Agentic AI: Waarom Guardrails Belangrijker Zijn dan Hype voor Bedrijfssucces

november 25, 2025

De term ‘Agentic AI’ domineert technologische discussies en belooft een toekomst waarin autonome AI-agenten complexe, meerstappenstaken uitvoeren zonder menselijke tussenkomst. Van het plannen van een reis tot het beheren van supply chains, de potentie is enorm. Echter, zoals experts als Michael Bradshaw van Kyndryl benadrukken, wordt de daadwerkelijke implementatie in grote ondernemingen niet geremd door een gebrek aan technologische capaciteit, maar door een tekort aan controle en governance. De focus op de hype overschaduwt de fundamentele uitdaging: het bouwen van een veilig en kostenefficiënt raamwerk. Voor een succesvolle adoptie zijn **Agentic AI en de noodzaak van guardrails** onlosmakelijk met elkaar verbonden. Zonder duidelijke kaders op het gebied van kosten, dataveiligheid en ethiek, blijft de technologie een riskant experiment in plaats van een betrouwbare bedrijfstool die schaalbare waarde levert. De ware innovatie ligt niet in het creëren van de slimste agent, maar in het opzetten van een systeem dat deze agenten beheersbaar en voorspelbaar maakt.

Luister naar dit artikel:

De 'guardrails' die essentieel zijn voor de adoptie van Agentic AI vinden hun fundament in de principes van FinOps en cloud governance. Een autonome AI-agent die onbeperkt cloud resources kan aanroepen, kan in korte tijd een financiële catastrofe veroorzaken. FinOps biedt het raamwerk om deze risico's te beheren door financiële verantwoordelijkheid te integreren in de operationele AI-levenscyclus. Dit omvat het instellen van strikte budgetten, het monitoren van het resourceverbruik in real-time en het implementeren van geautomatiseerde waarschuwingen en limieten. Governance gaat verder dan alleen kosten; het definieert wie toegang heeft tot welke data, welke beslissingen een AI-agent mag nemen en hoe de output wordt gevalideerd en geauditeerd. Deze kaders zijn geen rem op innovatie, maar juist de voorwaarde ervoor. Ze creëren een veilige omgeving waarin ontwikkelaars kunnen experimenteren, wetende dat de financiële en operationele risico's onder controle zijn. Zonder deze guardrails blijven organisaties gevangen in de pilotfase, bang om op te schalen.

De grootste barrière voor de implementatie van Agentic AI in de praktijk is niet de technologie zelf, maar de organisatorische en strategische volwassenheid. Veel bedrijven worstelen met fundamentele voorwaarden zoals datakwaliteit, de integratie van systemen en het gebrek aan een duidelijke business case. Een AI-agent is slechts zo effectief als de data waarmee hij werkt en de systemen waarmee hij kan interageren. Als data versnipperd is over legacy-systemen of van slechte kwaliteit is, kan de agent geen betrouwbare beslissingen nemen. Daarnaast ontbreekt het vaak aan de juiste vaardigheden en een cultuur van samenwerking tussen IT, finance en de business. Het bouwen van een robuuste AI-oplossing vereist een multidisciplinair team dat zowel de technische complexiteit als de zakelijke context begrijpt. De focus op de 'magie' van AI leidt af van het harde, maar noodzakelijke werk: het op orde brengen van de basis, het definiëren van duidelijke doelen en het opbouwen van een organisatie die klaar is om deze geavanceerde technologie te ondersteunen en te beheren.

advertenties

Een succesvolle implementatie van Agentic AI vereist een doordachte, stapsgewijze aanpak in plaats van een technologische 'big bang'. Organisaties moeten beginnen met het identificeren van een specifieke, hoogwaardige use case waar een AI-agent duidelijk toegevoegde waarde kan leveren. Start klein, met een pilotproject waarin de focus ligt op het testen van de technologie binnen een streng gecontroleerde omgeving met vooraf gedefinieerde guardrails. Dit is de fase waarin het FinOps-raamwerk wordt gebouwd en getest. Cruciaal hierbij is het opzetten van een cross-functioneel team met experts uit IT, data science, security, finance en de betreffende business unit. Na een succesvolle pilot kan de oplossing geleidelijk worden opgeschaald, waarbij de geleerde lessen en het ontwikkelde governancemodel worden toegepast op nieuwe projecten. Deze iteratieve methode minimaliseert risico's, bouwt intern vertrouwen en zorgt ervoor dat investeringen in AI direct gekoppeld zijn aan meetbare bedrijfsresultaten, waardoor de hype plaatsmaakt voor duurzame, strategische waarde.

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 FinOps Cultuur: Meer dan Alleen Kostenbesparing

Pia introduceert Automation Hub: Een Nieuwe Dimensie in FinOps voor MSPs