Zo zet je AI-agents effectief in & vermijd je de valkuilen

Dat alles anders wordt, doordat GenAI gemeengoed is geworden, heb je echt al even ervaren. Nu 2025 het jaar van de AI-agents is, kun je beter zorgen dat je bijblijft. Dit artikel geeft je een stappenplan om AI-agents op een slimme manier in te zetten, hoe je ze voor jou laat werken en welke keuzes je onvermijdelijk moet maken.

Ik baseer mij daarbij op het boek AI Agents (affiliate) van AI-duo Job van den Berg en Remy Gieling. Zij verzamelden hiervoor informatie uit hun eigen praktijk, maar ook door reizen naar onder meer Silicon Valley en China. De ondertitel van het boek ‘Praktische gids over hoe AI elke kantoorbaan verandert’ geeft al aan dat dit serious business is en voor heel erg veel mensen erg belangrijk is.

AI-agents als alleskunners

Maar wat is er zo nieuw of anders aan AI-agents. Nou, dat is simpel uit te leggen door ze te vergelijken met traditionele software. Daarbij worden namelijk een aantal voorgeprogrammeerde regels gevolgd. AI-agents werken anders. Een agent kan, binnen vooraf ingestelde kaders, zelfstandig handelingen uitvoeren op basis van een doel dat je stelt. Dat doet hij met behulp van geheugen, opgeslagen kennis en een onderliggend taalmodel dat intelligent gedrag vertoont. Sommige agents kunnen zelfs specialistische taken delegeren aan andere, gekoppelde agents. In dat geval spreken we van agentic AI – een netwerk van samenwerkende, doelgerichte AI-entiteiten.

Met AI-agents laat je dingen doen
Met agentic AI laat je ze samenwerken

Toen de eerste GPT-chatbots hun intrede deden, stelden de bouwers dat je hen moest zien als stagiairs, die je met duidelijke instructies om een boodschap kon sturen. Daarbij moest je dan vooral het resultaat grondig controleren. Op een AI congres waar ik de CEO van Everworker over AI hoorde spreken, had hij het simpelweg over ‘AI workers’. Dat waren geen mensen die met AI werkten, maar volledig virtuele teams, die bestonden uit AI-agents. Uiteraard (nog?) aangestuurd door mensen…

Human in the loop – of al het personeel op de stoep?

Want de vraag rijst daarbij: Is er nog een rol voor de mens/medewerker weggelegd, of komen we in een situatie van ‘agents rule the world’. Misschien is het een geruststellende gedachte dat AI-agents nog wel een dirigent nodig hebben, die aangeeft wat er moet gebeuren en wanneer. En ook voor beslissingen die moeten worden genomen, is menselijke toestemming nodig. Want volledig autonoom handelende agents zijn niet gewenst. Er is normaal gesproken wel een ‘Human in the Loop’. Dat vraagt van mensen en medewerkers wel dat zij AI-literate zijn en snappen hoe een AI-agent moet worden aangestuurd.

Denk bijvoorbeeld aan een proces van briefing/debriefing van en aan een communicatiebureau. Of van de opvolging van salesleads na een event. In beide gevallen zitten een heleboel herhalende stappen. AI-agents kunnen hierbij perfect als harde werkers de analyses doen, de geschiedenis van alle eerdere correspondentie en acties erbij halen en op basis daarvan de juiste strategie en aanpak voorstellen. De medewerker kan dan een afweging maken en met het juiste voorstel aan de slag gaan of dit nog verder bijsturen.

Ook voor agents geldt: A fool with a tool is still a fool

De kracht van agents

Nu we weten wat AI-agents zijn en wat je ermee kunt, is het goed om even te bespreken, hoe ze zijn opgebouwd en hoe ze werken. Er zijn 3 hoofdelementen:

1. Logisch redeneren: het vermogen om een probleem op te delen

Hiervoor moet een AI-agent een complexe taak in stukken kunnen hakken en de taal die je gebruikt kunnen interpreteren. Daarna kan het stap-voor-stap worden uitgevoerd. Bij prompting kennen we dit ook als de ‘Chain-of-Thought’ benadering.

