Agentic AI: De Volgende Revolutie in Cloud Financial Management en FinOps

October 15, 2025

De recente introductie van platformen zoals Dialpad's Agentic AI markeert een significante evolutie in kunstmatige intelligentie, met diepgaande implicaties voor tal van bedrijfsdisciplines, waaronder FinOps. In tegenstelling tot traditionele AI-modellen die specifieke, reactieve taken uitvoeren, is Agentic AI ontworpen om autonoom te handelen. Deze 'agenten' kunnen complexe, meerstapsdoelen begrijpen, plannen maken, tools gebruiken en zelfstandig beslissingen nemen om die doelen te bereiken. Voor FinOps-professionals opent dit de deur naar een nieuw tijdperk van automatisering. Waar huidige tools voornamelijk waarschuwen en aanbevelen, belooft Agentic AI proactief en zelfstandig te handelen. Denk aan een AI-agent die niet alleen ongebruikte cloudresources identificeert, maar ook de businesscontext analyseert, de impact van het deactiveren evalueert en de actie vervolgens autonoom uitvoert binnen vooraf gedefinieerde governance-kaders. Deze verschuiving van reactief naar proactief beheer kan de efficiëntie en effectiviteit van cloud financial management fundamenteel veranderen.

Luister naar dit artikel:

Een van de meest veelbelovende toepassingen van Agentic AI binnen FinOps is de automatisering van kostenoptimalisatie. Huidige FinOps-praktijken vereisen vaak aanzienlijke handmatige analyse door engineers en financiële experts om verspilling te vinden en te elimineren. Een AI-agent kan deze cyclus drastisch versnellen. Stel je een agent voor die continu de cloudomgeving scant op inefficiënties, zoals overgeprovisioneerde (rightsizing) of inactieve (waste) resources. In plaats van alleen een rapport te genereren, kan de agent zelfstandig actie ondernemen: het verkleinen van een database-instantie tijdens daluren, het archiveren van ongebruikte storage-objecten of het beëindigen van development-omgevingen buiten kantoortijden. Bovendien kan een geavanceerde agent commitment-based discounts zoals AWS Savings Plans of Azure Reserved Instances beheren. Door het analyseren van historische en voorspelde gebruikspatronen kan de agent autonoom de optimale aankoop- en verlengingsstrategie bepalen en uitvoeren, waardoor de menselijke inspanning wordt geminimaliseerd en de besparingen worden gemaximaliseerd.

Nauwkeurige forecasting en strikte governance zijn de pijlers van een volwassen FinOps-praktijk. Agentic AI kan beide naar een hoger niveau tillen. Voor forecasting kunnen AI-agenten veel complexere datasets analyseren dan traditionele methoden. Ze kunnen niet alleen historisch cloudgebruik meenemen, maar ook externe factoren zoals markttrends, seizoensinvloeden en zelfs interne data uit CI/CD-pipelines om de toekomstige vraag te voorspellen. Dit resulteert in dynamischere en betrouwbaardere budgetten. Op het gebied van governance kan een AI-agent fungeren als een onvermoeibare bewaker van het beleid. De agent kan automatisch controleren of alle nieuwe resources correct zijn getagd, budgetoverschrijdingen in realtime detecteren en de verantwoordelijke teams direct waarschuwen of, indien geconfigureerd, de resource in quarantaine plaatsen. Dit zorgt voor continue compliance zonder de innovatiesnelheid van engineeringteams te vertragen, een cruciale balans binnen de FinOps-filosofie.

advertenties

De implementatie van Agentic AI is geen eenvoudige 'plug-and-play' oplossing. Het vereist een aanzienlijke culturele en technische verschuiving. Organisaties moeten vertrouwen opbouwen in de autonome beslissingen van de AI, wat vraagt om robuuste 'human-in-the-loop' mechanismen voor toezicht en de mogelijkheid om in te grijpen. De complexiteit en de potentiële 'black box'-aard van de AI-modellen vereisen nieuwe vaardigheden op het snijvlak van data science, cloud engineering en financieel management. Ondanks deze uitdagingen is de potentie enorm. De toekomst van FinOps zou kunnen evolueren naar een model waarin teams zich minder bezighouden met de 'hoe' van kostenoptimalisatie en meer met de 'wat' en 'waarom'. Zij stellen de strategische doelen en de financiële kaders vast, waarna een vloot van AI-agenten de tactische en operationele uitvoering voor zijn rekening neemt. Dit stelt FinOps-practitioners in staat om zich te focussen op strategische waardecreatie en innovatie, in plaats van op repetitief, data-intensief werk.

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 Weg naar FinOps Maturity: Van Crawl naar Run

De FinOps-uitdaging van AI: Kostenbeheersing voor Google’s Gemini Enterprise