Agentic AI: wat is het en wat heb je eraan als ondernemer?

Wat is agentic AI precies?

Agentic AI is de verzamelnaam voor AI-systemen die een doel krijgen en zelf bepalen welke stappen daarvoor nodig zijn. Het woord komt van het Engelse agency: het vermogen om zelf te handelen.

Een AI-agent is het concrete systeem dat dit doet. Agentic AI is de eigenschap, of de manier van bouwen. Je hoort de termen door elkaar, en voor jou als ondernemer betekenen ze grotendeels hetzelfde: software die zelf werk uitvoert.

Wat een agent in grote lijnen is, lees je in Wat zijn AI-agents? Hier gaat het over wat agentic AI anders maakt dan de AI die je al kent van ChatGPT.

Wat is het verschil tussen generatieve AI en agentic AI?

Generatieve AI is AI die nieuwe inhoud maakt, zoals tekst, beeld of geluid, op basis van een opdracht. Je vraagt iets, je krijgt een resultaat, en daarna ben jij weer aan zet.

Agentic AI bouwt daarop voort. Het taalmodel blijft het denkwerk doen, maar krijgt er een doel, tools en een werkwijze bij. Daardoor kan het meerdere stappen achter elkaar zetten zonder dat jij elke stap aanstuurt.

Het ene sluit het andere niet uit. Elke AI-agent gebruikt generatieve AI om te lezen en te schrijven. Het verschil zit in wat er rond het model gebouwd is.

Hoe werkt agentic AI?

Een agentic systeem werkt in een lus. Het kijkt naar de situatie, kiest een stap, voert die uit met een tool en bekijkt het resultaat. Daarna begint het opnieuw, tot het doel bereikt is of tot een mens moet beslissen.

Voor die lus heeft een agent een paar onderdelen nodig: een taalmodel als brein, een opdracht met grenzen (de systeemprompt), tools zoals een mailbox of browser, en een geheugen. Hoe die samenwerken, leg ik stap voor stap uit in Hoe werkt een AI-agent?

Steeds meer software is via MCP (Model Context Protocol) aan te sluiten op een agent. Dat is een open standaard om AI-modellen op een vaste manier te koppelen aan tools en gegevens. Het maakt agentic AI makkelijker te bouwen, maar je hebt het niet altijd nodig.

Wat doet agentic AI nu al bij bedrijven?

Drie voorbeelden uit mijn eigen werk laten zien hoe verschillend het eruit kan zien.

Eén agent die in een website werkt. Bij Garagebedrijf van Hoof zoekt een agent voor elke onderhoudsbeurt het juiste oliefilter op bij groothandel MijnGrossier.nl. Hij logt in, vult het kenteken in, opent de filters van die auto, kiest het eerste oliefilter van Purflux of Nipparts en zet het in de winkelwagen. Verschijnt er een pop-up, dan sluit hij die zelf. De garage rondt de bestelling zelf af.

Een team van agents. Bij metaalbedrijf Almetaal bouwde ik samen met SpireAI een systeem met zes gespecialiseerde agents, één per afdeling. Ze lezen de centrale mailbox, maken de taak in het ERP bij het juiste team en zetten een conceptantwoord klaar in Outlook. Eén mail werd zo zeven taken, in 2 minuten en 33 seconden. Een medewerker verstuurt altijd zelf.

Een agent die verkoopt, binnen grenzen. Bij DaimoonMedia leest een AI-verkoper elke mail van een artiest en kiest de volgende stap: een video, een formulier, een offerte of doorzetten naar eigenaar Tom. In twee weken gingen er meer dan 1.700 mails door het systeem. Grote budgetten gaan altijd naar Tom, en met één knop zet hij alles op pauze.

Is agentic AI hetzelfde als een chatbot?

Een chatbot is weinig agentic. Hij wacht op een vraag en geeft een antwoord in het gesprek. Agentic AI zet zelf stappen in andere systemen, ook als niemand meekijkt.

De grens is vloeiend. Een chatbot die herkent wanneer een gesprek een mens nodig heeft en dat gesprek zelf doorzet, heeft al iets agentics. Het hele overzicht, van gewone automatisering tot AI-agent, staat in Chatbot, automatisering of AI-agent: wat is het verschil?

Waar let je op als je agentic AI inzet?

Hoe meer een systeem zelf mag, hoe belangrijker de afspraken eromheen. Dit stappenplan gebruik ik bij elke agent:

1. Begin met één taakKies werk dat vaak terugkomt en elke keer een beetje anders is, zoals mail verdelen of een onderdeel opzoeken.
2. Leg de grenzen vastBepaal welke tools de agent krijgt. Een agent die geen tool heeft om te versturen, kan ook niets versturen.
3. Houd een mens bij de dure stappenBestellen, versturen en grote bedragen blijven bij een mens, zoals bij Van Hoof en Almetaal.
4. Zorg voor een logboek en bewakingJe wilt terugzien wat de agent deed, en een melding als hij vastloopt.
5. Bouw een noodrem inEén knop om alles stil te zetten, zoals bij DaimoonMedia.

Meer over grenzen en controle lees je in AI-agents veilig inzetten. Wanneer je meerdere agents laat samenwerken, staat in Multi-agent systemen.

Is agentic AI al iets voor mkb en kmo?

Ja, voor afgebakende taken. Je hebt geen afdeling met data-specialisten nodig. De agents die ik bouw, draaien meestal op n8n, gekoppeld aan een taalmodel en aan software die je al gebruikt, zoals Outlook, Google Sheets of je ERP.

Wat het kost, hangt af van het aantal systemen en hoeveel de agent zelf mag. Bouwen begint bij €1.500 eenmalig, beheer bij €150 per maand, excl. btw. De opbouw lees je in Wat kost een AI-agent laten bouwen? Wil je weten welke taak bij jou het meest geschikt is? Op AI-agent laten bouwen lees je hoe ik werk. Of stuur me een WhatsApp, dan kijken we in een gratis videocall wat er kan.

Veelgestelde vragen

Wat betekent agentic AI in gewone taal?

Agentic AI is AI die zelf stappen zet om een doel te bereiken. Het plant wat er moet gebeuren, gebruikt tools zoals je mailbox of een website, controleert het resultaat en stuurt bij, binnen de grenzen die jij stelt.

Wat is het verschil tussen agentic AI en generatieve AI?

Generatieve AI maakt inhoud als jij erom vraagt, zoals een tekst of beeld. Agentic AI gebruikt generatieve AI als brein en voert daarmee zelf een taak uit in meerdere stappen, in systemen zoals mail, ERP of een webshop.

Zijn AI-agents en agentic AI hetzelfde?

Bijna. Agentic AI is de eigenschap dat een systeem zelf handelt. Een AI-agent is het systeem dat zo werkt. In gesprekken en artikelen worden ze meestal als synoniemen gebruikt.

Kan agentic AI fouten maken?

Ja. Daarom krijgt een goede agent duidelijke grenzen, een logboek, bewaking en een mens bij de stappen waar een fout iets kost, zoals versturen of bestellen.

Jurgen Claassens bouwt AI-automatiseringen voor ondernemers, mkb en kmo. Vijftien jaar operations bij Vattenfall, daarna mede-eigenaar van sales- en marketingbureaus. Meer over Jurgen of bekijk zijn projecten.