Wat Maakt AI Agentisch—En Waarom Het Jouw Baan Verandert

De opmars van AI-agenten zorgt voor een flinke verschuiving in hoe software zich gedraagt. Deze systemen doen niet alleen wat je vraagt of leveren een resultaat op—ze snappen je doelen, nemen zelf het voortouw en schakelen direct als de situatie verandert. Zie het als een slimme assistent die jouw einddoel begrijpt en zelf de handigste route kiest om daar te komen: dat is agentische AI, altijd gefocust op het eindresultaat. Dit gaat verder dan slimme automatisering; het is een nieuw tijdperk waarin software echt meedraait in je werkproces.

En het is geen toekomstmuziek meer. Agentische AI verandert nú al hoe we werken, vooral in sales, operations, e-commerce en klantenservice. Uit recent onderzoek blijkt dat , en dat percentage loopt naar verwachting op tot 90% in 2025. Nog opvallender: . Maar wat maakt AI nu echt ‘agentisch’—en waarom is dat zo belangrijk voor jouw werk? Tijd om het uit te pluizen.

Agentische AI Uitgelegd: Wat Betekent ‘Agentisch’?

Eerst even terug naar de basis. Agentische AI draait om het geven van handelingsvermogen aan AI-systemen—de mogelijkheid om doelen te snappen, zelfstandig keuzes te maken en actie te ondernemen om die doelen te halen. In plaats van bij elke stap op jouw instructie te wachten, kan agentische AI een opdracht krijgen (“Zoek alle nieuwe leads op deze website en stuur ze een welkomstmail”) en zelf bepalen welke stappen daarvoor nodig zijn. Het gaat dus niet alleen om antwoorden geven of content maken—maar om het werk echt uit handen nemen.

Wat zijn de belangrijkste kenmerken van agentische AI?

• Autonomie: Agentische AI werkt grotendeels zelfstandig, zonder dat jij elke klik of handeling hoeft voor te kauwen.
• Doelgericht werken: Geef een einddoel op, en de AI splitst het op in sub-taken, plant het proces en voert het uit.
• Flexibiliteit: De AI leert van ervaringen en past zich aan als de omgeving verandert—zoals een website die ineens anders is opgebouwd of een nieuw dataformaat.
• Proactief zijn: In plaats van te wachten op jouw input, signaleert agentische AI zelf kansen of problemen en onderneemt actie voordat jij het doorhebt.

Hiermee onderscheidt agentische AI zich van klassieke automatisering. Het draait niet om het volgen van een vast script, maar om het snappen van jouw bedoeling en het realiseren van het doel, zelfs als de omstandigheden veranderen. Dit is de kern van agentische automatisering: automatisering die wordt aangestuurd door jouw doelen, niet alleen door jouw instructies.

Agentische AI vs Generatieve AI vs Traditionele AI: Wat is het Verschil?

Nu wordt het interessant. Niet elke AI werkt hetzelfde. Dit zijn de drie hoofdtypen die je vaak hoort:

Traditionele AI is een beetje als een robot aan de lopende band—perfect voor herhalend werk, maar raakt de draad kwijt als er iets verandert. Generatieve AI is als een creatieve assistent—kan schrijven, samenvatten of ontwerpen, maar alleen als je het vraagt. Agentische AI is degene die zelf initiatief neemt, rondkijkt en aan de slag gaat—zonder dat jij alles hoeft te sturen. Zoals : “De een creëert, de ander doet.”

De Bouwstenen van Agentische AI: Hoe Werkt Het?

Hoe krijgt agentische AI dit voor elkaar? Onder de motorkap geef je de AI als het ware een brein, geheugen en handen. Het basisproces werkt zo:

1. Waarnemen: De AI ‘kijkt’ naar de omgeving—bijvoorbeeld door een webpagina te lezen, een opdracht te beluisteren of een database te scannen.
2. Redeneren: De AI interpreteert wat belangrijk is en bepaalt wat het betekent voor het doel.
3. Geheugen: De AI onthoudt wat er al gedaan is, bewaart context en leert van eerdere ervaringen.
4. Plannen: Het doel wordt opgedeeld in stappen, die logisch worden geordend om van A naar B te komen.
5. Tools & Actie: De AI gebruikt API’s, klikt knoppen, vult formulieren in of verstuurt e-mails—wat maar nodig is om het werk te doen.
6. Leren: Na elke actie kijkt de AI naar het resultaat, leert van feedback en wordt de volgende keer beter.

