AI-agents: enorme belofte, groeiende zorgen bij IT-beslissers

AI-agents zijn in korte tijd uitgegroeid tot een vast onderdeel van de enterprise IT-architectuur. Waar organisaties enkele jaren geleden nog experimenteerden met losse AI-toepassingen, zien we nu een duidelijke verschuiving naar grootschalige inzet van autonome agents die processen ondersteunen, beslissingen voorbereiden en taken volledig overnemen. Toch is het enthousiasme niet onverdeeld. Slechts een kleine minderheid van IT-beslissers gelooft dat AI-agents vandaag vooral problemen veroorzaken, maar een overweldigende meerderheid maakt zich wél zorgen over de richting waarin de ontwikkeling zich beweegt.

Uit recent onderzoek van Salesforce in samenwerking met Deloitte, uitgevoerd onder 1.050 IT-beslissers binnen enterprise organisaties, blijkt dat AI inmiddels breed wordt erkend als strategisch noodzakelijk. Tegelijkertijd leeft de angst dat de snelheid van innovatie hoger ligt dan het vermogen van organisaties om AI gecontroleerd, veilig en waardevol in te zetten. Met name richting 2026 en 2027, wanneer agent-to-agent communicatie de norm wordt, verwachten veel beslissers een forse toename van complexiteit.

Van experiment naar wildgroei aan AI-agents

De gemiddelde enterprise organisatie, met meer dan 1.000 medewerkers, maakt momenteel gebruik van ongeveer twaalf AI-agents. Op basis van de huidige adoptietrend zal dit aantal binnen twee jaar oplopen tot gemiddeld twintig agents per organisatie. Deze agents worden ingezet voor uiteenlopende taken: klantenservice, HR-vragen, IT-ondersteuning, rapportages, forecasting, salesondersteuning en interne kennisdeling.

Hoewel deze groei laat zien dat AI daadwerkelijk waarde toevoegt, ontstaan er tegelijkertijd nieuwe problemen. Veel organisaties hebben nooit een overkoepelende AI-architectuur ontworpen. Agents zijn vaak ad hoc geïntroduceerd, verspreid over verschillende afdelingen, platformen en SaaS-oplossingen. Het resultaat is een versnipperd landschap waarin overzicht en controle ontbreken.

De structurele AI-problemen van 2026

De uitdagingen rondom AI zijn zelden puur technologisch; ze zijn vooral organisatorisch en architecturaal van aard. Het aantal applicaties binnen enterprise organisaties is de afgelopen jaren verder toegenomen, van gemiddeld 897 naar 957 applicaties. Slechts 27 procent van deze applicaties is daadwerkelijk met elkaar geïntegreerd.

Deze fragmentatie vormt een directe bedreiging voor succesvolle AI-inzet. Meer dan een derde van de IT-beslissers verwacht dat het integreren van applicaties en databronnen een groot obstakel zal worden voor hun AI-ambities. AI-agents zijn immers alleen effectief wanneer ze beschikken over actuele, consistente en contextuele data.

Daarbovenop kampt een aanzienlijk deel van de organisaties met verouderde IT-infrastructuur. Legacy-systemen maken het moeilijk, en soms zelfs onmogelijk, om data op een bruikbare manier beschikbaar te stellen voor AI. Het al jarenlang besproken datasilo-probleem blijkt nog altijd springlevend en vormt een fundamentele rem op verdere AI-volwassenheid.

Risico’s, compliance en gebrek aan expertise

Naast technische beperkingen spelen ook risico’s en governance-vraagstukken een steeds grotere rol. Een groot deel van de IT-beslissers is nog volop bezig met het in kaart brengen van risico’s rondom compliance, privacy en security. AI-agents nemen immers steeds vaker zelfstandig beslissingen of handelen namens gebruikers, wat directe gevolgen kan hebben voor wet- en regelgeving, aansprakelijkheid en reputatie.

Daar komt bij dat veel organisaties simpelweg niet beschikken over voldoende interne AI-expertise. Het ontwikkelen, beheren en optimaliseren van AI-agents vraagt om nieuwe vaardigheden op het gebied van data, security, ethiek en procesontwerp. Zonder die kennis bestaat het risico dat AI-oplossingen wel worden uitgerold, maar nooit volwassen worden beheerd.

