De belofte van agentic AI is duidelijk. Autonome systemen die redeneren, plannen en uitvoeren om bedrijfsprocessen ingrijpend te verbeteren zijn niet langer fictief, maar het volgende grote kantelpunt in zakelijke technologie. Voor veel organisaties is die belofte echter lastig in te lossen. In uiteenlopende sectoren kampen CIO’s met vastgelopen proofs of concept, een wildgroei aan tools en AI-projecten die blijven steken in de testfase. Het probleem is geen gebrek aan ambitie, maar een mismatch in de architectuur.
Legacy-systemen, data in silo’s en lange ontwikkeltrajecten voorkomen dat AI uit de pilotfase komt en daadwerkelijk in productie gaat. Om echte waarde te realiseren moeten organisaties stoppen met geïsoleerde AI-experimenten en beginnen met het in de praktijk brengen ervan. Dat betekent dat het onderdeel moet worden van de manier waarop software wordt gebouwd, uitgerold en beheerd.
De volgende horde: orkestratie in plaats van experimenteren
In tegenstelling tot gen AI, dat content of code produceert op basis van prompts, kunnen agentic systemen autonoom acties uitvoeren om taken te voltooien: van het oplossen van tickets tot opvangen van vertragingen in de supplychain.
Om echt impact te maken moet AI echter naadloos kunnen samenwerken met bestaande bedrijfssoftware, data en menselijke workflows. De volgende fase van AI draait daarom niet om nóg geavanceerdere agents, maar om het integreren van die agents in beheerde, veilige en schaalbare operationele omgevingen.
Bedrijven hebben platforms nodig die het volledige potentieel van agentic AI benutten en die de extra lagen ondersteunen waar deze technologie om vraagt. Daarom is de keuze voor het platform cruciaal: om autonoom te kunnen handelen introduceert agentic AI namelijk een nieuwe architectuurlaag die rechtstreeks integreert met applicaties, systemen en data.
Een uniform platform voor agentic AI stelt IT-teams in staat om workflows met meerdere agents te bouwen, verankeren, orkestreren en monitoren binnen de kaders van de organisatie. Het verandert losse initiatieven in herhaalbare resultaten en maakt het verschil tussen AI-experimenten in de uithoeken van een organisatie, of technologie die uitgroeit tot een strategisch fundament.
Van silo’s naar systemen: agentic AI integreren in bedrijfsprocessen
Hoe breng je AI in de praktijk? Het begint met integratie. Agentic AI komt het beste tot zijn recht wanneer het rechtstreeks kan worden gekoppeld aan bestaande bedrijfssystemen, zoals CRM, ERP, supply chain, HR of andere systemen. In de supply chain kan een AI-agent bijvoorbeeld proactief een vertraging in een verzending signaleren, de impact analyseren en zelfstandig de voorraad omleiden, terwijl de klant op de hoogte wordt gehouden.
Om dat niveau van verfijning te bereiken hebben organisaties een onderliggende architectuur nodig die systemen, gegevens en mensen met elkaar verbindt. Hierin spelen low-codeplatforms een doorslaggevende rol.
Een low-codeplatform biedt de modulaire basis die nodig is om agents aan workflows te koppelen zonder dat voor elk scenario aangepaste integraties nodig zijn. In plaats van AI als een add-on te behandelen met alle bijbehorende compromissen, kunnen bedrijven het rechtstreeks integreren in de levenscyclus van het ontwerp en de implementatie van software. Ontwikkelaars kunnen gebruikmaken van vooraf gebouwde connectoren, herbruikbare componenten en visuele orkestratietools om complexe agentic workflows te ontwikkelen die meerdere systemen beslaan. Deze kunnen allemaal worden beheerd via één veilige controlelaag.
Met andere woorden, low-code maakt niet alleen softwareontwikkeling sneller; het stelt organisaties in staat AI structureel te integreren in hun softwareprocessen.
Build, buy, of orkestreren? De opkomst van agent-as-a-service
Zoals bij elke innovatiegolf worden veel organisaties geconfronteerd met het klassieke “build or buy”-dilemma. Uit gezamenlijk onderzoek met KPMG en CIO Dive blijkt dat ongeveer een derde van de bedrijven van plan is vooraf gebouwde agentic AI-tools te integreren in bestaande systemen, terwijl anderen er juist voor kiezen oplossingen intern te ontwikkelen met behulp van eigen of open-source frameworks.
Een hybride benadering biedt het meeste perspectief. Hierin combineren organisaties zelfgebouwde agents die zijn afgestemd op hun specifieke bedrijfsprocessen, met agent-as-a-service (AaaS)-oplossingen die aansluiten op standaard interfaces. Ook hier vormt een low-code, platformgerichte aanpak de verbindende schakel. Daarmee kunnen bedrijven hun eigen agents ontwikkelen, agents van derden orkestreren en ervoor zorgen dat alles functioneert binnen één organisatiebrede governance- en beveiligingsstructuur.
Governance en de menselijke factor
Het operationaliseren van AI betekent ook dat je het moet kunnen waarborgen. Het hierboven genoemde onderzoek laat zien dat 64 procent van de beslissers wereldwijd governance, transparantie en compliance als hun grootste zorgen rondom AI noemt.
Governance kan geen bijzaak zijn. Het moet vanaf de start geïntegreerd worden in de bouw, uitrol en monitoring van AI-systemen. Daar blinken platformgerichte benaderingen in uit: ze bieden één samenhangende omgeving met controleerbaarheid, versiebeheer, uitlegbaarheid en compliance. Zaken die essentieel zijn om AI verantwoord op te schalen.
Van potentieel naar performance
Het verhaal van agentic AI tot nu toe is er een van enorm potentieel, maar de daadwerkelijke implementatie blijft achter. Te veel initiatieven blijven hangen in innovatielabs en verliezen de praktijk uit het oog. De volgende stap draait om het systematisch integreren van AI in de kern van de bedrijfsarchitectuur, met platforms die standaardisatie, veiligheid en hergebruik mogelijk maken.
Agentic AI is geen losstaand project. Het is een logisch vervolg in de evolutie van low-code en digitale transformatiestrategieën, waarbij AI-agents uitgroeien tot herbruikbare, veilige en controleerbare bouwstenen van bedrijfsprocessen.
De succesvolste organisaties zijn niet per se degenen met de meest geavanceerde modellen, maar degenen met de meest robuuste operationele kaders. Pas dan kan het grote transformerende potentieel van agentic AI gerealiseerd worden.
Door: Tiago Azevedo, CIO bij OutSystems