2. Geheugen: leren van het verleden

Een agent begint niet volledig blanco aan een taak. Hij leert van eerdere ervaringen en gebruikt deze om een vliegende start te maken. Voorkeuren en succesvolle benaderingen uit het verleden worden onthouden en opnieuw geprobeerd toe te passen.

3. Toegang tot tools: handelen in de digitale wereld

De AI-agent kan door middel van API’s (koppelingen met andere systemen) zelf informatie inwinnen of zaken regelen. Denk bijvoorbeeld aan het updaten van je agenda, of aan een koppeling met een voice-model waarmee mensen of organisaties kunnen worden opgebeld om afspraken te maken of producten en diensten te bestellen. Zoals bijvoorbeeld een compleet zelf samengestelde citytrip naar Berlijn of Parijs, met alles: vervoer, accommodatie, excursies en restaurants – gebaseerd op de door jou aangegeven voorkeuren.

Dat laatste is uiteraard helemaal afhankelijk van de autonomie die je toestaat (misschien voor de veiligheid je creditcard gegevens maar even niet meteen vrijgeven).

AI-agents effectief inzetten

Als je op een effectieve manier gebruik wilt maken van agents, zijn 3 kernelementen belangrijk. Wat dat betreft is het bijna net als de verschillende prompting frameworks. Bij AI-agents gaat het om:

1. De rol

Bij onderdeel 1 geef je – je raadt het al – aan welke rol de agent moet spelen. Bijvoorbeeld de data-analist, de planner of de lead-generator.

2. Het doel

Onder het doel beschrijf je wat de taak is die moet worden verricht. Bijvoorbeeld: maak een samenvatting van …; geef een analyse van …; identificeer trends in …

3. De backstory

Met de backstory bedoelen we de persona en de stijl die je verwacht in de communicatie/output. Je geeft hierbij onder meer aan wat het expertisegebied is van de AI-agent. Hierdoor krijgt hij een herkenbaar karakter, goed afgestemd op de ontvanger.

Bij opdrachten die je voor een agent definieert, zorg je vervolgens dat je drie fundamentele elementen beschrijft: de taak (wat moet er gebeuren); de verwachte output (bijvoorbeeld een lijst met lead scoring), en een manager (een agent die de controle en evaluatie van de output doet).

In 4 stappen van assistenten naar agents

Als je kijkt hoe (kantoor)werk de afgelopen jaren aan het veranderen is onder invloed, of met behulp, van AI, kun je vier fases onderscheiden:

1. Digitale assistenten gebruiken

Denk aan AI-chatbots, waarmee je kunt brainstormen, klankborden of tekstjes kunt schrijven. Hierbij gebruik je een tool, een hulpmiddel. Die doet (hopelijk) wat je gevraagd hebt. Reageert simpelweg op een goed geformuleerde prompt. Maar jij behoudt de volledige controle.

2. Aan de slag met een copiloot

Door een copiloot in te schakelen, werk je samen met een AI-tool; je gaat in co-creatie en krijgt doorlopend feedback en tips. Jij kunt de copiloot vragen om bepaalde veranderingen door te voeren in bijvoorbeeld een PowerPoint-presentatie die jullie samen aan het maken zijn.

3. Op naar de autopilot

Als je nog een stap verder gaat, kun je piloten zelf initiatief laten nemen en zelf routinematige workflows laten uitvoeren. Standaardrapportages laten verzorgen en agenda’s beheren. Als mens ben je dan de supervisor die bijstuurt als dat nodig is.

4. Met AI-agents op weg naar autonomie

Met een agent zet je de volgende stap. Deze tools zijn volledig geïntegreerd in de systemen en workflows en hebben toegang tot belangrijke gegevensbronnen. Daarmee kunnen zij zelfs complexe bedrijfsprocessen volledig autonoom uitvoeren. Medewerkers worden daarbij assistent, of zoals eerder betiteld: dirigent.

