Agentic AI: de revolutie voor automatisering in organisaties die verder gaat dan generatieve AI en RPA

In de afgelopen jaren heeft artificiële intelligentie (AI) een indrukwekkende evolutie doorgemaakt, van Robotic Process Automation (RPA) naar generatieve AI en Large Language Models (LLM’s). Nu staan we aan de vooravond van de volgende revolutie: Agentic AI. Deze technologie combineert niet alleen de sterke punten van bestaande AI-systemen, maar introduceert ook een geheel nieuwe dimensie: autonomie.

Introductie

In de afgelopen jaren heeft artificiële intelligentie (AI) een indrukwekkende evolutie doorgemaakt, van Robotic Process Automation (RPA) naar generatieve AI en Large Language Models (LLM’s). Nu staan we aan de vooravond van de volgende revolutie: Agentic AI. Deze technologie combineert niet alleen de sterke punten van bestaande AI-systemen, maar introduceert ook een geheel nieuwe dimensie: autonomie.

Waar RPA beperkt is tot vaste, gestructureerde taken en LLM’s alleen reageren op prompts, stelt Agentic AI systemen in staat om zelfstandig beslissingen te nemen, hun omgeving te analyseren en taken te distribueren en uit te voeren zonder constante menselijke tussenkomst (Capgemini, 2024a). Dit verbetert niet alleen de operationele efficiëntie, maar ontsluit ook geheel nieuwe toepassingen die voorheen onbereikbaar waren met traditionele RPA- of gecombineerde RPA- en LLM-benaderingen, door AI-agents in staat te stellen autonoom waar te nemen, te redeneren en te handelen in dynamische omgevingen (Capgemini, 2025f).

In dit artikel wordt onderzocht hoe Agentic AI organisaties meer waarde biedt dan traditionele automatisering, welke nieuwe use cases hierdoor ontstaan en hoe bedrijven deze technologie in de praktijk kunnen implementeren. Ook is er aandacht voor uitdagingen, ethische vraagstukken en hoe Agentic AI op een verantwoorde manier kan worden ingezet. De onderstaande afbeelding laat zien hoe Agentic AI zich verhoudt tot vroegere en toekomstige AI-systemen, van taakautomatisering tot volwaardige intelligentie.

Van RPA naar Agentic AI: de volgende fase van evolutie

Om te begrijpen waarom Agentic AI zo’n grote stap voorwaarts is, is het belangrijk om eerst de evolutie van eerdere automatiseringstechnologieën te bekijken. De reis begon met RPA, dat eenvoudige en repetitieve processen automatiseerde, gevolgd door generatieve AI, die taalbegrip introduceerde, maar nog steeds vertrouwde op externe aanwijzingen. De combinatie van RPA en LLM’s bracht een eerste vorm van intelligente automatisering, maar bleef beperkt in autonomie. Pas met de komst van Agentic AI ontstond er een technologie die workflows onafhankelijk kan beheren en optimaliseren, zonder afhankelijk te zijn van constante menselijke input.

In de beginjaren van de procesautomatisering werd RPA gezien als de hoeksteen van efficiëntieverbetering. Het stelde bedrijven in staat om taken uit te voeren zoals factuurverwerking, gegevensmigratie en het bijwerken van klantgegevens zonder menselijke tussenkomst (Capgemini, 2024a). Deze technologie bood aanzienlijke voordelen, maar had ook twee fundamentele beperkingen. Ten eerste was RPA rigide en inflexibel: zodra een proces of interface veranderde, moest de bot handmatig opnieuw worden geconfigureerd. Bovendien kon RPA geen semantisch begrip ontwikkelen; het kon wel gegevens verwerken, maar was niet in staat deze te interpreteren of complexe beslissingen te nemen (UiPath, 2024).

Met de opkomst van generatieve AI en LLM’s kwam er een doorbraak in intelligente taalverwerking. AI-modellen zoals GPT en Claude kunnen teksten genereren, inhoud analyseren en complexe documenten samenvatten. Dit maakte AI voor het eerst bruikbaar in klantenservice, documentverwerking en strategische analyse (OpenAI, 2024). Ondanks deze vooruitgang bleef er een belangrijk obstakel: generatieve AI bleef reactief en afhankelijk van directe input. LLM’s namen zelf niet het initiatief, maar reageerden alleen op commando’s van gebruikers (Booz Allen Hamilton, 2025).

