ConnectWise’s Overname van zofiQ: De Revolutie van Agentic Automation voor MSP’s
Written by Olivia Nolan
februari 8, 2026
De recente aankondiging dat ConnectWise, een zwaargewicht in de wereld van IT-managementsoftware, het AI-ontwikkelingsbedrijf zofiQ heeft overgenomen, markeert een significant keerpunt voor Managed Service Providers (MSP's). Deze strategische acquisitie is niet zomaar een toevoeging van functionaliteit; het is de introductie van 'agentic automation' in het hart van het Professional Services Automation (PSA)-platform. Voor veel MSP's die dagelijks worstelen met personeelstekorten, toenemende ticketvolumes en de druk om de operationele efficiëntie te verhogen, belooft deze ontwikkeling een fundamentele verandering. Agentic automation gaat verder dan de traditionele, op regels gebaseerde automatisering. Het introduceert intelligente, autonome AI-agenten die in staat zijn om complexe, meerstaps-taken te begrijpen, te plannen en uit te voeren. **ConnectWise's overname van zofiQ** is daarmee een duidelijke indicatie dat de toekomst van MSP-operaties niet ligt in het sneller uitvoeren van scripts, maar in het delegeren van complete workflows aan digitale teamleden die proactief en contextbewust kunnen handelen.
Om de impact van agentic automation volledig te begrijpen, is het cruciaal om het onderscheid met traditionele automatisering te doorgronden. Conventionele RMM- (Remote Monitoring and Management) en PSA-scripts zijn inherent reactief en rigide; ze volgen een vooraf gedefinieerd 'als dit, dan dat'-pad. Ze kunnen een service herstarten als deze vastloopt of een waarschuwing sturen als de schijfruimte vol raakt, maar ze missen het vermogen om de onderliggende oorzaak te analyseren of een onverwacht probleem op te lossen. Agentic automation, aangedreven door Large Language Models (LLM's) en geavanceerde AI, introduceert een laag van cognitieve vaardigheden. Een AI-agent functioneert meer als een junior technicus dan als een script. Het kan de intentie achter een supportticket interpreteren, relevante informatie uit een kennisbank halen, diagnostische commando's uitvoeren, de resultaten analyseren en vervolgens een reeks van logische stappen ondernemen om het probleem op te lossen. Deze agenten leren van elke interactie, waardoor hun effectiviteit en autonomie continu toenemen.
De kern van de technologie van zofiQ, en de visie van ConnectWise, is het creëren van een 'AI Co-pilot' die naadloos integreert met de dagelijkse werkzaamheden van technici. Deze co-piloot is ontworpen om de enorme hoeveelheid data binnen een PSA-platform – tickets, configuraties, klantinformatie, historische oplossingen – te benutten om proactieve en intelligente beslissingen te nemen. In plaats van een technicus die handmatig door tickets moet bladeren om prioriteiten te stellen, kan een AI-agent de wachtrij analyseren, tickets met een hoge urgentie of impact identificeren, ze verrijken met contextuele data (zoals recente systeemwijzigingen of gerelateerde problemen bij dezelfde klant) en zelfs een voorgesteld oplossingsplan presenteren. Dit verandert de rol van de L1-technicus van een uitvoerder van repetitieve taken naar een supervisor en validator van de acties van de AI. Het resultaat is een aanzienlijke versnelling van de responstijden en een drastische vermindering van de tijd die aan routinematige, laagwaardige taken wordt besteed.
Luister naar dit artikel:
De theoretische voordelen van agentic automation worden pas echt tastbaar wanneer we kijken naar de concrete toepassingen binnen de dagelijkse operaties van een MSP. Het meest directe en impactvolle domein is de servicedesk. Neem bijvoorbeeld het proces van ticketbeheer. Wanneer een gebruiker een e-mail stuurt met de vage omschrijving 'mijn printer werkt niet', zal een AI-agent de mail analyseren, de gebruiker en het apparaat identificeren via de afzender en de inhoud, en direct een reeks diagnostische stappen initiëren. De agent kan controleren of de printer online is, de status van de print-spooler op de computer van de gebruiker verifiëren en controleren op bekende driverproblemen. Vervolgens kan het de gebruiker via een geautomatiseerde chat of e-mail gerichte vragen stellen of zelfs een standaardoplossing, zoals het herstarten van de spooler-service, proberen uit te voeren. Als het probleem complexer is, escaleert de agent het ticket naar een menselijke technicus, maar niet zonder eerst alle verzamelde diagnostische informatie, de uitgevoerde stappen en een samenvatting van het probleem in het ticket te plaatsen. Dit proces reduceert de 'time-to-resolution' significant en zorgt ervoor dat menselijke technici zich kunnen richten op problemen die daadwerkelijk hun expertise vereisen.
