Van pilot tot productie: succes met Agentic AI vereist een fundamentele shift in bedrijfsarchitectuur
Toch verdoezelt het enthousiasme een sombere waarheid: veel pilootprojecten zijn bij voorbaat al gedoemd om te mislukken. De oorzaak? De infrastructuur voldoet niet aan de nieuwe realiteit. Het probleem ligt dus niet zozeer bij de AI-agents zelf, maar wel bij de verouderde IT-infrastructuur waarop ze worden uitgerold. Die is immers enkel gebouwd voor voorspelbare, menselijke taken.
Meer dan een technologische upgrade
Het gevolg is dat informatie vandaag vaak gevangen zit in geïsoleerde applicaties. Agents blijven beperkt tot gelimiteerde taken bij gebrek aan een gemeenschappelijke laag die hen toelaat om de bedrijfscontext te begrijpen. Bovendien is er geen robuust beheerplatform. Daardoor is het lastig om complexe workflows te beheren waarbij mensen, deterministische systemen en AI-agents betrokken zijn. Dat maakt het moeilijk om de technologie te vertrouwen. Om AI op bedrijfsniveau op een betrouwbare manier te gebruiken, dringt zich een veel grondigere transformatie op.
Succes met Agentic AI gaat dus verder dan een technologische upgrade. AI-agents moeten niet alleen bestaande workflows automatiseren, maar de hele organisatie transformeren. Stel je de vraag voor wie je het proces aan het redesignen bent: een mens of AI agent? Door medewerkers te versterken met een onbeperkte digitale workforce kunnen organisaties niet alleen hun productiviteit verhogen en opschalen, maar ook de werkbeleving van hun mensen verbeteren, kosten besparen en meer waarde bieden aan klanten. Hierdoor zijn bedrijven slimmer en worden complexe technische taken even eenvoudig als het voeren van een gesprek.
De vier pijlers van een Agentic Enterprise
Hoe zet je die transitie als leider dan precies in? Stop in de eerste plaats met het automatiseren van het verleden en focus op een volledige herziening van de architectuur. Investeer hiervoor in de volgende architectuurlagen die agents het vermogen geven om te interpreteren, te redeneren en met vertrouwen en autonomie te handelen.
- De semantische laag is het centrale kennisgebied van de agent. Deze vertaalt ruwe data naar een uniform begrip van de bedrijfscontext en het institutionele geheugen. Die basis is cruciaal om een agent effectief te laten redeneren en de vragen van gebruikers te interpreteren. Daar moet niet enkel gestructureerde, maar ook ongestructureerde data (kennisartikelen, PDF’s, meeting minutes, digitale conversaties) in worden meegenomen.
- De AI/ML-laag dient als een gecentraliseerde intelligentie-hub die zowel intern als extern ontwikkelde modellen beheert. Dat is nodig om de consistentie en veiligheid te garanderen. Zo zijn architecten altijd zeker dat agents toegang hebben tot de juiste informatie doordat ze dynamisch kunnen wisselen tussen modellen op basis van kosten of de snelheid van respons.
- De Agentic laag is het operationele hart van het systeem. Die biedt de nodige werkkaders en protocollen voor het bouwen, beheren en runnen van AI-agents op schaal. Deze laag heeft de controle over de cognitieve architectuur van de agent, zoals het vermogen om te redeneren en tools te gebruiken. Zo is het mogelijk om een evenwicht te vinden tussen de creativiteit van AI en voorspelbaarheid van code.
- De Enterprise Orchestration-laag is het kritische beheerplatform dat noodzakelijk is om dynamische workflows te beheren. Deze coördineert en controleert complexe processen die zich verspreiden over meerdere agents, menselijk overzicht en deterministische systemen. Dankzij regels en compliance-controles doorheen het volledige bedrijf zorgt deze laag voor transparantie en governance.
Deze verschuiving in architectuur is een strategisch proces dat om een gefaseerde aanpak vraagt. Alles begint bij het uitbouwen van een betrouwbare databron voor Information Retrieval Agents. De volgende stap bestaat uit het invoeren van op actie gerichte, domein-specifieke workflows. Om tot slot een complexe orkestratie te bereiken die de domeinen overschrijdt.
Een onbeperkte workforce met dank aan data en integratie
Voor organisaties de kracht van autonome AI-agents kunnen benutten, moeten ze zorgen voor goed beheerde, betrouwbare data die in realtime updates krijgt. In het kader van compliance en vertrouwen is het erg belangrijk om over een veiligheidslaag te beschikken die prompts dynamisch voedt met bedrijfsdata, uitwisseling van informatie tussen agenten veilig laat verlopen, gevoelige informatie maskeert en een zero-retentie beleid oplegt. De tools moeten in het volledige bedrijf geïntegreerd zijn, zodat AI over de context beschikt om effectief te functioneren.
De Agentic Enterprise is een nieuw werkmodel waarin AI mensen niet vervangt, maar juist versterkt. Dankzij 24/7 toegang tot informatie worden salesleads nooit gemist, valt de service nooit stil en beschikt iedere medewerker over een AI-partner die de besluitvorming versnelt. Dit opent de deur naar een nieuw tijdperk voor productiviteit, klantenbinding en groei.
Bedrijven die het Agentic Enterprise-model omarmen en voor een veilige, slimme basis zorgen, kunnen het volledige potentieel van AI benutten en groei stimuleren. Hiervoor is dan wel de juiste infrastructuur nodig, evenals een nieuwe manier van werken waarin mensen en AI elkaar effectief ondersteunen.
Dit is een commerciële bijdrage geschreven door Gianni Cooreman, Senior Director Solution Engineering van Salesforce Belux. Onze redactie is niet verantwoordelijk voor de inhoud.
