Hoe kwetsbaar is jouw data echt? De eerlijke antwoorden van ons AI & Data Security Event
07/11/2025
AI liegt niet, maar verzint wél. Alles over hallucinaties in AI
09/12/2025
Van tekst genereren naar zelf doen: de volgende stap van AI op de werkvloer
Generative AI vs. Agentic AI
De afgelopen twee jaar is Generative AI snel mainstream geworden. Ineens kon je met een simpele zin een volledig rapport laten schrijven, code genereren of een e-mail opstellen. Handig, krachtig en voor veel organisaties een echte productiviteitsboost. Maar nu duikt er een volgend begrip op: Agentic AI. En hoewel het klinkt als weer een nieuwe buzzword, gaat het hier om iets fundamenteel anders. In deze blog leggen we uit wat het verschil is, waarom het relevant is voor jouw organisatie en waar de risico's liggen.
Datum
07-11-2025
Categorie
Inzichten & inspiratie
Auteur
Pleun Claassen
Wat is Generative AI?
Generative AI (ook wel GenAI genoemd) is AI die nieuwe content genereert op basis van een instructie. Je geeft het systeem een prompt (een vraag, een opdracht, een zin) en het model produceert een antwoord: een tekst, een samenvatting, een stuk code, een afbeelding. De kracht zit in de veelzijdigheid. Generative AI is getraind op enorme hoeveelheden data en kan over vrijwel elk onderwerp iets zinvols produceren. Daarmee fungeert het als een creatieve assistent: het stelt drafts op, vat informatie samen, beantwoordt vragen en helpt je sneller door complexe materie heen.
Maar er zit één fundamentele beperking aan: Generative AI is altijd reactief. Het doet niets totdat jij iets vraagt. Zonder prompt geen output. Elke stap vereist een nieuwe instructie van een mens. Het model creëert, maar handelt niet zelfstandig.
Wat is Agentic AI?
Agentic AI gaat een stap verder. Waar Generative AI wacht op een prompt, krijgt een AI-agent een doel. Vanuit dat doel kan het zelfstandig stappen plannen, beslissingen nemen en acties uitvoeren, zonder dat een mens elke stap hoeft goed te keuren.
Een agent kan tools aanroepen: agenda's raadplegen, e-mails versturen, data ophalen uit een systeem, een formulier invullen, of een vervolgactie starten in een ander systeem. Het verschil is niet alleen technisch. Het is conceptueel: AI verschuift van een maker naar een uitvoerder. Een concreet voorbeeld maakt dat verschil direct voelbaar. Vraag je Generative AI om een e-mail op te stellen voor een afspraak? Dan krijg je een tekst die jij nog zelf kopieert, aanpast en verstuurt. Een AI-agent doet hetzelfde verzoek completer af: hij schrijft de e-mail, controleert de agenda van alle betrokkenen, plant de afspraak in, verstuurt de uitnodiging en registreert de afspraak in je CRM. Van idee tot uitvoering, autonoom.
Wat is het verschil tussen Generative AI en Agentic AI in de praktijk?
Het verschil zit niet in intelligentie, maar in autonomie en actie. Generative AI is sterk in het creëren van output. Agentic AI is sterk in het uitvoeren van processen.
In de maakindustrie zie je dat verschil concreet. Een generatief model helpt een planner een productieschema op te stellen. Een AI-agent past dat schema continu aan op basis van real-time data: actuele machinecapaciteit, voorraadniveaus, orderprioriteiten, zonder dat de planner elke wijziging handmatig doorvoert. Het model werkt niet op aanvraag, maar werkt mee. In de logistiek kan een agent routeplanningen herberekenen zodra een vertraging optreedt, direct communiceren met betrokken partijen en de registratie bijwerken. Bij overheden kan een agent een subsidieaanvraag ontvangen, controleren op volledigheid, doorsturen naar de juiste afdeling en een ontvangstbevestiging sturen, allemaal zonder handmatig tussenkomen. Dat is de belofte van Agentic AI: niet één taak sneller, maar het volledig anders zien van de workflows.
Waarom is Agentic AI nu ineens zo relevant?
De opkomst van Agentic AI heeft een directe aanleiding: organisaties lopen steeds vaker tegen de grenzen van Generative AI aan. Elke stap vraagt om een menselijke prompt. Dat werkt voor losse taken, maar schaalt slecht als je hele processen wilt automatiseren.
