Agentic AI:
De opkomst van digitale collega’s

Jerrold Stolk

17 jul., 2025

Een betaling komt binnen, maar zonder factuurnummer. Iemand moet uitzoeken bij welke factuur het hoort. Dat klinkt als een klein klusje, maar kost ongemerkt veel tijd. Stel dat zo’n puzzel zich voortaan vanzelf oplost. Een AI-agent scant de betaling, herkent de klant, vindt de juiste factuur en past de boekhouding direct aan. Geen handmatig zoekwerk meer. Geen ruis, geen fouten.

Dit soort toepassingen markeren een nieuwe fase in kunstmatige intelligentie. Waar generatieve AI vooral antwoorden genereert op vragen, voeren AI-agents zelfstandig acties uit. Ze reageren niet alleen, maar handelen. Ze nemen beslissingen, schakelen tussen systemen en voeren taken uit alsof ze meedenken met de organisatie.

Wat maakt een AI-agent anders?

Achter de schermen werkt zo’n agent op basis van een taalmodel dat is aangevuld met tools, geheugen en een helder doel. Daarmee verandert AI van passieve assistent in een actieve kracht. Een digitale collega die e-mails leest, vragen afhandelt, data verwerkt en zelfs beslissingen neemt op basis van actuele informatie. En dat alles snel, nauwkeurig en zonder pauze.

Toch draait de opkomst van AI-agents niet om vervanging, maar om verschuiving. Veel werk bestaat uit terugkerende handelingen. Juist die taken kunnen agents overnemen, zodat mensen ruimte krijgen voor complexere vragen, persoonlijke aandacht en creatief denkwerk. Niet iedereen staat meteen te juichen bij dit soort technologie. Begrijpelijk. Maar de praktijk leert: als medewerkers snappen wat het oplevert, groeit de acceptatie snel.

Stap voor stap invoeren

De invoering verloopt meestal stapsgewijs. Niet met een big bang, maar met een gerichte toepassing in een herkenbaar proces. Eén duidelijk doel, één slimme agent, één zichtbare verbetering. Wat werkt, breidt zich uit. Zo groeit agentic AI mee met de organisatie, niet eroverheen.

Er zit wel een duidelijke voorwaarde aan vast: de agent moet weten wat er speelt. En dat betekent: data die klopt. Niet verspreid over afdelingen, maar centraal, volledig en begrijpelijk – ook voor machines. Als een agent een bestelling moet verwerken, moet hij kunnen zien wat er besteld is, wat de voorraadstatus is, of de betaling binnen is. Pas als al die informatie samenkomt, kan hij ook echt iets doen. Daarvoor is een stevig dataplatform nodig. Een digitale infrastructuur waarin gegevens logisch verbonden zijn en direct beschikbaar.

Agentic AI draait dus niet om de toekomst van AI, maar om de toekomst van werk. Wie dat goed organiseert, merkt het verschil. Niet ineens, maar wel fundamenteel. Minder schakelen, minder uitzoekwerk, meer ruimte om echt waarde toe te voegen. Misschien lijkt het nu nog een stap vooruit. Over een paar jaar voelt het als vanzelfsprekend.

Voorbeelden

Deze Agents kan je nú al gebruiken

Wat als je betalingsvragen nooit meer handmatig hoefde af te handelen?

Elke dag opnieuw: ‘vendor inquiriers’ van leveranciers. Je finance-team zoekt uit of er betaald is, koppelt het aan de juiste factuur, en mailt terug. Tijdrovend en foutgevoelig – en vooral: niet meer nodig.

Nu is er: de ‘PayFlow Agent’. Hij doet dit werk automatisch. Zodra een leverancier mailt met een vraag zoals "Wanneer wordt mijn factuur betaald?", scant de agent de inhoud, zoekt in Dynamics 365 Finance de juiste gegevens op en formuleert een automatisch, correct antwoord. Binnen seconden. De PayFlow Agent is gebouwd met Copilot Studio en Model Context Protocol (MCP), volledig geïntegreerd met Dynamics 365.

PayFlow Agent

Wat als je inkomende bestellingen direct werden omgezet in orders?

In veel organisaties komt een groot deel van de bestellingen nog steeds per mail binnen. Soms netjes als PDF, soms als scan of zelfs als foto van een handgeschreven briefje. Het verwerken ervan kost tijd, leidt tot fouten en houdt medewerkers weg van belangrijker werk.

De ‘Mail-to-order Agent’ verandert dat. Hij leest automatisch de inkomende e-mails, herkent klantinformatie, artikelcodes, hoeveelheden en leverdata, en zet die informatie direct om in een correcte order in Dynamics 365 Finance & Operations.

De agent herkent patronen, vult ontbrekende data aan of vraagt gerichte validatie als iets onduidelijk is. Geen copy-paste werk, geen heen-en-weer mails met sales.

Mail-to-Order Agent

Werk je al samen met een AI-agent – zonder dat je het weet?

In veel organisaties sluimert al een digitale collega op de achtergrond. Wie werkt met Microsoft Dynamics 365, SharePoint of het Power Platform, heeft vaak al de beschikking over AI-functionaliteit die processen automatiseert.

Neem de Sales Qualification Agent. Deze slimme toepassing scant klantdata, herkent koopsignalen en doet suggesties voor het vervolg. Wat vroeger afhankelijk was van fingerspitzengefühl, wordt nu ondersteund door patroonherkenning op basis van historische data.

Sales Qualification Agent

Werk je al samen met een AI-agent – zonder dat je het weet?

Neem de Case Management Agent, hij beantwoordt vragen per e-mail of chat, haalt relevante informatie op en voert zelf acties uit als dat nodig is. Niet als standaard chatbot, maar als onderdeel van een bredere workflow.

Case Management Agent

Three people reviewing a financial chart

Werk je al samen met een AI-agent – zonder dat je het weet?

In de financiële hoek is er de Account Reconciliation Agent. Deze agent helpt bij het afletteren van transacties – een taak die normaal uren kan kosten. Door automatisch te matchen tussen subgrootboeken en het grootboek, versnelt het systeem de financiële afsluiting en verkleint het de foutmarge.

Account Reconciliation Agent

Meer weten

Vraag het onze AI-expert

Ik geloof dat AI pas impact heeft wanneer het écht wordt gebruikt. Mijn passie is om de kloof te overbruggen tussen wat technologisch mogelijk is en wat organisaties daadwerkelijk toepassen.

Data is daarbij het fundament. Met een sterke data engineering achtergrond en ervaring in tools als Microsoft Fabric, Azure Data Factory, Databricks, Copilot Studio en AI Foundry, bouw ik aan schaalbare, datagedreven AI oplossingen die échte waarde leveren.

Nieuwsgierig hoe AI en data jouw organisatie kunnen versnellen? Laten we sparren!

Jerrold Stolk
AI Lead

Wat maakt een AI-agent anders?

Stap voor stap invoeren

Deze Agents kan je nú al gebruiken

Wat als je betalingsvragen nooit meer handmatig hoefde af te handelen?

Wat als je inkomende bestellingen direct werden omgezet in orders?

Werk je al samen met een AI-agent – zonder dat je het weet?

Werk je al samen met een AI-agent – zonder dat je het weet?

Werk je al samen met een AI-agent – zonder dat je het weet?

Vraag het onze AI-expert

Deze website maakt gebruik van cookies