Blog

<p>Emma werkte als projectcoördinator bij een middelgroot consultancybureau. Ze was slim, gestructureerd en altijd onderweg: van klantgesprek naar interne meetings, van rapportages naar deadlines die elkaar in rap tempo opvolgden.</p><p>Het bedrijf had recent een AI-assistent geïntroduceerd die iedereen moest ontlasten van administratieve rompslomp. De belofte was groot: persoonlijk, intelligent, proactief.</p><p>Maar Emma merkte al snel dat er iets niet klopte.</p><p>Elke ochtend begon ze hetzelfde ritueel.</p><p><em>“Goedemorgen, kun je mijn dag plannen?”</em><br><em>“Zeker! Wat zijn je voorkeuren qua werktijden?”</em></p><p>Emma zuchtte.<br>Dat heb ik je gisteren verteld.</p><p>Ze legde opnieuw uit dat ze liefst om 08:00 begint, haar creatieve uren in de ochtend liggen en ze na de lunch vaak klanten belt.<br>De AI luisterde vriendelijk. Maar een dag later was alles opnieuw weg.</p><p>Het voelde alsof ze dagelijks een nieuwe collega moest inwerken.<br>De menselijke kant van Emma — haar voorkeuren, werkstijl, stressfactoren, routines — gleed elke nacht als zand door de vingers van de AI.</p><p>En na een paar weken begon ze de assistent maar te vermijden.<br>“Hij vergeet toch alles”, zei ze tegen een collega.</p><p>Haar frustratie was niet uniek.<br>Het was een symptoom van een dieper probleem: de organisatie had de AI wél uitgerold, maar het proces eromheen en het technische fundament ontbrak.</p><h2>Mensen: een AI die je niet begrijpt, vertrouwde niemand</h2><p>Emma’s verhaal ging rond op kantoor. Anderen herkenden het maar al te goed.</p><p>Sommigen vonden de AI te afstandelijk.<br>Anderen zeiden dat het systeem hen onderbrak met onhandige suggesties.<br>De HR-manager merkte op dat het “persoonlijke” karakter van de assistent nauwelijks aanwezig was.</p><p>Dat leidde tot een menselijk vraagstuk:<br>Hoe kun je vertrouwen op technologie die jouw manier van werken niet onthoudt?</p><p>Een AI zonder geheugen voelde voor medewerkers als een stagiair die elke dag opnieuw begint zonder notities te maken.</p><p>Het probleem raakte niet alleen individuen zoals Emma, maar ook teams:<br>projectinformatie ging verloren, voortgang in gesprekken werd vergeten, deadlines moesten steeds opnieuw worden uitgelegd.</p><p>Mensen haakten af — niet omdat ze geen AI wilden, maar omdat die AI hen niet kende. </p><h2>Processen: de oude manier van werken botste met de nieuwe technologie</h2><p>Het bedrijf had gedacht dat een AI-assistent een kwestie was van “aanzetten en gebruiken”.</p><p>Maar een AI zonder context is als een medewerker zonder onboarding, zonder vergadernotulen, zonder klantdossiers.</p><p>De processen waren niet ontworpen om informatie vast te houden of door te geven aan de AI.<br>Er was geen structuur waarin gesprekken van gisteren doorliepen in de taken van vandaag.<br>Er was geen enkele procedure om belangrijke klantgegevens, voorkeuren of voortgang te bestendigen.</p><p>Zelfs binnen één gesprek kon de AI maar een beperkte hoeveelheid tekst “zien” voordat het context verloor. De gesprekken werden simpelweg te lang en te rommelig voor het systeem om betekenisvol te blijven.</p><p>Zonder nieuwe werkprocessen bleef de AI steken in oppervlakkige interacties.</p><h2>Systemen en technologie: de AI zat gevangen in geheugenloosheid</h2><p>Achter de schermen was het technische probleem nog fundamenteler.<br>De AI bestond uit een indrukwekkend Large Language Model — maar dat model was volledig stateless.</p><p>Het wist niets van:</p><ul><li>eerdere gesprekken</li><li>eerdere sessies</li><li>wie Emma was</li><li>welke voorkeuren ze had</li></ul><p>Elke nieuwe prompt was voor het model een blanco pagina.</p><p>Technisch gezien bestond de AI uit losse verzoeken zonder enige vorm van continuïteit. Er was geen mechanisme dat besliste:</p><ul><li><em>Wat moet ik onthouden?</em></li><li><em>Wat mag weg?</em></li><li><em>Wat is relevant voor morgen?</em></li><li><em>Wat hoort bij dit specifieke project of deze specifieke persoon?