Vraag je een agentische AI om “alle productvermeldingen van deze site te verzamelen en mij een rapport te sturen”, dan zal de AI:

• De structuur van de site analyseren,
• Bepalen welke elementen producten zijn,
• Onthouden welke pagina’s al bezocht zijn,
• Plannen hoe door pagina’s en subpagina’s te navigeren,
• De juiste tools inzetten om data te verzamelen en te structureren,
• En leren van fouten (zoals een time-out), zodat het een andere aanpak kan proberen.

Deze cyclus—waarnemen, redeneren, onthouden, plannen, handelen, leren—loopt continu, waardoor de AI zich steeds verder aanpast en verbetert. Het is dus veel meer dan een slimme chatbot; het is een digitale collega.

Waarom Agentische AI Een Doorbraak Is Voor Automatisering

Na jaren ervaring met automatisering kan ik zeggen: agentische AI is niet gewoon een snellere versie van wat we al deden. Het is een totaal nieuwe manier van werken. Waarom?

• Intentie-gedreven automatisering: Je vertelt de AI wat je wilt, niet hoe het moet. Geen scripts meer schrijven of bots babysitten.
• Flexibiliteit: Agentische AI kan omgaan met veranderingen—zoals een nieuwe website-indeling of een ander dataformaat—en past zich direct aan.
• Meerstaps, systeemoverstijgend werk: De AI schakelt tussen apps, voert complexe workflows uit en coördineert taken die voorheen een heel team vroegen.
• Proactief problemen oplossen: De AI signaleert zelf problemen (zoals een plotselinge voorraadtekort) en lost ze op voordat jij het merkt.
• Schaalbaarheid: Moet je 10.000 webpagina’s verwerken? Agentische AI kan tientallen agenten tegelijk inzetten—zonder pauzes.
• Consistentie en nauwkeurigheid: De AI wordt niet moe of afgeleid, dus je krijgt altijd betrouwbare resultaten.
• Menselijke talenten vrijmaken: Door het routinematige werk over te nemen, kunnen mensen zich richten op strategie, creativiteit en taken waar alleen mensen goed in zijn.

De praktijk laat het zien: bedrijven die agentische AI inzetten, zien en de productiviteit stijgt in sommige sectoren met . Dat is geen kleine stap, maar een sprong vooruit.

Thunderbit en de Opkomst van Agentische Automatisering

Hier mag ik best even enthousiast zijn over wat we bij aan het bouwen zijn. Wij wilden een nieuwe standaard zetten voor webautomatisering—door de kracht van agentische AI te combineren met de betrouwbaarheid van professionele automatisering. Dat noemen we Agentische Automatisering.

Wat betekent dat concreet? Thunderbit is een die als digitale agent op het web werkt. Je hoeft geen scripts te schrijven of selectors te kiezen; je beschrijft gewoon welke data je wilt. Thunderbit’s AI leest de pagina, stelt de juiste kolommen voor en bepaalt zelf hoe de data wordt verzameld, opgeschoond en gestructureerd—met slechts een paar klikken.

Wat maakt Thunderbit’s agentische automatisering uniek?

• AI-gedreven inzicht: Met “AI Suggest Fields” analyseert Thunderbit de site, stelt de juiste datavelden voor en adviseert zelfs over de verwerking van elk veld.
• No-code, moeiteloze setup: Geen code of handmatige instellingen nodig. Thunderbit is zo simpel dat het bijna geen moeite kost—gewoon aanwijzen, klikken en klaar.
• Batch- en parallelle extractie: Dankzij cloud scraping verwerkt Thunderbit tot 50 pagina’s tegelijk, veel sneller dan traditionele tools.
• Subpagina scraping: Meer details nodig van productpagina’s? Thunderbit klikt automatisch door naar subpagina’s, verzamelt extra info en verrijkt je dataset.
• Persoonlijke dataverwerking: Data labelen, vertalen of formatteren tijdens het scrapen? Voeg een Field AI Prompt toe en Thunderbit regelt het direct.
• Geen onderhoud nodig: Verandert de website? Geen probleem. Thunderbit past zich aan, dus jij hoeft geen kapotte scripts te repareren.
• Gratis data-export: Exporteer je resultaten naar Excel, Google Sheets, Airtable, Notion of als CSV/JSON—zonder verborgen kosten.