Alles hangt daarbij natuurlijk af van de mate van autonomie die je de agent toestaat. Zie ook het voorbeeld van ABN AMRO hierboven. De Human in the Loop is in veel gevallen wenselijk of zelfs vereist.

Over RAG en ARAG

Nee, we gaan het nu niet plots hebben over de sponsor van de Nederlandse voetbalscheidsrechters. We gaan het hebben over RAG met behulp van Agents. Oftewel: ARAG. Misschien eerst even uitleggen waar RAG voor staat. Voluit: Retrieval Augmented Generation.

Simpel gezegd: als je een prompt geeft, zoekt het taalmodel (LLM) normaal gesproken het antwoord in zijn eigen ‘geheugen’ – de kennis waarop het ooit is getraind. Bij RAG voeg je aan die prompt extra informatie toe, bijvoorbeeld een document, een dataset of een link. Zo heeft de chatbot actuele en specifieke context om zijn antwoord op te baseren.

RAG zoekt beter. ARAG denkt mee

Bij Agentic RAG (ARAG) gaat het een stapje verder: dan gaat een AI-agent zelf actief op zoek naar de juiste informatie. Langs verschillende routes, uit meerdere bronnen, en met een eigen strategie. Het resultaat? Een completer, slimmer en vaak ook verrassend genuanceerd antwoord op jouw vraag.

Een stappenplan om met AI-agents te gaan werken

Genoeg over de techniek. Laten we nu eens kijken wat je moet doen om het werken met AI-agents tot een succes te maken. Want uit recent onderzoek van MIT blijkt dat AI implementaties tot nu toe in slechts 5% van de gevallen opleveren wat ervan werd verwacht. Dat heeft te maken met het oude AI-adagium: eerst organiseren en dan pas automatiseren. Oftewel, je moet in je bedrijf eerst de processen evalueren en waar nodig aan passen, voordat je zaken gaat automatiseren.

Als je blijft doen wat je al deed, krijg je de resultaten die je kreeg – Albert Einstein

Daarnaast kennen we de formule E = Q * A; het effect van wat je doet, is het product van de kwaliteit van je oplossing en de acceptatie ervan. Een technisch perfecte oplossing lijkt dus leuk, maar zal alleen iets opleveren als deze wordt geaccepteerd. Change management is dus een sleutelfactor. Laten we het maar even stap voor stap bekijken:

1. De basis leggen: formuleer je visie, stel doelen en bepaal benodigde middelen en breng betrokkenen in kaart
2. Inventarisatie: beoordeel huidige processen, systemen en data, en identificeer sterke punten en knelpunten
3. Strategisch alignment: scherpt de doelen aan, stem prioriteiten af en bepaal een duidelijke richting
4. Proces herontwerp: ontwerp vernieuwde workflows die later aansluiten op toekomstige eisen en AI-mogelijkheden
5. Change management: creëer draagvlak, leid medewerkers door veranderingen en verzorg de benodigde trainingen
6. Pilot en implementatie: start met kleinschalige pilots, verzamel feedback en verbeter het concept voordat je breder uitrolt
7. Opschaling: voer succesvolle pilots in op grotere schaal in en zorg voor blijvende ondersteuning binnen de organisatie

Met zevenmijlslaarzen door een veranderproces. Ook daarvoor biedt het boek AI-agents een blauwdruk. Goed dat de schrijvers dit in het boek hebben geïntegreerd. Implementatie zonder acceptatie leidt immers alleen maar tot frustratie.

Valkuilen vermijden

Waar je voor moet waken…

1. Technologie verliefdheid

Zo enthousiast zijn over technologie, dat je vergeet waarom je het ook alweer deed. Blijf altijd focussen op de business value.

2. Alles of niets aanpak

Keulen en Aken zijn niet op 1 dag gebouwd; een AI-oplossing  en -implementatie ook niet. Begin daarom klein, leer veel en groei gestaag.

3. Communicatie mismatch

Technische mensen praten technisch, business mensen praten business. Zorg voor ‘vertalers’ die beide groepen begrijpen.

