Wat agentic AI oplevert met de juiste basis
Agentgebaseerde AI ontwerpen voor resultaten
15 apr., 2026
Waarom agentic AI ROI een ander soort strategie vereist
De meeste organisaties hebben AI-agenten aan de oppervlakte verkend. Pilots die veelbelovend waren. Demo's die indruk maakten op het leiderschapsteam. Agents die ze overwegen.
Wat de meeste organisaties niet hebben gedaan, is een ontwerpstrategie ontwikkelen . Dat onderscheid kost meer dan ze zich misschien realiseren.
Organisaties behandelen AI als een technologische beslissing, terwijl het eigenlijk een strategische en ontwerpdiscipline is.
Ontwerpen voor rendement
Ik werk al meer dan tien jaar met data en ik zie hetzelfde patroon: organisaties behandelen agentic AI als een technologische beslissing terwijl het eigenlijk een strategische en ontwerpdiscipline is.
Het vereist een meer weloverwogen aanpak: goed kijken naar je technologieplatforms, je gegevens, je processen en je organisatie, en een echt plan maken om al die componenten klaar te maken om autonome actie te ondersteunen. Dat werk bepaalt of een agent iets oplevert.
Forrester's Total Economic Impact-onderzoek naar Microsofts agentic AI-oplossingen toonde aan dat organisaties die agentic AI inzetten op een goed uitgebouwde fundering, 44,5 miljoen dollar aan voordelen realiseerden in drie jaar tegen 20,2 miljoen dollar aan kosten, wat een ROI opleverde van ongeveer 120%.¹ Dit is wat er mogelijk is als leiders agentic AI vanaf dag één behandelen als een ontwerpdiscipline.
De meeste organisaties slaan dat werk over en vragen zich vervolgens af waarom het rendement uitblijft. Het onderzoek vertelt je precies waarom.
Agentgebaseerde AI, door ontwerp
Ontdek de kunst van acceleratie. 85% van de organisaties heeft vorig jaar de investeringen in AI verhoogd. Slechts 6% zag enig rendement (Deloitte, 2025). Het verschil zit hem niet in de technologie. Het is het ontwerp. HSO zet agentgericht AI-potentieel sneller om in meetbare bedrijfsresultaten, met minder risico's en met resultaten die voor zich spreken.
Begin met het resultaat
De meest voorkomende fout die ik zie bij agentische AI-implementaties is verrassend eenvoudig.
Klanten komen naar ons toe en zeggen: Dit is hoe ik dit specifieke proces vandaag stap voor stap uitvoer. Automatiseer het alsjeblieft precies zo. Die denkwijze produceert agents die bestaande workflows repliceren. Het levert geen resultaten op.
Dit is waar design thinking om de hoek komt kijken. Je gaat van het eerste idee naar een visuele voorstelling ervan, legt het meteen voor aan echte gebruikers , verzamelt feedback, verfijnt het tot een prototype, valideert het opnieuw en komt tot een versie één ontwerp. De hele cyclus kan in dagen worden doorlopen . Het resultaat is niet een snellere versie van het oude proces, maar een proces dat is aangepast aan het resultaat dat u werkelijk nodig hebt.
Resultaten in verschillende sectoren
15,000
bespaarde uren per jaar
Kleinhandel Distributie
98%
vermindering van handmatige verwerking
Gastvrijheid
40,000
aanvragen verwerkt in week één
Finserv
8 weken
aftrap tot lancering
Publieke sector
Graven in gegevens
De meest voorkomende reden waarom AI-initiatieven stranden is niet de technologie. Het zijn de gegevens.
Out-of-the-box grote taalmodellen worden getraind op algemene gegevens. De kwaliteit, beschikbaarheid en structuur van je data bepaalt bijna alles wat daarna komt. Organisaties die al over een sterk gegevensbeheer beschikken, meestal in sterk gereguleerde sectoren die gewend zijn aan strengere richtlijnen, gaan sneller vooruit en zien een beter rendement dan alle anderen.
Als uw gegevens er niet klaar voor zijn, zijn uw agenten dat ook niet.
Drie elementen die bepalen of uw investering loont
Ontwerp voor het resultaat, niet voor het proces. De meeste organisaties komen naar ons toe om precies dat te automatiseren wat ze vandaag doen. De organisaties die echt rendement zien , werken met ons samen om te definiëren hoe succes er aan het einde uitziet en ontwerpen van daaruit achteruit. Dat is design thinking in de praktijk.
Zorg dat je gegevens op orde zijn. Hoe beter je gegevens zijn in termen van kwaliteit, beschikbaarheid en structuur, hoe beter je agents zullen presteren. Dit is de basis waar al het andere van afhangt. Het is ook de fout die de meeste organisaties te laat ontdekken.
Stel vanaf dag één de juiste verwachtingen.AI is niet-deterministisch , wat betekent dat het niet elke keer dezelfde output geeft zoals traditionele software dat doet. Dat is het punt. Maar het betekent dat er vangrails en governance moeten worden ingebouwd, niet achteraf toegevoegd. Beloof niet te veel . Bouw stapsgewijs aan vertrouwen. Laat de resultaten spreken.
De organisaties die de ROI-kloof in de komende 12 tot 18 maanden dichten, zullen dat hebben gedaan door zich te committeren aan een echte strategie, vanaf het begin te ontwerpen voor resultaten, hun fundamenten goed te leggen en samen te werken met een partner die weet hoe je van idee tot operationele realiteit komt.
Als het ontwerp goed is, zullen de resultaten volgen. Dat is hoe je versnelt.
Bronnen:
Forrester Consulting. De totale economische impact van Microsofts Agentic AI-oplossingen. In opdracht van Microsoft. Interviews met vertegenwoordigers van zes organisaties, enquête onder 420 respondenten.
Alex Zweekhorst
Director Data & AI
Alex Zweekhorst is directeur Data en AI bij HSO International en Global Data Practice Lead. Hij helpt bedrijfsorganisaties in de productie, detailhandel, distributie en professionele dienstverlening bij het opbouwen van een datafundament en AI-strategieën die meetbare resultaten opleveren.
Ontwerp uw resultaten
Klaar om de stap te zetten van agentschappelijk AI-potentieel naar echte winst? Laten we uw pad voorwaarts uitstippelen.