</em></li></ul><p>Het systeem miste twee structuren die essentieel waren:</p><ol><li><strong>Een session</strong> — een plek waar het gesprek van nu werd bewaard terwijl het plaatsvond.</li><li><strong>Memory</strong> — een langetermijngeheugen dat alleen de belangrijke inzichten vastlegde.</li></ol><p>“De AI is slim,” zei een van de engineers,<br>“maar hij heeft geen bureau om op te werken, en geen archiefkast om iets in te bewaren.”</p><h2>De doorbraak: Context Engineering brengt mensen, processen en technologie samen</h2><p>Toen het bedrijf eindelijk erkende dat er meer nodig was dan een model, werd een team gevormd:<br>productmanagers, engineers, data-experts én eindgebruikers zoals Emma.</p><p>Zij introduceerden een nieuwe discipline: <strong>Context Engineering </strong>— precies het domein dat ontworpen is om dit probleem op te lossen.</p><p>Alle drie de elementen kwamen nu samen.</p><h2>&nbsp;<br>1. Mensen: een AI die eindelijk luistert en onthoudt</h2><p>De AI kreeg een geheugen — niet door magie, maar door een zorgvuldig ontworpen processysteem.</p><p>Hij begon:</p><ul><li>werkpatronen van medewerkers te herkennen</li><li>voorkeuren te onthouden</li><li>projectinformatie te bewaren over meerdere dagen</li><li>persoonlijke stijlvoorkeuren toe te passen<br><br>Wanneer Emma nu vroeg om haar planning, zei de assistent:</li></ul><p><em>“Je begint graag vroeg, dus ik plan je focusblok van 08:00 tot 10:00. Daarna heb je ruimte voor je klantcalls.”</em></p><p>Ze hoefde niets opnieuw uit te leggen.<br>Ze voelde zich <strong>gezien</strong>.</p><h2>2. Processen: een nieuwe manier van werken waarin context standaard is<br></h2><p>Het bedrijf paste zijn workflows aan.</p><p>In plaats van losse interacties werd elke interactie onderdeel van een groter geheel.<br>Sessions hielden een lopend gesprek netjes bij, terwijl memory belangrijke feiten bewaarde, zelfs als een sessie werd afgesloten.</p><p>De AI leerde onderscheid maken tussen “ruis” en “relevante inzichten”.<br>Het bedrijf kreeg processen voor:</p><ul><li>het samenvatten van lange gesprekken</li><li>het opslaan van belangrijke feiten</li><li>het ophalen van alleen de juiste informatie op het juiste moment</li></ul><p>Teams merkten dat projecten vloeiender liepen.<br>Mensen waren minder tijd kwijt aan herhaling.<br>Overdrachten werden consistenter en overzichtelijker.</p><h2>3. Technologie: een AI die werkt als een professional</h2><p>Sessions fungeerden nu als het digitale bureau van de AI:<br>tijdelijke notities, recente gebeurtenissen, toolresultaten — precies wat nodig is om tijdens een gesprek slim te reageren.</p><p>Memory werd de archiefkast:<br>compact, georganiseerd, waar nuttige informatie duurzaam werd opgeslagen.</p><p>Techniek die eerder uit losse fragmenten bestond, werd nu een samenhangend systeem waarin:</p><ul><li>de AI niet overspoeld werd door lange historie</li><li>relevante informatie automatisch werd opgehaald</li><li>oude informatie automatisch werd “vergeten”</li><li>nieuwe inzichten zorgvuldig werden geïntegreerd<br></li></ul><p>Het systeem werd efficiënt, snel en betrouwbaar.<br>Niet door het model groter te maken, maar door het contextmanagement slimmer te maken.</p><h2>Het resultaat: een AI die wérkt voor mensen — omdat mensen erin zijn meegenomen</h2><p>Emma merkte het als eerste.<br>Ze hoefde niets meer drie keer aan te geven.<br>Haar werk stroomlijnde.<br>Ze kreeg meer rust, minder frustratie.</p><p>Haar collega’s vertrouwden de AI eindelijk.<br>Teams werkten consistenter.<br>Projecten werden beter overgedragen.</p><p>En de AI zelf?<br>Die voelde niet langer als een vergeetachtige robot, maar als een competente collega die zijn papieren op orde had.</p><p>Dit gebeurde niet door meer rekenkracht.<br>Niet door een groter model.<br>Maar doordat <strong>mensen</strong>, <strong>processen</strong> en <strong>systemen</strong> eindelijk met elkaar verbonden waren via één discipline: <strong>Context Engineering</strong></p>