Om deze kloof te overbruggen, begonnen bedrijven RPA en LLM’s te combineren. Dit bood enkele voordelen, zoals het automatisch genereren van teksten voor klantinteracties of het verwerken van gescande documenten met behulp van AI. Toch bleven er structurele beperkingen. De samenwerking tussen een RPA-systeem en een LLM was gefragmenteerd en niet zelfsturend. Een LLM wist niet waarom een bepaalde taak werd uitgevoerd, terwijl een RPA-bot nog steeds niet zelfstandig beslissingen kon nemen (Capgemini, 2024a).

Agentic AI overstijgt deze beperkingen door autonomie toe te voegen. In plaats van alleen opdrachten uit te voeren of passief te reageren, kunnen agentsystemen zelf taken plannen, hun omgeving analyseren en beslissingen nemen zonder expliciete instructies. Dit betekent dat een AI-agent actief kan reageren op veranderingen, taken dynamisch kan herstructureren en nieuwe workflows kan ontwikkelen zonder menselijke tussenkomst. Volgens Gartner (2025) vertegenwoordigt deze ontwikkeling de “volgende grote stap in AI-automatisering”, met het potentieel om bedrijfsprocessen volledig te herstructureren en nieuwe use-cases te ontsluiten. Capgemini’s praktijkervaring in verschillende sectoren ondersteunt dit traject: klanten zijn al bezig met het testen van autonome agentoplossingen op gebieden als operaties, klantenservice en softwaretesten – vaak bereiken ze binnen enkele weken een groter aanpassingsvermogen en minder handmatige overhead. Sterker nog, 82% van de organisaties wereldwijd zegt van plan te zijn om dergelijke AI-agents binnen de komende één tot drie jaar in te zetten, wat de verschuiving naar autonome, agentgestuurde workflows onderstreept (Capgemini, 2024c).

Agentic AI heeft daarom niet alleen het vermogen om de efficiëntie van bestaande processen te verhogen, maar kan ook geheel nieuwe bedrijfsmodellen en werkstructuren mogelijk maken. In het volgende deel van dit artikel zullen we kijken naar de concrete voordelen die Agentic AI biedt ten opzichte van RPA en LLM’s en hoe bedrijven deze technologie met succes kunnen implementeren.

Waarom Agentic AI meer waarde biedt dan RPA+ LLM’s

Hoewel veel organisaties experimenteren met de combinatie van RPA en generatieve AI, blijft deze aanpak suboptimaal in vergelijking met de mogelijkheden van Agentic AI. De echte kracht van agentsystemen ligt in hun vermogen om zelfstandig te handelen en beslissingen te nemen, waardoor ze een natuurlijke evolutie zijn  van eerdere automatiseringsmethoden.

In tegenstelling tot traditionele systemen kan Agentic AI leren van zijn eigen acties, reflecteren op resultaten en zijn gedrag iteratief verfijnen, waardoor een continue verbeteringslus mogelijk wordt die in de loop van de tijd de waarde verhoogt.

Het fundamentele verschil zit in de manier waarop Agentic AI niet alleen taken uitvoert, maar ze ook begrijpt en optimaliseert . In tegenstelling tot traditionele RPA, die alleen herhaalt wat geprogrammeerd is, of LLM’s, die op verzoek informatie genereren, is Agentic AI in staat om complexe workflows onafhankelijk te besturen en aan te passen aan veranderende omstandigheden.

Een organisatie die Agentic AI toepast, profiteert van drie kernvoordelen:

Efficiëntere bedrijfsprocessen

Bij traditionele automatisering moet een RPA-systeem voortdurend worden bijgewerkt zodra een proces of systeem verandert. Dit brengt hoge onderhoudskosten en inflexibele workflows met zich mee. Agentic AI daarentegen herkent veranderingen en past zichzelf automatisch aan, waardoor de noodzaak van handmatige herconfiguratie drastisch wordt verminderd (Capgemini, 2024a).

Denk aan een financiële dienstverlener die gebruik maakt van Agentic AI voor factuurverwerking. Waar RPA zou mislukken met een nieuw factuurformaat of een onverwachte wijziging in gegevensformaten, kan een Agentic AI-systeem patronen herkennen, beslissingen nemen en de workflow in realtime aanpassen zonder menselijke tussenkomst.

