AI is het buzzword van de eeuw. Maar gaan we er ook op de juiste manier mee om?
Vaak bekijken we AI als een persoonlijke assistent: één persoon, één chatvenster, één reeks prompts. Nuttig? Absoluut. Innovatief? Niet echt.
De echte verschuiving start wanneer we stoppen met denken in “mijn assistent” en beginnen ontwerpen voor een assistent van een team, een functie of zelfs een volledige rol.
Dan heb je het niet langer over een simpele copilot of een chatvenster. Dan bouw je een web van agents dat je via verschillende kanalen kan aanspreken, of autonoom kan laten werken zodra het vertrouwen groot genoeg is.
Eerst Vertrouwen, Dan Autonomie
Laten we starten met het belangrijkste: vertrouwen.
Mensen gaan er nog te vaak van uit dat AI een magische doos is die alles weet en alles kan. Dat is niet zo.
AI kan heel veel, maar leert uit data die door mensen is gemaakt. En mensen maken fouten. Dat betekent dat AI die fouten kan overnemen, tot we bijsturen en corrigeren.
In die zin lijkt AI sterk op hoe wij zelf werken:
- We maken fouten
- We krijgen feedback
- We verbeteren
AI volgt een gelijkaardig pad. Vanaf dag 1 zal niet alles correct zijn. Daarom blijft human oversight cruciaal. We hebben “human in the lead” nodig: sturen, corrigeren en grenzen bepalen tot het vertrouwen hoog genoeg is voor autonome uitvoering.
Wat Verandert Als Dat Vertrouwen Er Is
Zodra dat vertrouwen er is, gaan er veel meer deuren open. Zelfs op plekken waar velen dachten dat er alleen een muur stond.
Neem één persona als voorbeeld: een IT-medewerker.
Een typische IT-rol bevat vaak taken zoals:
- 1st-line service desk
- 2nd-line service desk
- Onderhoud van on-prem servers
- Onderhoud van cloudinfrastructuur
- Provisioning van hardware (laptops, gsm’s, accessoires)
- Configuratie en monitoring van software
- En nog veel meer
Van individuele copilots naar samenwerkende agents: dit is de verschuiving die echte schaalbare impact mogelijk maakt.
De eenvoudige stap is een AI-assistent toevoegen die helpt bij die taken: tips geven, mails herschrijven, informatie ophalen. Handig, maar het takenpakket blijft in essentie hetzelfde.
Een sterkere stap is één proces herontwerpen met AI, bijvoorbeeld service desk intake. Gebruikers praten met AI om first-line issues te capteren en oplossingen te krijgen op basis van opgebouwde ITSM-kennis.
Goede stap. Maar nog niet het eindpunt.
Van Eén Assistent Naar Een Web Van Agents
Wat als we nog een stap verder gaan?
Stel je voor:
- Een agent die cloud errors monitort
- Een agent die first-line problemen capteert en oplossingen aanreikt
- Een specialist-agent die cloudinfra-problemen oplost met PowerShell-kennis
- Een agent die onboarding detecteert en meteen bestellingen opstart voor laptop, gsm, rugzak en werkplekvoorbereiding
Zo krijgt elk type vraag zijn eigen specialist-agent, terwijl context tussen agents wordt gedeeld voor snellere en consistentere uitvoering.
En dan verbind je die agents met elkaar.
Die agents kunnen context uitwisselen en onderling acties afstemmen. De IT-medewerker verschuift van repetitief ticketwerk naar supervisie, finetuning, governance en continue verbetering van een intelligent systeem.
Dat is geen kleine optimalisatie. Dat is een herontwerp van de rol.
Verdwijnt Deze Job Dan?
Sommige taken zullen verdwijnen, vooral repetitief copy-pastewerk.
Maar in de praktijk evolueren rollen vaker dan dat ze verdwijnen. De focus verschuift naar:
- Ontwerp en onderhoud van agent-workflows
- Kwaliteitscontrole
- Security-by-design
- Kennisbeheer
- Change-begeleiding in de business
Kort gezegd: minder brandjes blussen, meer structureel verbeteren.
Dat vraagt ook reskilling: basiskennis van data, prompt/agent-denken, automatisatie en procesanalyse.
De Echte Vraag
De belangrijkste vraag is niet: “Hoe kan ik sneller chatten met AI?”
Wel: “Hoe herontwerpen we werk zodat mensen focussen op oordeel en impact, terwijl agents de repetitieve operationele last opnemen?”
Daar zit de echte waarde.
Why do the boring stuff, when you can focus on the exciting things?