Waarom Emma haar AI-assistent niet vertrouwde — en hoe mensen, processen en technologie samen het probleem oplosten

<h2><span style="font-family: inherit; font-size: calc(16px * var(--body-fontSize, 1)); font-style: var(--body-fontStyle, normal); -webkit-text-size-adjust: 100%;" data-mce-style="font-family: inherit; font-size: calc(16px * var(--body-fontSize, 1)); font-style: var(--body-fontStyle, normal); -webkit-text-size-adjust: 100%;">Workflowoptimalisatie met n8n: de perfecte balans tussen mens, proces en technologie</span><br></h2><p><span style="font-family: inherit; font-size: calc(16px * var(--body-fontSize, 1)); font-style: var(--body-fontStyle, normal); -webkit-text-size-adjust: 100%;" data-mce-style="font-family: inherit; font-size: calc(16px * var(--body-fontSize, 1)); font-style: var(--body-fontStyle, normal); -webkit-text-size-adjust: 100%;">In een tijd waarin organisaties steeds meer afhankelijk worden van digitale processen, is workflow automation niet langer een luxe, maar een noodzaak. Het verschil tussen bedrijven die bloeien en bedrijven die blijven hangen, ligt in de manier waarop ze mensen, processen en technologie op elkaar afstemmen.</span></p><p>Een krachtige tool die dit mogelijk maakt, is n8n — een open-source platform voor low-code automation dat flexibiliteit, schaalbaarheid en eigenaarschap combineert. Maar technologie is slechts één kant van het verhaal. De echte waarde ontstaat waar mens, proces en techniek elkaar versterken.</p><h2>Wat is workflow automation?</h2><p>Workflow automation betekent dat repetitieve taken en handmatige handelingen automatisch worden uitgevoerd door technologie. Denk aan:</p><ul><li>Het automatisch versturen van een e-mail na een formulierinzending.</li><li>Het synchroniseren van klantgegevens tussen Google Sheets, Notion of een CRM.</li><li>Het automatisch aanmaken van taken in projectmanagementtools zodra een lead binnenkomt.</li><li><span style="font-family: inherit; font-size: calc(16px * var(--body-fontSize, 1)); font-style: var(--body-fontStyle, normal); -webkit-text-size-adjust: 100%;">Met tools zoals n8n kunnen organisaties deze processen efficiënt, foutloos en schaalbaar uitvoeren. Zo kunnen medewerkers zich richten op wat écht telt: strategie, innovatie en klantwaarde.</span></li></ul><h2>Waarom kiezen voor n8n?</h2><p><span style="font-family: inherit; font-size: calc(16px * var(--body-fontSize, 1)); font-style: var(--body-fontStyle, normal); -webkit-text-size-adjust: 100%;">n8n onderscheidt zich van andere workflow automation tools zoals Zapier of Make.com door drie fundamentele voordelen:</span></p><ul><li>Flexibiliteit – n8n is een low-code platform dat eenvoudig visueel te gebruiken is, maar ook ruimte biedt voor custom logica en integraties via JavaScript of API’s.</li><li>Eigenaarschap – als source-available oplossing kun je n8n zelf hosten, waardoor je volledige controle houdt over je data en beveiliging.</li><li>Kostenbesparing – n8n is gratis te gebruiken bij zelfhosting en biedt gunstige cloudopties. Dit maakt het aantrekkelijk voor zowel startups als enterprise-organisaties.</li></ul><p>Kortom: met n8n haal je de kracht van enterprise automation in huis, zonder de afhankelijkheid of prijskaartjes van gesloten platforms.