Agentic AI en FinOps: Waarom Controle Belangrijker is dan Hype

november 23, 2025

De technologische wereld wordt overspoeld door de hype rondom Agentic AI, een geavanceerde vorm van kunstmatige intelligentie waarbij autonome 'agenten' complexe, meerstappenstaken kunnen uitvoeren zonder menselijke tussenkomst. Van het plannen van een reis tot het uitvoeren van softwaretests, de belofte is een ongekende efficiëntie en automatisering. Echter, zoals experts benadrukken, gaat achter deze veelbelovende horizon een aanzienlijk risico schuil. De autonomie die Agentic AI zo krachtig maakt, vormt tegelijkertijd een serieuze bedreiging voor de financiële stabiliteit van een organisatie. Zonder een robuust FinOps-kader en strikte financiële 'guardrails' kan de ongebreidelde inzet van deze technologie leiden tot onvoorspelbare en exponentieel stijgende cloudkosten, waardoor de potentiële baten volledig teniet worden gedaan door onbeheersbare uitgaven.

Luister naar dit artikel:

De kern van het financiële probleem met Agentic AI ligt in zijn onvoorspelbaarheid. In tegenstelling tot traditionele applicaties, waarvan het resourceverbruik relatief stabiel en voorspelbaar is, opereren AI-agenten autonoom op basis van complexe doelen. Een agent kan zelfstandig besluiten om duizenden API-calls te doen, zware rekenkundige modellen te trainen op dure GPU-instanties, of grote hoeveelheden data te verwerken en op te slaan. Deze acties gebeuren dynamisch en vaak zonder directe menselijke controle, waardoor traditionele methoden voor budgettering en forecasting onbruikbaar worden. De kosten zijn niet langer een voorspelbare variabele, maar een potentieel escalerende uitkomst van de autonome beslissingen van de AI. Dit gebrek aan voorspelbaarheid maakt het voor FinOps-teams een nachtmerrie om de clouduitgaven effectief te beheren.

De oplossing voor dit dilemma ligt niet in het afwijzen van de technologie, maar in het proactief implementeren van robuuste FinOps 'guardrails'. Dit zijn de financiële en operationele vangrails die innovatie mogelijk maken binnen veilige, vooraf gedefinieerde grenzen. Concreet betekent dit het instellen van harde budgetlimieten, waarbij de AI-agent automatisch wordt beperkt wanneer een drempel wordt bereikt. Daarnaast zijn real-time monitoring en geautomatiseerde alerts essentieel om kostenspieken onmiddellijk te detecteren. Verder kunnen organisaties beleidsregels (policies) afdwingen die bepalen welke type en hoeveelheid resources een agent mag aanmaken. Voor bijzonder dure operaties kan een 'human-in-the-loop' goedkeuringsstap worden ingebouwd. Deze guardrails transformeren de onzekerheid van AI in een beheersbaar risico, wat een voorwaarde is voor duurzaam succes.

advertenties

Een succesvolle adoptie van Agentic AI vereist een gedisciplineerde, strategische aanpak. De beste strategie is om te beginnen met kleinschalige, geïsoleerde pilotprojecten met een zeer specifieke en meetbare business case. Binnen deze gecontroleerde omgeving kunnen teams het gedrag en de kostendrijvers van de AI-agenten nauwkeurig bestuderen. Deze leerfase is cruciaal voor het ontwikkelen van best practices, het verfijnen van de guardrails en het opbouwen van interne expertise. Een dergelijke aanpak vereist een sterke FinOps-cultuur, waarin engineering-, finance- en business-teams nauw samenwerken om de technologische mogelijkheden af te wegen tegen de financiële realiteit. Alleen door deze gefaseerde en data-gedreven methode kan een organisatie de voordelen van Agentic AI plukken zonder de controle over haar cloudfinanciën te verliezen.

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.

De Kracht van een Sterke FinOps Cultuur: Meer dan Alleen Tools

Pia lanceert Automation Hub: Een Revolutie voor Efficiëntie bij MSP’s