In onze vorige blogpost “Is mijn volgende manager een robot?” bespraken we al hoe belangrijk samenwerking met AI-agents gaat worden. Maar voordat je meegaat in alle mooie beloftes en toekomstbeelden, is het essentieel om een stap terug te doen. Welke concrete waarde wil je creëren? Formuleer eerst het probleem en het proces waarin die uitdaging zich voordoet. Pas dán kijk je welke oplossing daar het best bij past — misschien een AI‑agent, maar misschien ook een heel andere technologie of werkwijze. Technologie is nooit het doel; het is slechts één van de mogelijke middelen om je doel te bereiken. Kom je dan tóch op een AI-agent uit, dan moet er eerst nog wat gebeuren, daar gaat deze blog over. Het werken met AI-agents is namelijk geen kwestie van ‘even een tool aanzetten’. Er zijn een aantal zaken die je echt goed geregeld moet hebben om van een AI-agent-project een succes te maken.
Alles begint bij heldere doelstellingen
Wat wil je precies bereiken met een AI-agent? Welk probleem moet hij oplossen, en in welk proces? Ga je voor een kritiek bedrijfsproces of begin je juist met een administratief proces? Zonder een duidelijke richting is de kans groot dat je verdwaalt in alle mogelijkheden, en eindigt met een toepassing die nauwelijks waarde toevoegt.
Daarom is het slim om te starten met concrete, afgebakende use cases. Denk aan een AI-agent die automatisch veelgestelde vragen beantwoordt, rapportages genereert of de planning optimaliseert. Tegelijkertijd is het belangrijk om vooraf vast te stellen hoe je het succes gaat meten – bijvoorbeeld op het gebied van tijdwinst, kostenbesparing of klanttevredenheid.
Vervolgens data, AI-agents zijn afhankelijk van data
Ze leren ervan, nemen er beslissingen op gebaseerd en voeren er acties mee uit. Maar zonder voldoende, relevante en kwalitatieve data kunnen ze simpelweg niet goed functioneren. Vraag je dus af of de benodigde data beschikbaar en bruikbaar is, en of de kwaliteit daarvan op orde is. Onvolledige of vervuilde data kan namelijk grote invloed hebben op de prestaties. Ook governance speelt hierin een belangrijke rol: wie is er verantwoordelijk voor de data, en wie waarborgt de kwaliteit? Een datamaturity-scan – bijvoorbeeld op basis van het Dama DMBoK-model – kan helpen om je huidige situatie goed in beeld te brengen.
Daarna komt de technologie
De keuze voor het juiste platform en de bijbehorende infrastructuur is cruciaal. Er zijn talloze oplossingen beschikbaar, van open-source tot cloud-gebaseerd of kant-en-klaar. De uitdaging is om een platform te kiezen dat past bij je doelstellingen, je budget én je bestaande IT-architectuur. Houd ook rekening met schaalbaarheid: kan je infrastructuur meegroeien met de behoeften van je AI-agent? En hoe goed integreert alles met je bestaande systemen en processen? Hier kunnen API’s of andere vormen van koppeling een belangrijk verschil maken.
Ook het team dat met de AI-agent gaat werken, verdient aandacht
De juiste expertise is een voorwaarde voor succes. Denk aan kennis van AI, machine learning, data science, softwareontwikkeling én domeininhoudelijke expertise. Beschik je daar zelf over, of moet je investeren in opleiding of externe ondersteuning? En is je team in staat om bij te blijven met de razendsnelle ontwikkelingen in het vakgebied?
En dan is er nog de ethiek
AI-agents kunnen een grote impact hebben, en dus moet je kritisch zijn op de data waarmee ze getraind worden. Bevat die bijvoorbeeld onbewuste vooroordelen? En is het duidelijk hoe beslissingen tot stand komen? Transparantie is cruciaal voor vertrouwen – zeker als het gaat om geautomatiseerde besluitvorming. Ook moet helder zijn wie verantwoordelijk is voor de acties van de AI-agent, en moet je voldoen aan relevante regelgeving zoals de Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG).
Tot slot: de organisatie zelf
AI-agents veranderen de manier waarop we werken. Rollen verschuiven, processen veranderen, en dat vraagt iets van je mensen. Betrek medewerkers daarom vanaf het begin bij de introductie van AI. Leg uit wat een AI-agent wel en niet doet, geef training, en denk na over nieuwe functies zoals een AI-coördinator of data steward. Uiteindelijk moet AI gaan passen in je bedrijfsmodel en moet de impact van deze verandering vertaald worden naar de werkzaamheden van de medewerkers.
Conclusie
Het succesvol implementeren van AI-agents draait niet alleen om technologie. Het gaat om het geheel: duidelijke doelen, goede data, passende infrastructuur, de juiste mensen en een bewuste, ethische aanpak. Als die fundering staat, vergroot je de kans dat je AI-investering écht waarde oplevert – en voorkom je dat je blijft hangen in de hype.
Heb je vragen of wil je eens sparren over hoe jouw organisatie dit kan aanpakken? Laat het gerust weten – we denken graag met je mee!
