Artificial Intelligence ontwikkelt zich in hoog tempo van ondersteunend hulpmiddel tot technologie die ook uitvoerende taken op zich neemt. Waar veel organisaties AI de afgelopen jaren vooral gebruikten voor analyse, rapportages of advies, ontstaat nu een nieuwe generatie systemen die zelfstandig processen kan aansturen. Deze ontwikkeling staat bekend als Agentic AI en krijgt steeds meer aandacht in sectoren als industrie, energie en logistiek.
Agentic AI
Bij Agentic AI draait het om systemen die niet alleen signaleren wat er gebeurt, maar ook vervolgstappen kunnen voorbereiden of uitvoeren. Een onderhoudssysteem kan bijvoorbeeld niet alleen melden dat een machine aandacht nodig heeft, maar ook een onderhoudsmoment plannen, onderdelen bestellen en betrokken partijen informeren. Dat gebeurt binnen vooraf bepaalde grenzen, maar het betekent wel dat een deel van het werk verschuift van mensen naar software.
Volgens Malte Janßen, Product Manager bij Reichelt Elektronik, ligt de kern van deze ontwikkeling in de overgang van analyse naar actie. AI-systemen geven niet langer uitsluitend inzichten of adviezen, maar kunnen ook processen in gang zetten. Dat kan bedrijven helpen efficiënter te werken en sneller te reageren op veranderingen. Tegelijk benadrukt hij dat duidelijke kaders en menselijk toezicht essentieel blijven.
Digitaliseringsslag
De opkomst van Agentic AI bouwt voort op Industry 4.0, waarin machines, systemen en data steeds sterker met elkaar verbonden raakten. Veel bedrijven hebben die digitaliseringsslag inmiddels deels gemaakt. De volgende stap is dat software niet alleen informatie verzamelt en interpreteert, maar ook meerdere stappen in een proces kan combineren. Daarmee wordt AI minder een losse analysetool en meer een onderdeel van de dagelijkse bedrijfsvoering.
In de praktijk gaat het vooralsnog vooral om afgebakende toepassingen. In de industrie kunnen systemen onderhoudsdata monitoren en op basis daarvan werkzaamheden plannen. In de energiesector kunnen productie-, verbruiks- en weersgegevens worden gecombineerd om processen beter bij te sturen. In logistieke ketens kan AI helpen om voorraadbeheer, transport en planning beter op elkaar af te stemmen.
Wetgeving en datagebruik
Toch is van volledige autonomie geen sprake. Bedrijven stellen randvoorwaarden in, zoals budgetlimieten, toegangsrechten en regels rond privacy en compliance. Zeker in Europa spelen daarbij ook wetgeving en datagebruik een belangrijke rol. Mensen blijven betrokken bij monitoring, controle en beoordeling van uitzonderingen.
Daarmee verandert vooral de rolverdeling tussen mens en technologie. Repetitieve en data-intensieve taken kunnen steeds vaker door software worden uitgevoerd, terwijl medewerkers zich richten op interpretatie, bijsturing en strategische keuzes. Voor Nederlandse bedrijven is dat relevant, omdat veel sectoren kampen met personeelstekorten en toenemende complexiteit.
Duidelijke verschuiving
Agentic AI staat nog aan het begin. De meeste toepassingen zijn specialistisch en beperkt tot één domein. Toch wijst de ontwikkeling op een duidelijke verschuiving: AI verplaatst zich langzaam van de analysefase naar de uitvoeringslaag van organisaties. De komende jaren zullen vooral in het teken staan van experimenteren, integreren en vertrouwen opbouwen.