Een AI Agent is een software die een doel krijgt en zelf bepaalt welke stappen nodig zijn om dat doel te bereiken. De agent haalt informatie op, neemt beslissingen, voert een actie uit en herhaalt dat tot de taak klaar is. Dat is anders dan Copilot, dat vooral reageert op een vraag die jij stelt. In dit blog gaan we dieper in op wat een AI Agent is, wat het precies doet, hoe hij zich verhoudt tot Copilot en RPA en welke voorwaarden je op orde moet hebben voordat je ermee start.
Nieuwsgierig of jouw organisatie klaar is voor AI Agents? Download onze Microsoft Copilot & virtual agents whitepaper en ontdek waar jouw organisatie staat.
Wat is een AI Agent precies?
Een AI Agent is software die zelfstandig een taak uitvoert van begin tot eind. In tegenstelling tot traditionele automatisering, waarbij een script vooraf vastgelegde stappen volgt, kan een AI Agent inspelen op veranderende omstandigheden. Wanneer een situatie afwijkt van het verwachte scenario, beoordeelt de AI Agent de context en bepaalt hij zelfstandig welke vervolgstap het meest passend is.
Denk bijvoorbeeld aan het verschil tussen een treinrails en een chauffeur met een bestemming. Een script is een trein die alleen over de rails kan rijden. Een AI Agent is een chauffeur die weet waar hij naartoe moet en zelf de route bepaalt.
Wat is het verschil tussen een AI Agent en Copilot?
Het belangrijkste verschil is de mate van zelfstandigheid: Copilot is reactief, een agent is proactief.
Copilot ondersteunt de medewerker bij het uitvoeren van werkzaamheden en komt in actie op verzoek. Zo kan Copilot bijvoorbeeld een document samenvatten, een e-mail opstellen of relevante informatie opzoeken. De medewerker houdt daarbij de regie en beoordeelt de voorgestelde resultaten. Een AI Agent gaat een stap verder en neemt een taak zelfstandig over. Hij krijgt een opdracht, bepaalt welke stappen nodig zijn en voert deze zelfstandig uit. De medewerker houdt daarbij op de achtergrond toezicht en controleert waar nodig het eindresultaat.
Een voorbeeld maakt het verschil concreet:
Bij Copilot vraag je: “vat deze inkomende facturen voor me samen.”
Bij een AI Agent zeg je: “verwerk de binnenkomende facturen.” De agent leest de facturen, controleert deze aan de hand van de bijbehorende inkooporders en zet ze klaar voor betaling. Facturen die niet aan de gestelde voorwaarden voldoen, worden als uitzondering gemarkeerd voor verdere beoordeling.
Kort gezegd: Copilot ondersteunt de medewerker en de agent neemt een deel van de handeling zelfstandig over.
Voor de meeste organisaties is Copilot de logische eerste stap, mits goed ingericht. Een agent is doorgaans een vervolgstap. Meer impact, maar vraagt ook om meer voorbereiding.
Hoe voert een agent zelfstandig taken uit?
Een agent werkt in een vaste cyclus: waarnemen, beslissen, handelen en controleren. Hij haalt de benodigde informatie op met bijvoorbeeld een inkomende e-mail of document.
Op basis daarvan bepaalt hij wat er moet gebeuren, voert de actie uit en controleert of het resultaat klopt voordat hij verdergaat of afsluit.
Het is belangrijk dat een agent toegang heeft tot de systemen waarin hij moet werken, zoals het mailsysteem, het documentbeheer of de financiële applicatie. Zonder die koppelingen kan een agent wel nadenken, maar niets doen. En omdat een agent daadwerkelijk handelingen verricht in je systemen is een zorgvuldige inrichting van rechten en grenzen essentieel.
Wat kun je met AI Agents in je organisatie?
De sterkste toepassingen zijn processen die repetitief zijn, veel volume kennen en een herkenbaar patroon volgen, maar net genoeg variatie hebben dat een simpel script tekortschiet. Dit zijn vier use-cases waar organisaties momenteel het vaakst mee starten:
1. Factuurverwerking
Neem de verwerking van inkomende facturen. Een agent leest binnenkomende facturen en herkent relevante gegevens, zoals leverancier, bedrag en factuurnummer. Is er een koppeling met je inkoopsysteem dan controleert hij de factuur ook tegen de bijbehorende inkooporder. Klopt alles dan wordt de factuur klaargezet voor betaling. Alleen wanneer er een afwijking is, komt een medewerker in beeld.
