Tijdens het Dell Technologies Forum aanstaande dinsdag 2 december buigen tech professionals en bedrijfsleiders zich over de laatste innovaties in het technologielandschap. Zo ook Agentic AI. Steeds vaker zetten organisaties Agentic AI in, een vorm van Artificial Intelligence waarbij autonome programma’s zelfstandig doelen bereiken en complexe taken uitvoeren.
De Europese Commissie erkent ook het toekomstbelang van Agentic AI en stimuleert met de Apply AI Strategy onder andere het gebruik van geavanceerde Agentic AI-modellen, met als doel innovatie en efficiëntie in cruciale domeinen zoals productie, milieu en farma te vergroten. Gartner voorspelt dat tegen 2028 ongeveer 15% van de dagelijkse beslissingen autonoom door Agentic AI wordt genomen, en dat een derde van de enterprise-software deze technologie zal integreren. In België geeft 36% van de bedrijven al aan dat AI is geïntegreerd in hun bedrijfsstrategie. Daarnaast ervaart 44% al een productiviteitswinst dankzij de implementatie van AI.
AI-agents kunnen leren, redeneren en zich aanpassen aan hun omgeving, waardoor ze taken uitvoeren zonder menselijke tussenkomst. Medewerkers kunnen zich daardoor concentreren op werkzaamheden die meer creativiteit of strategisch inzicht vereisen. Hoewel veel organisaties nog experimenteren met Agentic AI, groeit de interesse om de technologie breder binnen de organisatie toe te passen. Maar waar begin je als organisatie?
Factoren voor robuuste agentic-AI
Omdat AI complexe processen beïnvloedt en keuzes kan sturen, is het belangrijk om rekening te houden met verschillende elementen. Het bouwen van een robuust agentic AI-systeem vereist een combinatie van fundamentele AI-technologieën, schaalbare infrastructuur en strategische implementatie. Het is ten eerste belangrijk dat AI naadloze toegang heeft tot actuele, relevante en contextrijke data, geïntegreerd met bestaande processen, zodat het geïnformeerde beslissingen kan nemen, zich kan aanpassen en prestaties continu kan optimaliseren.
Om dit effectief te ondersteunen, is een infrastructuur nodig die zowel cloud- als edgecomputing combineert. Terwijl sommige toepassingen op de cloud draaien, maakt edgecomputing real-time verwerking op het punt van actie mogelijk, vermindert latentie en verhoogt de reactiesnelheid van AIsystemen. Hoe we onafhankelijke AI-ecosystemen garanderen en die systemen beveiligen, is voer voor discussie tijdens het Sovereign AI policy panel op het forum.
Daarnaast vormen Large Language Models (LLMs) de kern van agentic AI. Ze stellen systemen in staat complexe tekst te verwerken, informatie te synthetiseren en contextuele inzichten te leveren die direct aansluiten bij de behoeften van de organisatie. Samen vormen data, infrastructuur en LLMs de basis waarop agentic AI betrouwbaar en effectief kan functioneren op grote schaal.
Walk, crawl, run
Nadat de fundamenten zijn gelegd, kan een organisatie agentic AI stapsgewijs implementeren en de capaciteit geleidelijk opschalen, bijvoorbeeld met de Crawl, Walk, Run-methode. Tijdens de Crawl-fase start de organisatie met beperkt risicovolle, hoogwaardige projecten waarin traditionele of generative AI specifieke taken automatiseert, zoals data-analyse, rapportage of eenvoudige procesoptimalisatie. Het doel is om snel resultaat te boeken en het effect van AI te valideren voordat bredere implementatie plaatsvindt.
Tijdens de Walk-fase start de organisatie met kleinschalige agentic AI-projecten die autonoom beslissingen ondersteunen of uitvoeren. De AI-oplossingen worden geïntegreerd in kritieke workflows en governancekaders, waardoor experimenten met autonomie en creativiteit binnen gecontroleerde kaders plaatsvinden. Zo leert de organisatie welke processen geschikt zijn voor agentic AI en hoe de bijbehorende risico’s effectief beheerd kunnen worden.
In de Run-fase wordt agentic AI organisatiebreed ingezet als kern van strategische processen, waarbij het de efficiëntie verhoogt, innovatie stimuleert en besluitvorming op grote schaal ondersteunt. Voor succes is een continue aanpak van monitoring en bijsturing nodig, waarbij mensen en AI nauw samenwerken en elkaar aanvullen.
Stap voor stap naar een AI-agent
Kortom, Agentic AI kan veel, maar zonder een doordachte strategie blijft het risico groot. Succesvolle toepassing vereist de juiste AI-technologieën, actuele data en een schaalbare infrastructuur, gecombineerd met een strategische implementatie. Met een stapsgewijze aanpak zoals de Crawl, Walk, Run-methode kunnen organisaties kleinschalige projecten starten, leren welke processen geschikt zijn voor autonome besluitvorming en uiteindelijk Agentic AI organisatiebreed inzetten om efficiëntie, innovatie en strategische besluitvorming te versterken.
Dit is een ingezonden bijdrage van Adriaan Van Geyt, Datacenter Sales Manager bij Dell Technologies Belux. Klik hier voor meer informatie over de oplossingen van het bedrijf.