De stap naar een Agentic Enterprise is geen technologische race, maar een organisatieverandering.
De afgelopen twee jaar is AI van een buzzword veranderd in een bestuursprioriteit. We zien organisaties in alle sectoren, van financiële dienstverlening en retail tot maakindustrie en overheid, experimenteren met generatieve AI en autonome agents. En dat is logisch. AI-agents leveren niet alleen snellere analyses of betere klantenservice, maar een heel nieuwe manier van werken: een digitale workforce die met medewerkers samenwerkt, 24/7 beschikbaar is en continu leert.
Toch moeten we ook eerlijk zijn: een groot deel van deze initiatieven haalt niet de eindstreep. Het probleem zit in de infrastructuur eronder. Veel organisaties draaien pilots op IT-landschappen die zijn gebouwd voor voorspelbare, mens-gestuurde taken. Zelflerende agents hebben juist een omgeving nodig die context kan leveren, beslissingen in goede banen kan leiden en het werk achter de schermen kan laten doorlopen.
Veel AI-pilots mislukken om drie samenhangende redenen: de intelligentie blijft vaak opgesloten in één model binnen één applicatie en mist daardoor brede bedrijfscontext; er is geen robuuste centrale “control plane” die samenwerking tussen mensen, meerdere agents en bestaande systemen orkestreert en bewaakt; en de data waarop agents leunen is te versnipperd, verouderd of onvoldoende beveiligd om betrouwbare beslissingen mogelijk te maken. Kortom, niet de ambitie of de modellen schieten tekort, maar het fundament eronder groeit niet mee met wat agentic AI vraagt.
Zonder duidelijke regie blijft AI al snel een verzameling van losse proefballonnen. Wie het wél goed aanpakt, zet een strategische stap richting de volgende fase van digitale transformatie: de Agentic Enterprise.
De noodzakelijke verandering: van losse pilots naar een Agentic Enterprise
Succes in het tijdperk van Agentic AI vraagt om meer dan losse technologische upgrades. Je hebt een samenhangend digitale basis nodig en een fundamentele verschuiving naar een Agentic Enterprise operating model: een manier van werken waarin organisaties AI-agents inzetten die zelfstandig leren, beslissen en samenwerken met mensen om bedrijfsdoelen te realiseren.
Maar om dat te realiseren, moet de enterprise-architectuur mee veranderen. Niet met één extra laagje AI bovenop het bestaande, maar met vier samenhangende bouwstenen.
De vier pijlers waar je nu over moet nadenken
De transformatie naar een Agentic Enterprise vraagt om het investeren in vier lagen.
1. De Semantische Laag
Dit is het begrip- en kennisfundament van de onderneming. De semantische laag vertaalt ruwe data naar een gedeeld bedrijfsbeeld: definities, relaties, regels en “institutional memory”. Daardoor kan een agent een vraag niet alleen opzoeken, maar ook begrijpen in context. Dit is de centrale kennislaag die agents nodig hebben om effectief te redeneren en gebruikersvragen juist te interpreteren.
2. De AI/ML-Laag
Agents moeten altijd de juiste vorm van intelligentie kunnen inzetten. Deze laag is een gecentraliseerde “intelligence hub” waarin verschillende modellen, intern of extern opgebouwd, veilig en consistent beheerd worden. Het stelt architecten in staat om modellen dynamisch te wisselen op basis van kosten, latency of beveiligingsbehoeften, zodat agents nooit “vastzitten” aan één oplossing.
3. De Agentic Laag
Waar de semantische laag “begrijpen” mogelijk maakt en de AI/ML-laag “denken”, zorgt de agentic laag voor “doen”. Dit is de operationele kern met frameworks en protocollen om agents te bouwen, te beheren en te schalen. Hier zit de cognitieve architectuur: planning, reasoning engine, tool-gebruik en feedbackloops, met een balans tussen AI-creativiteit en de voorspelbaarheid van code.
4. De Enterprise Orchestratie-Laag
In de praktijk werken agents in ketens: meerdere agents, mensen en deterministische systemen samen. De orchestratie-laag is het besturingscentrum dat end-to-end processen coördineert, regels en compliance checks inbouwt en transparantie creëert. Dat maakt enterprise-grade betrouwbaarheid mogelijk.
Met deze vier lagen wordt AI geen losse pilot meer, maar een schaalbaar onderdeel van je bedrijf.
De “limitless workforce” ontsluiten via data en integratie
Die route naar Agentic Enterprise gaat stap voor stap. Het begint met data die je kunt vertrouwen en systemen die met elkaar praten. Agents moeten real-time context kunnen ophalen én toegang hebben tot de tools waarmee ze resultaat boeken. Je werkt toe naar een geïntegreerde samenwerking tussen alle bedrijfsonderdelen.
Als je dat dus goed neerzet, gebeurt er echt iets: je medewerkers krijgen er collega’s bij die niet naar huis gaan, nooit uitgeleerd raken en op grote schaal werk kunnen verzetten. Dat voelt misschien futuristisch, maar het is in essentie de volgende logische stap in digitalisering. Net zoals we destijds processen automatiseerden met workflow-software, automatiseren we nu besluitvorming en uitvoering met agents, op voorwaarde dat de architectuur het toelaat.
Leg nu het fundament voor de nieuwe manier van werken
Agentic AI is de komende jaren een belangrijke factor om concurrentie voor te blijven. Maar alleen wanneer organisaties nu investeren in het fundament waarmee AI agents betrouwbaar met mensen samenwerken: semantiek, centrale intelligentie, een agentic operating-laag en orkestratie.Wie die basis vandaag legt, pakt morgen een voorsprong: sneller leren, beter bedienen en soepeler opschalen, met technologie als echte partner in het werk.
Lees ook: De belangrijkste loopbaanvaardigheid om te ontwikkelen richting 2026