Een brein zonder handen: waarom MCP de sleutel is tot Agentic AI

De zaal zit vol met mensen die al iets met AI doen. Als Kelian Mos, Senior Solutions Consultant bij Workato, vraagt wie er met AI-tools werkt, gaan overal in de zaal handen omhoog. ChatGPT, Copilot, Claude, de meeste aanwezigen hebben er al ervaring mee. Toch blijft de echte waarde vaak achter, reageert zijn collega Maurits Berger direct. Er is volgens hem een wildgroei aan AI-initiatieven waarvan de opbrengst beperkt blijft. 

“Iedereen is ermee bezig, maar de return is er nauwelijks”, aldus Maurits, Enterprise Lead Benelux bij Workato. Volgens hem ligt dat niet aan de technologie zelf, maar aan hoe organisaties ermee omgaan. Veel toepassingen blijven hangen in experimenten of losse use cases, zonder duidelijke doelstelling of koppeling met de business.

Van praten naar doen

Wat rendement betreft, is er volgens de mannen een groot verschil tussen ‘gewone’ AI en agentic AI. Een chatbot kan informatie ophalen of een antwoord formuleren. Een agent gaat een stap verder en voert daadwerkelijk acties uit. Dat klinkt eenvoudig, maar in de praktijk blijkt dat een enorm lastige stap. 

Kelian maakt het concreet met een simpel voorbeeld. “Vraag een AI-tool om je topklanten op te halen en een route te plannen. Grote kans dat je alsnog zelf in andere systemen moet duiken om de data bij elkaar te krijgen. Dan ben je nog steeds aan het copy-pasten. Hoeveel tijd heb je dan echt gewonnen?”

De echte bottleneck zit onder de motorkap

De reden daarvoor ligt volgens hen niet bij AI zelf, maar bij de infrastructuur eromheen. AI werkt prima zolang je binnen één ecosysteem blijft. Maar zodra je meerdere systemen gebruikt, zoals ERP, CRM of lokale software, wordt het ingewikkeld. Dan ontbreken koppelingen, ontstaan securityvragen en wordt governance een issue. 

Maurits: “Sta je toe dat ChatGPT updates in jouw SAP-systeem doorvoert? Over mijn lijk, zeggen de meeste mensen.” Het laat zien waar de spanning zit. Organisaties willen wel met AI aan de slag, maar houden tegelijkertijd hun kernsystemen terecht strak afgeschermd. 

Een brein zonder handen en voeten

Kelian gebruikt een beeld dat het probleem goed duidelijk maakt. Een taalmodel is het brein. Het kan denken, analyseren en redeneren. Maar zonder toegang tot systemen kan het niets uitvoeren. “Het is alsof je een brein hebt zonder handen en voeten.” 

Pas als AI gekoppeld is aan de systemen waarin processen en data samenkomen, kan het echt iets doen. Dan kan het niet alleen antwoorden geven, maar ook acties starten, workflows uitvoeren en processen automatiseren.

MCP: de missing link tussen AI en systemen

Het vervolg van de sessie gaat over die ontbrekende schakel. Hoe zorg je dat AI veilig en gecontroleerd toegang krijgt tot je bedrijfsprocessen? Daarvoor gebruikt Workato het Model Context Protocol (MCP), dat fungeert als verbindende schakel tussen AI en enterprise-systemen. Een soort digitale lijm die ervoor zorgt dat agents niet alleen kunnen denken, maar ook kunnen handelen. 

Die laag regelt niet alleen de koppelingen, maar ook zaken als security, governance en controle. Wie mag wat doen, welke data wordt gebruikt en hoe worden acties gelogd? Dat is cruciaal, want zodra agents zelfstandig acties uitvoeren, wil je precies weten wat er gebeurt en namens wie.

Autonomie vraagt om keuzes

Met de juiste infrastructuur, komt de voor agentic AI noodzakelijke autonomie ineens binnen bereik. Maar dat betekent niet dat alles automatisch moet. Aan de hand van concrete voorbeelden laat Kelian zien dat autonomie niet betekent dat AI alles zomaar mag doen. “Via die tussenlaag kun je precies afdwingen welke acties een agent mag uitvoeren. Data ophalen kan bijvoorbeeld wel, maar een order wijzigen of een email versturen alleen onder de juiste voorwaarden.” 

Ook draait het om accountability. Je wilt niet dat ergens bij staat dat AI het heeft gedaan, je wil dat er een naam onder staat. Het gaat dus niet om maximale autonomie, maar om de juiste balans. 

De stap die nu nodig is

Een belangrijke boodschap uit de sessie is dat veel organisaties nog in de experimentele fase zitten, terwijl de volgende stap eigenlijk al nodig is. Niet nog een nieuwe tool of use case, maar nadenken over de fundamenten. Hoe verbind je AI met je bestaande systemen? Hoe regel je governance en security? En hoe zorg je dat AI niet alleen adviseert, maar ook daadwerkelijk waarde toevoegt in processen? 

Maurits tot slot: “Denk strategisch en voorkom dat AI een verzameling losse experimenten blijft.” Pas als AI echt kan handelen binnen je organisatie, verandert het van een handige assistent in een digitale collega.

* Deze blog is gebaseerd op de presentatie van Maurits Berger en Kelian Mos van Workato tijdens IncentroCon Agentic '26.