</p><h2>Mens, proces en techniek: de gouden driehoek van optimalisatie</h2><p>Echte procesoptimalisatie vraagt om meer dan technologie alleen. Het succes van workflow automation ontstaat in de samenhang van drie elementen:</p><h3>1. <strong>De mens</strong> – betekenis en creativiteit</h3><p>Technologie is pas waardevol als mensen begrijpen hoe ze die kunnen inzetten. Medewerkers bepalen waar automatisering waarde toevoegt, en waar menselijke empathie en oordeel essentieel blijven.</p><h3>2. <strong>Het proces</strong> – de basis voor efficiëntie</h3><p>Voordat iets geautomatiseerd wordt, moet het proces zelf helder en logisch zijn. Automatisering van een slecht proces versnelt alleen de fouten. n8n helpt om die processen eerst inzichtelijk te maken en daarna stap voor stap te verbeteren.</p><h3>3. <strong>De techniek</strong> – de versneller van groei</h3><p>Met de visuele interface van n8n bouw je eenvoudig workflows die data tussen systemen laten stromen — van CRM tot e-mail, van AI tot interne databases. Zo ontstaat een digitale infrastructuur waarin alles met elkaar praat, zonder handmatig werk.</p><p>Het resultaat: minder fouten, meer consistentie en een organisatie die schaalbaar groeit zonder complexer te worden.</p><h2>AI en low-code automation: de volgende stap</h2><p>De integratie van AI binnen n8n tilt workflow automation naar een hoger niveau. Met AI-nodes zoals OpenAI of Google AI kunnen bedrijven intelligentie toevoegen aan hun processen:</p><ul><li>Automatische samenvattingen van rapporten of vergadernotities.</li><li>Slimme klantenservice-agents die e-mails classificeren en beantwoorden.</li><li>Dynamische contentcreatie voor marketing en social media.</li></ul><p>Waar low-code automation de brug slaat tussen mens en proces, zorgt AI ervoor dat workflows niet alleen uitvoeren, maar ook leren en verbeteren.</p><h2>Van automatisering naar waardecreatie</h2><p>De echte kracht van workflow automation ligt niet in de technologie zelf, maar in de manier waarop organisaties die technologie inzetten. Wanneer mensen, processen en techniek op elkaar zijn afgestemd, ontstaat een vorm van digitale intelligentie: een organisatie die denkt, leert en groeit.</p><p>n8n helpt bedrijven om de stap te maken van handmatig werken naar intentioneel automatiseren. En dat is waar de echte waarde wordt gecreëerd — niet door taken weg te nemen, maar door ruimte te scheppen voor innovatie, samenwerking en betekenisvol werk.</p><h2>Conclusie</h2><p>Workflowoptimalisatie met n8n is geen technische oefening, maar een strategische keuze. Het is de kunst om technologie niet te zien als vervanging van de mens, maar als versterking ervan. In de juiste balans tussen mens, proces en techniek ligt de sleutel tot duurzame groei.</p>

Workflowoptimalisatie met n8n: de perfecte balans tussen mens, proces en technologie

<h2>De Basis van Workflow Implementatie</h2>
<p>Een efficiënte workflow implementatie is cruciaal voor het succes van elk bedrijf. Het helpt teams om productiever te zijn, tijd te besparen en fouten te minimaliseren. Maar hoe begin je met het implementeren van een effectieve workflow? Het is belangrijk om eerst de doelen en behoeften van je organisatie te begrijpen.</p>

<p>Voordat je een nieuw systeem implementeert, moet je een grondige analyse uitvoeren van de huidige processen. Identificeer knelpunten en bepaal waar verbeteringen nodig zijn. Dit zal een goede basis leggen voor je nieuwe workflow.</p>

