Van pilots naar prestaties op industriële schaal
AI is niet langer de beperkende factor. De uitvoering met aantoonbare ROI is dat wél.
Binnen industriële organisaties is het aantal AI-pilots verveelvuldigd, tools zijn volwassen geworden en investeringen blijven toenemen. Toch herkennen veel executives een bekend patroon: veelbelovende experimenten die niet leiden tot duurzame operationele prestaties, omdat ze nooit worden opgeschaald naar de processen, rollen en routines die het bedrijf aansturen.
In 2026 zullen de winnaars AI behandelen als elke andere investering om prestatie te verbeteren: met duidelijke eigenaren, meetbare resultaten en een gedisciplineerd pad van use case naar uitrol. De maatstaf is verbeterde operationele performance: minder downtime, hogere throughput, betere kwaliteit, lagere cost-to-serve, verbeterde servicelevels, minder werkkapitaal en lager operationeel risico. En met een terugverdientijd die je kunt uitleggen.
Maar onder dit alles ligt een harde voorwaarde: schone, contextuele, real-time data die agent-ready is. Zonder dat werkt zelfs het meest geavanceerde AI-systeem of de meest capabele agent “blind”. Datakwaliteit, latency en toegankelijkheid bepalen hoe effectief inzichten worden gegenereerd, beslissingen worden genomen en acties worden uitgevoerd.
Agentic automation is de volgende stap zodra dat datafundament, de discipline en governance op orde zijn. Het verschuift AI van het genereren van inzichten naar het coördineren en uitvoeren van werk over end-to-end workflows — met duidelijke guardrails en menselijke controle waar dat ertoe doet.
De bedrijven die in 2026 écht impact realiseren, zijn degenen die verder gaan dan experimenteren en aantoonbare ROI behalen met AI op schaal om vervolgens agentic automation in te bedden in hun operating model en wat werkt te versnellen.
Inhoud
- Van AI-tools naar agentic operating models
- Het operating model innoveren
- Van experimenteren naar meetbare ROI
- Gebruik van vooraf geconfigureerde agentic modules versnelt
- Multi-agent systemen zijn de norm
- De opkomst van het agentic commandocentrum
- Vertrouwen moet worden ingebouwd
- Data wordt een performance multiplier
- Wat executives nu moeten doen
1. Van AI-tools naar agentic operating models
Vroege AI-implementaties richtten zich vooral op het genereren van inzichten: forecasts, voorspellingen, aanbevelingen. Deze tools ondersteunden beslissingen, maar voerden ze zelden uit.
Agentic automation verandert dat fundamenteel. AI-agents kunnen nu:
- Context interpreteren
- Meerdere stappen coördineren
- Interactie aangaan met systemen en andere agents
- Acties uitvoeren richting gedefinieerde doelen
Deze capaciteit legt een structurele beperking bloot: operating models die uitsluitend zijn ontworpen rond menselijke workflows schalen niet goed in een agentic omgeving. Informele overdrachten, handmatige goedkeuringen en silo gebonden verantwoordelijkheden worden bottlenecks zodra autonome systemen betrokken zijn.
Daarnaast vormt data readiness een even kritieke randvoorwaarde. Veel processen steunen nog steeds op gefragmenteerde, inconsistente of vertraagde data. Voor agents om effectief te kunnen opereren, moet informatie betrouwbaar én direct beschikbaar zijn: gestructureerd, beheerd en afgestemd op de operationele context.
Organisaties met een sterke procesoriëntatie en datadiscipline hebben hier een duidelijk voordeel. Zij sturen hun werk al aan via gedefinieerde processen, standaarden, rollen en continue verbetercycli. Die volwassenheid fungeert als versnellingsfactor: ze versnelt herontwerp, verduidelijkt besluitvormingsrechten en maakt het eenvoudiger om een agentic concept te vertalen naar een beheerde, herhaalbare manier van werken.
2. Het operating model innoveren
Agentic systemen kunnen traditionele werkwijzen alleen overtreffen als organisaties de fundamenten herzien.
