Agentic AI verandert de manier waarop organisaties naar kunstmatige intelligentie kijken. In plaats van alleen antwoorden te geven, kunnen AI-agents zelfstandig doelen nastreven, informatie verzamelen en acties uitvoeren binnen vooraf ingestelde kaders. In dit blog lees je wat agentic AI is, waarom het in 2026 relevant is voor bedrijven en hoe je veilig kunt starten met toepassingen binnen Microsoft 365, Copilot Studio en het Power Platform.
Ontdek in de Microsoft Copilot & Virtual Agents whitepaper waar agents het verschil kunnen maken, welke kansen er liggen en wat nodig is om ermee aan de slag te gaan.
Hoe verschilt agentic AI van eerdere AI-generaties?
Waar eerdere AI vooral helpt bij losse vragen of taken, richt agentic AI zich op het uitvoeren van werk binnen een proces. De technologie combineert taalmodellen met planning, bedrijfsdata en tools, zodat een AI-agent niet alleen informatie geeft, maar ook een volgende stap kan voorbereiden of uitvoeren. Daarmee verschuift AI van ondersteunend hulpmiddel naar procesversneller binnen de organisatie.
Van reageren naar initiëren
Het eerste verschil zit in de timing. Traditionele AI wacht op een vraag of opdracht. Agentic AI kan binnen de vooraf ingestelde kaders zelf herkennen dat er een vervolgstap nodig is. Denk aan ontbrekende informatie opvragen, een taak klaarzetten of de juiste collega informeren. Dat maakt AI vooral waardevol in situaties waarin opvolging nu afhankelijk is van handmatige controle of herinneringen.
Van één stap naar een keten van acties
Het tweede verschil zit in de samenhang tussen acties. Een chatbot beantwoordt bijvoorbeeld één vraag, terwijl een AI-agent meerdere stappen in één proces kan verbinden. Bij een klantverzoek kan de agent informatie verzamelen, documenten analyseren, een conceptreactie voorbereiden en een goedkeuringsstap starten. De waarde zit dus niet in één slimme actie, maar in het vloeiender maken van de hele route van aanvraag naar resultaat.
Van tool naar systeem met doelgericht gedrag
Het derde verschil is dat agentic AI wordt ontworpen rondom een doel, niet rondom een losse prompt. Denk aan kortere doorlooptijden, minder administratieve druk, snellere klantreacties of betere naleving van afspraken. Tegelijk vraagt dit om duidelijke governance:
- Welke acties mag de agent zelfstandig uitvoeren?
- Wanneer is goedkeuring nodig?
- Hoe blijft de organisatie verantwoordelijk voor de uitkomst?
Waarom is 2026 een kantelpunt voor agentic AI in bedrijven?
In 2026 komen meerdere ontwikkelingen samen. AI-modellen worden betrouwbaarder, organisaties beschikken over meer digitale procesdata en grote platformleveranciers zoals Microsoft integreren AI-agents steeds dieper in hun oplossingen. Daardoor verschuift de aandacht van experimenteren met generatieve AI naar het operationaliseren van AI-agents in bedrijfsprocessen.
Bedrijven ontdekken dat agentic AI niet alleen productiviteit verhoogt, maar ook helpt om personeelstekorten op te vangen, repetitieve werkzaamheden te verminderen en sneller besluiten te nemen. Voor IT-managers en beslissers wordt de vraag daarom niet of agentic AI relevant wordt, maar waar je veilig en meetbaar begint.
Welke vragen moet jouw organisatie nu stellen om aan de slag te gaan met agentic AI?
Voordat je met agentic AI aan de slag gaat, is het belangrijk om verder te kijken dan alleen de technologie. Een succesvolle implementatie vraagt ook om aandacht voor processen, verantwoordelijkheden, data en governance. De volgende vragen helpen om vooraf de belangrijkste randvoorwaarden in kaart te brengen. Organisaties die hier vroegtijdig bij stilstaan, leggen een stevig fundament voor een succesvolle en beheersbare toepassing van agentic AI:
- Welke processen lenen zich voor automatisering?
