Zonder programmeerkennis bouwen aan AI-agents: zo ver kun je ermee komen
In dit artikel:
De auteur volgde recent een training om te ontdekken wat je als niet‑programmeur vandaag concreet kunt met het bouwen van AI‑agents — een onderwerp waar online veel hype maar weinig praktische uitleg over bestaat. Het doel van de training was helder: nagaan hoever je komt zonder development‑skills en welke platforms het meeste gebruiksgemak bieden.
Wat is een AI‑agent?
Een agent is een digitaal hulpmiddel dat binnen vooraf gegeven kaders zelfstandig taken uitvoert, zoals afspraken plannen, boekingen verwerken, content in de juiste huisstijl schrijven of eerstelijns klantenservice verzorgen. Belangrijk verschil met klassieke automatisering: agents volgen geen rigide, voorgeprogrammeerd pad maar kunnen binnen hun grenzen contextueel keuzes maken in vorm, toon of prioriteit. Ze bedenken zelf geen doelen; je stelt de regels en het takenbereik vast.
Ervaring en voorbeelden
De auteur experimenteerde met agents om sneller in de juiste tone of voice te schrijven en merkte dat het effect aanvankelijk klein was ten opzichte van gewone chat‑interfaces. Dat verandert nu: er bestaan steeds meer kant‑en‑klare bouwblokken waarmee je zonder code eenvoudige agents en ketens van agents kunt samenstellen die meerdere stappen van een proces afhandelen.
Platformen en verschillen
De training behandelde de gangbare aanbieders en hun aanpak. Belangrijke punten:
- ChatGPT/OpenAI: sterk voor tekst en stijlafstemming; in de standaard webinterface kun je basisagents maken, maar integratie met systemen (mail, agenda) vereist vaak het developerplatform en wordt al snel technisch.
- Copilot (Microsoft): volgens de auteur het meest gebruiksvriendelijk voor niet‑developers; Copilot Studio maakt het mogelijk om met relatief simpele instellingen agents te bouwen die daadwerkelijke handelingen uitvoeren en meerdere agents in workflows te laten samenwerken.
- Gemini/Google: aantrekkelijk als je al in het Google‑ecosysteem werkt; Google biedt uitgebreidere, betaalde tools voor agents, maar die zitten vaak buiten de standaard Gemini‑ervaring.
- Claude/Anthropic: kwam kort voorbij in de training; niet uitgebreid getest maar zeker een partij om te volgen.
Ecosystemen en keuzecriteria
Grote AI‑spelers bouwen eigen “eilandjes” (vergelijkbaar met iOS vs Android). Dat houdt kosten voorlopig laag door concurrentie, maar zorgt ook voor beperkte naadloze samenwerking tussen platformen. Kies een model niet uitsluitend op vermogen, maar op aansluiting bij je bestaande werkomgeving, beschikbare koppelingen en je comfort met iteratief werken. Voor veel Nederlandse organisaties speelt integratie met Outlook en Microsoft een grote rol.
Wat moet een niet‑developer kunnen?
Je hoeft geen code te schrijven, maar wel logisch te denken: helder definiëren wat je agent moet doen, waar zijn verantwoordelijkheid begint en stopt, welke input nodig is, en hoe uitzonderingen behandeld worden. Werk iteratief: testen, bijstellen en opnieuw inzetten. Verwacht geen overnight miracles; zie een agent als een collega die je moet inwerken.
Praktische conclusie en vooruitblik
Vandaag kun je al bruikbare agents bouwen zonder te programmeren, vooral met tools als Copilot Studio. Systemen zijn echter nog in de pioniersfase: integraties en betrouwbaarheid vragen om experiment en oefening. Als de ontwikkeling zo blijft vooruitgaan, wordt het bouwen van agents op den duur net zo toegankelijk als het maken van een PowerPoint — met veel toepassingsmogelijkheden voor marketing, HR, operations en MKB. Houd bij invoering wel rekening met integratie, privacy en datakwaliteit.