<figure id="figure-exgm2rzsqvmhpshmhd"><img id="exgm2rzsqvmhpshmhd" src="https://media.gettyimages.com/id/2200128716/photo/ai-powers-big-data-analysis-and-automation-workflows-showcasing-neural-networks-and-data.jpg?b=1&s=2048x2048&w=0&k=20&c=jHsLIgpAOxKQ6mBlb4rEoGxZsBaFQqL7HyBg0lAk8J8=" alt="workflow analysis" class="object-cover bg-gray-100" style="aspect-ratio: 16/9"></figure>

<h3>Gebruik van Technologie</h3>
<p>Technologie speelt een cruciale rol in moderne workflow implementatie. Door gebruik te maken van software en tools, kunnen bedrijven processen automatiseren en de efficiëntie verhogen. Kies software die aansluit bij de specifieke behoeften van je organisatie.</p>

<p>Het is belangrijk om je team op te leiden in het gebruik van nieuwe tools. Dit zorgt ervoor dat iedereen optimaal gebruik kan maken van de technologie en dat de workflow soepel verloopt.</p>

<h2>Communicatie en Samenwerking</h2>
<p>Een ander belangrijk aspect van een efficiënte workflow is communicatie. Open en duidelijke communicatie zorgt ervoor dat iedereen op dezelfde lijn zit en dat er geen misverstanden ontstaan. Regelmatige teamvergaderingen en updates kunnen hierbij helpen.</p>

<figure id="figure-jn5c1g8ze6mhpshmhd"><img id="jn5c1g8ze6mhpshmhd" src="https://media.gettyimages.com/id/1350217421/photo/cropped-shot-of-a-diverse-group-of-businesspeople-arguing-during-a-meeting-in-the-boardroom.jpg?b=1&s=2048x2048&w=0&k=20&c=inyKEwAB1AfO4kwjvEAUbRHjKp1x6WbMNGHxNv3o-0U=" alt="team meeting" class="object-cover bg-gray-100" style="aspect-ratio: 16/9"></figure>

<p>Bovendien is samenwerking essentieel. Moedig teams aan om samen te werken en kennis te delen. Dit kan leiden tot innovatie en betere resultaten. Gebruik platforms die samenwerking vergemakkelijken, zoals project management tools.</p>

<h3>Continu Verbeteren</h3>
<p>Een efficiënte workflow is nooit af. Het is van belang om voortdurend te evalueren en te verbeteren. Vraag regelmatig feedback van je team en pas processen aan waar nodig. Dit zorgt ervoor dat je workflow relevant en effectief blijft.</p>

<p>Bovendien kan het nuttig zijn om regelmatig benchmarks en KPI's te gebruiken om de prestaties van je workflow te meten. Dit helpt je om te zien waar je staat en waar er nog ruimte is voor verbetering.</p>

<figure id="figure-18gxl6j5jlmhpshmhd"><img id="18gxl6j5jlmhpshmhd" src="https://media.gettyimages.com/id/2205478632/photo/kpi-dashboard-interface-with-loading-progress-indicator-3d-rendering.jpg?b=1&s=2048x2048&w=0&k=20&c=vFBTtrtLTyGNtbb9yINvSvKzeA--bLlacu7VM0P15-8=" alt="performance metrics" class="object-cover bg-gray-100" style="aspect-ratio: 16/9"></figure>

<h2>Conclusie</h2>
<p>Efficiënte workflow implementatie vereist planning, technologie, communicatie en continue verbetering. Door deze elementen in balans te houden, kun je een systeem creëren dat jouw organisatie ondersteunt in het behalen van haar doelen. Begin vandaag nog met het optimaliseren van je workflow en zie hoe het je bedrijf naar een hoger niveau tilt.</p>

