In dit artikel10
- 1.Wat is agentic AI?
- 2.Het verschil tussen generatieve AI en agentic AI
- 3.Is ChatGPT agentic AI?
- 4.Wat zeggen de cijfers over agentic AI?
- 5.Waarom agentic-AI-projecten mislukken
- 6.Wanneer is agentic AI zinvol, en wanneer niet?
- 7.Zo begin je verstandig met agentic AI
- 8.Veelgestelde vragen
- 9.Zo pak je het aan
- 10.Bronnen
Agentic AI is AI die niet alleen tekst of beeld maakt, maar zelfstandig stappen zet om een doel te bereiken: plannen, systemen raadplegen, acties uitvoeren en het resultaat controleren. Generatieve AI beantwoordt een vraag, agentic AI rondt een taak af. Het is dezelfde onderliggende technologie, taalmodellen, maar ingezet met tools, rechten en een doel in plaats van één prompt.
In het kort:
- Generatieve AI maakt content op verzoek. Agentic AI gebruikt die modellen om zelfstandig taken af te ronden in je systemen.
- Agentic AI staat volgens Gartner in 2026 op de piek van de hypecycle: maar 17% van de organisaties heeft agents in gebruik.
- Gartner verwacht dat meer dan 40% van de agentic-AI-projecten eind 2027 is geschrapt, vooral door kosten, onduidelijke waarde en slecht risicobeheer.
- Het werkt wel bij afgebakende processen met duidelijke grenzen, goede data en een mens die ingrijpt waar het ertoe doet.
Wat is agentic AI?
De term "agentic" verwijst naar handelingsvermogen. Een agentic systeem krijgt een doel ("verwerk deze inkomende orders"), bedenkt zelf welke stappen nodig zijn en gebruikt daarvoor gereedschap: een API van je ERP, een zoekfunctie in je dossiers, een mailfunctie. Na elke stap kijkt het of het resultaat klopt en bepaalt het wat de volgende stap is.
Een systeem is agentic als het deze vier dingen combineert:
- Een doel in plaats van een losse vraag.
- Tools waarmee het informatie ophaalt of iets verandert in een systeem.
- Een lus: plannen, uitvoeren, controleren, bijsturen.
- Een zekere mate van autonomie, binnen grenzen die jij vastlegt.
Een concreet AI-systeem dat dit doet, noemen we een AI agent. Wat dat precies is en hoe het technisch werkt, lees je in wat is een AI agent.
Het verschil tussen generatieve AI en agentic AI
Generatieve AI kennen de meeste mensen via ChatGPT, Claude of Gemini: je typt een vraag en krijgt een tekst, samenvatting of afbeelding terug. Jij bepaalt wat je ermee doet. Bij agentic AI verschuift dat: het systeem doet het werk en jij houdt toezicht.
| Generatieve AI | Agentic AI | |
|---|---|---|
| Startpunt | Een prompt | Een doel of trigger (mail, order, ticket) |
| Output | Tekst, beeld, code | Een afgeronde taak of een actie in een systeem |
| Aantal stappen | Meestal één antwoord | Meerdere stappen met tussentijdse beslissingen |
| Toegang tot systemen | Geen of beperkt | Via tools en koppelingen met rechten |
| Wie handelt | De mens, met de output | Het systeem, met de mens als toezichthouder |
| Voorbeeld | "Schrijf een reactie op deze klacht" | "Behandel deze klacht: zoek de order op, bepaal de oplossing, zet de creditnota klaar en stuur een concept" |
| Grootste risico | Onjuiste tekst | Onjuiste actie |
Het laatste punt is het belangrijkste. Een foute tekst kun je negeren. Een foute boeking, een verkeerd verstuurde mail of een gewiste record niet. Daarom vraagt agentic AI meer engineering rond rechten, controles en logging dan generatieve AI.
Is ChatGPT agentic AI?