- Welke data zijn beschikbaar en betrouwbaar?
- Hoe wordt toezicht gehouden op acties van de AI?
- Welke risico’s zijn acceptabel binnen jouw organisatie?
- Wat zijn de kaders waarbinnen de AI het werk gaat doen?
Wil je snel duidelijk krijgen waar jouw organisatie staat? Met een health check breng je eenvoudig in kaart welke processen geschikt zijn voor AI of je data en governance op orde zijn en welke eerste use case veilig en meetbaar kan worden opgepakt.
Welke processen lenen zich als eerste voor agentic AI?
De beste eerste processen voor agentic AI hebben meestal drie kenmerken:
- Ze zijn terugkerend
- Bestaan uit meerdere stappen
- Vragen om informatie uit verschillende bronnen
Het gaat dus niet per se om het grootste of meest complexe proces. Het gaat om werk waarin veel tijd verloren gaat aan zoeken, controleren, opvolgen en overdragen. Juist daar kan een AI-agent snel waarde laten zien zonder direct bedrijfskritische beslissingen volledig te automatiseren.
Voorbeelden van processen
Voorbeelden van processen die zich goed lenen voor een eerste pilot zijn:
- Onboarding van nieuwe medewerkers
- Leveranciersregistratie
- Contractverlengingen
- Interne IT-aanvragen
- Voorbereiden van managementrapportages
In al deze processen moet informatie worden verzameld, gecontroleerd en doorgezet naar de juiste vervolgstap. Een AI-agent kan bijvoorbeeld signaleren dat een contract bijna afloopt, ontbrekende gegevens opvragen, relevante documenten verzamelen en een conceptactie klaarzetten voor de verantwoordelijke collega.
Ook terugkerende kennisprocessen zijn interessant zolang de uitkomst goed te controleren is.
Denk aan het voorbereiden van offertes, het bundelen van input voor projectupdates, het controleren van beleidsdocumenten op ontbrekende onderdelen of het verzamelen van informatie voor een subsidieaanvraag. De AI-agent neemt dan niet het eindoordeel over, maar zorgt dat de juiste informatie sneller en vollediger beschikbaar is. In plaats van tijd te verliezen aan administratieve en coördinerende werkzaamheden, kunnen zij zich richten op inhoudelijke besluitvorming, klantcontact en innovatie.
Een praktische vuistregel: start met processen waarin medewerkers nu vaak zeggen “ik moet eerst overal informatie vandaan halen” of “ik moet dit steeds handmatig najagen”. Dat zijn vaak de plekken waar agentic AI niet alleen tijd bespaart, maar ook zorgt voor betere opvolging, minder fouten en meer rust in het proces.
Wat moet er aan governance geregeld zijn voor agentic AI?
Meer autonomie vraagt om meer controle. Dit klinkt initieel tegenstrijdig, maar goede governance is een cruciale succesfactor bij agentic AI. Organisaties moeten vooraf duidelijk bepalen welke beslissingen een AI-agent zelfstandig mag nemen en wanneer menselijke tussenkomst verplicht is.
Een AI-agent mag bijvoorbeeld zelfstandig een inkomende aanvraag classificeren, informatie verzamelen en een conceptvoorstel opstellen, maar niet zonder goedkeuring een contract wijzigen of een financiële verplichting aangaan. Ook moet inzichtelijk zijn welke acties zijn uitgevoerd op basis van welke informatie beslissingen zijn genomen en wie uiteindelijk verantwoordelijk blijft voor de uitkomst.
Beveiliging, privacy en datakwaliteit
Agentic AI vraagt om een sterke basis op het gebied van beveiliging, privacy en datakwaliteit. Een AI-agent die toegang heeft tot SharePoint, e-mail, CRM-systemen of financiële applicaties mag uitsluitend beschikken over de rechten die nodig zijn om zijn taak uit te voeren.
