Eén jaar agentic AI: zes lessen uit de praktijk

Agentic AI is in korte tijd een veelbesproken onderwerp geworden. Waar generatieve AI vooral bekendstaat om het creëren van content, gaat agentic AI een stap verder: het kan zelfstandig multistep-taken uitvoeren en daarmee hele workflows ondersteunen. McKinsey analyseerde ruim 50 implementaties en formuleerde zes belangrijke lessen. Wat leren organisaties van een jaar werken met agentic AI?

1. Focus op de workflow, niet de agent

Veel bedrijven concentreren zich op het bouwen van indrukwekkende agents, maar zien weinig resultaat omdat de onderliggende processen niet veranderen. Succesvolle organisaties herontwerpen de hele workflow en kijken hoe mens, proces en technologie beter kunnen samenwerken.

2. Agents zijn niet altijd de beste oplossing

Niet elke taak vraagt om een agent. Soms volstaat rule-based automation of voorspellende modellen. Het is essentieel eerst te bepalen welk type werk er gedaan moet worden en welk AI-instrument daar het beste bij past.

3. Investeer in evaluatie en vertrouwen

Gebruikers verliezen snel vertrouwen als outputs onnauwkeurig of inconsistent zijn. Net als nieuwe medewerkers hebben agents een duidelijk takenpakket, training en voortdurende feedback nodig. Evaluaties en kwaliteitsmetingen zijn cruciaal om vertrouwen en adoptie te vergroten.

4. Maak prestaties traceerbaar

Wanneer organisaties opschalen naar tientallen of honderden agents, wordt monitoring complex. Het is daarom belangrijk om de prestaties in elke stap van de workflow te volgen, zodat fouten snel opgespoord en hersteld kunnen worden.

5. Ontwikkel herbruikbare agents

In de praktijk ontstaat vaak versnippering: voor elke taak een aparte agent. Efficiëntere organisaties ontwikkelen modulaire, herbruikbare bouwstenen die in verschillende workflows kunnen worden ingezet. Dat bespaart tijd en kosten.

6. Mensen blijven onmisbaar

Hoewel agentic AI veel taken kan overnemen, blijven mensen cruciaal voor toezicht, kwaliteitsborging en het afhandelen van uitzonderingen. De rol van medewerkers verandert, maar hun samenwerking met agents bepaalt uiteindelijk het succes.

Conclusie

Agentic AI is geen wondermiddel dat je “aanzet” en direct productiviteit oplevert. Het vraagt om herontwerp van processen, zorgvuldig gebruik van technologie, en vooral een nieuwe manier van samenwerken tussen mens en machine. Organisaties die die combinatie weten te vinden, zullen de grootste waarde uit agentic AI halen.