Efficiënte Workflow Implementatie: Tips voor Succes

Red Transparent White Dotted Dice on Green Fabric Background

<h2>1. Kansen van AI-implementatie</h2><p>McKinsey ziet dat meer dan 75% van de organisaties AI toepast in minstens één bedrijfsfunctie, vooral in IT, marketing, productontwikkeling en service operations.<br>Voor Eindhovense bedrijven liggen kansen in:</p><ul><li><strong>Slimmere productieprocessen</strong> (predictive maintenance, supply-chain-optimalisatie).</li><li><strong>Snellere productontwikkeling</strong> via generatieve AI-modellen die ontwerp en simulatie versnellen.</li><li><strong>Efficiëntere klantinteractie</strong> met AI-gedreven serviceplatforms.</li><li><strong>Data-gedreven besluitvorming</strong> door integratie van AI in business intelligence.<br><br>AI verhoogt omzet (tot +10% binnen specifieke businessunits) en verlaagt operationele kosten, mits goed geïntegreerd in bestaande workflows.</li></ul><h2>2. Wat werkt: de do’s</h2><p>McKinsey identificeert twaalf bewezen succesfactoren voor waardecreatie. De belangrijkste:</p><ul><li><strong>C-level-betrokkenheid</strong>: bedrijven met directe CEO-verantwoordelijkheid voor AI-governance behalen meer winstgroei.</li><li><strong>Herontwerp van werkprocessen</strong>: AI levert pas waarde na fundamentele workflow-aanpassing.</li><li><strong>Duidelijke roadmap</strong>: gefaseerde adoptie en schaalstrategie per afdeling.</li><li><strong>KPI’s en meetbaarheid</strong>: bedrijven die gen-AI-prestaties volgen, zien de grootste EBIT-impact.</li><li><strong>Training en reskilling</strong>: continu opleiden van personeel is essentieel.</li><li><strong>Transparantie en vertrouwen</strong>: toon klanten en medewerkers hoe AI beslissingen ondersteunt.</li></ul><h2>3. Wat te vermijden: de don’ts</h2><p>Veel organisaties falen omdat zij:</p><ul><li><strong>AI als IT-project zien</strong> in plaats van als bedrijfsbrede transformatie.</li><li><strong>Te klein beginnen</strong>: losse use-cases zonder enterprise-visie beperken schaalbaarheid.</li><li><strong>Gebrekkige datagovernance toepassen</strong>, wat risico’s rond privacy en intellectueel eigendom vergroot.</li><li><strong>Resultaten niet monitoren</strong> of ROI niet definiëren.<br><br>Volgens McKinsey blijft minder dan 20% van de bedrijven consequent KPI’s bijhouden — een gemiste kans voor waardecreatie. </li></ul><h2>4. Lokale context: AI-implementatie in Eindhoven</h2><p>Eindhoven onderscheidt zich door samenwerking tussen bedrijfsleven, kennisinstellingen en overheid. AI-toepassing kan versnellen via:</p><ul><li><strong>Open innovatie</strong> binnen Brainport-netwerken.</li><li><strong>Toegang tot technisch talent </strong>van TU/e en Fontys.</li><li><strong>Pilotprojecten in hightech</strong>- en maakindustrie die dienen als schaalbare referentiecases.</li><li><strong>Een gecoördineerde aanpak</strong> — van strategische visie tot ethisch datagebruik — maakt AI tot structurele waarde-drijver voor de regio. </li></ul><h2>5. Conclusie</h2><p>AI-implementatie is geen IT-upgrade, maar een organisatie-transformatie. Succesvolle bedrijven in Eindhoven koppelen technologie aan leiderschap, training en governance.<br><br>De kern: <strong>denk groot, meet concreet, en ontwerp opnieuw.</strong></p>

