Wat maakt agentic AI anders dan gewone AI?

1. Autonomie: Agentic AI neemt zelf beslissingen

Traditionele AI-systemen, zoals chatbots of aanbevelingsalgorithmen, volgen strikte regels. Ze analyseren data en geven een voorspelbaar antwoord – maar ze doen niets zonder menselijke input. Agentic AI daartegenover heeft een doel en kiest zelf hoe dat te bereiken.

Voorbeeld uit de praktijk: Toen ik experimenteerde met een agentic AI-tool voor mijn blog, stelde ik vast dat het niet alleen content genereerde, maar ook zelfstandig A/B-tests uitvoerde om te bepalen welke koppen beter presteerden. Geen handmatige instellingen – het systeem leerde van de resultaten en paste zich aan.

Waarom dit belangrijk is:

• Bespaart tijd (geen micro-management nodig).
• Kan complexere taken aan, zoals autonome klantenservice of dynamische prijsstrategieën.

2. Leercurve: Het leert door te doen, niet alleen door data te zien

Traditionele AI trainen vereist gigantische datasets. Agentic AI leert ook door trial-and-error – net als een mens.

Persoonlijke ervaring: Ik testte een agentic AI voor mijn sociale-media-strategie. In plaats van alleen te kijken naar historische gegevens, probeerde het zelf verschillende post-tijden uit, analyseerde de engagement-cijfers en optimaliseerde daarop. Binnen een week had het een patroon gevonden dat 30% meer interactie opleverde dan mijn oude strategie.

Key takeaway:

• Sneller adaptief in veranderende omstandigheden (bv. algoritme-updates van Instagram).
• Kan onverwachte inzichten ontdekken die niet in bestaande data zitten.

3. Doelgerichtheid: Het heeft een ‘missie’

Waar gewone AI een taak uitvoert (bijv. een vertaling maken), heeft agentic AI een langetermijndoel. Denk aan een AI die niet alleen je agenda beheert, maar ook proactief meetings plant om je productiviteit te maximaliseren.

Concreet voorbeeld:

• Traditionele AI: "Vertel me welke afspraken ik morgen heb."
• Agentic AI: "Ik zie dat je deze week weinig tijd hebt voor diep werk. Ik heb drie opties voorgesteld om je focusblokken te beschermen – welke klinkt het best?"

Voordelen:

• Proactieve ondersteuning in plaats van reactieve hulp.
• Kan meerdere stappen vooruit plannen (bijv. een AI-assistent die je reisschema optimaliseert en tegelijkertijd je budget bewaakt).

4. Interactie met de echte wereld

De meeste AI-systemen leven in een gesloten omgeving (bijv. een chatvenster). Agentic AI grijpt in op fysieke of digitale systemen – zoals een AI die je slimme thermostaat aanpast en gelijktijdig je energieleverancier informeert over piekgebruik.

Case study: Een logistiek bedrijf gebruikte agentic AI om autonoom vrachtroutes te herplannen bij filemeldingen. Het systeem communiceerde niet alleen met de chauffeurs, maar boekte ook direct nieuwe laadslots bij distributiecentra. Resultaat: 20% minder vertraging.

Waarom dit een gamechanger is:

• Echte impact op operationele processen.
• Kan samenwerken met andere systemen (IoT, ERP-software, etc.).

5. Ethische en veiligheidsuitdagingen

Met grote macht komt grote verantwoordelijkheid. Omdat agentic AI zelfstandig handelt, roept het vragen op over:

• Accountability: Wie is verantwoordelijk als een AI een verkeerde beslissing neemt? (Bijv. een autonoom wapen of een medisch diagnosetool.)
• Transparantie: Hoe weet je waarom een agentic AI iets doet? (Black-box-probleem.)
• Beveiliging: Een AI dat zichzelf kan updaten, is ook kwetsbaarder voor hackers.

Mijn mening: We staan aan de vooravond van regulering voor agentic AI, vergelijkbaar met de AVG voor data. Bedrijven die hier nu al rekening mee houden (bijv. met audit logs en menselijke toezichtslagen), zullen straks voorop lopen.

Hoofdvraag beantwoord: Waarom is dit relevant voor jou?

Of je nu een ondernemer, ontwikkelaar of tech-enthousiast bent: agentic AI gaat de komende jaren elk vakgebied transformeren. Hier zijn drie actiepunten om mee te beginnen:

Experimenteer met tools: Probeer platformen zoals Auto-GPT of BabyAGI om te zien hoe agentic AI werkt.

Focus op doelen, niet op taken: Denk na over wat je wilt bereiken (bijv. "verhoog mijn omzet met 15%"), in plaats van "maak een rapport".

Blijf kritisch: Agentic AI is krachtig, maar niet perfect. Monitor resultaten en stel grenzen in.

Afsluiting met call-to-action

Agentic AI is geen toekomstmuziek – het is hier, en het evolueert sneller dan ooit. De vraag is niet of je het gaat gebruiken, maar hoe snel je mee kunt doen. Begin klein, leer van de resultaten en wees voorbereid op een wereld waar AI niet alleen denkt, maar ook handelt.

Google heeft recent Deep Think in Gemini 2.5 uitgebracht, lees hier de blogpost over wat dat allemaal kan doen. Of lees hier over de AI Agentic Index, ontworpen door onderzoekers aan MIT.