Het is meer dan een webscraper. Het is een digitale assistent die jouw intentie begrijpt, zelfstandig handelt en resultaten levert—zonder de frustraties van klassieke automatisering. Benieuwd hoe Thunderbit zich verhoudt tot andere tools? Check dan onze .

Agentische AI in de Praktijk: Toepassingen in Verschillende Sectoren

Laten we het praktisch maken. Hoe verandert agentische AI het werk in verschillende branches? Hier wat concrete voorbeelden:

Sales en Leadgeneratie

Vroeger: Salesmedewerkers waren uren kwijt aan het zoeken van prospects, e-mails kopiëren en opvolgen—één voor één.

Met agentische AI: Een AI-salesagent zoekt leads op het web, vindt contactgegevens, verstuurt gepersonaliseerde berichten en plant zelfs afspraken in. kunnen leads kwalificeren, bezwaren behandelen en voorstellen genereren—en schakelen mensen pas in als het tijd is om te sluiten. Eén startup zag hun AI-agent benaderen dan het menselijke team alleen.

E-commerce en Retail

Vroeger: Analisten hielden handmatig prijzen van concurrenten bij, werkten SKU’s bij en hielden de voorraad in de gaten.

Met agentische AI: Een AI-prijsagent houdt honderden concurrenten in de gaten, past prijzen direct aan en bestelt automatisch bij als de voorraad laag is. Een retailer zag een na het inzetten van een agent voor prijs- en voorraadbeheer. Thunderbit-gebruikers kunnen duizenden productvermeldingen scrapen, wijzigingen volgen en databases automatisch bijwerken.

Vastgoed

Vroeger: Makelaars zochten handmatig naar nieuwe panden, koppelden ze aan klanten en stuurden eindeloos veel e-mails voor afspraken.

Met agentische AI: Een AI-makelaar houdt het aanbod in de gaten, matcht woningen met klantvoorkeuren, stuurt meldingen en plant bezichtigingen in. Papierwerk? De agent vult formulieren automatisch in en voert compliance-checks uit, waardoor de verwerkingstijd van dagen naar uren gaat.

Klantenservice en Support

Vroeger: Supportmedewerkers sorteerden tickets, zochten antwoorden op en voerden steeds dezelfde handelingen uit.

Met agentische AI: Een AI-supportagent interpreteert binnenkomende tickets, haalt data uit verschillende systemen, voert oplossingen uit en koppelt direct terug aan de klant—vaak binnen enkele seconden. claimt een en een .

Dit zijn geen kleine verbeteringen—het zijn sprongen in efficiëntie. Vaak werken mensen en AI-agenten samen: de AI doet het routinematige werk, mensen richten zich op de complexe en waardevolle taken.

Hoe Agentische AI Ons Werk Verandert

De opkomst van agentische AI verandert niet alleen wat we doen, maar ook hoe we werken. Dit zie ik in de praktijk:

• Van handmatig naar strategisch: Met AI-agenten die het saaie werk overnemen, kunnen medewerkers zich richten op strategie, creativiteit en probleemoplossing. Een recruiter besteedt minder tijd aan plannen en meer aan het spreken van topkandidaten. Een marketeer hoeft minder rapporten samen te stellen en kan zich meer richten op analyse.
• Digitale collega’s: Teams zien AI-agenten steeds vaker als 'digitale medewerkers'. Je geeft ze taken, controleert hun output en krijgt zelfs statusupdates tijdens vergaderingen. Het is een nieuwe vorm van samenwerken.
• Nieuwe skills: Nu AI het routinematige werk overneemt, worden vaardigheden als creatief denken, emotionele intelligentie en AI-begeleiding steeds belangrijker. Weten hoe je met AI-agenten werkt, wordt snel een must.
• Functieverandering: Sommige rollen worden kleiner, maar veel functies veranderen. Een directieassistent kan bijvoorbeeld een team van AI-agenten aansturen, terwijl een supportmedewerker zich richt op complexe gevallen en de AI traint in nieuwe scenario’s.
• Betere werk-privébalans: Door de eindeloze takenlijst te verkleinen, helpt agentische AI om burn-out te voorkomen en tijd vrij te maken voor betekenisvol werk.

Kortom: agentische AI is er niet om mensen te vervangen, maar om ons te versterken. wil AI samen met medewerkers inzetten, niet in plaats van hen.

