IBM bekeek hoe AI-agenten de bedrijfsvoering echt kunnen hervormen

Waarom AI-agenten de verwachtingen niet altijd waarmaken

Tijdens het webinar “AI Agents Shifting from Hype to Enterprise Workflow Redesign” lichtten Francesco Brenna (global leader AI integration bij IBM Consulting) en Mark Polyak (CPO & CTO bij MINT.ai) toe waar veel misverstanden over AI-agenten vandaan komen. Volgens hen heeft het probleem minder te maken met de technologie zelf — maar vooral met wat ondernemingen er in willen zien.

Veel bedrijven verwachten dat AI-agenten meteen alles automatiseren: van beslissingen tot volledige processen. Maar die ambitie botst vaak met realiteit: onvolledige data, gebrekkige integratie, of onduidelijke doelen maken dat de belofte van AI-agenten al gauw een soort illusie wordt.

AI Agents Shifting from Hype to Enterprise Workflow Redesign: IBM Webinar The misconceptions about AI agents primarily stem from enterprise expectations rather than the technology itself, emphasizing the need for organizations to redesign workflows for effective adoption and integration of AI systems.

Van AI-agent als gadget naar AI-agent als workflowmotor

Volgens IBM is het cruciaal om niet gewoon AI-agenten “bovenop” bestaande processen te hangen — maar om bedrijfsprocessen opnieuw te herdenken. Alleen dan kan je de echte kracht van agentic AI benutten.

Concreet betekent dat: eerst de kernprocessen identificeren waar AI-agenten écht impact kunnen maken (bijv. finance, procurement, HR, supply chain), daarna data en infrastructuur op orde brengen, en pas dan stapsgewijs AI-agenten inzetten — met duidelijke businessdoelstellingen (zoals KPI’s, kostenreductie, foutminimisatie, workflow-snelheid).

Waarom sommige bedrijven falen — en hoe je dat vermijdt

Een van de grootste valkuilen is het gebrek aan governance & datakwaliteit. Zonder schone, goed gestructureerde data en duidelijke regels voor agent-gedrag, dreigt chaos — ofwel slechte uitkomsten, ofwel dat de agenten simpelweg niet goed functioneren.

Daarom pleiten experts voor een pragmatische, gefaseerde aanpak: begin met kleinschalige pilots, kies concrete use-cases, toets ROI, evalueer, schaal geleidelijk. Pas dan — en niet eerder — is het slim om AI-agenten verder uit te rollen.

Wat dit betekent voor bedrijven die vooruit willen

Voor bedrijven die zich bewust voorbereiden, biedt agentic AI een unieke kans. Het kan repetitieve taken automatiseren, menselijke fouten beperken, snelheid en schaalbaarheid verhogen — en zo middelen vrijmaken voor strategisch werk.

Maar de succesfactor is niet alleen technologie. Het zit in de combinatie van realistische verwachtingen, data-infrastructuur, governance, en vooral: een bereidheid om interne processen te herdenken. Alleen dan ontpopt AI-agent zich tot een echte workflowmotor — in plaats van een mooi maar leeg marketingverhaal.