Agentic AI inzetten spannend? Zo pakken andere bedrijven het aan

Wie agentic AI succesvol en schaalbaar wil inzetten, belandt al snel op een strategisch kantelpunt. Het raakt direct aan besturing, eigenaarschap en de manier waarop organisaties zijn ingericht. In dit artikel lees je welke keuzes bedrijven nú al maken om dat kantelpunt te beheersen.

“Wij vinden agentic AI nog spannend.”

Met die opvallend eerlijke constatering opende Finbar Hage – Rabobank een roundtable over agentic AI voor senior management, georganiseerd door de AI-commissie van branchevereniging DDMA.

Een betere start is nauwelijks denkbaar. Niet omdat de technologie onzeker is, maar omdat de échte vragen elders liggen: hoe houd je grip, hoe neem je de organisatie mee, hoe richt je governance in en hoe bouw je vertrouwen op?

Tijdens deze sessie, met leiders van onder meer PostNL, Rabobank, Eneco, a.s.r., NS, VGZ en VodafoneZiggo, werd één ding glashelder: Agentic AI is geen volgend experiment of een losse innovatie. Het ontwikkelt zich razendsnel tot een structureel onderdeel van hoe organisaties werken en waarde creëren. De potentiële impact op arbeidsproductiviteit en klantbediening is simpelweg te groot om af te wachten. De vraag is niet óf organisaties hiermee aan de slag moeten, maar hóe.

Van experimenteren naar organiseren

Vrijwel iedere organisatie experimenteert inmiddels volop met AI. Dat is logisch en noodzakelijk. De afgelopen periode stond in het teken van verkennen, leren en ontdekken. Teams kregen ruimte om te onderzoeken wat AI kan betekenen en wat (nog) niet.

“Op een gegeven moment waren er 390 experimenten waarover werd nagedacht en geëxperimenteerd,” vertelde één van de deelnemers. Een herkenbaar beeld: veel pilots, veel ideeën, maar steeds minder overzicht.

Dat is het kantelpunt. Experimenteren verliest zijn kracht wanneer het leidt tot versnippering: verschillende architecturen, onduidelijk eigenaarschap en beperkte schaalbaarheid. Internationaal onderzoek bevestigt dit beeld: het aantal AI-initiatieven dat écht opschaalt en aantoonbare waarde levert, is laag.

Juist hier ligt een duidelijke opdracht voor het bestuur. Sturing moet geen rem zijn op innovatie, maar een voorwaarde om verder te komen. De kernvraag is niet of je ingrijpt, maar hoe: door scherpe keuzes te maken, standaarden te definiëren en een beperkt aantal strategische use cases expliciet te prioriteren.

Bij VGZ is er een organisatiestructuur gecreëerd om snelheid te kunnen maken met enabling teams op het gebied van data, engineering, governance en change die business teams ondersteunen in het snel live zetten van use cases. Deze multidisciplinaire samenwerking moet vanaf de start voor één integrale blauwdruk zorgen.

PostNL hanteert een vergelijkbare aanpak. Een klein aantal strategische programma’s krijgt prioriteit. Andere initiatieven doorlopen één vaste beoordelingsstraat waarin businesswaarde, privacy, security en governance binnen een week gezamenlijk worden beoordeeld. Het resultaat: snelheid én controle.

Van AI-tool naar operationeel systeem

Zolang AI wordt gezien als een losse feature, blijft de impact beperkt. Alleen een licentie uitrollen voor een AI-tool verandert het werk fundamenteel niet. Agentic AI dwingt organisaties verder te kijken.

Waar AI nu vaak wordt gezien als hulpmiddel, verschuift het perspectief naar AI als digitale collega: een partner die daadwerkelijk taken uitvoert en werk overneemt. Daarmee verandert ook het gesprek aan de bestuurstafel. Het gaat niet langer over tools, maar over werkverdeling, verantwoordelijkheden en besluitvorming. En over de kaders waarbinnen medewerkers AI mogen inzetten.

Een pragmatische eerste stap is bewust intern beginnen. Denk aan agents die medewerkers ondersteunen in customer service of operations, met afspraken over menselijke tussenkomst (human-in-the-loop) en intensieve monitoring. Alle deelnemende organisaties zijn hier inmiddels actief mee bezig.

Succesvolle interne toepassingen bouwen ervaring en vertrouwen op. Dat maakt de stap naar klantgerichte agents beheersbaar. Deze gefaseerde aanpak verlaagt risico’s en versnelt adoptie op basis van bewezen succes.

Vertrouwen als doorslaggevende factor

De sessie liet een duidelijk patroon zien: de meest succesvolle use cases zijn niet per se de technisch meest geavanceerde, maar de oplossingen die het breedst worden omarmd. En vertrouwen blijkt daarbij van groot belang.

Managers die hun teams meenemen, AI actief positioneren als ondersteuning en ruimte geven om te leren, maken het verschil. Dit interne vertrouwen is randvoorwaardelijk voor de volgende stap: vertrouwen van de klant.