Een ander krachtig toepassingsgebied is proactief onderhoud en patchmanagement. Traditioneel is dit een tijdrovend proces dat zorgvuldige planning en handmatige verificatie vereist. Een AI-agent kan dit proces grotendeels automatiseren en optimaliseren. De agent kan continu systemen monitoren op nieuwe kwetsbaarheden, de potentiële impact ervan op de specifieke omgeving van een klant beoordelen en automatisch een patchplan opstellen. Het kan het meest optimale moment voor de implementatie bepalen, rekening houdend met de bedrijfsprocessen van de klant, de patches buiten kantooruren uitrollen, en na afloop de systemen verifiëren om te bevestigen dat de patch succesvol was en geen nieuwe problemen heeft geïntroduceerd. Dit alles wordt gedocumenteerd in het PSA-systeem, inclusief bewijs van uitvoering voor compliancy-doeleinden. Hierdoor wordt niet alleen de veiligheidspostuur van de klant verbeterd, maar wordt ook het risico op menselijke fouten tijdens het patchproces geminimaliseerd, wat de algehele servicekwaliteit ten goede komt.
De onboarding van nieuwe klanten en gebruikers is eveneens een proces dat rijp is voor agentic automation. Dit is vaak een complexe workflow met veel repetitieve stappen, zoals het aanmaken van accounts in verschillende systemen (Microsoft 365, CRM, etc.), het toewijzen van de juiste licenties en permissies, en het installeren van standaardsoftware op de werkplek. Een AI-agent kan deze volledige workflow orkestreren. Op basis van een enkele aanvraag met de gegevens van de nieuwe medewerker, kan de agent de benodigde accounts aanmaken, de juiste groepen en rechten configureren volgens het bedrijfsbeleid, en de uitrol van software via een RMM-tool initiëren. Dit proces, dat handmatig uren kan duren en gevoelig is voor fouten, kan worden teruggebracht tot minuten. Dit zorgt niet alleen voor een efficiëntere operatie, maar ook voor een veel betere eerste ervaring voor de nieuwe medewerker van de klant, wat direct bijdraagt aan de klanttevredenheid.
De integratie van agentic automation via de overname van zofiQ door ConnectWise heeft implicaties die veel verder reiken dan alleen operationele efficiëntie op de helpdesk. Het raakt de kern van het bedrijfsmodel van een MSP en opent de deur naar significante strategische voordelen. Het meest voor de hand liggende voordeel is kostenoptimalisatie. Door de automatisering van L1- en L2-taken kunnen MSP's de werklast per technicus aanzienlijk verhogen. Dit betekent dat ze kunnen groeien en meer klanten kunnen bedienen zonder een lineaire toename van het personeelsbestand. De loonkosten, vaak de grootste uitgavenpost voor een MSP, kunnen hierdoor beter beheerst worden. Bovendien, door problemen sneller en vaak proactief op te lossen, wordt het aantal dure escalaties naar senior L3-engineers verminderd. Deze schaarse en kostbare resources kunnen hun tijd vervolgens besteden aan projecten met een hogere marge, strategisch advies en complexe technische uitdagingen, wat direct bijdraagt aan de winstgevendheid van het bedrijf.
Een minstens zo belangrijk strategisch voordeel is de enorme verbetering van de klantbeleving (Customer Experience, CX). In de competitieve MSP-markt is klanttevredenheid een cruciale differentiator. Agentic automation leidt tot drastisch kortere reactie- en oplossingstijden. Problemen worden sneller erkend en vaak opgelost voordat de gebruiker er significante hinder van ondervindt. De proactieve aard van AI-agenten, die problemen signaleren en verhelpen voordat ze escaleren, verandert de perceptie van de klant: de MSP is niet langer een reactieve 'brandjesblusser', maar een proactieve partner die de continuïteit van hun bedrijfsvoering waarborgt. Deze verhoogde betrouwbaarheid en servicekwaliteit leiden tot een hogere klantloyaliteit, minder klantverloop (churn) en een sterkere basis voor het verkopen van aanvullende diensten. Tevreden klanten zijn bovendien de beste ambassadeurs en een bron van waardevolle referenties, wat de motor is voor duurzame groei.
