Wat agentic AI oplevert met de juiste basis
Van potentieel naar beloning met agentic AI
15 apr., 2026
Waarom agentic AI hapert en hoe leiders het goed kunnen doen
De meeste leiders met wie ik spreek, ontbreekt het niet aan ambitie als het gaat om agentic AI. Ze begrijpen wat agents kunnen doen. Ze hebben de demo's gezien. Velen hebben de investering al gedaan .
Waar het ze aan ontbreekt, is de beloning.
Stel de vereisten, de verwachtingen en het budget op. Maar vergeet niet het succes met KPI's te meten en plannen.
De vragen die te laat beantwoord worden
De meeste initiatieven voor agentic AI beginnen op de verkeerde plek. De agent wordt eerst gebouwd. Het ROI-gesprek komt daarna. Die volgorde is het probleem.
Waar ik naar zoek voordat er gebouwd wordt, is specificiteit. Hoe ziet succes eruit na dertig dagen? Na negentig dagen? Wat is het break-even punt tussen wat het kost om het te ontwikkelen, draaien en onderhouden en wat het meetbaar oplevert? Is dat rendement tastbaar, iets wat je op een balans kunt zetten, of is het strategisch, vastgelegd in klantenbehoud of risicovermindering? Al deze zaken vereisen een weloverwogen argumentatie vooraf, niet een rechtvaardiging die na de implementatie wordt verzameld.
Het is dezelfde aanpak als bij een werknemer: stel de eisen, verwachtingen en het budget vast. Maar vergeet niet om het succes met KPI's te meten en plannen.
Als organisaties dat werk overslaan, missen ze niet alleen de ROI. Ze verliezen de interne geloofwaardigheid om door te gaan. Eén ondermaats resultaat, zelfs van een technisch goede implementatie, is vaak al genoeg om het bredere programma lam te leggen. En één fout kan zich snel vermenigvuldigen over tientallen resultaten.
Agentic AI, by design
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.
Waarom de goedkeuring van veranderingen meer implementaties de das om doet dan slechte technologie
Denk aan een typische uitrol van een AI-tool of agent. De eerste week is iedereen betrokken. Tweede week, minder mensen. Tegen de vierde week zijn de meesten weer teruggekeerd naar hun oude gewoontes. Niemand heeft een beslissing genomen om te stoppen. De tool is gewoon nooit onderdeel geworden van de manier waarop er gewerkt wordt.
Er is een verschil tussen het kopen van een tool en het embedden ervan. Een agent die naast een bedrijfsproces bestaat is optioneel. Een agent die embed is in een bedrijfsproces, is hoe dingen gedaan worden.
De organisaties die echte adoptie bereiken, leggen geen AI bovenop bestaande workflows. Ze herontwerpen de workflows zodat de agent een ingebouwde deelnemer is, geen add-on. Persoon A vraagt een inkooporder aan. De agent valideert deze aan de hand van het inkoopbeleid, keurt automatisch goed wat in aanmerking komt en escaleert alleen wat een menselijke beslissing vereist. Het werk blijft doorgaan. De mens blijft op de hoogte waar het belangrijk is. Overal elders handelt de agent het af.
Dit is in lijn met het "human by exception" concept dat ik noemde in mijn post over risico's die je moet vermijden bij het implementeren van een AI-initiatief.
De toekomst die voor ons ligt - van standaard menselijk naar uitzonderlijk menselijk - werkt alleen als de agent in het proces wordt ingebouwd en niet ernaast wordt geplaatst.
Resultaten in verschillende sectoren
15,000
bespaarde uren per jaar
Retail & Distributie
98%
vermindering van handmatige verwerking
Hospitality
40,000
aanvragen verwerkt in week één
Finserv
8 weken
aftrap tot lancering
Publieke sector
Waarom partnerselectie meer is dan een leveranciersbeslissing
De gemiddelde onderneming gebruikt tientallen verschillende oplossingen. Veel daarvan zijn van Microsoft. Een agent die op dat platform is gebouwd, wordt over het hele platform weergegeven in toepassingen zoals Microsoft 365 Copilot - tools die mensen al elke dag gebruiken, wat betekent dat adoptie veel eenvoudiger wordt omdat je ze ontmoet waar ze al zijn.
Maar platformexpertise is slechts een deel ervan. Een advocatenkantoor en een fabrikant hebben te maken met totaal verschillende realiteiten. De vangrails, de ontwerplogica, de validatieaanpak - alles verandert op basis van de branche waarin je actief bent. Een partner die je branche kent, brengt dat inzicht in elke beslissing voordat je er ooit om hebt gevraagd. Een partner die dat niet doet, kost je tijd en vertrouwen.
De organisaties die dit goed doen
98% minder handmatige verwerkingstijd, 15.000 uur per jaar teruggegeven aan het bedrijf, meetbare financiële impact in maanden, niet jaren. Meer dan $2 miljoen aan geschatte besparingen. Deze resultaten zijn geen uitzonderingen. Ze zijn wat een ontworpen implementatie door HSO oplevert en waar elke organisatie vanaf het begin voor zou moeten bouwen.
De vraag was nooit of je zou wisselen. De vraag is of je het gaat ontwerpen op een manier die ook echt iets oplevert.
Ontwerp het goed. De beloning volgt.
Touseef Zafar
Global Service Line Technology Lead, AP
Touseef Zafar houdt toezicht op Cloud business voor Data & AI, Integratie, Infrastructuur, Moderne Werkplek, Beveiliging en Applicatieplatform. Hij heeft meer dan 20 jaar ervaring in het ontwerpen en implementeren van resultaatgerichte oplossingen voor ondernemingen in de financiële dienstverlening, detailhandel, productie en professionele dienstverlening.
Ontwerp jeresultaten
Klaar om de stap te zetten van agentic AI-potentieel naar echte winst? Laten we jouw pad voorwaarts uitstippelen.