8 Agentic AI-voorbeelden & gebruikscases in de echte wereld in 2025

Agentic AI is bezig met een snelle transformatie van industrieën door de introductie van intelligente systemen die in staat zijn autonome beslissingen te nemen en zich aan workflows aan te passen. In tegenstelling tot traditionele automatiseringstools kunnen deze systemen zelfstandig doelen nastreven, waardoor ze van onschatbare waarde zijn voor bedrijven die hun activiteiten willen stroomlijnen en hun productiviteit willen verhogen. Van het beheren van complexe taken tot het leveren van gepersonaliseerde oplossingen, agentic AI verandert de manier waarop organisaties werken.

In deze blog verkennen we 8 aansprekende agentic AI voorbeelden en use cases die het transformatieve potentieel ervan in 2025 laten zien. Deze echte toepassingen laten zien hoe bedrijven in verschillende sectoren deze technologie gebruiken om innovatie te stimuleren, efficiëntie te verbeteren en nieuwe kansen te ontsluiten.

Wat is Agentic AI?

Agentische AI is een baanbrekende technologie die de manier waarop kunstmatige intelligentie werkt verandert. In tegenstelling tot traditionele AI-systemen die vertrouwen op vooraf gedefinieerde regels of reactieve reacties, introduceert agentische AI autonome agenten die in staat zijn om gegevens te analyseren, doelen te stellen en acties te ondernemen met minimale menselijke betrokkenheid. Deze agenten kunnen beslissingen nemen, dynamische problemen oplossen en voortdurend leren van hun interacties om zich na verloop van tijd te verbeteren.

Deze vorm van AI gebruikt probabilistische methoden om zich aan te passen aan veranderende omgevingen en gebeurtenissen en neemt beslissingen op basis van patronen en waarschijnlijkheden in plaats van strikte regels. Terwijl bijvoorbeeld Robotic Process Automation (RPA) uitblinkt in het afhandelen van repetitieve taken binnen gestructureerde workflows, gaat agentic AI verder door het beheren van ongestructureerde scenario's en complexe processen die redeneren en aanpassingsvermogen vereisen.

Agentische AI automatiseert niet alleen taken, maar creëert systemen die de context begrijpen, zich aanpassen aan nieuwe informatie en samenwerken met mensen om ingewikkelde uitdagingen aan te gaan. Door machines in staat te stellen zelfstandig te handelen in onvoorspelbare omgevingen, herdefinieert agentic AI wat automatisering kan bereiken in verschillende industrieën.

Hoe verschilt Agentic AI van andere AI?

Veel mensen zijn al bekend met het gebruik van AI-tools zoals chatbots, virtuele assistenten of generatieve AI-systemen die vragen kunnen beantwoorden, producten kunnen aanbevelen of basistaken zoals plannen kunnen uitvoeren. Deze tools zijn nuttig, maar vaak beperkt tot het reageren op input van gebruikers op basis van vooraf gedefinieerde regels of patronen.

Agentische AI daarentegen tilt kunstmatige intelligentie naar een nieuw niveau. Het is ontworpen om zelfstandig complexe, uit meerdere stappen bestaande processen uit te voeren met minimale menselijke supervisie. In tegenstelling tot traditionele AI-systemen die afhankelijk zijn van statische programmering, kan agentische AI de omgeving beoordelen, beslissingen nemen en actief werken aan het bereiken van door de gebruiker gedefinieerde doelen zonder constante input.

Deze geavanceerde mogelijkheden zijn een van de redenen waarom agentic AI aan populariteit wint ten opzichte van standaard AI-oplossingen. Uit een recent rapport blijkt dat meer dan de helft van de respondenten tegenwoordig al een vorm van agentische AI gebruikt in hun activiteiten.

