Agentic AI is de volgende stap in automatisering: in plaats van een chatbot die vragen beantwoordt, voeren AI-agents zelfstandig taken uit zoals orderverwerking, klantenservice en offerteprocessen. Voor MKB-ondernemers betekent dit dat je niet alleen een slimme assistent inzet, maar dat je bedrijfsprocessen fundamenteel opnieuw moet ontwerpen om concurrerend te blijven.

Wat er aan de hand is

Digital partner Incentro heeft aangekondigd zijn volledige dienstverlening in het teken van agentic AI te zetten. Volgens het bedrijf is een chatbot of Copilot alleen niet genoeg om de bedrijfsvoering wezenlijk te veranderen. Incentro richt zich op de ontwikkeling van de Autonomous Enterprise, waarin medewerkers samenwerken met AI-agents die taken zelfstandig uitvoeren. Het bedrijf biedt kant-en-klare agents voor orderverwerking, klantenservice en offerteprocessen, naast maatwerkoplossingen. Met een eigen AI Building Block en technologieën als Workato, Camunda en LangChain wil Incentro organisaties helpen een beheersbaar AI-landschap op te bouwen. Dit nieuws past in een bredere trend: steeds meer bedrijven zien dat een simpele chatbot niet volstaat en dat echte concurrentiekracht vraagt om diepere integratie van AI in de bedrijfsprocessen.

Wat dit betekent

Voor het MKB betekent de opkomst van agentic AI dat je niet kunt volstaan met het aanschaffen van een tool. De kernvraag is of jouw processen geschikt zijn om door AI-agents te worden uitgevoerd. Dat vraagt om een andere manier van denken: niet ‘welke taak kan ik automatiseren?’ maar ‘welke processen kan ik opnieuw ontwerpen rond zelfstandig werkende AI?’. Voor bedrijven in sectoren zoals logistiek, groothandel, productie en dienstverlening kan dit een groot verschil maken. Wie nu zijn processen op orde heeft, kan straks sneller schakelen dan concurrenten die nog afhankelijk zijn van handmatige stappen. De uitdaging zit hem niet in de technologie, maar in de voorbereiding van je organisatie.

Hoe je dit kunt toepassen

Als je een webshop runt met veel handmatige orderverwerking, kun je onderzoeken of een AI-agent geschikt is om bestellingen automatisch te verwerken, voorraad bij te werken en verzendlabels te genereren. Een mogelijkheid is om te beginnen met een pilot voor een specifiek productsegment, zodat je de impact kunt meten zonder je hele proces om te gooien.

Als je een team aanstuurt dat veel tijd kwijt is aan offertes en klantvragen, overweeg dan om een AI-agent in te zetten voor het opstellen van standaardoffertes en het beantwoorden van veelgestelde vragen. Je zou kunnen starten met een kant-en-klare agent voor klantenservice, zoals Incentro die aanbiedt, en deze koppelen aan je bestaande CRM-systeem.

Als je in de productie of logistiek werkt, kun je inventariseren welke repeterende beslissingen je medewerkers dagelijks nemen. Denk aan het toewijzen van orders aan magazijnmedewerkers of het plannen van leveringen. Een AI-agent kan deze taken overnemen, mits de onderliggende data en processen gestandaardiseerd zijn. Een praktische eerste stap is het in kaart brengen van deze processen en het identificeren van knelpunten waar een agent direct waarde kan toevoegen.

Als je een klein team hebt en weinig tijd voor implementatie, is het verstandig om niet zelf te bouwen, maar te kijken naar bestaande oplossingen. De aanpak van Incentro laat zien dat er kant-en-klare agents beschikbaar zijn voor veelvoorkomende processen. Je zou kunnen beginnen met een gesprek met een specialist om te bepalen of jouw processen geschikt zijn voor agentic AI, zonder direct een groot project te starten.

De praktische toepassing hangt af van jouw situatie, maar de rode draad is duidelijk: wie nu zijn processen opschoont en standaardiseert, legt het fundament voor de Autonomous Enterprise van morgen.

Bron: Computable