Ook moet worden voorkomen dat een agent beslissingen neemt op basis van verouderde, onvolledige of tegenstrijdige gegevens. Organisaties die investeren in duidelijke governance-richtlijnen, metadata, toegangsbeheer, logging en toezicht creëren de voorwaarden om agentic AI veilig en verantwoord op schaal toe te passen.
Zonder deze randvoorwaarden bestaat het risico dat AI-agents wel efficiënt opereren, maar niet in lijn handelen met bedrijfsbeleid, compliance-eisen of wet- en regelgeving. Wil je meer weten over AI readiness en governance klik dan hier.
Herken je deze signalen? Dan is agentic AI het onderzoeken waard
Agentic AI wordt interessant zodra medewerkers veel tijd kwijt zijn aan werk dat telkens terugkomt, maar niet per se veel denkwerk vraagt. Denk aan informatie bij elkaar zoeken, statussen controleren, collega’s herinneren, gegevens overnemen of aanvragen voorbereiden. Als processen regelmatig blijven hangen omdat iemand iets moet opvolgen, goedkeuren of verzamelen, is dat vaak een duidelijk signaal dat een AI-agent waarde kan toevoegen.
Ook wanneer teams veel werken met losse documenten, e-mails, Excel-lijsten of verschillende systemen, ontstaat ruimte voor agentic AI. Niet omdat alles direct volledig geautomatiseerd moet worden, maar omdat een agent kan helpen om informatie sneller compleet te krijgen en de juiste vervolgstap klaar te zetten.
Begin daarom klein: kies één herkenbaar knelpunt, bepaal wat een goed resultaat is en test of AI daar meetbaar tijd, kwaliteit of overzicht oplevert.
Wil je zien hoe zo’n eerste stap eruit kan zien? Vraag dan hier onze Copilot & Virtual Agent Whitepaper aan en gebruik die als inspiratie voor je eigen use case.
Agentic AI en Microsoft 365: een logische startplek voor AI-agents
Voor veel organisaties zit de waarde van agentic AI niet in een nieuw losstaand systeem, maar juist in de omgeving waar het werk al gebeurt.
Binnen Microsoft 365 bieden Microsoft Copilot, Copilot Studio en het Power Platform steeds meer mogelijkheden om AI-agents in te zetten die zelfstandig taken uitvoeren en processen ondersteunen. Teams-overleggen, Outlook-mails, SharePoint-documenten, takenlijsten en Power Platform-workflows bevatten dagelijks signalen waarop een AI-agent kan acteren.
Denk aan een agent die binnenkomende e-mails analyseert, relevante documenten opzoekt in SharePoint, een conceptantwoord opstelt en vervolgens een taak aanmaakt in Teams voor de juiste medewerker. Microsoft 365 is daardoor een logische plek om te starten: de processen, documenten en samenwerking zijn er vaak al aanwezig.
De kracht van deze aanpak is dat organisaties kunnen voortbouwen op bestaande investeringen in Microsoft 365. Medewerkers blijven werken in vertrouwde applicaties zoals Teams, Outlook en SharePoint, terwijl AI-agents op de achtergrond processen versnellen en administratieve werkzaamheden verminderen.
Het voordeel zit niet alleen in automatiseren, maar ook in het slim verbinden van werk dat nu verspreid is over verschillende applicaties. Voor organisaties die hun informatiehuishouding, rechtenstructuur en governance goed hebben ingericht, wordt Microsoft 365 daarmee een praktische basis om veilig te experimenteren met AI-agents.
Meer weten over de stap van Copilot naar slimme AI-agents? Download de whitepaper over Microsoft Copilot & Virtual Agents en ontdek hoe je deze technologie inzet voor productiviteit, selfservice en procesautomatisering binnen Microsoft 365.
Meer weten over agentic AI?
Heb je een vraag over agentic AI die deze blog niet beantwoordt? Neem dan contact op met XTRM development door het formulier onderaan de pagina in te vullen en wij helpen je graag verder.
