Van Chatbot tot Collega: Hoe je Product Opnieuw Inrichten rond Agentic Workflows

De manier waarop mensen AI gebruiken, verandert. De meeste productteams zijn gewend om AI op één manier te gebruiken: een chatinterface, een vak om in te typen en een behulpzaam antwoord. Iemand stelt een vraag, het AI-model antwoordt, en de persoon handelt ernaar. Dit gebeurt steeds opnieuw.

Dit is geen echte werkstroom. Het is een ingewikkelder manier om naar dingen te zoeken.

De volgende fase van AI-productontwerp gaat niet over het slimmer maken van de chatbot; het gaat erom dat het onnodig wordt om vragen te stellen. Dit is de verschuiving van AI naar Agentic AI: systemen die niet alleen reageren op instructies, maar plannen, beslissen en handelen over veel stappen heen met minimale menselijke hulp.

Wat is een Agentic Workflow?

Voordat we ingaan op ontwerpprincipen, is het de moeite waard om precies te zijn. Omdat "Agentic AI" momenteel een van de overgebruikte termen in de tech is.

Dit is de eenvoudigste definitie: een chatbot wacht op jou, maar een agent werkt voor jou.

Een chatbot beantwoordt een vraag. Een agent neemt dat antwoord, stuurt het naar het juiste systeem, triggert een vervolgactie, controleert het resultaat, en stelt alleen iemand op de hoogte als er iets onverwachts gebeurt.

Stel je bijvoorbeeld een product voor klantenlanding voor. Een chatbot-versie helpt de medewerker klantensucces bij het opstellen van een e-mail. Een agentic-versie detecteert dat er zojuist een nieuw account is aangemeld, haalt hun klantrelatiebeheersgegevens op, genereert een landings-checklist, plant de kick-offvergadering in, en markeert de medewerker alleen als de klant niet binnen 48 uur is ingelogd.

Dit is nog steeds AI, maar de productarchitectuur is volledig anders.

Waarom nu? De cijfers zijn niet te negeren

Dit is niet langer een idee.

Volgens McKinsey's State of Artificial Intelligence-rapport van 2025, experimenteert 62% van de organisaties al met het gebruik van AI-agenten. Topuitvoerders hebben bijna drie keer meer kans gehad om hun werkstromen te veranderen als onderdeel van hun AI-strategie.

Dit is nog steeds AI, maar de productarchitectuur is volledig anders.

Gartner voorspelt dat 40% van de bedrijfsapplicaties eind 2026 zijn geïntegreerd met taakgerichte AI-agenten. Dit is een stijging ten opzichte van meer dan 5% in 2025.

Een PwC-enquête onder 300 leidinggevenden toonde aan dat 79% zegt dat AI-agenten al in hun bedrijven worden gebruikt, en 66% van die gebruikers meldt meetbare productiviteitsstijgingen.

Toch toont Deloitte's onderzoek van 2025 aan dat slechts 11% van de organisaties actief agentic-systemen in productie gebruiken, 42% is nog steeds hun roadmap aan het ontwikkelen, en 35% heeft helemaal geen formele strategie.

Die kloof is de gelegenheid.

De 4 kernvragen voordat je herontwerpt

Wanneer we met productteams aan werkstroomontwerp werken, begint het gesprek bijna altijd met dezelfde vier vragen:

1. Waar wordt menselijke tijd verspild in je product?

Wijs de stappen aan die je gebruikers vandaag nemen en vind die welke repetitief, op regels gebaseerd of afhankelijk zijn van het ophalen van informatie van elders. Dit zijn agentenkandidaten, niet omdat AI indrukwekkend is, maar omdat deze stappen niet menselijk hoeven te zijn.

2. Hoe ziet "oordeel" eruit in jouw domein?

Agenten kunnen uitvoeren. Ze hebben nog steeds moeite met genuanceerde contextuele zeldzame beslissingen. In je product bepaal je waar menselijk toezicht echt waarde toevoegt versus waar het gewoon traagheid is. Ontwerp de agent om het laatste af te handelen en het eerste te escaleren.

3. Wat zijn de foutmodus?

Dit is de vraag die de meeste teams overslaan. Een agent die op grote schaal de verkeerde actie onderneemt, is erger dan een chatbot die een verkeerd antwoord geeft. Voordat je autonomie aan een model geeft, definieer je wat een catastrofale fout eruit ziet en bouw je controlepunten in. Vertrouwen moet worden ontworpen, niet toegevoegd nadat iets mis gaat.

4. Hoe voelen gebruikers zich over het niet worden gevraagd?

Er is hier een echt UX-aandachtspunt. Sommige gebruikers zullen het geweldig vinden dat het systeem het heeft afgehandeld, anderen voelen zich omzeild. De beste agentic-producten geven gebruikers zichtbaarheid in wat de agent deed, gemakkelijke overschrijdingscontroles en een audittrail. Autonomie en transparantie staan niet in conflict; ze moeten opzettelijk samen worden gebruikt.

Hoe je product herontwerpen

1. Begin met een werkstroomaudit, niet een functielijst

De veelgemaakte fout is agentic AI te behandelen als een functie die moet worden toegevoegd in plaats van een lens om bestaande stromen opnieuw te ontwerpen.