AI-implementatie en kansen

Influence vs. Repulsion: Abstract Interaction Concept

<p><br></p><h2>Agentic AI: De volgende revolutie na Generatieve AI</h2><p>Van hype naar impact: het einde van de Gen AI-paradox<br>&nbsp;<br>Ruim 80% van de bedrijven gebruikt tegenwoordig generatieve AI. Toch zegt bijna hetzelfde percentage dat er geen merkbare impact is op hun winst. Dit noemt McKinsey de “Gen AI-paradox”: massale adoptie, minimale resultaten.</p><p>De oorzaak ligt in de aanpak. Bedrijven gebruiken AI vooral horizontaal – als copilots of chatbots die kleine taken ondersteunen. De echte waarde ligt echter in verticale integratie, waar AI diep verweven is in bedrijfsprocessen zoals supply chain, finance, klantcontact en productontwikkeling.</p><h2>Wat is Agentic AI?</h2><p><strong>Agentic AI </strong>is de volgende stap in de evolutie van kunstmatige intelligentie.Waar generatieve AI vooral reageert op vragen, handelt Agentic AI autonoom.</p><h3>Een AI-agent:</h3><ul><li>Begrijpt doelstellingen en splitst ze op in subtaken</li><li>Voert acties uit in bedrijfssoftware</li><li>Past zich aan op basis van data, context en feedback</li><li>Werkt samen met mensen én andere agents<br>&nbsp;<br><span style="font-family: inherit; font-size: calc(18px * var(--body-fontSize, 1)); font-style: var(--body-fontStyle, normal);" data-mce-style="font-family: inherit; font-size: calc(18px * var(--body-fontSize, 1)); font-style: var(--body-fontStyle, normal);">Het resultaat is een systeem dat niet alleen ondersteunt, maar beslist, plant en optimaliseert – vergelijkbaar met een digitale collega.</span></li></ul><h3>Toepassingen met meetbaar resultaat</h3><p><strong>1. Banken moderniseren hun kernsystemen</strong><br>&nbsp;<br>Door AI-agenten in te zetten in hybride ontwikkelteams daalde de benodigde tijd en inspanning voor softwaremodernisering met meer dan 50%.</p><p><strong>2. Datakwaliteit in onderzoek en intelligence</strong><br>&nbsp;<br>Multi-agent-oplossingen sporen fouten autonoom op en verklaren trends.<br>Resultaat: <strong>tot 60% productiviteitswinst </strong>en miljoenen euro’s besparing.</p><p><strong>3. Creditrisk-analyse in de financiële sector</strong><br><br>Agenten genereren en controleren risicomemo’s automatisch, waardoor besluitvorming 30% sneller verloopt en teams zich op strategie kunnen richten.</p><h2><strong>De technologische basis: het Agentic AI Mesh</strong></h2><p>Om tientallen of honderden AI-agenten gecontroleerd te laten samenwerken, is een nieuwe architectuur nodig: het Agentic AI Mesh.</p><p>Dit platform combineert:</p><ul><li>Governed autonomy – regels, toezicht en veilige escalatie</li><li>Composability – agents en tools zijn plug-and-play</li><li>Vendor neutrality – voorkomt afhankelijkheid van één leverancier</li><li>Observability – volledige traceerbaarheid van beslissingen<br><br><span style="font-family: inherit; font-size: calc(18px * var(--body-fontSize, 1)); font-style: var(--body-fontStyle, normal);" data-mce-style="font-family: inherit; font-size: calc(18px * var(--body-fontSize, 1)); font-style: var(--body-fontStyle, normal);">Kortom: het Mesh maakt het mogelijk om <strong>schaalbaar én veilig</strong> met autonome AI te werken.</span></li></ul><h3><strong>De menselijke factor blijft bepalend</strong>&nbsp;</h3><p>De technologie is volwassen, maar succes hangt af van mensen.</p><p>Bedrijven moeten processen herontwerpen rond mens–agent samenwerking.<br>Belangrijke aandachtspunten:</p><ul><li>Vertrouwen in agent-beslissingen</li><li>Duidelijke taakverdeling tussen mens en AI</li><li>Governance tegen ongecontroleerde “agent-sprawl”<br>&nbsp;</li></ul><h2>De CEO aan zet&nbsp;</h2><p>McKinsey stelt dat de stap naar Agentic AI niet van onderaf kan komen.</p><p>Het is een strategische beslissing op directieniveau.</p><p>Drie cruciale acties:</p><ul><li>Stoppen met experimenteren en focussen op schaalbare initiatieven</li><li>Nieuw governance-model opzetten voor autonomie, veiligheid en ROI</li><li>Lighthouse-projecten lanceren waarin agenten end-to-end processen aansturen<br></li></ul><h2>Conclusie: de toekomst is agent-native&nbsp;</h2><p>Agentic AI luidt een nieuw tijdperk van bedrijfsautomatisering in.<br>Waar generatieve AI vooral inspireerde, <strong>transformeert</strong> Agentic AI.<br>Bedrijven die nu handelen, zetten de stap van digitale ondersteuning naar digitale co-creatie – en bouwen zo het fundament van hun volgende groeifase.</p>

Agentic AI: de volgende revolutie na generatieve AI

Human resources management concept. Headhunters recruit employees using candidate resumes displayed on a virtual screen. Employee information, job applicants, and staff icons for HR recruitment.