Agentic AI voorbeelden en use cases

1. Agentische AI in klantenservice

Agentic AI zorgt voor een revolutie in de klantenservice door systemen in staat te stellen meer gepersonaliseerde, efficiënte en proactieve ondersteuning te bieden. Hier zijn enkele belangrijke toepassingen:

• Bancaire en financiële diensten: AI-agenten voeren taken uit zoals het oplossen van transactiegeschillen, het geven van fraudewaarschuwingen en het bijwerken van klanten over leningaanvragen zonder menselijke tussenkomst.
• E-commerce platforms: Deze systemen volgen het gedrag van klanten om productaanbevelingen op maat te doen, te helpen bij retourzendingen en gebruikers te begeleiden tijdens hun winkelreis.
• 24/7 beschikbaarheid: Agentic AI zorgt voor constante ondersteuning, beantwoordt vragen direct en verkort de wachttijden voor klanten.
• Proactief problemen oplossen: Door patronen te analyseren, voorspellen AI-agenten potentiële problemen en pakken ze deze aan voordat ze escaleren, waardoor de klanttevredenheid toeneemt.
• Menselijke vertegenwoordigers bijstaan: Agentic AI biedt realtime inzichten aan menselijke vertegenwoordigers en helpt hen om complexe problemen sneller en effectiever op te lossen.

Door agentic AI te integreren in klantondersteuning kunnen bedrijven naadloze ervaringen leveren en tegelijkertijd de werkdruk voor menselijke teams verlagen.

2. Agentische AI in logistiek en toeleveringsketenbeheer

Agentische AI geeft logistiek en toeleveringsketens een nieuwe vorm door intelligente systemen te introduceren die zich aanpassen aan realtime uitdagingen. Hier volgen enkele beknopte voorbeelden van toepassingen:

• Slim bijhouden van voorraden: Voorspelt voorraadniveaus en automatiseert aanvullingen om tekorten of te grote voorraden te voorkomen.
• Geoptimaliseerde leveringsroutes: Plant routes op basis van verkeer, weer en prioriteiten voor snellere en kosteneffectieve leveringen.
• Risicobeheer: Identificeert potentiële verstoringen zoals vertragingen bij leveranciers of weersproblemen en stelt proactieve oplossingen voor.
• Magazijnautomatisering: Stuurt robots aan om sorteer-, verzamel- en verpakkingstaken efficiënt uit te voeren naast menselijke werknemers.
• Real-time updates voor klanten: Zorgt voor nauwkeurige updates van de leveringsstatus en handelt routinevragen af via virtuele assistenten.

Door agentic AI te gebruiken kunnen bedrijven hun activiteiten stroomlijnen, kosten verlagen en de klanttevredenheid in logistiek en supply chain management verbeteren.

3. Agentische AI in de gezondheidszorg

Agentic AI zorgt voor een revolutie in de gezondheidszorg door complexe taken te automatiseren en de patiëntenzorg te verbeteren. Een opmerkelijke toepassing is de mogelijkheid om afspraken te plannen en gezondheidsgegevens van patiënten in realtime te monitoren.

• Slimme planningssystemen: Agentic AI kan de beschikbaarheid van artsen, de voorkeuren van patiënten en de middelen van de kliniek analyseren om afspraken efficiënt te boeken. Het houdt ook annuleringen bij en waarschuwt patiënten om gaten op te vullen, waardoor wachttijden worden verkort en roosters worden geoptimaliseerd.
• Patiëntbewaking in realtime: Met behulp van draagbare apparaten en IoT-technologie controleert agentic AI continu vitale functies zoals hartslag of bloedsuikerspiegel. Het detecteert afwijkingen en waarschuwt zorgverleners onmiddellijk om noodsituaties te voorkomen.

4. Agentische AI in het onderwijs

Agentic AI transformeert het onderwijs door het creëren van gepersonaliseerde leerervaringen en het bieden van realtime ondersteuning aan studenten. Deze systemen passen zich aan individuele behoeften aan, waardoor leren boeiender en effectiever wordt.

• Adaptieve leersystemen: Agentic AI analyseert de sterke en zwakke punten en de vooruitgang van elke leerling om de lessen dynamisch aan te passen. Of het nu gaat om het aanbieden van extra bronnen voor moeilijke onderwerpen of het vereenvoudigen van complexe concepten, deze systemen zorgen ervoor dat elke leerling de ondersteuning krijgt die hij nodig heeft.
• AI-gestuurde tutoren: Deze tutoren fungeren als virtuele gidsen, geven direct feedback, helpen bij opdrachten en doen aanbevelingen op maat op basis van het gedrag van studenten. Ze bieden een niveau van individuele aandacht dat vaak moeilijk te bereiken is in traditionele klaslokalen.

