Agentic AI: De revolutie in automatiserig. Deel 1: voorbij RPA en GenAI

Artificial Intelligence (AI) heeft in recente jaren een indrukwekkende ontwikkeling doorgemaakt. Van Robotic Process Automation (RPA) tot generatieve AI en Large Language Models (LLMs): elke innovatie bracht nieuwe mogelijkheden en verbeterde processen met zich mee.

Toch staan we nu aan de vooravond van een technologie die al deze eerdere stappen overstijgt: Agentic AI. Deze volgende generatie AI voegt autonomie toe aan automatisering, waarmee het niet alleen een technologische evolutie, maar een ware revolutie vertegenwoordigt.

Dit artikel vormt het eerste deel van een driedelige reeks waarin we ingaan op wat Agentic AI precies inhoudt, waarom deze technologie zo’n enorme vooruitgang betekent ten opzichte van RPA en generatieve AI, en wat dit betekent voor organisaties.

De Evolutie: Van RPA naar Agentic A

Om de potentie van Agentic AI goed te begrijpen, is het essentieel om terug te blikken op eerdere fases van AI-ontwikkeling en automatiseringstechnologieën.

HfS Research. (2024). The HfS Intelligent Automation Continuum.

Robotic Process Automation (RPA) maakte in eerste instantie naam door eenvoudige, repetitieve taken te automatiseren, zoals factuurverwerking, gegevensinvoer en het migreren van data. De grootste voordelen van RPA waren vooral snelheid en kostenbesparing, doordat menselijke handelingen vervangen konden worden door bots. Toch had deze technologie aanzienlijke beperkingen. RPA bleek vaak rigide: bij veranderingen in processen of systemen moesten bots handmatig opnieuw geconfigureerd worden. Daarnaast had RPA geen vermogen tot semantisch begrip; het verwerkte data, maar kon geen betekenis geven aan gegevens of complexe beslissingen nemen (Capgemini, 2024a; UiPath, 2024).

Generative AI en Large Language Models (LLMs) brachten vervolgens een volgende stap door systemen in staat te stellen om natuurlijke taal te verwerken en complexe documenten te analyseren. Modellen zoals GPT en Claude konden teksten genereren en documenten samenvatten, waardoor zij bruikbaar werden in klantenservice en strategische analyses (OpenAI, 2024). Maar ondanks hun indrukwekkende vermogen bleven deze modellen reactief. Ze konden alleen reageren op expliciete prompts en niet zelf actief taken initiëren of beheren (Booz Allen Hamilton, 2025). Sommige bedrijven experimenteerden met het combineren van RPA en generatieve AI. Hoewel dit nuttig bleek voor taken zoals automatische documentverwerking of klantinteractie, bleef de samenwerking tussen RPA en LLM’s gefragmenteerd. Bots hadden geen begrip van context of doel, en AI-modellen konden niet zelfstandig beslissen waarom of hoe taken uitgevoerd moesten worden (Capgemini, 2024a).

De grote doorbraak: Autonomie met Agentic AI

Het onderscheidende element van Agentic AI is autonomie: de mogelijkheid om zelfstandig te functioneren zonder voortdurende menselijke instructies. Waar eerdere systemen puur taken uitvoerden of reactief waren, kunnen agent-gebaseerde systemen hun eigen taken plannen, hun omgeving analyseren, dynamisch workflows aanpassen en zelfstandig beslissingen nemen. Agentic AI overbrugt dus precies de kloof die eerdere technologieën achterlieten. Gartner (2025) noemt dit “de volgende grote stap in AI-automatisering”, met het potentieel om bedrijfsprocessen volledig te herstructureren en nieuwe toepassingen te realiseren die eerder onhaalbaar waren.

Praktijkervaring van Capgemini bevestigt deze ontwikkeling. Wereldwijd experimenteren organisaties met autonome AI-oplossingen in verschillende domeinen, zoals operationele processen, klantenservice en softwaretesten. Deze organisaties melden dat ze in relatief korte tijd aanzienlijke verbeteringen zien in flexibiliteit en aanzienlijke reducties in de noodzaak tot menselijke interventie. Uit onderzoek blijkt zelfs dat maar liefst 82% van de organisaties van plan is om binnen één tot drie jaar autonome AI-agenten breed uit te rollen (Capgemini, 2024c).

Concrete voorbeelden: Waar maakt Agentic AI het verschil?

De autonome aard van Agentic AI opent deuren naar toepassingen die eerder onmogelijk waren. Enkele sprekende voorbeelden zijn:

• Operationele coördinatie: In ziekenhuizen kan Agentic AI zelfstandig patiëntstromen analyseren, personeel inplannen en realtime inspelen op noodsituaties, waardoor administratieve lasten afnemen en zorg efficiënter wordt (Capgemini, 2024a).
• Softwareontwikkeling: Devin, een AI-agent voor softwareontwikkeling, genereert zelfstandig code, detecteert fouten en voert automatische tests uit. Dit versnelt het ontwikkelproces aanzienlijk en verbetert softwarekwaliteit (Cognition Labs, 2025).
• Geavanceerde data-analyse: Financiële instellingen gebruiken Agentic AI voor realtime risicoanalyses, voorspellingen van marktdynamiek en strategische aanbevelingen, waarmee zij proactief kunnen reageren op veranderingen in de markt (Capgemini, 2025f).

Uitdagingen en aandachtspunten

Ondanks deze indrukwekkende mogelijkheden is de autonome aard van Agentic AI niet zonder risico’s. Onvoorspelbaarheid, ethische vragen, compliance en de complexiteit van implementatie zijn belangrijke aandachtspunten. Bedrijven moeten daarom investeren in goede AI-governance structuren en hybride samenwerking tussen mens en AI-systemen implementeren om verantwoorde toepassingen te garanderen (Booz Allen Hamilton, 2025; Capgemini, 2024e).

Conclusie

Agentic AI markeert een fundamentele verschuiving in de wereld van automatisering: van systemen die puur uitvoeren wat hen opgedragen wordt naar autonome agenten die zelfstandig opereren en beslissingen nemen. De technologische innovatie is significant, maar ook de organisatorische en strategische implicaties zijn groot. In het volgende artikel van deze reeks zullen we dieper ingaan op de specifieke voordelen van Agentic AI ten opzichte van eerdere automatiseringsmethoden, en bespreken hoe bedrijven deze technologie effectief kunnen implementeren.

Literatuurlijst

• Booz Allen Hamilton. (2025). Autonomous Agents and the Future of AI.
• Capgemini. (2024a). AI agents and agentic workflows.
• Capgemini. (2024c). Generative AI Strategy & Solutions for Business Growth.
• Capgemini. (2024e). Designing human-centric AI in the enterprise.
• Capgemini. (2025f). Multi-agent AI – 21st century automation revolution.
• Cognition Labs. (2025). Devin 2.0: Autonomous Software Development.
• Gartner. (2025). Hype Cycle for Artificial Intelligence, 2025.
• HfS Research. (2024). The HfS Intelligent Automation Continuum.
• OpenAI. (2024). ChatGPT Operator and Autonomous Agents.
• UiPath. (2024). Agentic AI: The Next Evolution of Automation..