{"id":744498,"date":"2025-05-08T08:49:08","date_gmt":"2025-05-08T08:49:08","guid":{"rendered":"https:\/\/www.capgemini.com\/nl-nl\/?p=744498"},"modified":"2025-07-08T08:37:13","modified_gmt":"2025-07-08T08:37:13","slug":"agentic-ai-de-revolutie-voor-automatisering-in-organisaties-die-verder-gaat-dan-generatieve-ai-en-rpa","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.capgemini.com\/nl-nl\/expertise\/expert-perspectives\/agentic-ai-de-revolutie-voor-automatisering-in-organisaties-die-verder-gaat-dan-generatieve-ai-en-rpa\/","title":{"rendered":"Agentic AI: De revolutie in automatiserig. Deel 1: voorbij RPA en GenAI"},"content":{"rendered":"\n

Agentic AI: De revolutie in automatiserig. Deel 1: voorbij RPA en GenAI<\/h1><\/div><\/div><\/div><\/div>
\"\"<\/div>
Tim van de Koppel<\/h5>
May 8, 2025<\/h5><\/div><\/div>
<\/div><\/div><\/div><\/div><\/header>\n\n\n\n
\n

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.<\/h3>\n\n\n\n

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.<\/p>\n\n\n\n

Dit artikel vormt het eerste deel van een driedelige reeks waarin we ingaan op wat Agentic AI precies inhoudt, waarom deze technologie zo\u2019n enorme vooruitgang betekent ten opzichte van RPA en generatieve AI, en wat dit betekent voor organisaties.<\/p>\n\n\n\n

De Evolutie: Van RPA naar Agentic A<\/h4>\n\n\n\n

Om de potentie van Agentic AI goed te begrijpen, is het essentieel om terug te blikken op eerdere fases van AI-ontwikkeling en automatiseringstechnologie\u00ebn.<\/p>\n\n\n\n

<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

HfS Research. (2024). The HfS Intelligent Automation Continuum.<\/em><\/p>\n\n\n\n

Robotic Process Automation (RPA)<\/strong> 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).<\/p>\n\n\n\n

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 initi\u00ebren 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).<\/p>\n\n\n\n

De grote doorbraak: Autonomie met Agentic AI<\/h4>\n\n\n\n

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 technologie\u00ebn achterlieten. Gartner (2025) noemt dit \u201cde volgende grote stap in AI-automatisering\u201d, met het potentieel om bedrijfsprocessen volledig te herstructureren en nieuwe toepassingen te realiseren die eerder onhaalbaar waren. <\/p>\n\n\n\n

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 \u00e9\u00e9n tot drie jaar autonome AI-agenten breed uit te rollen (Capgemini, 2024c).<\/p>\n\n\n\n

Concrete voorbeelden: Waar maakt Agentic AI het verschil?<\/h4>\n\n\n\n

De autonome aard van Agentic AI opent deuren naar toepassingen die eerder onmogelijk waren. Enkele sprekende voorbeelden zijn: <\/p>\n\n\n\n