Waarom één slimme AI-agent zelden de beste oplossing is

In een eerder artikel beschreven we hoe organisaties zich kunnen ontwikkelen richting een Agentic Enterprise: een organisatie waarin meerdere AI-agents samenwerken en steeds meer werkzaamheden zelfstandig uitvoeren. Die ontwikkeling krijgt steeds meer vorm. Daarbij blijkt dat succes niet zozeer afhangt van de intelligentie van één agent, maar van de manier waarop verschillende agents met elkaar samenwerken.  

Overzichtelijke stappen 

Een bedrijfsproces bestaat zelden uit één taak. Neem een binnenkomende e-mail. Eerst moet worden vastgesteld waar de e-mail over gaat. Daarna moet relevante informatie worden opgezocht, moet een antwoord worden voorbereid en moet mogelijk nog een vervolgactie worden uitgevoerd in een applicatie. Iedere stap vraagt om andere kennis, andere informatie en soms ook een ander AI-model. 

Juist daarom kiezen organisaties er vaak voor om meerdere gespecialiseerde agents naast elkaar te laten werken. Iedere agent krijgt één duidelijke verantwoordelijkheid. Hoe kleiner en specifieker die taak, hoe voorspelbaarder de uitkomst wordt. 

Een eerste agent bepaalt bijvoorbeeld of een e-mail een vraag, klacht of compliment bevat. Vervolgens activeert deze automatisch een volgende agent die precies voor dat type verzoek is ingericht. Een klachtenagent raadpleegt andere informatie dan een agent die vragen over facturen of leveringen behandelt. Zo ontstaat een keten van gespecialiseerde agents die elkaar aanvullen en samen één proces uitvoeren. 

Betrouwbaarheid begint bij focus 

Die werkwijze heeft meerdere voordelen. Ten eerste hoeft een gespecialiseerde agent minder keuzes te maken en krijgt deze een veel duidelijkere opdracht. Door een agent een beperkte verantwoordelijkheid te geven, wordt de speelruimte kleiner en de output consistenter. Hoe breder de opdracht, hoe groter de ruimte voor interpretatie en hallucinatie. 

Het is vergelijkbaar met menselijke expertise. Ook binnen een finance-afdeling vervult één medewerker doorgaans niet tegelijk de rol van accountant, fiscalist, controller en data-analist. Specialisatie zorgt voor kwaliteit. Voor AI-agents geldt hetzelfde principe.  

Fouten zijn sneller te vinden 

Ten tweede worden processen veel beter beheersbaar. Wanneer één agent een volledig proces uitvoert, is vaak moeilijk te achterhalen waar iets misgaat en wat de bottleneck is. Heeft de agent de verkeerde informatie opgehaald? Is de data onjuist? Is de interpretatie niet goed? Of is ergens anders in het proces een fout ontstaan? 

Bij gespecialiseerde agents is dat veel eenvoudiger. Iedere agent voert immers één afgebakende taak uit. Ontstaat ergens een probleem, dan is snel zichtbaar in welke stap het proces afwijkt. Dat maakt beheer, onderhoud en optimalisatie aanzienlijk eenvoudiger. 

Ook testen wordt overzichtelijker. Wanneer de instructies van één agent worden aangepast, hoeft niet meteen het volledige proces opnieuw ontworpen te worden. Wel blijft zorgvuldig testen noodzakelijk en cruciaal. Een kleine wijziging in de instructies kan onverwachte gevolgen hebben voor de output. Daarom is het verstandig om wijzigingen altijd te toetsen aan bestaande praktijkvoorbeelden voordat een oplossing in productie gaat. 
 

Inzicht en procestransparantie 

Tot slot draagt een agentic proces bij aan inzicht en procestransparantie. De afzonderlijke stappen van zo’n agentic proces worden uitgevoerd door gespecialiseerde sub-agents. Dit zorgt voor een duidelijke en logisch opgebouwde procesflow. Het proces leest daardoor vrijwel als een stroomdiagram. Waar voorheen processen vaak waren vastgelegd in uitgebreide tekstuele beschrijvingen, ontstaat nu een geautomatiseerd én tegelijkertijd gedocumenteerd proces dat inzichtelijk maakt hoe werkzaamheden daadwerkelijk worden uitgevoerd. Dat levert grote voordelen op voor accountancy en controle. Het draagt bovendien bij aan het begrip en overzicht binnen de organisatie. 

Samenwerking tussen AI en RPA 

De samenwerking tussen gespecialiseerde AI-agents vormt vaak slechts een deel van een groter geautomatiseerd proces. Zodra een agent informatie heeft geïnterpreteerd of gestructureerd, kan een RPA-oplossing het proces weer overnemen. Een agent bepaalt bijvoorbeeld welke grootboekrekening het meest waarschijnlijk bij een betaling hoort of haalt de relevante informatie uit een contract. Daarna verwerkt de softwarerobot die uitkomst volgens vaste bedrijfsregels in de financiële administratie.  

Iedere technologie doet zo waar zij het sterkst in is. AI verzorgt de interpretatie, RPA voert de voorspelbare vervolgstappen uit. Die combinatie vormt steeds vaker het fundament onder moderne hyperautomation.  

Stap voor stap naar de Agentic Enterprise 

De volledig autonome organisatie wordt opgebouwd uit gespecialiseerde bouwstenen die slim met elkaar samenwerken. Iedere nieuwe agent voegt een stukje intelligentie toe aan een bestaand proces. Naarmate meer van die bouwstenen met elkaar verbonden worden, ontstaat geleidelijk een omgeving waarin processen steeds zelfstandiger verlopen. 

Daarmee groeit niet alleen de efficiëntie, maar ook het belang van een doordachte architectuur. Organisaties die nu investeren in overzichtelijke, beheersbare en goed samenwerkende AI-agents leggen een veel steviger fundament dan organisaties die alles in één keer willen automatiseren. 

De Agentic Enterprise ontstaat dan ook niet door één alleskunner te bouwen. Juist de samenwerking tussen vele gespecialiseerde digitale collega's brengt die toekomst stap voor stap dichterbij. 

Wilt u weten hoe gespecialiseerde AI-agents binnen uw processen kunnen samenwerken? Neem dan gerust contact met me op. Mijn collega’s en ik helpen u graag om de juiste processen, technologie en architectuur bij elkaar te brengen.