Incrementele automatisering bovenop legacyprocessen verhoogt vaak sneller de complexiteit dan de waarde. Daarentegen maakt het herontwerpen van workflows op basis van agentic mogelijkheden, en werkend vanuit schone, verbonden data, het volgende mogelijk:
- Snellere besluitvormingscycli
- Minder overdrachtsfouten
- Continue optimalisatie in plaats van periodieke verbetering
Dit innoveren gaat veel verder dan de technologie en innoveert:
- Hoe werk wordt gevisualiseerd en toegewezen
- Hoe performance wordt gemeten
- Hoe mensen toezicht houden en ingrijpen
Dit heruitvinden van het operating model is de minimale voorwaarde voor succes.
3. Van experimenteren naar meetbare ROI
Het tijdperk van pilots met een open einde is voorbij. Executives en toezichthouders eisen duidelijke antwoorden:
- Waar creëert (agentic) AI waarde?
- Hoe snel kan het opschalen?
- Hoe wordt performance gemeten?
Succesvolle organisaties richten zich op bottleneck processen met hoge impact. Deze delen vaak dezelfde kenmerken:
- Hoog aandeel aan uitzonderingen
- Cross-functionele coördinatie
- Materiële impact op kosten, throughput, risico of service
Net zo belangrijk is dat ze de manier waarop waarde wordt gemeten actualiseren. Traditionele automatiserings-KPI’s missen veel van de impact van agentic AI. Executives monitoren ook indicatoren zoals:
- Snelheid van het oplossen van uitzonderingen
- Vermindering van rework en escalaties
- Verbeterde veerkracht en beslissingskwaliteit
Aangezien processen steeds vaker netwerken van leveranciers, partners en klanten omvatten, wordt waarde ook in het hele netwerk gecreëerd.
En bovenal moeten mensen de uitkomsten kunnen vertrouwen.
Dat vertrouwen ontstaat door transparantie en uitlegbaarheid: de acties en beslissingen van agents moeten traceerbaar, controleerbaar en afgestemd zijn op het beleid van de organisatie. Menselijke supervisors moeten duidelijk kunnen zien waarom een agent handelde, op welke data deze zich baseerde en welke alternatieven werden overwogen. Continue monitoring, validatieroutines en human-in-the-loop reviews maken vertrouwen tot een ingebouwd systeemkenmerk.
4. Gebruik van vooraf geconfigureerde agentic modules versnelt
Domein specifieke, vooraf geconfigureerde agentic oplossingen kunnen sneller worden gelanceerd en sneller resultaten opleveren, omdat ze worden geleverd met de vooraf gebouwde componenten en mogelijkheden die nodig zijn voor implementatie, integratie en doorlopende functie.
Toch moet die versnelling gecontroleerd blijven.
Het beleid, de ethiek en de guardrails van een organisatie moeten expliciet in de agents worden geprogrammeerd, zodat beslissingen in lijn blijven met bedrijfsstandaarden, compliancevereisten en veiligheidsverplichtingen.
Menselijke gereedheid is even cruciaal als systeemgereedheid. Medewerkers moeten worden voorbereid op nieuwe vormen van samenwerking met AI-agents als actieve collega’s in de operatie. Dat vraagt om investering in kennis, vaardigheden, houding en gedrag: van leren hoe je toezicht houdt en escalaties afhandelt tot het ontwikkelen van vertrouwen in agentic inzichten.
Effectieve veranderaanpak richt zich op digitale geletterdheid, duidelijke mandaten, versterking van verantwoordelijkheid en bovenal eigenaarschap van de hybride mens–agent omgeving.
Vooraf geconfigureerde modules zijn het meest effectief als versnellers, niet als vervangers voor structurele verandering van het operating model.
5. Multi-agent systemen worden de norm
Naarmate de complexiteit toeneemt, bereiken single-agent benaderingen hun grenzen. Organisaties zetten steeds vaker multi-agent systemen in, waarbij gespecialiseerde agents samenwerken om end-to-end workflows uit te voeren.