Shadow AI: een onzichtbaar maar groeiend risico

AI-adoptie onder medewerkers verloopt sneller dan de formele adoptie binnen IT-afdelingen. In het overgrote deel van de organisaties maken vrijwel alle teams al gebruik van AI, vaak buiten het zicht van IT om. Medewerkers zetten zelf AI-tools in om efficiënter te werken, rapporten te schrijven, code te genereren of analyses te maken.

Wanneer organisaties geen duidelijke AI-strategie hebben of te terughoudend zijn met het aanbieden van goedgekeurde AI-oplossingen, ontstaat Shadow AI. Medewerkers wijken dan uit naar gratis of publieke AI-diensten. Dat brengt risico’s met zich mee, omdat ingevoerde data in sommige gevallen wordt gebruikt om modellen verder te trainen. Vertrouwelijke informatie, persoonsgegevens of bedrijfsgeheimen kunnen zo onbedoeld in externe modellen terechtkomen.

Shadow AI wordt door bijna de helft van de organisaties gezien als een van de grootste AI-uitdagingen. Het probleem wordt versterkt doordat governance frameworks vaak ontbreken of onvolledig zijn. Slechts iets meer dan de helft van de enterprise organisaties beschikt over een formeel AI-governance model.

Agent-to-agent communicatie verhoogt de complexiteit

In 2026 verschuift de focus steeds meer naar samenwerking tussen AI-agents. Protocollen voor agent-to-agent communicatie maken het mogelijk dat agents onderling informatie uitwisselen, taken overdragen en gezamenlijk tot betere uitkomsten komen. Dit opent de deur naar veel krachtigere AI-toepassingen, maar vergroot tegelijkertijd de complexiteit exponentieel.

Op dit moment functioneert ongeveer de helft van de AI-agents nog als een silo, zonder externe context of integratie met andere systemen. Tegelijkertijd begrijpt vrijwel iedereen dat succesvolle AI afhankelijk is van naadloze integratie en betrouwbare datastromen. De spanning tussen ambitie en realiteit wordt hierdoor steeds zichtbaarder.

De opkomst van agent management en governance-platformen

Grote softwareleveranciers spelen in op deze ontwikkelingen door oplossingen te introduceren die gericht zijn op AI-governance en agent management. Platformen proberen grip te krijgen op datastromen, monitoring, compliance en security rondom AI-agents.

Toch hebben veel van deze oplossingen een belangrijke beperking: ze functioneren voornamelijk binnen hun eigen ecosysteem. Het beheren of uitschakelen van agents die draaien op platformen van derden is vaak niet mogelijk. Daardoor blijft centrale controle lastig in heterogene IT-landschappen.

Een alternatieve benadering is het positioneren van een platform als schakel tussen applicaties en agents. Door alle data-uitwisseling en agentcommunicatie via een centrale laag te laten verlopen, ontstaat inzicht en controle over wat er gebeurt, zonder dat agents zelf direct hoeven te worden beheerd. Dit biedt organisaties in elk geval grip op datastromen, risico’s en compliance.

Wat moeten IT-beslissers in 2026 concreet doen?

Niets doen is geen optie meer. AI is al diep doorgedrongen in organisaties en zal alleen maar belangrijker worden. Tegelijkertijd is het niet realistisch om direct grootschalige herstructureringen door te voeren of volledige IT-budgetten op AI te richten.

De meest verstandige aanpak is gefaseerd en pragmatisch:

• Begin klein met duidelijke, afgebakende use cases waar snel waarde te behalen is.
• Richt je op repetitieve processen binnen klantenservice, HR, sales of rapportage.
• Betrek medewerkers actief bij AI-strategie en inventariseer welke tools zij al gebruiken.
• Identificeer shadow AI en bied veilige, goed ondersteunde alternatieven.
• Investeer niet alleen in tooling, maar ook in training, begeleiding en duidelijke kaders.

Innovatie loopt voor op adoptie

De kern van het probleem is dat AI-innovatie sneller gaat dan organisatorische adoptie. Technologie ontwikkelt zich razendsnel, terwijl governance, integratie en kennisontwikkeling achterblijven. Dat verklaart waarom zoveel IT-beslissers bezorgd zijn dat AI-agents op korte termijn meer problemen dan waarde zullen opleveren.

Die uitkomst is echter geen gegeven. Met de juiste keuzes, duidelijke kaders en een realistische aanpak kan AI in 2026 en daarna juist een enorme versneller worden voor productiviteit en innovatie. Voor sommige organisaties zal dat moment nog te vroeg komen, maar voor anderen ligt hier een duidelijke kans om zich duurzaam te onderscheiden.

Door: Drifter