Wetgeving, verantwoord gebruik en ethiek bij AI

Mag het eigenlijk allemaal wel, alles wat we kunnen en willen met AI en AI-agents? Sinds begin dit jaar hebben we te maken met de AI-Act, die vanuit ‘Brussel’ is opgelegd. In het boek komt Eliëtte Vaal, van The Data Lawyers aan het woord. Ze geeft uitleg over de juridische (on)mogelijkheden. De EU heeft hierbij het voortouw genomen. Dat initiatief leidt soms tot verrassend veel navolging.

Bij welke opzet van een AI speelt de wetgeving, de AI-act, een belangrijke rol? Dat is het geval als een systeem autonoom kan functioneren en zelf kan leren. Goed beheerde toepassingen bijvoorbeeld op basis van Machine Learning, vallen buiten de scope van de wet.

Vervolgens onderscheidt de AI-Act verschillende categorieën van risico:

• Onaanvaardbaar (is verboden): bijvoorbeeld kwetsbare groepen manipuleren of een ‘sociale score’ toekennen.
• Hoog (onder strikte voorwaarden): AI systemen die een grote impact hebben op mensen, b.v. in medische, juridische of selectie- & wervings-toepassingen.
• Beperkt (transparantieverplichtingen): zoals bij een chatbot die voor klantenservice wordt gebruikt. De klant moet dan weten dat hij of zij met een chatbot communiceert.
• Laag (alleen aansluiting op vrijwillige gedragscodes): bij eenvoudige toepassingen. Denk aan een spamfilter.

De AI-act past in de regelgeving die vanuit de EU wordt georkestreerd op gebied van digitalisering, zo doceert Eliëtte Vaal. Daarbinnen noemden we al de GDPR/AVG, die gaat over persoonsgegevens; de Digital Service Act (DSA) die betrekking heeft op de verantwoordelijkheid van online service providers; NIS2 en DORA, die zich richten op Cybersecurity en tot slot de Data-act die gaat over het delen van data, onder andere verkregen vanuit Internet of Things (IoT) apparaten.

Als je als organisatie iets met AI-agents wil gaan doen, is het dus belangrijk bij de ontwikkeling 3 uitgangspunten te nemen:

• • Zorg voor technische documentatie waarin je bijhoudt welke data je gebruikt en hoe het algoritme leert en met welke parameters.
  • Wees transparant naar gebruikers; maak aan gebruikers duidelijk dat je met AI werkt, en (waar mogelijk) hoe beslissingen tot  stand komen.
  • Maak medewerkers AI-geletterd. Zorg dat iedereen die met een AI-systeem werkt, snapt hoe beslissingen worden genomen, welke risico’s er zijn en hoe ze ermee om moeten gaan.

Gaan we ervoor?

Zoals aangegeven, zijn de meeste wijsheden in dit artikel gebaseerd op het boek AI Agents, praktische gids over hoe AI elke kantoorbaan verandert (affiliate). In dit 272 pagina’s tellende boek staan uiteraard nog veel meer wetenswaardigheden over de rol die agents (gaan) spelen in maatschappij en bedrijfsleven. Soms verdiepend in de technische structuur, dan weer in de algemene achtergronden van AI.

Gelukkig duiken auteurs Job van den Berg en Remy Gielings niet te veel in de overdaad aan beschikbare tools. Gezien de recente aankondigingen en introducties vanuit een aantal tech reuzen, zoals OpenAI (met hun Agent Builder) waardoor de verdieping in andere tools wellicht overbodig wordt.

Al met al is ‘AI Agents’ een slim boek dat leest als een tijdschrift. Een veelheid aan invalshoeken, een afwisseling van artikelen, interviews en achtergrondinformatie. Steeds fraai en veelkleurig vormgegeven, zoals ook de vorige boeken van dit duo. Zonder meer een aanrader dus. Want zoals de ondertitel al stelt, gaat het fenomeen impact hebben voor miljoenen mensen, alleen al in ons eigen land. Het zou dus op ieders agenda moeten staan – en op elk verlanglijstje voor de Sint of Kerstman.

Home < Zo zet je AI-agents effectief in & vermijd je de valkuilen