Agentische AI in de Praktijk: De Belangrijkste Oplossingen van Nu

Agentische AI is niet alleen iets van Thunderbit. Dit zijn enkele toonaangevende oplossingen en hun unieke kenmerken:

• Wat het doet: AI-agent voor webdata-extractie, gericht op zakelijke gebruikers.
• Agentische functies: No-code setup, AI-veldherkenning, batch- en subpagina scraping, gepersonaliseerde dataverwerking, geplande automatisering.
• Ideaal voor: Sales, e-commerce, vastgoed, onderzoek—iedereen die snel webdata wil verzamelen of verwerken.
• Uniek aan Thunderbit: Zeer gebruiksvriendelijk, past zich aan veranderende websites aan en kan complexe, meerstaps webtaken uitvoeren met minimale setup.

• Wat het doet: Platform voor het bouwen en aansturen van AI-agenten binnen bedrijfsprocessen.
• Agentische functies: Orchestrator-agent coördineert meerdere taakgerichte agenten, integreert met 80+ zakelijke apps, low-code interface, domeinspecifieke agenten (HR, sales, inkoop).
• Ideaal voor: Grote organisaties met complexe, systeemoverstijgende workflows.
• Uniek aan IBM: Integratie op ondernemingsniveau, governance en het beheer van een digitale workforce van samenwerkende agenten.

• Wat het doet: AI-platform voor service desks en klantbeleving.
• Agentische functies: Conversational AI-agenten, 1000+ kant-en-klare workflows, multi-modale interactie (chat, e-mail, spraak, beeld), TRAPS-framework voor veiligheid en compliance.
• Ideaal voor: IT-support, HR, klantenservice.
• Uniek aan Aisera: Diepe integratie met bedrijfsapplicaties, transparantie en focus op verantwoord en controleerbaar AI-gebruik.

• Wat het doet: AI-agent voor consumenten, als persoonlijke assistent in een apparaat.
• Agentische functies: “Large Action Model” bestuurt apps op je apparaat, leert van demonstraties, voert meerstaps taken uit (zoals een diner en film boeken).
• Ideaal voor: Power users, early adopters, iedereen die een AI-intern op zak wil.
• Uniek aan Rabbit R1: Generalistische AI-agent voor consumenten, niet beperkt tot specifieke taken, leert nieuwe taken direct bij.

Andere noemenswaardige oplossingen zijn IBM Watsonx Assistant, Microsoft Copilot en Salesforce Agentforce—elk met agentische functies voor hun eigen domein.

Uitdagingen en Best Practices bij Agentische AI

Meer autonomie voor AI-agenten brengt ook uitdagingen met zich mee. Dit zijn de belangrijkste aandachtspunten en mijn adviezen:

• Beheersbaarheid: Als AI zelfstandig handelt, zijn duidelijke grenzen nodig. Werk met menselijke controle, goedkeuringsdrempels en afgebakende bevoegdheden.
• Transparantie: Eis uitlegbaarheid. Kies tools die elke actie loggen, verklaringen geven en auditmogelijkheden bieden.
• Dataprivacy: Beperk de toegang van agenten tot het noodzakelijke, gebruik aparte service-accounts en versleutel gevoelige data.
• Wet- en regelgeving: Blijf op de hoogte van nieuwe regels en implementeer governance-frameworks (zoals Aisera’s TRAPS) voor eerlijkheid, verantwoordelijkheid en transparantie.
• Integratiecomplexiteit: Begin met pilots, integreer stapsgewijs en investeer in training voor je team.

De beste aanpak? Begin klein, monitor goed en schaal op naarmate het vertrouwen groeit. Zie AI-agenten als nieuwe collega’s—ze hebben onboarding, begeleiding en continue feedback nodig.

De Toekomst van Agentische AI: Wat Staat Ons Te Wachten?

We staan pas aan het begin van wat agentische AI kan betekenen. Dit zie ik in de nabije toekomst gebeuren:

• Samenwerkende agenten: Teams van gespecialiseerde agenten die samenwerken—denk aan een digitaal team, elk met een eigen expertise, dat samen complexe doelen bereikt.
• Domeinspecifieke en persoonlijke agenten: Agenten die getraind zijn voor jouw branche, workflow of zelfs persoonlijke stijl.
• Multimodale skills: Agenten die tekst, spraak, beeld én fysieke handelingen (zoals robots of IoT) aankunnen.
• Continu leren: Agenten die met elke taak slimmer worden en kennis delen binnen de organisatie.
• Ethische AI: Ingebouwde 'guardians' die zorgen dat agenten verantwoord handelen en aansluiten bij menselijke waarden.
• Nieuwe functies: AI-auditors, agentmanagers, workflow-ontwerpers—rollen gericht op het aansturen en begeleiden van AI-agenten.
• Nieuwe samenwerking: Minder statusmeetings, meer tijd voor creatief probleemoplossen, terwijl AI-agenten de routine oppakken.
• Focus op menselijke skills: Naarmate AI de harde skills overneemt, worden soft skills als empathie, storytelling en leiderschap nog waardevoller.