Deze aanpak weerspiegelt hoe menselijke teams werken:
- Verschillende rollen
- Duidelijke verantwoordelijkheden
- Gecoördineerde uitvoering
In industriële context is dit model bijzonder krachtig voor workflows die parallelle redenering, afwegingen en voortdurende coördinatie vereisen, zoals productieplanning over meerdere lijnen, voorspellend onderhoud over asset fleets, of supply chain-herbalancering bij verstoringen.
Maar de risico’s nemen ook toe. Zonder gecoördineerde aansturing, toezicht en betrouwbare gedeelde data worden multi-agent omgevingen snel ondoorzichtig en risicovol. Schaalbaarheid vereist structuur en een uniform ruggegraat voor data die door alle agents wordt vertrouwd.
6. De opkomst van het agentic commandocentrum
Naarmate agentic automation zich uitbreidt, richten organisaties gecentraliseerde beheerlagen in om dit aan te sturen.
Deze commandocentra combineren:
- Gecoördineerde aansturing van agents, automatisering en mensen
- Ingebouwde governance en toegangscontrole
- End-to-end waarneembaarheid en controleerbaarheid
- Lifecycle management van agent-wijzigingen
Dit maakt autonomie op schaal mogelijk. Zonder zo’n centrale laag riskeren organisaties uit elkaar lopende agents, inconsistente controles en toenemend operationeel risico.
7. Vertrouwen moet worden ingebouwd
Naarmate agents meer autonomie krijgen, moet vertrouwen worden ingebouwd in het systeemontwerp.
Effectieve agentic omgevingen bevatten:
- Expliciete regels die in workflows zijn gecodeerd
- Least-privilege toegang tot systemen en data
- Human-in-the-loop controles voor beslissingen met hoge impact
- Continue monitoring en traceerbaarheid
In gereguleerde of veiligheid kritieke omgevingen moeten deze controles voldoen aan dezelfde normen als kwaliteitssystemen en OT-governance.
Net zo belangrijk is dat mensen binnen de organisatie vertrouwen hebben in wat agents produceren. Dat vertrouwen bouw je op met transparantie: door het redeneringsproces van agents inzichtelijk te maken, audit trails te bieden voor elke actie en datalineage zichtbaar en verifieerbaar te houden. Training en communicatie spelen daarbij een grote rol: teams moeten begrijpen hoe agents tot conclusies komen en waar menselijk toezicht waarde toevoegt. Wanneer mensen zowel de data als het proces vertrouwen, vertrouwen ze ook de uitkomsten.
8. Data wordt een performance multiplier
Agents hebben data nodig, waarop ze met vertrouwen kunnen handelen.
Succesvolle organisaties investeren in:
- Consistente definities en semantiek over systemen heen
- Beheerde, real-time datapijplijnen die latency elimineren
- Datamodellen die context bevatten, niet alleen waarden
- Beleid en levenscycli die meereizen met data en beslissingen
Zonder dit fundament nemen agents technisch correcte maar operationeel zwakke beslissingen. Met deze basis worden ze betrouwbare prestatieversterkers die in staat zijn om te redeneren, prioriteren en handelen in real time.
In de praktijk loopt het pad naar agentic automation rechtstreeks via moderne inrichting van data. Schone, real-time, agent-ready data is de sleutel tot succesvolle transformatie.
9. Wat executives nu moeten doen
In alle sectoren ontstaat een duidelijk patroon. Organisaties die agentic automation succesvol opschalen:
- Starten vanuit meetbare waarde (operationele pijn + duidelijke economische baten) en schalen daarna wat werkt.
- Ontwerpen end-to-end workflows opnieuw, in plaats van fragmenten te automatiseren.
- Bouwen gecoördineerde organisatie, governance en data gereedheid vroegtijdig in.
- Herdefiniëren menselijke rollen richting toezicht, beoordelen en verbeteren.
- Meten uitkomsten in plaats van activiteit en koppelen deze aan betrouwbare datakwaliteit.