Minder afhankelijkheid van menselijk toezicht

Een ander groot voordeel van Agentic AI is de vermindering van de behoefte aan menselijke tussenkomst. Waar traditionele automatisering nog steeds menselijke validatie vereist, kunnen AI-agents volledig autonome beslissingen nemen en uitzonderingen afhandelen.

Een goed voorbeeld hiervan is de toepassing van Agentic AI in de klantenservice. In plaats van een RPA-bot die standaardantwoorden geeft of een LLM die alleen tekst genereert op basis van een vraag, kan een Agentic AI-agent het volledige klantcontact beheren, vragen beantwoorden, transacties uitvoeren en zelfs follow-ups plannen zonder dat er een agent nodig is om in te grijpen (UiPath, 2024).

Dit vermindert de werkdruk voor medewerkers, waardoor ze zich kunnen concentreren op strategische of specialistische taken in plaats van routinematige operationele acties.

Omdat Agentic AI-systemen onafhankelijk werken en minimaal menselijk toezicht vereisen, kunnen ze snel worden geschaald over afdelingen, gebruiksscenario’s en regio’s, zonder dat er een evenredige uitbreiding van het personeelsbestand of de ondersteunende infrastructuur nodig is.

Nieuwe toepassingen en flexibiliteit

De meest revolutionaire impact van Agentic AI is het ontsluiten van volledig nieuwe automatiseringsmogelijkheden die simpelweg niet mogelijk waren met RPA+ LLM’s.

Stelt u zich een IT-ondersteuningsafdeling voor  waar Agentic AI autonoom netwerkproblemen detecteert, analyseert en oplost zonder dat een medewerker ze handmatig hoeft te diagnosticeren. Of denk aan juridische analyses, waarbij een AI-agent automatisch wetswijzigingen monitort, contracten analyseert en juridische risico’s in kaart brengt voordat er een probleem ontstaat (Booz Allen Hamilton, 2025).

Agentic AI creëert niet alleen efficiëntere workflows, maar opent ook de deur naar taken die voorheen als te complex werden beschouwd voor automatisering. Dit maakt bedrijven niet alleen productiever, maar zorgt er ook voor dat ze kunnen profiteren van nieuwe groeimogelijkheden.

Naast operationele efficiëntie ontsluit Agentic AI nieuwe vormen van innovatie. Bedrijven die vroeg adopteren, kunnen dienstverlening opnieuw definiëren, geheel nieuwe productervaringen introduceren en een blijvend concurrentievoordeel behalen.

---

Nieuwe gebruiksscenario’s voor Agentic AI

Agentic AI wordt in steeds meer sectoren geïmplementeerd en bewijst zich in verschillende domeinen. Van planning en coördinatie tot softwareontwikkeling en besluitvorming, organisaties ontdekken hoe AI-agents zelf waarde kunnen toevoegen.

1. Autonome planning en coördinatie

Een van de meest impactvolle toepassingen is het gebruik van Agentic AI voor operationele coördinatie. Waar traditionele planningssystemen vertrouwen op vaste regels en menselijke input, kan een AI-agent  realtime gegevens verwerken en zelf beslissingen nemen over de toewijzing van middelen, capaciteitsplanning en prioritering.

Een ziekenhuis kan bijvoorbeeld een AI-agent gebruiken die patiëntenstromen analyseert, personeel optimaal inplant en zich dynamisch aanpast aan noodsituaties (Capgemini, 2024). Dit zorgt niet alleen voor efficiëntere zorg, maar vermindert ook de administratieve lasten voor medewerkers.

2. Softwareontwikkeling en testen

Een treffend voorbeeld van Agentic AI in softwareontwikkeling is Devin, een AI-agent die code genereert, fouten detecteert en geautomatiseerde tests uitvoert (Cognition, 2025). In plaats van dat ontwikkelaars elke regel code handmatig testen, kan een Agentic AI-agent zelfstandig software analyseren, bugs detecteren en verbeteringen voorstellen.

Dit versnelt niet alleen het ontwikkelingsproces, maar verhoogt ook de nauwkeurigheid en betrouwbaarheid van software. Hierdoor kunnen ontwikkelingsteams zich concentreren op de strategische en creatieve aspecten van softwareontwikkeling, terwijl AI-agents repetitieve taken overnemen.