Sommige analisten voorspellen dat . Dat betekent niet 70% werkloosheid—maar dat banen verschuiven naar waardevoller werk, en er nieuwe kansen ontstaan voor wie deze tools weet te benutten.

Conclusie: Omarm de Agentische AI-Revolutie

Kort samengevat: Agentische AI verandert werk—niet door mensen te vervangen, maar door ons te versterken. Het is AI die niet alleen vragen beantwoordt of content maakt, maar echt werk uit handen neemt. De stap van traditionele en generatieve AI naar agentische AI is een sprong van automatisering naar autonomie, van scripts naar doelgerichte actie.

Tools als maken deze kracht toegankelijk voor iedereen—zonder code, zonder gedoe, gewoon resultaat. Wil je vooroplopen? Begin dan nu met experimenteren met agentische automatisering. Probeer een tool, start een pilot en ontdek hoeveel tijd je bespaart (en hoeveel meer je gedaan krijgt).

De toekomst van werk is een samenwerking tussen mensen en AI-agenten. Wie dat omarmt, raakt verlost van het saaie werk en krijgt ruimte voor creativiteit, strategie en wat er echt toe doet. Wacht dus niet tot de agentische AI-revolutie aan je voorbijgaat—stap erin, geef het vorm en maak het jouw voordeel.

Benieuwd wat agentische AI voor jou kan doen? , lees onze , of fantaseer alvast over hoe jouw werkdag eruitziet met een digitale collega die nooit slaapt, nooit klaagt en altijd het werk afmaakt.

Laten we samen de toekomst van werk bouwen—met onze nieuwe AI-teamgenoten.

Meer weten? Check deze bronnen:

En ben je benieuwd hoe agentische AI je kan helpen met data scrapen, workflows automatiseren of je werkdag minder saai maken? . Je toekomstige zelf (en je digitale assistent) zullen je dankbaar zijn.

Veelgestelde Vragen

1. Wat is agentische AI en hoe verschilt het van traditionele of generatieve AI?

Agentische AI zijn systemen met handelingsvermogen—de capaciteit om doelen te begrijpen, zelfstandig beslissingen te nemen en autonoom te handelen om die doelen te bereiken. In tegenstelling tot traditionele AI (die vaste regels volgt) of generatieve AI (die content maakt op verzoek), voert agentische AI proactief meerstaps taken uit, past zich aan veranderingen aan en werkt zelfstandig aan doelen.

2. Hoe verandert agentische AI de productiviteit en rollen op de werkvloer?

Agentische AI verhoogt de productiviteit flink door repetitieve, meerstaps taken over systemen heen uit te voeren. Hierdoor kunnen medewerkers zich richten op strategisch, creatief en mensgericht werk. Functies veranderen: van handmatig uitvoeren naar het begeleiden en aansturen van AI, wat leidt tot functietransformatie in plaats van functieverlies.

3. Wat zijn de belangrijkste eigenschappen die agentische AI effectief maken?

Belangrijke kenmerken zijn autonomie, doelgerichte planning, aanpassingsvermogen aan dynamische omgevingen, proactief handelen, continu leren en het gebruik van tools om acties uit te voeren. Hierdoor werkt agentische AI meer als een digitale collega dan als een simpel hulpmiddel.

4. Wat zijn praktijkvoorbeelden van agentische AI?

Agentische AI wordt ingezet in sales (leadgeneratie en opvolging), e-commerce (prijsmonitoring en voorraadbeheer), vastgoed (woningmatching en planning) en klantenservice (ticketafhandeling). Tools als Thunderbit automatiseren data-extractie, terwijl platforms als IBM Watsonx Orchestrate bedrijfsprocessen aansturen.

5. Waar moeten organisaties op letten bij het inzetten van agentische AI?

Organisaties moeten zorgen voor duidelijke kaders zoals menselijke controle, transparantie en dataprivacy. Begin met pilotprojecten, train het team en kies tools met sterke uitlegbaarheid en aanpassingsvermogen voor een succesvolle en veilige integratie van agentische AI.