In de basis is ChatGPT generatieve AI: een chatinterface waarin een model tekst genereert. Het heeft inmiddels wel agentic functies gekregen, zoals zelf zoeken op het web, code uitvoeren en taken in meerdere stappen afronden. Het verschil met een agent voor je bedrijf zit in de koppelingen. ChatGPT werkt niet zelfstandig in je AFAS-administratie of je eigen planningssysteem, tenzij je die koppeling bouwt. Dat laatste gebeurt steeds vaker via een open standaard, MCP.
Wat zeggen de cijfers over agentic AI?
De verwachtingen zijn hoog en de praktijk loopt achter. Dat is geen reden om weg te blijven, wel om nuchter te beginnen.
Adoptie is nog beperkt. In de Gartner CIO Survey van 2026 heeft maar 17% van de organisaties AI-agents in gebruik, terwijl meer dan 60% dat binnen twee jaar verwacht. Gartner plaatst agentic AI in 2026 op de "Peak of Inflated Expectations".
Grote bedrijven schalen sneller. Volgens McKinsey's State of AI 2026 schaalt 40% van de grote organisaties (meer dan 1 miljard dollar omzet) AI-agents op, tegen 27% een jaar eerder. Bij kleinere organisaties bleef dat steken op 22%. In het rapport van 2025 schaalde in geen enkele bedrijfsfunctie meer dan 10% van de respondenten agents op.
Veel projecten sneuvelen. Gartner verwacht dat meer dan 40% van de agentic-AI-projecten eind 2027 is geschrapt, door oplopende kosten, onduidelijke bedrijfswaarde of onvoldoende risicobeheersing. Ook schat Gartner dat maar ongeveer 130 van de duizenden aanbieders echt agentic AI leveren; de rest pakt bestaande chatbots en RPA opnieuw in.
Governance loopt achter. Deloitte vond dat bijna driekwart van de bedrijven binnen twee jaar agentic AI wil inzetten, maar dat maar 21% een volwassen governancemodel voor agents heeft. De Autoriteit Persoonsgegevens waarschuwde in maart 2026 dat agentic AI snelle voorbereiding vraagt van organisaties en toezichthouders.
En op langere termijn? Gartner voorspelt dat in 2028 een derde van de enterprise-software agentic AI bevat en dat minstens 15% van de dagelijkse werkbeslissingen autonoom door agents wordt genomen.
Waarom agentic-AI-projecten mislukken
Forbes vatte het in juli 2026 treffend samen: agentprojecten mislukken zelden omdat het model te zwak is, maar door een ontbrekende succesmaatstaf, geen toegang tot de juiste data en geen plan voor als het misgaat. "A management problem wearing a technology costume."
In onze ervaring zijn dit de terugkerende oorzaken:
- Te breed beginnen. "Een agent voor de hele klantenservice" in plaats van "een agent die retourverzoeken afhandelt".
- Rommelige data. Dubbele klantrecords, verouderde prijzen, procedures die alleen in iemands hoofd zitten.
- Geen integratie. Een agent die niet in je echte systemen kan, blijft een demo.
- Te veel autonomie te vroeg. Zonder goedkeuringsstap en logging durft niemand de agent na het eerste incident nog te vertrouwen.
- Geen meting. Als je niet weet hoeveel tijd het proces nu kost, kun je nooit aantonen dat de agent iets oplevert.
Meer over dit patroon lees je in waarom AI-projecten mislukken.
Wanneer is agentic AI zinvol, en wanneer niet?
| Wel geschikt | Niet (of nog niet) geschikt |
|---|---|
| Hoog volume met wisselende input: mails, pdf's, tickets | Zeldzame, unieke beslissingen met grote impact |
| Duidelijk meetbare uitkomst | Werk waarbij "goed" niet te definiëren is |
| Systemen met een API | Systemen zonder koppelmogelijkheid |
| Fouten zijn herstelbaar of worden vooraf gecontroleerd | Onomkeerbare acties zonder menselijke check |
| Een proceseigenaar die tijd heeft om bij te sturen | Niemand die verantwoordelijk is |
Voor processen met vaste regels en gestructureerde data is agentic AI vaak overkill. Een gewone workflow is dan goedkoper, sneller en voorspelbaarder. Agentic AI verdient zich terug op het stuk ertussen: waar mensen nu lezen, interpreteren en beslissen voordat ze iets invoeren.