3. Geavanceerde gegevensanalyse en rapportage

Agentic AI speelt ook een steeds belangrijkere rol in business intelligence en data-analyse. Waar traditionele rapportagesystemen statisch zijn en afhankelijk zijn van handmatige updates, kunnen AI-agents zelfstandig datastromen analyseren en waardevolle inzichten genereren.

Een financiële instelling kan bijvoorbeeld een AI-agent inzetten die risicoanalyses uitvoert, marktdynamiek voorspelt en strategische aanbevelingen doet. Dit maakt het mogelijk om sneller in te spelen op veranderende omstandigheden en bedrijfsstrategieën proactief aan te passen (Capgemini, 2025c).

AI op het apparaat: on-premises implementaties met opensourcemodellen

Hoewel veel organisaties kiezen voor cloudgebaseerde AI-oplossingen, is er een groeiende belangstelling voor AI-modellen op het apparaat, waarbij AI lokaal op zijn eigen hardware draait. Dit biedt voordelen op het gebied van snelheid, privacy en onafhankelijkheid van externe aanbieders.

Met open-sourcemodellen zoals Google’s Gemma 3, geïntegreerd met platforms zoals Ollama, kunnen bedrijven experimenteren met autonome AI-agents zonder afhankelijk te zijn van grote cloudleveranciers. Dit maakt het makkelijker om kleinschalige pilots te draaien en de technologie intern te testen voordat deze op grote schaal wordt geïmplementeerd.

Een bedrijf dat gevoelige klantgegevens verwerkt,  kan bijvoorbeeld lokaal een AI-agent uitvoeren om analyses uit te voeren zonder gegevens naar externe servers te sturen. Dit is niet alleen veiliger, maar voorkomt ook compliancerisico’s bij het gebruik van AI binnen gereguleerde industrieën zoals de financiële of medische industrie (IBM, 2024).

---

Impact op organisaties en beleidsmakers

De opkomst van Agentic AI betekent niet alleen een technologische revolutie, maar heeft ook verstrekkende gevolgen voor organisaties en beleidsmakers. Waar AI tot nu toe vooral werd gezien als een ondersteunend instrument, verandert Agentic AI de fundamentele manier waarop bedrijven werken en beslissingen nemen. Dit brengt zowel strategische kansen als uitdagingen met zich mee .

Voor organisaties betekent dit een nieuwe manier van werken, waarbij AI niet alleen taken automatiseert, maar ook zelfstandig beslissingen neemt en workflows optimaliseert. Dit vereist nieuwe governancestructuren, duidelijke regelgeving en doordachte implementatiestrategieën.

Wet- en regelgeving: de noodzaak van AI-governance

Met de groei van autonome AI-agents  wordt regulering steeds belangrijker. Hoe zorgen organisaties ervoor dat Agentic AI betrouwbaar, transparant en ethisch blijft? Dit is geen theoretische vraag, maar een urgent probleem voor bedrijven die deze technologie willen implementeren.

De Europese AI-verordening (AI-wet) stelt al strenge eisen aan AI-systemen met een hoog risico. Hoewel Agentic AI nog in ontwikkeling is, zullen regelgevers steeds meer aandacht besteden aan compliance, aansprakelijkheid en ethische kaders (Gartner, 2025).

• Overheden moeten richtlijnen ontwikkelen voor transparantie en verantwoording bij autonome AI-beslissingen.
• Organisaties moeten investeren in AI-governancekaders die duidelijk definiëren wie verantwoordelijk is voor fouten of vooroordelen in Agentic AI-systemen.
• Sterk gereguleerde sectoren, zoals de gezondheidszorg en de financiële dienstverlening, zullen aanvullende nalevingsmaatregelen moeten nemen  bij het inzetten van autonome AI-agents.

Het succes van Agentic AI hangt dus niet alleen af van technologische vooruitgang, maar ook van het vermogen van bedrijven en overheden om er verantwoord mee om te gaan.

AI-governance en risicobeheer

Omdat Agentic AI  autonome beslissingen neemt, vereist de implementatie ervan een herziening van governance- en risicobeheermodellen. Een goed werkend AI-beleid moet rekening houden met aspecten als transparantie, veiligheid en ethiek.