Agentic AI doorbreekt die beperking. Het systeem hoeft niet te wachten op een instructie voor elke stap, het bewaakt de voortgang zelf, past aan waar nodig en schakelt door naar de volgende actie. Daardoor verschuift AI van een reactief hulpmiddel naar een proactieve uitvoerder. En dat is in sectoren waar efficiëntie, doorlooptijden en capaciteitsdruk dagelijkse uitdagingen zijn geen abstracte belofte, maar een concrete kans.
Wanneer brengt Agentic AI risico's met zich mee?
Dit is de vraag die je jezelf moet stellen voordat je aan de slag gaat, en die we eerlijk willen beantwoorden.
Autonomie is precies wat Agentic AI krachtig maakt, maar het is ook wat het risicovol maakt. Een AI-agent die toegang heeft tot kritische systemen (een MES, een ERP, een machinebesturing) kan bij een verkeerde aanname directe operationele gevolgen hebben. Niet een verkeerd antwoord in een chatvenster, maar een verkeerde actie in een lopend productieproces. Dat is een fundamenteel andere foutmarge.
Wil je een concreet beeld van hoe dit er in de praktijk uitziet? Lees onze blog over OpenClaw en Moltbook, twee van de eerste handelende AI-agents die breed in het nieuws kwamen, inclusief de vragen die ze opriepen over governance en controle.
Daar komt bij dat hallucinaties (situaties waarin een AI-systeem overtuigend maar onjuiste conclusies trekt) in een agentische context een groter risico vormen. Een foutieve aanname die bij een generatief model leidt tot een verkeerde alinea, kan bij een agent leiden tot een verkeerde actie in een systeem. Dat vraagt om goede monitoring, duidelijke toegangsrechten en menselijk toezicht op de plekken waar het ertoe doet.
Agentic AI werkt ook met operationele data die vaak gevoelig is. Processen, klantinformatie, leveranciersgegevens, een agent heeft er toegang toe, en combineert die informatie om zijn doel te bereiken. Zonder goede governance kan dat leiden tot situaties die je als organisatie niet had bedoeld, maar die wel onder jouw verantwoordelijkheid vallen.
Wanneer is Agentic AI nog niet de juiste keuze?
Niet elke organisatie is klaar voor Agentic AI, en dat is geen zwakte, dat is erkennen als organisatie dat daar nog niet de kracht van efficiëntie ligt (op het moment). Als de onderliggende processen nog niet op orde zijn, voeg je met een AI-agent alleen maar snelheid toe aan chaos. Een logistiek bedrijf dat zijn orderregistratie niet consistent bijhoudt, heeft geen agent nodig die die orders sneller verwerkt. Het heeft eerst werkende processen nodig. Een agent optimaliseert alleen wat er is, het lost geen fundamentele procesfouten op.
Hetzelfde geldt voor datakwaliteit. Een agent is zo goed als de informatie waarop hij is gebaseerd. Onvolledige of verouderde data leidt tot onbetrouwbare acties. Bovendien vraagt het draaien van Agentic AI om technische infrastructuur én mensen die het systeem beheren en bewaken. Voor kleine organisaties zonder eigen IT-capaciteit kan die drempel groter zijn dan het oplevert. Begin klein. Kies een afgebakend proces, definieer duidelijke grenzen voor wat de agent mag doen, en schaal pas op als de eerste stap beheersbaar is gebleken.
Conclusie: AI die niet alleen denkt, maar ook doet
De stap van Generative AI naar Agentic AI is geen technische upgrade, het is een verschuiving in hoe je AI inzet. Generative AI is een krachtige assistent die meedenkt. Agentic AI is een digitale collega die ook meewerkt: doelen nastreeft, processen uitvoert en continu optimaliseert.
Die verschuiving biedt enorme kansen voor organisaties in de industrie, logistiek en bij overheden. Maar ze vraagt ook om een andere manier van implementeren: met duidelijke kaders, goede governance en menselijk toezicht op de plekken die ertoe doen. AI die handelt wordt onderdeel van je kernprocessen, en kernprocessen bouw je op structuur, niet op hype.
Bij Univia geloven we dat AI een hulpmiddel is voor mensen, geen vervanging. Dat geldt voor Generative AI, en het geldt minstens zo sterk voor Agentic AI. Benieuwd welke processen in jouw organisatie het meest profiteren van deze volgende stap, en waar je beter nog even wacht? Kom gerust langs voor een kop koffie bij ons op de High Tech Campus in Eindhoven. Dan kijken we er samen eerlijk naar.
Altijd als eerste het nieuws van Univia ontvangen?
Volg ons op social media, en houd onze blog pagina in de gaten voor de laatste updates! Of schrijf je nu in voor onze nieuwsbrief!