Zo begin je verstandig met agentic AI
- Kies één proces met een duidelijke eigenaar en meetbare pijn.
- Meet de nulsituatie: volume, doorlooptijd, foutpercentage, uren per week.
- Begin met voorstellen: de agent bereidt voor, een mens keurt goed.
- Beperk rechten: alleen de tools en data die voor die ene taak nodig zijn.
- Log alles en kijk wekelijks naar de uitzonderingen.
- Verruim autonomie stap voor stap waar de cijfers dat rechtvaardigen.
Voorbeelden van processen die zich hier goed voor lenen, staan in AI agents voorbeelden voor bedrijven.
Veelgestelde vragen
Wat is agentic AI precies?
Agentic AI is AI die zelfstandig meerdere stappen zet om een doel te bereiken, met toegang tot tools en systemen. Het gebruikt dezelfde taalmodellen als generatieve AI, maar laat ze plannen, handelen en controleren in plaats van alleen content te maken.
Wat is het verschil tussen generatieve AI en agentic AI?
Generatieve AI maakt content op basis van een prompt, en een mens beslist wat ermee gebeurt. Agentic AI voert een taak uit in je systemen, zoals een order verwerken of een ticket afhandelen, met de mens als toezichthouder. Daardoor is de waarde groter, maar ook het risico.
Is ChatGPT agentic AI?
ChatGPT is in de kern generatieve AI, maar heeft agentic functies zoals zoeken, code uitvoeren en taken in meerdere stappen. Het werkt echter niet zelfstandig in je bedrijfssystemen zonder koppelingen. Voor agentic AI in je eigen processen bouw je die koppelingen en rechten zelf of laat je ze bouwen.
Waarom mislukken zoveel agentic-AI-projecten?
Volgens Gartner vooral door oplopende kosten, onduidelijke bedrijfswaarde en onvoldoende risicobeheersing. In de praktijk komt daar rommelige data en gebrekkige integratie bij. Klein en meetbaar beginnen voorkomt de meeste problemen.
Valt agentic AI onder de AI Act?
De AI Act regelt risico's per toepassing, niet per techniek. Een agent die met klanten praat, moet sinds 2 augustus 2026 herkenbaar zijn als AI. Agents voor bijvoorbeeld werving en selectie vallen in de hoog-risicocategorie, waarvoor de zwaardere regels vanaf 2 december 2027 gelden.
Zo pak je het aan
Agentic AI is geen strategie op zich, maar een manier om een concreet proces anders te laten lopen. Begin daarom bij het proces. Wil je weten welke van jouw processen er geschikt voor zijn, doe dan de gratis AI-scan. Wil je zien hoe we agents bouwen met echte koppelingen, rechten en logging, bekijk dan onze diensten.
Bronnen
- Gartner: What the 2026 Hype Cycle for Agentic AI Reveals (15 april 2026)
- Gartner Predicts Over 40% of Agentic AI Projects Will Be Canceled by End of 2027 (25 juni 2025)
- McKinsey: The state of AI in 2026: On the road to ROI (25 augustus 2026)
- McKinsey: The state of AI in 2025: Agents, innovation, and transformation (5 november 2025)
- Deloitte: State of AI in the Enterprise 2026 (21 januari 2026)
- Forbes: Why 40% Of Agentic AI Projects May Be Canceled By 2027 (7 juli 2026)
- Autoriteit Persoonsgegevens: AI-Impactbarometer kleurt rood (5 maart 2026)
- AI Act Service Desk: Timeline for the Implementation of the EU AI Act (25 september 2026)
Bouwt bij Airflows AI agents, automatiseringen en maatwerk software voor Nederlandse bedrijven.
