Zo zet je AI-agents effectief in & vermijd je de valkuilen
In dit artikel:
2025 wordt neergezet als het jaar van de AI-agents: autonome, doelgerichte softwareentiteiten die binnen afgesproken kaders zelfstandig taken uitvoeren. Dit stuk bouwt zijn advies op rond het boek AI Agents van Job van den Berg en Remy Gieling, aangevuld met praktijkinzichten en observaties uit onder meer Silicon Valley en China. De centrale boodschap: organisaties en medewerkers moeten nu nadenken hoe ze agents slim inzetten, wie de regie houdt en welke keuzes en risico’s erbij horen.
Wat zijn AI-agents? In tegenstelling tot traditionele programma’s volgen agents geen starre regels maar werken ze met geheugen, logisch redeneren en koppelingen naar externe tools (API’s). Ze kunnen complexe taken opdelen (chain-of-thought), leren van eerdere acties en zelfstandig informatie ophalen of handelingen verrichten, van het plannen van een complete citytrip tot het bijwerken van agenda’s. Wanneer meerdere agents taken verdelen spreken we van agentic AI: een netwerk van samenwerkende, doelgerichte entiteiten.
Menselijke rol en autonomie: volledig autonome agents zijn zelden wenselijk. Meestal blijft er een Human in the Loop die doelen stelt, resultaten beoordeelt en cruciale beslissingen neemt. Medewerkers moeten daarom AI-literate worden: briefing/debriefing, toezicht en bijsturing worden essentiële vaardigheden. Autonomiegraden moeten bewust gekozen worden (bijvoorbeeld geen directe toegang tot betaalmiddelen zonder extra waarborgen).
Opbouw en inzet: een effectieve agent heeft drie bouwstenen — logisch redeneren, geheugen en toegang tot tools — en bij opdrachten moet je duidelijk zijn over rol (bijv. data-analist), doel (wat moet bereikt worden) en backstory (persona, stijl en expertise). Een praktische regel: specificeer taak, verwachte output en wijs een manager-agent aan die controleert.
Vier fasen van adoptie: van eenvoudige digitale assistenten via copiloten en autopilots naar volledig geïntegreerde agents die routinetaken kunnen overnemen. Succesvol schalen vereist eerst procesoptimalisatie: MIT-onderzoek toont dat tot nu toe slechts zo’n 5% van AI-implementaties oplevert wat werd verwacht, vaak door gebrek aan organisatieaanpassing en acceptatie.
Risico’s, wetgeving en valkuilen: voorkom technologieverliefdheid, een alles-of-niets-aanpak en communicatie-mismatch tussen tech- en businessteams. Juridisch spelen EU-regels zoals de AI Act, GDPR, DSA, NIS2 en DORA een rol — vooral wanneer systemen autonoom functioneren en zelf leren. Drie uitgangspunten bij ontwikkeling: focus op businesswaarde, stapsgewijze uitrol en zorgvuldig change management.
Conclusie: AI-agents beloven veel, maar vragen bewuste keuzes over autonomie, toezicht, governance en acceptatie. Het boek AI Agents biedt een pragmatische blauwdruk om die transitie praktisch en verantwoord te maken.