AI agents uitgelegd: wat zijn het en wat kun je ermee?

Je hebt het woord inmiddels honderd keer voorbij zien komen. AI agents. Agentic AI. Autonome AI. Elke techsite heeft het erover, elke softwareleverancier claimt het te hebben, en als je eerlijk bent weet je niet precies wat het is. Of wat het verschil is met de ChatGPT die je al gebruikt.

Dat is niet erg. Het is een nieuw concept dat snel beweegt, en de meeste uitleg is of te technisch of te vaag. Dit artikel is geen van beide. Het is bedoeld voor je als ondernemer of professional die wil begrijpen wat AI agents zijn, wat je er concreet mee kunt, en of het iets is waar je nu al iets mee moet.

Wat zijn AI agents? De korte versie

Een AI agent is een AI-systeem dat zelfstandig taken uitvoert. Niet: een vraag beantwoorden. Wel: een opdracht aannemen, een plan maken, stappen uitvoeren, tussentijds bijsturen, en een resultaat opleveren.

Stel je een junior medewerker voor die je goed geïnstrueerd hebt. Je zegt: "Zoek uit welke leveranciers we vorig kwartaal het meest hebben gebruikt, maak een vergelijkingsoverzicht, en stuur me het resultaat." Die medewerker gaat aan de slag — opent systemen, zoekt data, maakt het overzicht, en komt terug met het resultaat. Zonder dat jij elke stap hoeft aan te sturen.

Dat is wat een AI agent doet. Het verschil met "gewone" AI is het verschil tussen een antwoord krijgen en een taak laten uitvoeren.

Chatbot, copilot, agent — wat is het verschil?

Dit is de vraag die ik het vaakst krijg. En het verschil is eigenlijk simpel:

Een chatbot is een FAQ-machine. Een copilot is een slimme assistent die naast je zit. Een agent is iemand die je een opdracht geeft en die het afhandelt.

De overgang van copilot naar agent is de grote verschuiving van dit moment. Computable citeerde DeepL-wetenschapper Stefan Mesken: "2026 wordt ongetwijfeld het jaar van de agent."

Wat kunnen AI agents nu al? Concrete voorbeelden

Klantenservice

Coolblue heeft in 2025 150 AI agents live gezet. Die agents geven productadvies aan klanten — en CEO Pieter Zwart zei dat de eerste agent "nu misschien al beter is dan de gewone winkelmedewerker." Dat is een gewaagde uitspraak, maar het laat zien hoe serieus grote bedrijven dit nemen.

PostNL digitaliseert inmiddels het merendeel van hun klantinteracties met AI. Niet met een simpele chatbot die je naar de FAQ stuurt, maar met agents die context begrijpen, in systemen kijken en problemen daadwerkelijk oplossen.

Verzekeringen en finance

NN Group — een van de grootste verzekeraars van Nederland — heeft agents die 14 controles op schadeclaims uitvoeren. Werk dat eerder door tientallen mensen werd gedaan. CAO Tjerrie Smit voorspelt dat "agentic AI groter wordt dan generatieve AI."

Bij de banken is de impact al zichtbaar. De reorganisaties bij ABN AMRO en ING worden deels gedreven door de mogelijkheden van AI agents in processen als fraudedetectie, compliance-checks en klantverificatie.

Administratie en rapportages

Dit is waar het voor de meeste bedrijven begint. Agents die wekelijkse rapportages samenstellen uit verschillende bronnen. Die facturen verwerken. Die data uit je CRM halen, combineren met je boekhoudsoftware, en een overzicht maken zonder dat iemand drie systemen hoeft te openen.

Het klinkt misschien minder spectaculair dan 150 agents bij Coolblue, maar voor een bedrijf met 20 medewerkers is dit het verschil tussen een halve dag administratie en een half uur controle.

Software development

Claude Code is een voorbeeld van een AI agent voor developers: je geeft een opdracht ("bouw een contactformulier met validatie"), en de agent schrijft de code, test het, past fouten aan, en levert een werkend resultaat op. In onze Claude Code training laten we zien hoe developers hier dagelijks uren mee besparen.