• Transparantievereisten: Hoe worden AI-beslissingen genomen? Bedrijven moeten verklaarbare AI (XAI) en audittrails implementeren  om beslissingen controleerbaar te houden (Capgemini, 2024b).
• Het blackbox-probleem verminderen: Veel AI-systemen nemen beslissingen op basis van complexe algoritmen die moeilijk te doorgronden zijn. Met technieken zoals chain-of-thought reasoning en self-reflection loops kunnen AI-agents worden gecontroleerd op logische consistentie.
• Beveiliging en misbruikpreventie: Agentic AI kan mogelijk ook worden misbruikt. Organisaties moeten ethische richtlijnen en beveiligingsmechanismen implementeren  om te voorkomen dat AI wordt gebruikt voor manipulatie, fraude of schadelijke acties (Booz Allen Hamilton, 2025).

Hoewel deze risico’s niet nieuw zijn,  maken de autonome mogelijkheden van Agentic AI het noodzakelijk om AI-governance naar een hoger niveau te tillen.

Een innovatieve aanpak die specifiek deze governance-uitdagingen aanpakt, is de recente introductie van het Model Constitution Protocol (MCP) door Anthropic. In tegenstelling tot traditionele AI-governancebenaderingen – die sterk afhankelijk zijn van regels na de training of blackbox-aanpassingen – biedt MCP Claude 3 AI-agenten een duidelijk gearticuleerde ‘grondwet’ die bestaat uit expliciet gedefinieerde principes, richtlijnen en ethische grenzen, die andere modellen zoals die van OpenAI ook beginnen te gebruiken.

De MCP fungeert als een fundamenteel kader dat de AI-agent voortdurend raadpleegt bij het nemen van beslissingen, vergelijkbaar met hoe een menselijke constitutie de juridische en ethische besluitvorming in de samenleving stuurt. Door expliciete, begrijpelijke regels en waarden ingebed te hebben in het redeneerproces van de agent, verbetert MCP de transparantie, voorspelbaarheid en afstemming van autonome agenten op organisatorische normen en menselijke verwachtingen aanzienlijk. Deze constitutionele benadering is vooral gunstig in gereguleerde of gevoelige sectoren zoals de gezondheidszorg, financiën en openbaar bestuur, waar duidelijkheid van besluitvormingsprocessen van cruciaal belang is (Anthropic, 2024).

Verandermanagement en AI-adoptie in bedrijven

Agentic AI verandert niet alleen de manier waarop technologie werkt, maar ook de manier waarop mensen omgaan met AI. Dit vraagt om een nieuwe veranderstrategie, waarin technologie, cultuur en bedrijfsprocessen met elkaar in harmonie worden gebracht.

• Nieuwe samenwerkingsmodellen: Werknemers zullen steeds meer werken met autonome AI-agenten, wat nieuwe vaardigheden en training vereist. Teams moeten leren hoe ze effectief kunnen functioneren in een AI-gestuurde werkomgeving, ondersteund door training en organisatorische AI-volwassenheidsbeoordelingen (Capgemini, 2024d).
• Human-in-the-loop-strategieën: Hoewel Agentic AI op zichzelf kan werken, blijft menselijke controle  essentieel, vooral in sectoren waar besluitvorming een grote impact heeft. Bedrijven moeten hybride AI-menselijke samenwerkingen ontwerpen, waarbij AI ondersteunt, maar mensen de eindverantwoordelijkheid behouden (Capgemini, 2024a).
• Adoptiestrategieën: Organisaties moeten kleinschalige AI-pilots starten  en deze opschalen op basis van effectiviteit en acceptatie. Dit voorkomt weerstand en vergroot de kans op een succesvolle AI-integratie.

Net als eerdere golven van AI vereist de overstap naar Agentic AI een goed doordacht veranderingsproces, waarbij technologie en menselijk talent in evenwicht zijn.

---

Uitdagingen en kritiek op Agentic AI (met oplossingen)

Op dit punt is het normaal om je af te vragen: “Wat als de agent op onverwachte manieren handelt?” Dit is niet alleen een theoretische zorg: autonome systemen moeten op verantwoorde wijze worden ingezet. Daarom omvat onze implementatieaanpak ingebouwde governancemechanismen, opties voor continu toezicht en grondwetachtige principes die het gedrag van agenten sturen.