Tot slot stelt agentic automation MSP's in staat om hun bedrijfsmodel fundamenteel te transformeren en op te schalen. De mogelijkheid om te groeien zonder een evenredige toename in personeel doorbreekt een belangrijk glazen plafond voor veel MSP's. Het stelt kleinere spelers in staat om te concurreren met grotere organisaties op het gebied van efficiëntie en service-aanbod. Bovendien verschuift de focus van de MSP van het leveren van manuren naar het leveren van waarde en resultaten (outcomes). In plaats van te concurreren op de prijs per uur, kan een MSP concurreren op basis van gegarandeerde uptime, verbeterde productiviteit voor de klant en een superieure veiligheidspostuur. Dit opent de deur naar meer op waarde gebaseerde prijsmodellen en stelt de MSP in staat om zich te positioneren als een onmisbare strategische IT-partner, in plaats van slechts een externe IT-leverancier. Deze transformatie is essentieel om relevant te blijven in een steeds verder consoliderende en automatiserende markt.
advertenties
advertenties
advertenties
advertenties
Hoewel de belofte van agentic automation enorm is, is de implementatie ervan geen eenvoudige 'plug-and-play'-oplossing. De succesvolle adoptie vereist dat MSP's zich voorbereiden op een aantal significante uitdagingen. Ten eerste is de kwaliteit van data allesbepalend. Een AI-agent is zo slim als de data waarmee hij wordt getraind. MSP's met ongestructureerde, inconsistente of onvolledige data in hun PSA- en RMM-systemen zullen merken dat de effectiviteit van de AI-agenten beperkt is. Het 'garbage in, garbage out'-principe is hier onverbiddelijk. Dit noodzaakt een investering in datahygiëne: het opschonen van de CMDB (Configuration Management Database), het standaardiseren van ticketcategorieën en het opbouwen van een rijke, goed onderhouden kennisbank. Zonder deze fundering zal de AI moeite hebben om de juiste context te begrijpen en effectieve beslissingen te nemen.
Naast de technische voorbereiding is de culturele verandering binnen de organisatie misschien wel de grootste horde. Technici zijn gewend om problemen zelf op te lossen en de volledige controle te hebben. De introductie van AI-agenten vereist een mentaliteitsverandering: van 'doeners' naar 'begeleiders' en 'trainers' van AI. Ze moeten leren om de AI te vertrouwen, de output te valideren en de agenten te 'coachen' door feedback te geven op hun acties. Dit kan weerstand oproepen; de angst om vervangen te worden of de controle te verliezen is reëel. Effectief verandermanagement, inclusief duidelijke communicatie over de voordelen (minder repetitief werk, meer focus op interessante uitdagingen) en gedegen training, is cruciaal om het team mee te krijgen in deze transitie. De rol van de technicus evolueert naar die van een specialist die complexe problemen oplost en de efficiëntie van zijn digitale collega's optimaliseert.
Tot slot brengt het delegeren van taken aan autonome agenten nieuwe vragen met zich mee op het gebied van beveiliging en accountability. Een AI-agent die bevoegd is om software te installeren, configuraties te wijzigen en gebruikersaccounts te beheren, heeft verregaande privileges. Het is essentieel dat er robuuste beveiligingsprotocollen, audit-trails en 'menselijke' goedkeuringsmechanismen (human-in-the-loop) worden geïmplementeerd voor risicovolle acties. Wie is er verantwoordelijk als een AI-agent een fout maakt die leidt tot downtime of een datalek? Deze vragen moeten beantwoord worden met helder beleid en technische waarborgen. De overname van zofiQ door ConnectWise is een startschot. De concurrentie (zoals Kaseya en N-able) zal ongetwijfeld volgen, wat leidt tot een wapenwedloop in AI-capaciteiten. De PSA- en RMM-platforms van de toekomst zullen evolueren van passieve registratiesystemen naar intelligente, proactieve commandocentra die de kern vormen van een steeds autonomere MSP-operatie.
Olivia Nolan is redacteur bij MSP2Day, waar zij zich richt op het vertalen van complexe IT- en technologische ontwikkelingen naar toegankelijke en inspirerende artikelen. Met haar ervaring als content manager en social media expert weet zij inhoud niet alleen informatief, maar ook aantrekkelijk en relevant te maken voor een breed publiek.