Welke tools kun je vandaag al gebruiken?

Je hoeft niet te wachten. Er zijn tools die je deze week nog kunt proberen.

Zonder te programmeren

ChatGPT Agent Mode — Beschikbaar voor Plus-abonnees (€20/maand). Combineert zoeken, code uitvoeren en bestanden maken in één agent. Je geeft een opdracht in gewone taal en de agent voert meerdere stappen uit. Ideaal om te ontdekken wat agents kunnen zonder technische kennis.

Microsoft Copilot Studio — Voor bedrijven die al met Microsoft 365 werken (circa €18 per persoon per maand). Je bouwt agents die werken binnen je bestaande omgeving: Outlook, Teams, SharePoint. Geen code nodig.

Claude Projects — Maak een Claude-project aan met je eigen documenten en instructies. Claude werkt dan als een gespecialiseerde agent voor een specifiek domein — je bedrijfsprocessen, je huisstijl, je klantdata.

Met enige technische kennis

Zapier Central en Make.com bieden AI-agents die je koppelt aan honderden apps. Denk aan: "Als er een e-mail binnenkomt van een nieuwe lead, zoek het bedrijf op, maak een samenvatting, en plan een follow-up in mijn agenda." Dat is geen programmeren, maar het vereist wel dat je snapt hoe workflows werken.

Voor developers

Tools als de OpenAI Agents SDK, Claude API met MCP (Model Context Protocol — de "USB-C voor AI" waarmee agents met bedrijfssoftware verbinden), CrewAI en LangGraph maken het mogelijk om volledige agent-teams te bouwen. Eén agent zoekt informatie, een ander analyseert, een derde schrijft het rapport. Een orchestrator coördineert het geheel.

Waarom nu?

AI agents bestaan niet pas sinds gisteren. Maar er zijn drie redenen waarom 2026 het kanteljaar is.

De technologie is rijp. LLM's kunnen nu redeneren, plannen maken en tools gebruiken. Dat konden ze twee jaar geleden niet. De combinatie van betere modellen en gestandaardiseerde koppelingen (zoals MCP) maakt agents nu praktisch bruikbaar.

De adoptie explodeert. Databricks meldt een groei van 327% in multi-agent systemen in vier maanden tijd. Gartner voorspelt dat 40% van de bedrijfssoftware dit jaar AI agents bevat — vorig jaar was dat minder dan 5%. Dat is de snelste technologie-adoptie die we ooit gezien hebben.

Nederlandse bedrijven doen mee. Bij een DDMA-roundtable in februari 2026 deelden PostNL, Rabobank, VGZ, Eneco en NS hun ervaringen. ABN AMRO ontdekte dat AI "blootlegt waar je processen niet kloppen." Dit is niet meer iets van Silicon Valley — het gebeurt hier.

Wat kun je als MKB-bedrijf met agents?

Die voorbeelden van Coolblue en PostNL zijn indrukwekkend, maar misschien denk je: "Dat zijn grote bedrijven met grote budgetten. Wat kan ík ermee?"

Meer dan je denkt.

Een accountantskantoor kan een agent bouwen die aangiftes voorbereidt: klantdata verzamelen, controleren op volledigheid, een concept-aangifte maken. De accountant controleert en verstuurt. Geschatte besparing: uren per klant.

Een webshop kan agents inzetten die productbeschrijvingen genereren, klantvragen beantwoorden op basis van je retourbeleid en voorraaddata, en wekelijkse salesrapportages samenstellen.

Een recruitmentbureau kan agents laten screenen op basis van functie-eisen, eerste reacties versturen, en een shortlist maken met motivatie per kandidaat.

Een marketingteam kan een agent social posts laten plannen, performance data analyseren uit Google Analytics, en een weekrapportage afleveren met aanbevelingen.

De tools zijn er. De kosten zijn laag (€20-100 per maand). Wat je nodig hebt is niet technische kennis maar AI-vaardigheden — weten hoe je een goede opdracht geeft, hoe je resultaten beoordeelt, en wanneer je een mens laat meekijken.

