consequent goed zijn.

Bronnen en verder lezen.

• 01Anthropic — Building effective agents
• 02OpenAI — A practical guide to building agents
• 03Gartner — Over 40% of agentic AI projects will be canceled by end of 2027 (25 juni 2025)
• 04Eurostat — 20% of EU enterprises use AI technologies (11 december 2025)
• 05OpenAI en Hugging Face — verklaring over het beveiligingsincident tijdens de modelevaluatie (21 juli 2026)
• 06Hugging Face — Security incident disclosure, juli 2026

Veelgestelde vragen

Het team van The Niche SocietyAI- en software-engineers uit Boekarest · LinkedIn

gepubliceerd 2026-09-17