Zo blijft de medewerker betrokken bij de gevallen die aandacht vragen, terwijl het grootste deel van het routinematige werk automatisch wordt afgehandeld.
2. E-mailtriage
Hetzelfde principe werkt bij een volle gedeelde inbox, bijvoorbeeld van de klantenservice of een algemeen info-adres. Een agent leest de inkomende mail, herkent het onderwerp en de urgentie en bepaalt wat ermee moet gebeuren. Standaardvragen kan hij zelfstandig beantwoorden, terwijl een complexer verzoek wordt doorgestuurd naar de juiste medewerker, inclusief een korte samenvatting van de vraag en de relevante informatie.
De medewerker hoeft daardoor niet langer iedere e-mail handmatig te lezen en te routeren, maar krijgt vooral de berichten onder ogen waarbij menselijke beoordeling nodig is.
3. Documentclassificatie
Ook bij het verwerken van grote hoeveelheden documenten kan een agent het voorbereidende werk overnemen. Hij herkent bijvoorbeeld of een document een contract, offerte of verslag is, voegt de juiste metadata toe en slaat het op de daarvoor bestemde locatie op. Daarbij kan hij documenten ook voorzien van een gevoeligheidsclassificatie, zodat duidelijk is wie toegang heeft en informatie correct afgeschermd is.
4. Eenvoudige goedkeuring workflows
Bij terugkerende goedkeuringen zoals een verlofaanvraag of een kleine uitgave, beoordeelt een agent de aanvraag tegen vastgestelde regels. Routinegevallen handelt hij zelf af. Alleen aanvragen die buiten de regels vallen of waarbij twijfel ontstaat, legt hij voor aan een leidinggevende. Het proces versnelt terwijl de mens beslist waar het erop aankomt. Daarmee verschuift de rol van de medewerker van het beoordelen van iedere aanvraag naar het behandelen van de uitzonderingen.
In alle vier de use cases neemt de agent het routinewerk over en schuift hij de uitzonderingen door naar een mens. Dat is doorgaans de veiligste en meest waardevolle manier om te beginnen. Zie je je eigen organisatie al in een van deze voorbeelden?
Bekijk onze klantcases en lees hoe andere organisaties dit hebben aangepakt.
Hoe verhoudt een AI Agent zich tot RPA?
RPA (Robotic Process Automation) automatiseert vaste en voorspelbare handelingen. Klik hier, kopieer dit veld, plak het daar. Het werkt uitstekend zolang het proces exact hetzelfde verloopt, maar het loopt vast zodra er variatie optreedt of een uitzondering langskomt.
Een AI Agent vult precies die zwakte op. Waar RPA een vast pad volgt, kan een agent omgaan met variatie en beslissingen nemen op basis van context. In de praktijk vullen ze elkaar vaak aan. RPA voor de strak gestructureerde stappen, een agent voor de stappen die beoordeling of interpretatie vragen. Je vervangt je bestaande automatisering dus niet per se, maar je breidt uit met een laag die kan denken waar RPA alleen kan uitvoeren.
Wat is er nodig voordat je met AI Agents kunt starten?
Een agent inzetten vraagt meer voorbereiding dan Copilot uitrollen, juist omdat de agent zelfstandig handelt in je systemen. Vijf randvoorwaarden bepalen of het gaat werken.
1. Datakwaliteit
Een agent is zo goed als de data waarmee hij werkt. Vervuilde of inconsistente gegevens leiden tot beslissingen op een wankele basis en de agent schaalt die fouten juist op. Betrouwbare en gestructureerde data is de eerste voorwaarde.
2. Governance
Leg vast wat de agent wel en niet mag. Tot welke data heeft hij toegang, welke acties mag hij zelfstandig uitvoeren en wanneer grijpt een mens in. Zonder heldere grenzen, logging en duidelijk eigenaarschap ontstaat een systeem dat handelingen verricht die niemand overziet.
3. Proceskennis
Je kunt een proces pas automatiseren als je het daadwerkelijk begrijpt. Welke stappen, welke uitzonderingen, welke beslissingen zijn waarop gebaseerd? Veel kennis zit voornamelijk in de hoofden van de medewerkers. Die kennis expliciet maken is vaak het meeste werk, maar zonder helder proces weet ook de agent niet wat hij moet doen.
4. Menselijk toezicht
Zeker in het begin blijft een mens nodig die meekijkt en ingrijpt als de agent iets fout doet. Een werkbaar escalatie-pad, waarbij twijfelgevallen automatisch bij een medewerker belanden is de voorwaarde om een agent met vertrouwen los te laten.
