Agentic AI, doordacht ontworpen.
Concrete resultaten, door HSO.
Ontdek hoe je versnelt met AI.
Als partner die zich voor 100% op Microsoft richt, heeft HSO een snelle weg naar concrete resultaten uitgestippeld, ongeacht je uitgangspunt.
Waarom standaardisatie de basis wordt voor succesvolle AI
Historisch maatwerk kan innovatie vertragen. Door dichter bij de standaard te blijven en flexibiliteit naar de agentlaag te verplaatsen, kunnen organisaties sneller profiteren van AI-innovatie.
Jarenlang was maatwerk een logische keuze. Wanneer standaardsoftware niet volledig aansloot op de behoeften van een organisatie, werd de applicatie aangepast. Zo ontstond software die precies aansloot op de manier van werken.
Dat heeft veel organisaties succes gebracht. Maar AI verandert de spelregels.
Het verborgen nadeel van maatwerk
Maatwerk maakt processen flexibel, maar creëert ook afhankelijkheid. Iedere aanpassing moet worden onderhouden. Nieuwe platformfunctionaliteit moet worden getest. Innovaties kunnen niet zomaar worden overgenomen. Dat was jarenlang acceptabel omdat de innovatiecyclus van bedrijfssoftware relatief langzaam verliep.
Vandaag is dat anders. Nieuwe AI-functionaliteit verschijnt in hoog tempo. Organisaties die zwaar leunen op maatwerk merken steeds vaker dat zij moeite hebben om deze innovaties snel te adopteren.
Een andere vorm van flexibiliteit
De interessante ontwikkeling is dat AI-agents een nieuw alternatief bieden. Waar organisaties vroeger maatwerk gebruikten om gebruikersprocessen te ondersteunen, kunnen agents steeds vaker dezelfde flexibiliteit leveren zonder de onderliggende applicatie te veranderen.
De flexibiliteit verhuist. Niet naar de software, maar naar de agentlaag. Dat heeft grote gevolgen voor de manier waarop organisaties naar digitalisering en modernisering kijken.
Vroeger probeerden organisaties hun processen aan te passen aan software. Daarna gingen ze software aanpassen aan processen. Nu ontstaat een derde model: de software blijft zoveel mogelijk standaard, terwijl AI zorgt voor de vertaalslag naar de gebruiker.
Van maatwerk naar orkestratie
Een tweede voordeel is dat organisaties minder afhankelijk worden van traditionele systeemintegraties. Historisch werd veel maatwerk ontwikkeld om applicaties met elkaar te laten communiceren. Iedere proceswijziging leidde tot nieuwe aanpassingen in interfaces, workflows of integraties.
Agentic AI introduceert een alternatieve benadering. Agents kunnen functioneren als intelligente orkestratielaag boven bestaande systemen. Daardoor kunnen organisaties hun Microsoft-platform combineren met brancheoplossingen of applicaties van andere leveranciers zonder voor iedere verandering nieuwe integraties te ontwikkelen.
Dat maakt organisaties niet alleen wendbaarder. Het verlaagt ook de technische complexiteit van toekomstige innovaties.
Praktijkvoorbeeld: terug naar standaard in dienstverlening
Een grote dienstverlenende organisatie had door de jaren heen een sterk aangepaste bedrijfsomgeving opgebouwd. De oplossing werkte goed, maar iedere nieuwe innovatie vereiste extra inspanning. Nieuwe mogelijkheden vanuit het platform konden slechts beperkt worden toegepast vanwege de hoeveelheid maatwerk.
Tijdens een moderniseringstraject werd gekozen voor een andere aanpak. Processen werden opnieuw ontworpen op basis van standaarden. Vervolgens werden AI-oplossingen ingezet om gebruikers te ondersteunen met taakuitvoering, informatievoorziening en procesautomatisering.
Het resultaat was niet minder flexibiliteit. Integendeel. De organisatie werd juist sneller in staat om nieuwe functionaliteit te adopteren en veranderingen door te voeren. De flexibiliteit zat niet langer vast in maatwerkcode, maar werd geleverd vanuit de agentlaag bovenop een stabieler platform.
Waarom datakwaliteit cruciaal blijft
Standaardisatie alleen is niet voldoende. AI-agents vertrouwen op data om beslissingen te nemen, processen uit te voeren en aanbevelingen te doen. Wanneer data niet compleet, actueel of consistent is, neemt ook de kwaliteit van de output af.
Daarom is datakwaliteit een essentiële randvoorwaarde voor iedere AI-strategie. Niet omdat organisaties perfecte data nodig hebben voordat ze mogen starten, maar omdat betrouwbare AI begint met betrouwbare informatie. Dat vraagt om duidelijke afspraken over datadefinities, eigenaarschap, governance en procesinrichting.
De nieuwe rol van bedrijfssoftware
De discussie over AI gaat vaak over technologie. Maar voor organisaties die AI op schaal willen inzetten, is het vooral een strategische vraag: hoe toekomstbestendig is ons applicatielandschap?
Wie dicht bij de standaard blijft, kan sneller profiteren van innovaties uit het platform. Wie data op orde heeft, kan betrouwbaardere AI inzetten. En wie flexibiliteit naar de agentlaag verplaatst, kan sneller veranderen zonder telkens de kernsystemen te verbouwen.
De vraag is daarom niet langer hoeveel maatwerk mogelijk is. De vraag is hoeveel innovatie je misloopt wanneer je eraan blijft vasthouden. Precies daar ontstaat de komende jaren de grootste waarde van Agentic AI.
Weten wat dit betekent voor jouw organisatie?
Vul je gegevens in en een van onze experts neemt contact met je op.
Bijblijven
Meer weten over de mogelijkheden van AI?