In onze ChatGPT, Claude & Gemini Masterclass behandelen we dit: niet alleen hoe de tools werken, maar hoe je ze inzet als agents voor je eigen werkprocessen. En in het AI als Teamsport-programma gaan we nog een stap verder: je team leert om samen met AI te werken aan concrete bedrijfsprocessen.

De risico's en beperkingen

Ik zou dit artikel niet eerlijk kunnen schrijven zonder de keerzijde. AI agents zijn krachtig, maar ze zijn niet perfect.

Agents maken fouten

Een agent die zelfstandig e-mails verstuurt, kan een verkeerd antwoord geven. Een agent die data verwerkt, kan een verkeerde conclusie trekken. Hoe autonomer de agent, hoe groter het risico. Daarom is human-in-the-loop geen nice-to-have maar een must — zeker in het begin. Laat een mens meekijken bij kritieke beslissingen.

Veiligheid en privacy

Geef agents nooit onbeperkte toegang tot je systemen. Begin met read-only rechten. Bouw limieten in: een maximaal bedrag dat een agent mag uitgeven, een maximaal aantal acties per dag. Banken.nl waarschuwt dat criminelen ook AI agents inzetten — voor phishing en credential theft. De tijd tussen inbraak en impact gaat van dagen naar minuten. Goede beveiliging is niet optioneel.

De wet

AI-geletterdheid is verplicht sinds februari 2025 onder de EU AI Act. De Autoriteit Persoonsgegevens maakt AI tot handhavingsprioriteit in 2026. Agents die zelfstandig beslissingen nemen, vallen mogelijk onder de categorie hoog-risico AI. Weet waar je aan begint. Stel een AI-beleid op. En train je team.

Wat agents (nog) niet kunnen

Vage opdrachten. "Maak onze marketing beter" levert niets op. Agents werken het best met concrete, afgebakende taken. Ze zijn ook niet goed in empathie, creatieve strategiebepaling of situaties die menselijk oordeel vereisen. De beste aanpak is: laat agents het repetitieve werk doen, zodat je team meer tijd heeft voor het werk dat menselijk inzicht vraagt.

Hoe begin je?

Niet met een groot project. Niet met een consultancytraject. Gewoon met een eerste stap.

1. •

   Kies één repetitief proces. Iets dat je team elke week doet en dat te veel tijd kost. Weekrapportages, klantvragen beantwoorden, data uit systemen combineren.

2. •

   Pak een no-code tool. ChatGPT Agent Mode (€20/maand) of Copilot Studio als je al met Microsoft werkt. Probeer de taak te automatiseren.

3. •

   Laat een mens meekijken. Zeker in het begin: controleer alles wat de agent oplevert. Bouw vertrouwen op door ervaring, niet door blind te vertrouwen.

4. •

   Meet het resultaat. Hoeveel tijd bespaar je? Is de kwaliteit goed genoeg? Waar gaat het mis?

5. •

   Schaal op. Als het werkt: meer processen, meer teams, meer agents. Als je het serieus wilt aanpakken, investeer in training zodat je hele team ermee kan werken.

De bedrijven die nu het snelst leren werken met AI agents, zijn straks het verst. Niet omdat ze de beste technologie hebben, maar omdat hun mensen weten hoe ze ermee moeten werken. En dat begint bij leren.

Bronnen

• •Gartner — 40% enterprise apps met AI agents in 2026
• •Databricks — 2026 State of AI Agents
• •CBS — Gebruik AI door bedrijven neemt toe
• •RetailTrends — Coolblue lanceert 150 AI agents
• •EY — NN Group en Agentic AI
• •Frankwatching — DDMA Roundtable: agentic AI bij PostNL, Rabobank, VGZ
• •Computable — Fundamentele transformatie door agentic AI
• •Anthropic — Model Context Protocol (MCP)
• •OpenAI — ChatGPT Agent Mode
• •Banken.nl — Cybercriminaliteit en AI agents
• •Autoriteit Persoonsgegevens — EU AI Act