Neem een projectmanagementtool als voorbeeld. Een basismatige AI-functie voegt een knop "deze thread samenvatten" toe, maar een agentic herontwerp categoriseert tickets automatisch op type en urgentie, wijst ze toe op basis van teamcapaciteit, stelt het eerste antwoord op en geeft de toewijzende persoon een duwtje als er geen update is in 24 uur. De taak van de gebruiker verschuift van doen naar beoordelen.

2. Bouw voor Human-in-the-Loop, niet Human-out-of-the-Loop

De zin "volledig autonome AI" maakt investeerders blij en complianceteams nerveus met goede reden. De succesvolle agentic-inzettingen in productie zijn niet volledig autonoom; ze zijn van nature Human-in-the-Loop.

Dit betekent bepalen welke beslissingen een ondertekening nodig hebben, welke zichtbaarheid zonder goedkeuring nodig hebben, en welke geen menselijke betrokkenheid nodig hebben.

Bouw je productlaag rond deze hiërarchie. Het zal zowel beter zijn voor veiligheid als beter voor adoptie.

3. Ontwerp voor Multi-Agent, niet Single-Agent

Dit is waar de architectuur interessant wordt.

De echte kracht van werkstromen is niet een enkele AI die één taak doet, maar meerdere gespecialiseerde agenten die aan elkaar doorgeven over een werkstroom.

Stel je het voor als een estafetteteam. Één agent controleert je datapijplijn en markeert afwijkingen, een ander onderzoekt en genereert een hypothese, een derde stelt het incidentrapport op, en een vierde brengt de juiste belanghebbenden op de hoogte. Elke agent heeft een taak en doet het goed. De werkstroom ontstaat uit hun coördinatie, niet uit enig model dat briljant is.

4. Instrument alles

Agenten nemen beslissingen op de achtergrond, dus als je niet registreert wat ze deden, waarom en wat er daarna gebeurde, vlieg je blind. Bouw observeerbaarheid vanaf dag één in de productlaag in, en zo zul je agentprestaties in de loop der tijd verbeteren en de audittrails bouwen die gereglementeerde industrieën zullen eisen.

Veelgemaakte fouten die productteams maken

1. Te vroeg overautomatiseren is een fout: begin met één werkstroom, bewijs het rendement op investeringen en breid uit.
2. Proberen alles tegelijk agentificeren is hoe pilots rampzalig worden.
3. Orchestratie met automatisering verwarren is een ander fout: Een agentic workflow is niet een snellere versie van je huidige proces, en als je een gebroken proces automatiseert, krijg je een sneller gebroken proces.
4. De gegevenslaag negeren is ook een fout: Agenten zijn alleen zo goed als de context waartoe ze toegang hebben, en het opschonen van de gegevens en applicatieomgeving is een belangrijk onderdeel van elke AI-transformatie.
5. Gebruikersvertrouwen als een lanceringsprobleem behandelen is een ander fout: Vertrouwen in systemen erodeert snel na één slechte ervaring, dus bouw transparantiekenmerken in voordat je naar de markt gaat, niet daarna.

Wat dit voor je productroadmap betekent

Als je productroadmap nog steeds AI als functiekolom in plaats van architectuurprincipe heeft, is het tijd voor een heroverweging.

De bedrijven die nu concurrentievoordelen opbouwen, doen dit niet door betere modellen te hebben, maar door betere werkstromen te hebben: straffer feedback loops, snellere uitvoering, minder menselijke overhead voor dezelfde outputkwaliteit.

De chatbot was een startpunt. Het was het tijdperk van "AI als assistent." We zijn het tijdperk van "AI als collega" ingegaan. De producten die zullen winnen, zijn degene die van begin af aan rond die realiteit zijn ontworpen.

Het blauwdruk is hier, en de gegevens zijn duidelijk. De vraag nu is uitvoering.

TL;DR

De meeste bedrijven gebruiken AI als chatbot. De bedrijven die het goed doen, veranderen de manier waarop ze dingen doen rond agenten die kunnen plannen en dingen kunnen doen en het vervolgens naar het volgende niveau kunnen tillen als dat nodig is. Ze hoeven niet te worden verteld wat ze moeten doen.

Slechts een klein aantal organisaties, 11%, gebruikt deze soorten agenten in hun dagelijks werk, hoewel wordt verwacht dat ongeveer 40% van de grote bedrijfstoepassingen eind 2026 AI-agenten hebben.

Dit verschil is een gelegenheid.

We moeten stoppen met het toevoegen van AI-functies aan wat we al hebben. We moeten beginnen met het veranderen van de manier waarop we ons werk van het begin af aan doen.

Wil je een high-performing remote tech team opbouwen?

Bekijk MyNextDeveloper, een platform waar je de top 3% van softwareengineers kunt vinden die diep gepassioneerd zijn over innovatie. Onze on-demand, dedicated en grondige softwaretalentoplossingen bieden een uitgebreide oplossing voor al je softwarevereisten.

Bezoek onze website om te verkennen hoe we je kunnen helpen je perfecte team samen te stellen.