Wat is een AI Agent?

AI-agents zijn de volgende stap in AI. In plaats van alleen antwoorden te geven, kunnen ze zelfstandig taken uitvoeren, gegevens verwerken en acties ondernemen in systemen. In dit artikel leggen we uit wat een AI-agent is, hoe hij verschilt van Copilot en waarom beheer en beveiliging steeds belangrijker worden.

Een AI-agent is software die zelfstandig een taak uitvoert. Je geeft hem een doel, en hij bepaalt zelf welke stappen nodig zijn om dat doel te bereiken. Hij haalt informatie op, neemt beslissingen en voert acties uit in systemen die voor hem beschikbaar zijn.

Dat laatste maakt het verschil, een chatbot of AI-assistent geeft antwoord op een vraag. Een AI-agent voert daadwerkelijk werk uit. Hij praat niet alleen mee, hij doet mee.

Wat is een AI-agent?

Dat laatste maakt het verschil. Een chatbot of AI-assistent geeft antwoord op een vraag. Een AI-agent voert daadwerkelijk werk uit.

Hij praat niet alleen mee, hij doet mee.

Agentic AI of AI-agent: wat is het verschil?

De termen worden vaak door elkaar gebruikt, maar betekenen niet precies hetzelfde. Agentic AI beschrijft het vermogen van kunstmatige intelligentie om zelfstandig een doel na te streven, keuzes te maken en acties uit te voeren.

Een AI-agent is de praktische toepassing daarvan. Het is de software die in jouw organisatie draait en daadwerkelijk een taak uitvoert. Voor de meeste organisaties is dat verschil vooral theoretisch. In de praktijk gaat het om de vraag welke agents actief zijn, welke gegevens zij kunnen gebruiken en welke acties zij mogen uitvoeren.

Waarom zijn AI-agents zo populair?

De interesse in AI-agents groeit explosief omdat ze werk kunnen overnemen dat voorheen lastig te automatiseren was. Traditionele automatisering werkt uitstekend wanneer iedere stap vooraf vastligt. Zodra processen uitzonderingen bevatten, informatie uit verschillende bronnen nodig hebben of menselijke interpretatie vereisen, wordt het ingewikkelder.

Daar komen agents in beeld, ze kunnen bijvoorbeeld:

klantvragen analyseren;
offertes controleren;
informatie verzamelen uit verschillende systemen;
tickets classificeren;
rapportages voorbereiden;
administratieve processen ondersteunen.

Daardoor ontstaat een nieuwe vorm van automatisering die veel flexibeler is dan klassieke workflows.

Het verschil met gewone automatisering

Automatisering kennen de meeste organisaties al. Wanneer een nieuwe medewerker begint, wordt automatisch een account aangemaakt, een mailbox ingericht en een taak aangemaakt voor de leidinggevende. Dat werkt omdat iemand vooraf exact heeft bepaald welke stappen uitgevoerd moeten worden, een AI-agent werkt anders. Je geeft hem een opdracht:

Zoek uit welke offertes van vorige maand nog openstaan en stuur de klanten een herinnering.

De agent bepaalt vervolgens zelf welke informatie nodig is, welke systemen geraadpleegd moeten worden en in welke volgorde dat gebeurt. Daardoor zijn agents bruikbaar voor werkzaamheden die zich niet volledig laten vastleggen in een vooraf uitgetekend proces.

Het verschil met Copilot

Veel mensen vergelijken AI-agents met Microsoft Copilot, maar er is een belangrijk verschil. Vraag je Copilot om een offerte samen te vatten of een conceptmail op te stellen, dan krijg je een antwoord terug. Wat daarna gebeurt, bepaal jij. Jij blijft degene die op verzenden klikt.

Een AI-agent kan die laatste stap juist zelf uitvoeren. Hij kan bijvoorbeeld:

een ticket aanmaken;
een afspraak plannen;
informatie in een CRM-systeem bijwerken;
documenten verwerken;
meldingen versturen.

Daarmee verschuift een deel van de uitvoering van medewerker naar software.

Type	Wie bepaalt de stappen?	Wie voert uit?
Automatisering	Een mens, vooraf	De software
AI-assistent	De gebruiker	De gebruiker
AI-agent	De agent	De agent

Twee soorten AI-agents

In de praktijk zie je twee hoofdvormen.