De ambitie is helder: AI-agents moeten klanten bedienen op hetzelfde kwaliteitsniveau als medewerkers. Dat vraagt veel van organisaties én van klanten.

We streven ernaar dat klanten ons niet willen nabellen om ‘zeker te zijn’ dat het geregeld is, – aldus Eneco.

Wanneer dat vertrouwen groeit, durven klanten steeds meer over te laten aan AI. Op termijn kan het zelfs zo zijn dat niet de klant zelf contact opneemt, maar diens persoonlijke AI-agent. Dat verandert fundamenteel hoe organisaties vindbaar en relevant zijn.

Kanalen veranderen, bouwblokken blijven

Die verschuiving is nu al zichtbaar. Klanten starten hun interactie steeds vaker bij large language models (LLM’s) in plaats van bij websites of apps. Hoe competenter deze AI-assistenten worden, hoe groter de impact op de kanalenstrategie.

Als interactie straks verloopt via ChatGPT, Gemini of persoonlijke AI-assistenten, moet je organisatie daar technisch en inhoudelijk op aangesloten zijn.

Het is een illusie dat onze website en app morgen verdwijnen. Maar het is óók een illusie dat alles blijft zoals het is. – Giseke Hopstaken, PostNL

De sleutel ligt in kanaal-agnostisch ontwerpen. Niet het kanaal staat centraal, maar de onderliggende bouwblokken: data, kennis, governance en technologie. Wie daarin investeert, blijft wendbaar, ongeacht hoe het kanaallandschap zich ontwikkelt.

Branding en controle: invloed verschuift

Minder directe grip op de klantreis betekent niet het einde van branding. Merkbouw blijft relevant, maar de plek van invloed verschuift.

Campagnes, sociale kanalen en offline middelen blijven belangrijk voor bekendheid en voorkeur. Het daadwerkelijke keuzemoment verschuift echter steeds vaker naar AI-agents die namens klanten handelen.

Voor die agents tellen andere criteria: betrouwbaarheid, consistentie, kwaliteit en heldere onderscheidende kenmerken zoals snelheid of kosten. Merkwaarden moeten daardoor niet alleen zichtbaar zijn, maar ook aantoonbaar en uitlegbaar voor machines.

Orchestratie en eigenaarschap: geen IT-feestje

Zodra meerdere agents samenwerken, wordt orchestratie het allerbelangrijkst. Niet alleen technisch, maar ook organisatorisch. Besluitvorming, uitvoering en verantwoordelijkheid vallen niet langer vanzelf samen.

Organisaties staan voor een expliciete keuze: centraliseer je agentic AI, of beleg je eigenaarschap bij de teams die verantwoordelijk zijn voor klant en proces?

Nu nog hebben we een centraal conversational team, maar dit moet in de toekomst decentraler. Iedere journey krijgt zijn eigen mini-agent. – Carlijn ten Heggeler, Eneco

Orchestratie gaat niet over alles dichtzetten, maar over samenhang en aanspreekbaarheid. Wie doet wat, binnen welke kaders? Precies daarom is agentic AI geen IT-feestje. De keuzes raken direct aan commercie, risico, compliance en klantbelofte.

ROI: kijk verder dan kostenbesparing

De ROI van agentic use cases verschilt per sector, maar één effect is vrijwel universeel: AI legt zwaktes genadeloos bloot. Impliciete processen, onvolledige data en vaag eigenaarschap worden zichtbaar zodra een agent zelfstandig moet handelen.

Door AI worden je huidige processen en organisatie onder een vergrootglas gelegd. Alles wat niet klopt, komt nu naar voren. – Kris Bergmans, ABN AMRO

De eerste waarde zit daarom zelden direct in kostenbesparing. Vaak ontstaat die in kwaliteitsverbetering: betere data, consistenter handelen, expliciet eigenaarschap. Pas daarna worden schaalvoordelen en structurele efficiency haalbaar.

Succes vraagt dus om een bredere blik op rendement: kwaliteit, klanttevredenheid, risicoreductie én de tijd die vrijkomt. Wel is het goed om vooraf te bepalen wat je met die tijd doet. Anders blijft ROI een belofte op papier.

Slot: stuur op richting, niet op zekerheid

Agentic AI is spannend. Niet omdat de technologie onvolwassen is, maar omdat zij bestaande zekerheden onder druk zet. Wachten vergroot die spanning alleen maar.

Maak dus nu keuzes met jouw bedrijf: waar mag autonomie ontstaan, welke beslissingen mogen agents nemen, binnen welke kaders en onder wiens verantwoordelijkheid? En welke waarden en KPI’s zijn leidend wanneer AI handelt namens medewerkers of klanten?

De praktijk laat zien: wie eerst volledige zekerheid nastreeft, komt stil te staan. Vooruitgang ontstaat wanneer bestuurders richting geven, kaders stellen en leren in de uitvoering. Bij agentic AI is niet zekerheid, maar sturing de doorslaggevende factor.