Hoe werkt een Agentic AI-platform in B2B?

Voor het eerst in twintig jaar daalt het zoekvolume in Google. De reden? Gebruikers kiezen massaal voor tools als ChatGPT. Terwijl consumenten dit soort tools al omarmen, blijven bedrijven worstelen met vragen over beleid, strategie en vooral: uitvoering. Tijdens mijn keynote peilde ik wie er al werkte met AI. De meeste handen gingen omhoog. Maar wie werkt er al met Agentic AI? Bijna niemand.

Wat is Agentic AI?

Kort gezegd: een AI-agent die niet alleen antwoord geeft, maar zelf handelt. Op basis van een prompt voert de agent een hele keten van stappen uit:

• Instructies geven aan andere agents
• Raadplegen van interne kennis en systemen
• Geheugen bijwerken en controleren
• Resultaat interpreteren en uitvoeren
• Evaluatie en terugkoppeling via het LLM
• Terugrapporteren aan de gebruiker

Het lijkt eenvoudig, maar de realiteit is complex. Een enkele agent werkt vaak al met prompts van meerdere pagina’s. Zodra er meerdere agents tegelijk opereren, ontstaat er al snel chaos. Wie doet wat? Wie mag waar bij? Wie evalueert? Zonder structuur wordt het onwerkbaar.

Waarom hiërarchie tussen agents essentieel is

In een menselijke organisatie heb je hiërarchie, taakverdeling, overlegmomenten en checks. Bij AI agents moet je hetzelfde doen. Geef je alle agents evenveel autonomie, dan ontstaat er verwarring of zelfs stilstand. Geef je juist één agent de rol van regisseur, dan kun je taakverdeling, feedback en evaluatie veel beter orkestreren.

Er bestaan al duidelijke structuren: agents die boven andere agents staan, of agents die in specialisaties worden verdeeld. Denk aan een ‘manager-agent’ die klantvragen doorspeelt naar een ‘productinformatie-agent’ of een ‘salesagent’. Deze architectuur moet je bewust ontwerpen, passend bij jouw organisatie, processen en governance.

Minecraft als spiegel voor je AI-organisatie

Tijdens mijn presentatie haalde ik een treffend voorbeeld aan: een onderzoek waarbij duizenden AI agents in Minecraft werden losgelaten. Zonder instructies, maar met de opdracht om te overleven en samen te werken. Binnen enkele uren ontstonden complete samenlevingen met economieën, handel en zelfs democratieën.

Wat dit laat zien? AI agents zijn in staat om snel complexe sociale structuren te bouwen, mits ze de ruimte én richting krijgen. De parallel met je eigen organisatie ligt voor de hand: zonder structuur krijg je chaos. Maar met goede regels, rollen en samenwerking kun je veel sneller bouwen dan je voor mogelijk hield.

Domeinkennis is belangrijker dan data

Een AI agent zonder context is als een nieuwe medewerker zonder onboarding. Je kunt wel data aanleveren, maar zonder domeinkennis begrijpt de agent jouw bedrijf niet. En dan gaat het mis: hallucinaties, foute aanbevelingen of simpelweg irrelevante antwoorden.

Domeinkennis zit vaak in documenten, maar nog vaker in hoofden van mensen. Structuur aanbrengen in die kennis is essentieel. Een interne knowledge base is het fundament van succesvolle Agentic AI.

Use case

Een concreet voorbeeld: Van Ommen produceert precisiegereedschap zoals frees- en booronderdelen. De technische productkennis is complex, en verkopers moeten zich diep inlezen. Veel van die kennis zit alleen in hun hoofd. Als zo’n medewerker vertrekt, is dat een serieus risico.

Door domeinkennis te centraliseren in een kennisbank en die te koppelen aan AI agents, kun je verkoopkracht schaalbaar maken. De agent begrijpt dan niet alleen het product, maar ook prijzen, afspraken, klantvoorkeuren en lokale regelgeving. En hij spreekt alle talen, werkt 24/7 en leert snel bij.

Volgens Van Ommen levert dit niet alleen efficiëntie op, maar ook strategisch voordeel: “Agentic AI stelt ons in staat de beperkingen van mens en dealer te omzeilen. Hierdoor kunnen we sneller internationaal opschalen met onze D2C-strategie.”

Vier actiepunten om vandaag te starten

Mijn keynote eindigde met vier concrete adviezen:

• Verdiep je in Agentic AI – Begin met kennis opdoen. Lees, experimenteer, test.
• Structureer je domeinkennis – Haal kennis uit hoofden en documenten. Bouw een kennisbank.
• Maak je tech stack AI-ready – Kies voor systemen met open API’s, integratiemogelijkheden en goede beveiliging.
• Start met één relevante use case – Begin klein, bijvoorbeeld met het automatiseren van repetitief werk. Focus op tastbare waarde.

Agentic AI is geen gimmick en ook geen toekomstmuziek. Het is een organisatiemodel waarin agents samenwerken om processen slimmer, sneller en schaalbaarder te maken. Wie nu begint met structureren en testen, bouwt de fundamenten op voor een organisatie die wél klaar is voor de AI-gedreven economie.

Aan de slag met AI?

In mijn whitepaper Agentic AI voor B2B-bedrijven leg ik uit hoe je AI-agents inzet die écht voor je werken. Zonder chaos, zonder hype. Praktisch, schaalbaar en afgestemd op jouw organisatie.

Download ‘m hier: Zo bouw je AI-agents die écht voor je werken.