Dus hoewel de mogelijkheden van Agentic AI indrukwekkend zijn, brengt de technologie ook uitdagingen met zich mee.

1. Onvoorspelbaarheid van uitkomsten: AI-agenten nemen autonome beslissingen, maar deze zijn niet altijd volledig voorspelbaar (Booz Allen Hamilton, 2025).
➡ Oplossing: Strikte monitoring en transparante besluitvormingsmodellen zoals chain-of-thought reasoning en explainable AI.

2. Betrouwbaarheid en nauwkeurigheid: Zelfs de meest geavanceerde AI-agents maken fouten bij complexe taken.
➡ Oplossing: Human-in-the-loop modellen, waarbij menselijke specialisten de uiteindelijke validatie uitvoeren (Capgemini, 2024).

3. Hoge kosten en complexiteit van de implementatie:  Agentic AI vereist meer rekenkracht en infrastructuur dan traditionele AI.
➡ Oplossing: Incrementele adoptie, te beginnen met pilotprogramma’s en te schalen op basis van volwassenheid en geleverde waarde (Capgemini, 2024d).

4. Gegevensvereisten en domeinspecifieke kennis: Sommige toepassingen vereisen een grote hoeveelheid sectorspecifieke gegevens.
➡ Oplossing: Gebruik van AI-platforms van derden en open-source kennisbanken om AI-agents de juiste informatie te geven (Capgemini, 2024c).

5. Beveiliging en ethische kwesties: Een AI-agent die autonoom werkt, kan ethische of nalevingsrisico’s met zich meebrengen.
➡ Oplossing: Bedrijven moeten hybride AI-menselijke samenwerkingen ontwerpen, waarbij AI menselijke capaciteiten ondersteunt en schaalt, terwijl de uiteindelijke verantwoordelijkheid bij mensen blijft liggen (Capgemini, 2024e).

---

Hoe organisaties Agentic AI kunnen implementeren

Voor bedrijven die willen profiteren van Agentic AI, zijn er drie essentiële implementatiestappen:

1. Identificeren van geschikte use cases: Bedrijven moeten vaststellen welke processen inefficiënt zijn en waar een autonome AI-agent de meeste waarde kan toevoegen.

2. De juiste infrastructuur en technologie kiezen: De juiste infrastructuur en technologie kiezen: Organisaties moeten beslissen of ze open-source AI-modellen willen gebruiken of deze willen combineren met oplossingen van automatisering en agentische platforms zoals UiPath, of modelleveranciers zoals Microsoft (OpenAI) (Capgemini, 2024c).

3. Governance opzetten: monitoring en auditing. Zorg ervoor dat AI betrouwbaar blijft  door middel van logboekregistratie, audits en menselijke validatie.

Een bijzonder veelbelovend voorbeeld voor bedrijven die Agentic AI eenvoudig willen integreren, is Copilot Studio van Microsoft. Copilot Studio is gebouwd als een gebruiksvriendelijk platform met weinig code en stelt niet-technische gebruikers in staat om snel geavanceerde agentgestuurde workflows te maken, testen en implementeren binnen Microsoft 365-applicaties.

De kracht van Copilot Studio ligt in de integratiemogelijkheden, waardoor AI-gestuurde agents naadloos kunnen communiceren met tools zoals Outlook, Excel, Teams en SharePoint. Gebruikers kunnen taken definiëren, variërend van geautomatiseerde e-mailverwerking en het genereren van documenten tot realtime gegevensanalyse, goedkeuringsworkflows en intelligente hulp bij het nemen van beslissingen. Dit verlaagt de drempel voor ondernemingen om te experimenteren met autonome agents aanzienlijk en maakt snellere aanpassing aan operationele veranderingen mogelijk zonder dat uitgebreide ondersteuning van ontwikkelaars nodig is.

Voor Capgemini en zijn klanten vormen tools zoals Copilot Studio een toegankelijk toegangspunt tot Agentic AI, waarbij strategische innovatiedoelen worden afgestemd op praktische, onmiddellijke operationele verbeteringen (Microsoft, 2025).