<p>De recente McKinsey-studie Seizing the Agentic AI Advantage (2025) legt een scherp probleem bloot: bijna 80 procent van de bedrijven gebruikt generatieve AI, maar evenveel ziet géén meetbare winstimpact. McKinsey noemt dat <em>het gen AI-paradox</em>. De oorzaak ligt in oppervlakkige toepassing—AI als losse copilots of chatbots—zonder diepgaande integratie in bedrijfsprocessen.</p><h2><span style="font-family: inherit; font-size: calc(16px * var(--body-fontSize, 1)); font-style: var(--body-fontStyle, normal); -webkit-text-size-adjust: 100%;" data-mce-style="font-family: inherit; font-size: calc(16px * var(--body-fontSize, 1)); font-style: var(--body-fontStyle, normal); -webkit-text-size-adjust: 100%;">Agentic AI als volgende fase</span><br></h2><p>McKinsey stelt dat echte waarde pas ontstaat wanneer AI niet alleen assisteert, maar zelfstandig doelen kan nastreven, plannen maakt en beslissingen uitvoert: agentic AI. Zulke agents combineren taalmodellen met geheugen, planning en systeemintegratie en kunnen zo complexe workflows uitvoeren. Bedrijven die deze stap zetten, realiseren 20–60 procent hogere productiviteit en drastisch kortere doorlooptijden.</p><h2>Wat dit betekent voor Nederlandse bedrijven</h2><p>TriadeTech ziet dezelfde dynamiek bij mkb- en enterprise-klanten. Veel organisaties hebben experimenten lopen, maar missen een structurele aanpak. De les van McKinsey is duidelijk: succes vraagt om proces- en organisatiedesign, niet om losse tools. Bedrijven moeten:</p><ul><li><strong>Van use case naar procesdenken.</strong> Herontwerp volledige waardeketens met “mens + agent”-samenwerking.</li><li><strong>Van experiment naar industrialisatie</strong>. Bouw schaalbare architecturen met observability, governance en vendor-neutraliteit.</li><li><strong>Van silo naar squad.</strong> Combineer domeinkennis, data-engineering en MLOps in één transformatieteam.<br></li></ul><h2>TriadeTech’s aanpak</h2><p>Wij helpen organisaties deze McKinsey-principes operationeel te maken. Met onze <em>Agentic AI Blueprint </em>identificeren we processen waar autonome AI het verschil maakt, ontwerpen we veilige agent-mesh-architecturen en begeleiden we teams in adoptie en governance. Het resultaat is geen chatbot aan de zijkant, maar een heringericht bedrijfsproces dat meetbaar waarde levert.</p><h2>Conclusie</h2><p>De exploratiefase van generatieve AI is voorbij. Bedrijven die nu investeren in agentic AI-transformatie bouwen het fundament voor hun volgende groeifase. TriadeTech vertaalt de strategische inzichten van McKinsey naar concrete implementatiekracht: van experiment naar enterprise-impact.</p>

Van pilot naar platform: hoe TriadeTech organisaties helpt het “gen AI-paradox” te doorbreken

TriadeTech

AI specialisten en automatisering-specialisten op het gebied van workflow optimalisatie met een hands-on en waarde-gedreven mentaliteit uit de Eindhoven Brainport regio

Nieuws

Waarom Emma haar AI-assistent niet vertrouwde — en hoe me...

Workflowoptimalisatie met n8n: de perfecte balans tussen ...

Efficiënte Workflow Implementatie: Tips voor Succes

AI-implementatie en kansen

Agentic AI: de volgende revolutie na generatieve AI

Van pilot naar platform: hoe TriadeTech organisaties help...