5. Techniek en integratie
De agent moet daadwerkelijk kunnen koppelen met je systemen via API’s of connectoren en met de juiste rechten. Zonder die integratie kan een agent wel een besluit vormen, maar niets uitvoeren. Dit bepaalt in de praktijk vaak welke use-case als eerste haalbaar is.
Wie deze vijf punten op orde heeft, staat op een stevig fundament. Ontbreekt er één dan is het verstandiger daar eerst in te investeren voordat je een agent loslaat op een bedrijfskritisch proces. Datakwaliteit en governance zijn de gebieden waar de basis het vaakst nog ontbreekt. Daar helpen wij organisaties graag bij, voordat de eerste agent live gaat.
Klaar om de volgende stap te zetten? Download de gratis Microsoft Copilot & virtual Agents whitepaper en ontdek of jouw organisatie klaar is om te starten met AI Agents. Heb je liever inzicht in waar binnen jouw organisatie AI Agents de grootste kansen voor efficiëntie, automatisering en tijdswinst toevoegen?
Meer weten over wat is een AI Agent en wat kun je ermee?
Heb je vragen over AI Agents 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 volgen ons op LinkedIn!
Veelgestelde vragen over AI Agents
1. Wat is een AI Agent?
Een AI Agent is software die zelfstandig taken uitvoert op basis van een doel, zonder dat een medewerker iedere stap hoeft aan te sturen. De AI Agent verzamelt informatie, neemt beslissingen binnen vooraf ingestelde kaders en voert acties uit. Daarmee gaat een AI Agent verder dan een traditionele chatbot of assistent die alleen reageert op opdrachten.
2. Is een AI Agent hetzelfde als Copilot?
Nee, een AI Agent en Microsoft Copilot zijn niet hetzelfde. Microsoft Copilot ondersteunt medewerkers door vragen te beantwoorden, content te genereren of informatie samen te vatten. Een AI Agent voert zelfstandig een volledig proces of taak uit. De medewerker bepaalt de kaders en houdt toezicht op het resultaat, terwijl de AI Agent de uitvoering verzorgt.
3. Kan een AI Agent mijn bestaande RPA vervangen?
Een AI Agent vervangt RPA meestal niet volledig. RPA is zeer geschikt voor voorspelbare, regel gestuurde processen. Een AI Agent voegt intelligentie toe aan processen waarin interpretatie, besluitvorming of context nodig zijn. In veel organisaties werken AI Agents en RPA daarom samen om processen verder te automatiseren.
4. Wat is de grootste risicofactor bij het inzetten van een AI Agent?
De grootste risicofactor is het ontbreken van governance. Zonder duidelijke regels, toegangsrechten, monitoring en verantwoordelijkheden kan een AI Agent ongewenste acties uitvoeren of besluiten nemen die moeilijk te verklaren zijn. Daarom zijn toezicht, beveiliging en transparantie essentieel bij iedere implementatie van AI Agents.
5. Waar kan mijn organisatie het beste mee starten m.b.t. AI Agents?
De beste start is een proces met een hoog volume, veel herhaling en duidelijke stappen. Voorbeelden zijn factuurverwerking, e-mailtriage, servicedeskverzoeken of documentclassificatie. Door eerst een overzichtelijk proces te automatiseren, bouwt de organisatie ervaring en vertrouwen op voordat complexere toepassingen worden ingezet.
Zo zorg je ervoor dat jouw data AI-proof is
Data AI-proof maken betekent dat je data betrouwbaar, toegankelijk en goed beheerd is voordat AI-toepassingen worden uitgerold. Dat vraagt om meer dan techniek. Het vereist een heldere governance-structuur, actief data stewardship en een infrastructuur die meegroeit...
AI maakt pijnlijk zichtbaar hoe volwassen je informatiebeleid daadwerkelijk is
Organisaties investeren massaal in kunstmatige intelligentie. Van Copilot tot geavanceerde analysetools: AI belooft productiviteitswinst, betere besluitvorming en nieuwe inzichten. Toch merken veel organisaties dat AI pas echt waarde levert wanneer de onderliggende...
Wat is een e-depot en hoe bereid je jouw organisatie hierop voor?
Een e-depot is een duurzame digitale beheeromgeving voor het langdurig opslaan, beheren en toegankelijk houden van archiefwaardige informatie. Conform wet- en regelgeving zoals de Archiefwet en MDTO. Het is daarmee een essentieel onderdeel van een toekomstbestendige...