Door zich te richten op individuele leerstijlen en tempo helpt agentic AI studenten gemotiveerd te blijven en tegelijkertijd hun begrip en het vasthouden van kennis te verbeteren.

5. Agentische AI in marketing

Agentic AI verandert het marketinglandschap door complexe taken te automatiseren en de manier waarop bedrijven contact maken met hun publiek te verbeteren. Het stelt marketingteams in staat om campagnes efficiënter te beheren en gepersonaliseerde ervaringen te leveren.

• AI-campagnebeheerders: Deze systemen bewaken live campagnegegevens, zoals doorklikratio's en conversies, om budgetten, biedingen en doelgroepgerichtheid in realtime aan te passen. Ze zorgen ervoor dat campagnes effectief blijven zonder dat er voortdurend handmatige invoer nodig is.
• Klantreis in kaart brengen: Agentic AI volgt klantinteracties via meerdere kanalen en analyseert gedrag om op het juiste moment berichten op maat te leveren. Of het nu gaat om een gepersonaliseerde e-mail of een tijdige herinnering, deze agents helpen bedrijven om klanten zinvoller te betrekken.

Door deze processen te automatiseren, stelt agentic AI marketeers in staat zich te richten op de strategie, terwijl campagnes soepel verlopen en klantervaringen consistent blijven.

6. Agentische AI in financiën

Agentic AI heeft een grote impact in de financiële sector, waar nauwkeurigheid en snelheid essentieel zijn voor succes. Deze systemen helpen organisaties om risico's effectiever te beheren en kansen te grijpen.

• Systemen voor fraudedetectie: Agentic AI controleert transacties in realtime om ongebruikelijke patronen of verdachte activiteiten te identificeren. Het kan frauduleuze transacties direct blokkeren en onderzoeken starten zonder te wachten op menselijke tussenkomst, waardoor verliezen worden beperkt en de beveiliging wordt verbeterd.
• Geautomatiseerde handelsplatformen: Bij high-frequency trading analyseert agentic AI marktgegevens binnen milliseconden, identificeert trends en voert transacties sneller uit dan een mens dat zou kunnen. Dit vermogen om snel te handelen geeft financiële instellingen een concurrentievoordeel in snelbewegende markten.

Deze toepassingen laten zien hoe agentic AI de financiële sector helpt om voorop te blijven lopen bij het beperken van risico's en het efficiënt reageren op marktdynamiek.

7. Agentgerichte AI in de productie

Agentic AI stimuleert innovatie in de productie door kritieke processen te automatiseren en de operationele efficiëntie te verbeteren. Deze systemen transformeren de manier waarop fabrieken werken, zorgen voor soepelere workflows en verminderen stilstand.

• Voorspellend onderhoud: Agentic AI gebruikt realtime gegevens van sensoren om de gezondheid van apparatuur te bewaken en vroege tekenen van slijtage of storing te detecteren. Door storingen te voorspellen voordat ze zich voordoen, kunnen fabrikanten reparaties plannen tijdens perioden met weinig productie, waardoor dure onderbrekingen worden voorkomen en de levensduur van machines wordt verlengd.
• Slimme fabrieksoperaties: In moderne fabrieken houdt agent AI toezicht op productielijnen, beheert voorraadniveaus en past workflows aan op basis van vraagvoorspellingen. Deze systemen kunnen autonoom taken omleiden tijdens machinestilstand of robotbewegingen aanpassen voor precisietaken zoals lassen, zodat de werkzaamheden naadloos verlopen.

Met zijn vermogen om autonome beslissingen te nemen en zich aan te passen aan dynamische omstandigheden, wordt agentische AI een hoeksteen van productie-efficiëntie, waardoor fabrieken slimmer en duurzamer kunnen werken.

8. Agent AI in autonome voertuigen

Agentic AI staat aan de wieg van de transformatie van transport, waardoor voertuigen en robots zelfstandig kunnen werken en real-time beslissingen kunnen nemen.