De agent op afroep

Deze wordt actief wanneer een medewerker een opdracht geeft. De agent verzamelt informatie, voert analyses uit en levert een resultaat terug.

Denk aan:

het controleren van contracten;
het analyseren van vergaderverslagen;
het beoordelen van offertes.

Hier kijkt altijd iemand mee naar het eindresultaat.

De agent in het proces

Deze werkt op eigen initiatief binnen een proces. Hij reageert op gebeurtenissen of draait volgens een schema. Bijvoorbeeld:

binnenkomende e-mails classificeren;
tickets aanmaken en routeren;
voorraadinformatie controleren;
rapportages genereren.

Dit type agent levert vaak de meeste efficiëntiewinst op, maar brengt ook de meeste beheervraagstukken met zich mee. Wanneer er iets misgaat, merkt niemand dat direct.

Wat heeft een AI-agent nodig?

Vrijwel iedere agent bestaat uit drie onderdelen.

Een taalmodel

Het taalmodel begrijpt de opdracht en bepaalt welke acties nodig zijn.

Kennis

Een agent heeft context nodig, die context kan afkomstig zijn uit:

Microsoft 365;
SharePoint;
Teams;
mailboxen;
CRM-systemen;
kennisbanken.

Rechten

Een agent werkt altijd met bepaalde rechten. Dat kan via een eigen identiteit, een service-account of de rechten van degene die hem heeft gemaakt.

Juist dat laatste wordt vaak onderschat. Wanneer een medewerker uit dienst gaat, wordt zijn account meestal uitgeschakeld. Een agent die maanden eerder is ingericht, kan echter gewoon blijven bestaan.

Hoe bouw je een AI-agent?

Er zijn verschillende manieren om agents te bouwen.

Zelf een eenvoudige agent maken

Binnen Microsoft Copilot kunnen medewerkers tegenwoordig zonder programmeerkennis eenvoudige agents bouwen door in gewone taal te beschrijven wat de agent moet doen.

Copilot Studio

Voor geavanceerdere scenario’s biedt Microsoft Copilot Studio meer mogelijkheden. Daarmee kunnen agents gekoppeld worden aan bedrijfsapplicaties en processen.

Bekijk ook: Copilot Chat, Agent Builder, Copilot Studio of Microsoft Foundry: wat zijn de verschillen?

Andere AI-platformen

Ook platformen zoals Claude en ChatGPT bieden mogelijkheden om agentisch te werken en taken geautomatiseerd uit te voeren.

Maatwerk

Voor organisaties met specifieke processen kan een ontwikkelaar een volledig maatwerkagent bouwen. Werken medewerkers juist zelf aan kleine applicaties met behulp van AI? Lees dan ook: Wat is vibecoden?

Waarom is dit ook een beveiligingsvraagstuk?

Zodra software zelfstandig beslissingen neemt en acties uitvoert, verandert er iets fundamenteels. Je beveiligt niet langer alleen mensen en apparaten.

Je moet ook inzicht hebben in de digitale medewerkers die binnen je omgeving actief zijn.

Belangrijke vragen zijn:

Welke agents draaien er in de omgeving?
Welke gegevens kunnen zij zien?
Welke rechten hebben zij?
Wie controleert wat zij doen?

Dat raakt onderwerpen zoals:

Naarmate organisaties meer agents inzetten, worden deze vragen steeds belangrijker.

Moet je hier nu al iets mee?

Waarschijnlijk wel. Niet omdat iedere organisatie vandaag al tientallen AI-agents gebruikt, maar omdat de drempel om ze te bouwen steeds lager wordt. Waar vroeger een ontwikkelaar nodig was, kan een medewerker inmiddels in enkele minuten zelf een agent maken. De eerste stap is daarom niet direct een nieuwe investering. De eerste stap is inzicht. Welke agents bestaan er? Wie heeft ze gebouwd? Welke gegevens gebruiken ze? En welke acties mogen ze uitvoeren?

Pas wanneer je dat weet, kun je AI-agents veilig en beheersbaar inzetten binnen je organisatie.

Wat is een AI Agent?