Waarom Capgemini de ideale partner is voor Agentic AI

Agentic AI biedt enorme kansen, maar de implementatie ervan vereist diepgaande expertise op het snijvlak van AI-strategie, procesautomatisering en governance. Capgemini onderscheidt zich als strategisch partner door:

• AI-expertise: Capgemini werkt samen met toonaangevende AI-partners, waaronder Microsoft (OpenAI), Nvidia, UiPath en Mistral.
• End-to-end aanpak: Van strategische analyse tot implementatie en monitoring.
• Domeinkennis: Ervaring met AI-integraties in meerdere sectoren, van overheid tot financiële dienstverlening.

Voor organisaties die klaar zijn om de volgende stap te zetten in AI-automatisering, is Capgemini de logische keuze.[TK1] 

---

Conclusie

Kortom, Agentic AI biedt organisaties niet alleen operationele voordelen, maar ook strategische groeimogelijkheden door automatisering naar een nieuw niveau van intelligentie en autonomie te tillen.

Met de juiste governance-, verandermanagement- en technologiepartner zijn organisaties goed gepositioneerd om optimaal te profiteren van deze revolutionaire technologie. Capgemini werkt al samen met toonaangevende klanten om Agentic AI-oplossingen te ontwerpen en te implementeren die schaalbaar, veilig en toekomstbestendig zijn.

De geïntegreerde aanpak van Capgemini, een combinatie van technologische expertise, strategische governance en bewezen verandermanagement, maakt het bedrijf uniek gepositioneerd om organisaties door de Agentic AI-revolutie te loodsen.

Dit is het moment om te onderzoeken hoe uw organisatie kan overstappen van automatisering naar autonomie – met Capgemini als uw strategische gids.

---

 [TK1]Misschien een ‘conclusie’-kop met een paar zinnen die afsluiten en een oproep tot actie

Bibliografie

Anthropic. (2024). Claude 3 and the Model Constitution Protocol: Safer, more aligned AI agents. Geraadpleegd van https://www.anthropic.com/index/claude-3-launch

Capgemini. (2024a). AI agents and agentic workflows. Geraadpleegd van https://www.capgemini.com/insights/expert-perspectives/ai-agents-and-agentic-workflows/

Capgemini. (2024b). Generative AI in Organizations 2024. Geraadpleegd van https://www.capgemini.com/insights/research-library/generative-ai-in-organizations-2024/

Capgemini. (2024c). Generative AI Strategy & Solutions for Business Growth. Geraadpleegd van https://www.capgemini.com/us-en/generative-ai-strategy/

Capgemini. (2024d). AI Readiness Index: How organizations prepare for enterprise AI. Geraadpleegd van https://www.capgemini.com/research/ai-readiness-index-2024/

Capgemini. (2024e). Designing human-centric AI in the enterprise. Geraadpleegd van https://www.capgemini.com/insights/expert-perspectives/human-centric-ai-in-enterprise/

Capgemini. (2025f). Multi-agent AI – 21st century automation revolution. Geraadpleegd van https://www.capgemini.com/wp-content/uploads/2025/04/Agentic-AI-for-Enterprise_POV.pdf

Cognition Labs. (2025). Devin 2.0. Geraadpleegd van https://cognition.ai/blog/devin-2

Gartner. (2025). Hype Cycle for Artificial Intelligence, 2025. Geraadpleegd van https://www.gartner.com/en/research/artificial-intelligence

HfS Research. (2024). The HfS Intelligent Automation Continuum. Geraadpleegd van https://www.hfsresearch.com/research/rpa-ai-hfs-intelligent-automation-continuum/

Hugging Face. (2025). Manus AI: The best AI agent yet? Geraadpleegd van https://huggingface.co/blog/LLMhacker/manus-ai-best-ai-agent

IBM. (2024). Agentic AI: 4 reasons why it’s the next big thing in AI research. Geraadpleegd van https://www.ibm.com/agentic-ai

Microsoft. (2025). Microsoft Copilot Studio: Build AI-powered workflows. Geraadpleegd van https://www.microsoft.com/copilot-studio

OpenAI. (2024). ChatGPT Operator and Autonomous Agents. Geraadpleegd van https://openai.com/blog/chatgpt-operator

The Register. (2025). Manus, a Chinese General AI Agent, aims to rival OpenAI. Geraadpleegd van https://www.theregister.com/2025/03/10/manus_chinese_general_ai_agent/

UiPath. (2024). Agentic AI: The Next Evolution of Automation. Geraadpleegd van https://www.uipath.com/agentic-ai