Wat is agentic AI?

Artificiële intelligentie is al jarenlang in opmars. We gebruiken AI in zoekmachines, aanbevelingsalgoritmes, taalmodellen en chatbots – vaak zonder erbij stil te staan. Maar de manier waarop we met AI omgaan, verandert snel. Steeds vaker hebben we het niet meer over AI als een slimme tool, maar als een actieve partner. Welkom in het tijdperk van agentic AI.

In deze blog leggen we uit wat agentic AI precies is, wat het onderscheidt van traditionele AI en waarom deze technologie zo’n grote impact zal hebben op hoe we werken, creëren en beslissen.

De meeste AI-systemen die we vandaag kennen zijn reactief. Jij stelt een vraag, het systeem geeft een antwoord. Of je voert data in en het algoritme voorspelt een uitkomst. Denk aan ChatGPT, Netflix-aanbevelingen of spamfilters: nuttig, maar altijd afhankelijk van menselijke input en sturing.

Agentic AI gaat een stap verder. Deze systemen werken als autonome ‘agents’: digitale entiteiten die een opdracht krijgen, zelf plannen hoe ze die uitvoeren en vervolgens zelfstandig acties ondernemen. Ze zijn niet langer alleen reactief, maar doelgericht, zelfstandig en adaptief.

Een agentic AI hoeft dus niet telkens aangestuurd te worden. Je geeft het een doel en het bedenkt zelf de beste weg ernaartoe – inclusief het verzamelen van informatie, het nemen van beslissingen en het bijsturen waar nodig.

Belangrijk om te weten: in de praktijk bouwen we bijna altijd een “human in the loop” in. Een agent werkt dus zelden volledig autonoom. Je kunt wel stap voor stap meer vrijheid geven naarmate het systeem vertrouwen opbouwt en betere resultaten levert.

Om als agent te functioneren, moet een AI over een aantal specifieke eigenschappen beschikken:

1. Doelgerichtheid

Een agentic AI werkt naar een einddoel toe. Het krijgt niet alleen een taak (bv. “genereer een tekst”), maar een opdracht met een bredere ambitie (bv. “ontwikkel een contentstrategie voor doelgroep X”).

2. Redeneervermogen en planning

Het systeem kan complexe problemen analyseren, taken opdelen in stappen, prioriteiten stellen en een aanpak uitstippelen.

3. Autonomie binnen kaders

Agentic AI werkt zelfstandig. Het neemt beslissingen zonder voortdurend input te vragen, maar doet dat binnen vooraf gedefinieerde grenzen (bijvoorbeeld zakelijke richtlijnen, ethische principes of technische beperkingen).

4. Langetermijngeheugen en contextbewustzijn

Waar veel klassieke AI beperkt is tot één sessie, kan een agentic AI informatie vasthouden over langere tijd en context gebruiken om zijn gedrag aan te passen.

5. Aanpasbaarheid en zelfcorrectie

De AI leert uit feedback of veranderende omstandigheden en kan zichzelf verbeteren terwijl het bezig is.

Stel dat je een AI vraagt om te helpen bij een productlancering. Een traditioneel AI-systeem helpt je door een aantal slogans te bedenken of een e-mailtekst te genereren. Maar een agentic AI gaat veel verder.

Geef het de opdracht “Zorg voor een succesvolle lancering van product X naar een jong publiek” en het systeem zal:

• Zelf bepalen welke kanalen geschikt zijn (TikTok, Instagram, e-mail, influencers...),
• Een plan uitwerken met deadlines en deliverables,
• De juiste content genereren en verdelen over kanalen,
• Resultaten analyseren en waar nodig bijsturen,
• En jou op de hoogte houden via samenvattingen en rapportages.

Voorwaarde voor succes: dit werkt alleen als de agent voldoende context heeft over het bedrijf, de doelgroep, de kanalen en eerdere campagnes. Bovendien bouw je controlepunten in: bijvoorbeeld menselijke goedkeuring voor live‑zetting, budgetcaps en logging voor audit & compliance.

Het resultaat is een digitale projectleider of growth marketeer die initiatief neemt, maar nooit op eigen houtje buiten de afgesproken kaders handelt.

De opkomst van agentic AI heeft grote implicaties voor bedrijven, overheden en organisaties. Door AI-systemen zelfstandig te laten plannen en uitvoeren, kunnen we:

• Efficiënter werken, doordat repetitieve en complexe processen geautomatiseerd worden;
• Sneller innoveren, doordat AI continu alternatieven test en verbetert;
• Betere beslissingen nemen, dankzij continue analyse van context, data en feedback;
• Mensen meer ruimte geven om zich te richten op creativiteit, empathie en strategie.

Maar met die kracht komt ook verantwoordelijkheid. Want als AI-systemen zelfstandig mogen handelen, moeten we duidelijke grenzen stellen. Hoe zorgen we dat ze binnen de ethische en wettelijke kaders blijven? Hoe behouden we controle zonder innovatie te belemmeren?