Blijf je graag op de hoogte? Schrijf je in voor onze nieuwsbrief en ontvang maandelijks de laatste ontwikkelingen rond Microsoft 365. Of volg ons op LinkedIn!
Veelgestelde vragen over agentic AI
1. Wat is agentic AI precies?
Agentic AI is kunstmatige intelligentie die zelfstandig doelen kan nastreven en meerdere stappen binnen een proces kan uitvoeren. In plaats van alleen antwoord te geven op een vraag, kan een AI-agent informatie verzamelen, keuzes voorbereiden, tools gebruiken en vervolgstappen starten binnen vooraf ingestelde kaders. Daardoor is agentic AI vooral geschikt voor terugkerende bedrijfsprocessen waarin opvolging, controle en samenwerking belangrijk zijn.
2. Wat is het verschil tussen AI en agentic AI?
Het verschil tussen AI en agentic AI is dat gewone AI meestal reageert op een losse vraag, terwijl agentic AI zelfstandig vervolgstappen kan plannen en uitvoeren. Generatieve AI helpt bijvoorbeeld met tekst, samenvattingen of analyses. Agentic AI gebruikt die mogelijkheden binnen een proces en kan met de juiste rechten en governance ook taken klaarzetten, informatie ophalen of een workflow starten.
3. Welke bedrijfsprocessen zijn geschikt voor AI-agents?
Bedrijfsprocessen zijn geschikt voor AI-agents wanneer ze terugkerend zijn, meerdere stappen bevatten en informatie uit verschillende bronnen vragen. Denk aan onboarding, leveranciersregistratie, contractverlengingen, interne IT-aanvragen, projectupdates en managementrapportages. Een goede eerste use case is overzichtelijk, meetbaar en niet direct afhankelijk van volledig autonome besluitvorming.
4. Hoe begin je met agentic AI?
Je begint met agentic AI door één herkenbaar proces te kiezen waarin veel tijd verloren gaat aan zoeken, controleren of opvolgen. Daarna bepaal je welke data beschikbaar zijn, welke acties de AI-agent mag uitvoeren en wanneer menselijke goedkeuring nodig is. Een kleine pilot of health check helpt om waarde, risico’s en governance vooraf scherp te krijgen.
5. Hoeveel kost het om agentic AI te implementeren?
De kosten voor agentic AI hangen af van de gekozen use case, de complexiteit van het proces, de beschikbare data en de gewenste koppelingen met systemen zoals Microsoft 365, CRM of financiële applicaties. Een beperkte pilot is meestal de meest verstandige start, omdat je daarmee eerst meet welke tijdwinst, kwaliteitsverbetering of productiviteitswinst haalbaar is voordat je verder opschaalt.
Microsoft Copilot Studio agents: wat kun je ermee?
Met Microsoft Copilot Studio kunnen organisaties zelf AI-agents bouwen. Deze agents kunnen vragen van medewerkers beantwoorden, kennis uit bijvoorbeeld SharePoint gebruiken en acties uitvoeren in bedrijfsprocessen. Daarmee gaan de agents uit Copilot Studio verder dan...
Hoe werken AI Agents in Microsoft 365? Een praktische uitleg
Om de AI Agents in Microsoft 365 goed te begrijpen, is het belangrijk om naar de onderliggende architectuur te kijken. Die bestaat uit drie lagen die nauw met elkaar samenwerken. Copilot Studio is het platform waarmee je agents ontwerpt, bouwt en beheert. Microsoft...
Wanneer is Microsoft Copilot voldoende en wanneer heb je AI Agents nodig?
Microsoft Copilot is vooral geschikt wanneer medewerkers AI inzetten als assistent en zelf de controle houden. Een AI Agent is interessanter wanneer een proces voorspelbaar, herhaalbaar en duidelijk afgebakend is en meerdere stappen zelfstandig kunnen worden...