• Zelfrijdende auto's: Deze voertuigen gebruiken geavanceerde AI-systemen om gegevens van camera's, LiDAR, radar en sensoren te verwerken. Ze navigeren over wegen, passen snelheden aan, detecteren obstakels en kiezen optimale routes zonder menselijke tussenkomst. Bedrijven als Waymo hebben miljoenen kilometers afgelegd met autonome auto's en laten zien dat ze het aantal ongelukken kunnen verminderen en de verkeersveiligheid kunnen verbeteren.
• Bezorgrobots: Uitgerust met AI en GPS-technologie bezorgen deze robots autonoom pakketjes, boodschappen en maaltijden in stedelijke gebieden. Ze passen hun routes aan op basis van het verkeer of veranderingen in de omgeving en zorgen voor een veilige levering door laadruimtes te vergrendelen totdat klanten hun bestellingen ophalen. Voorbeelden hiervan zijn de robots van Starship Technologies, die al operationeel zijn in verschillende steden wereldwijd.

Deze toepassingen laten zien hoe agent AI het transport en de logistiek een nieuwe vorm geeft door te zorgen voor veiligere ritten en efficiëntere leveringsoplossingen.

Uitdagingen rond de integratie van agentgebaseerde AI

Het integreren van agentic AI in bestaande systemen biedt aanzienlijke kansen, maar brengt ook een aantal uitdagingen met zich mee, met name voor organisaties die afhankelijk zijn van verouderde infrastructuur. Compatibiliteitsproblemen komen vaak voor, omdat oudere systemen vaak niet de flexibiliteit hebben om moderne AI-technologieën te ondersteunen. Dit kan leiden tot kostbare upgrades of de behoefte aan middleware-oplossingen om de kloof te overbruggen.

1. Een andere grote hindernis is gegevensbeheer. Bestaande systemen slaan informatie vaak op in silo's, waardoor het moeilijk is om agentic AI te voorzien van de consistente en hoogwaardige gegevens die nodig zijn voor effectieve besluitvorming. Een slechte datakwaliteit kan leiden tot onbetrouwbare resultaten, waardoor de potentiële voordelen van AI-integratie worden ondermijnd.
2. Ethische overwegingen spelen ook een cruciale rol. AI-systemen met agenten moeten worden gecontroleerd om vooroordelen die voortkomen uit historische gegevens te voorkomen en ervoor te zorgen dat beslissingen eerlijk en transparant blijven. Dit is vooral belangrijk in gevoelige sectoren zoals de gezondheidszorg en de financiële sector, waar vertrouwen en verantwoordelijkheid van het grootste belang zijn.
3. Daarnaast krijgen organisaties te maken met weerstand tegen verandering van werknemers die zich zorgen maken over de verplaatsing van hun baan of onbekende werkstromen. Het aanpakken van deze zorgen door middel van training, duidelijke communicatie en strategieën voor verandermanagement is essentieel voor een succesvolle overstap.
4. Tot slot moeten beveiligingsrisico's zorgvuldig worden beheerd. Agentic AI werkt met grote hoeveelheden gevoelige gegevens, waardoor de kans op inbreuken of misbruik toeneemt. Robuuste encryptie, regelmatige audits en strenge toegangscontroles zijn nodig om deze risico's te beperken en naleving van de veranderende regelgeving te garanderen.

Hoewel deze uitdagingen aanzienlijk zijn, kunnen ze worden overwonnen met doordachte planning en proactieve maatregelen, waardoor organisaties het transformatieve potentieel van agentic AI volledig kunnen benutten.

Kies AI die werkt voor jouw bedrijf

Terwijl agentic AI zich blijft ontwikkelen, worden de toepassingen ervan in verschillende sectoren steeds invloedrijker. Van gezondheidszorg en onderwijs tot productie en marketing, deze autonome systemen veranderen de manier waarop bedrijven werken door complexe processen te vereenvoudigen en de besluitvorming te verbeteren.

Met platforms als Trengo is het bouwen en integreren van intelligente systemen toegankelijker dan ooit. Organisaties die agentic AI omarmen, blijven niet alleen de curve voor, maar ontsluiten ook nieuwe mogelijkheden om de efficiëntie te verbeteren, betere ervaringen te leveren en hun activiteiten toekomstbestendig te maken in een snel evoluerende wereld.