Met behulp van AI
1. De drempel van het geopolitieke AI-technologische tijdperk
Kunstmatige intelligentie evolueert van een instrument dat informatie genereert naar een technologie die in staat is tot... actie ondernemen. De opkomst van AI-agenten markeert een potentieel doorslaggevende transitie: in plaats van alleen een vraag te beantwoorden, kan een AI-systeem steeds vaker doelstellingen interpreteren, een reeks taken plannen, externe tools gebruiken, met software interageren en acties uitvoeren met beperkte menselijke tussenkomst.
Dit verandert de strategische afweging.
Voor overheden, bedrijven en defensieorganisaties is technologische superioriteit steeds meer verbonden met economische veerkracht, nationale veiligheid, inlichtingenmogelijkheden, cyberbeveiliging, productiviteit en geopolitieke invloed. De concurrentie draait niet langer alleen om wie het beste model heeft. Het gaat er steeds meer om wie de meest capabele oplossing kan bouwen. AI-gestuurde besturingsomgeving.
De wereldwijde wedloop verschuift daarom van kunstmatige intelligentie naar agentische intelligentie.
De Het werk van de Verenigde Naties aan wereldwijde AI-governance. AI wordt al gezien als een wereldwijde bestuursuitdaging die internationale samenwerking vereist. Tegelijkertijd... Kader van de AI-wetgeving van de Europese Unie Dit toont aan dat regelgeving zelf een strategisch onderdeel van de technologische concurrentie aan het worden is.
AI-agenten voegen daar nog een extra laag aan toe.
Ze kunnen potentieel opereren binnen bedrijfssystemen, overheidsdatabases, financiële infrastructuur, logistieke platforms, wetenschappelijke omgevingen en digitale communicatie. De strategische vraag wordt daardoor veel breder dan... “Hoe krachtig is het AI-model?”
De belangrijkere vraag is:
Wat gebeurt er als miljoenen AI-systemen tegelijkertijd actief kunnen zijn in de digitale infrastructuur van de wereld?
Dat is waar AI-agenten een cruciale strategische technologie worden.
2. AI-agenten: strategische betekenis en hoe ze werken
Traditionele software volgt over het algemeen expliciet gedefinieerde instructies.
Generatieve AI heeft dit model veranderd door systemen in staat te stellen natuurlijke taal te interpreteren, content te genereren, informatie te analyseren en mensen te ondersteunen bij steeds complexere intellectuele taken.
AI-agenten vertegenwoordigen een volgende evolutionaire stap.
Een AI-agent kan worden ontworpen om een omgeving waar te nemen, een doel te interpreteren, te redeneren over mogelijke acties, tools te gebruiken, taken uit te voeren en resultaten te evalueren. De Europese Commissie beschrijft AI-agenten als systemen die in staat zijn om autonoom met omgevingen te interageren en taken uit te voeren, terwijl recent onderzoek van NIST zich specifiek richt op de beveiligings- en interoperabiliteitsuitdagingen die ontstaan door agenten die autonoom kunnen handelen.
De fundamentele architectuur kan worden vereenvoudigd tot vijf lagen:
- Perceptie – het begrijpen van informatie uit data, documenten, software of sensoren.
- Redenering – Doelstellingen interpreteren en bepalen wat er vervolgens moet gebeuren.
- Planning – het opsplitsen van complexe doelstellingen in afzonderlijke acties.
- Gereedschapsgebruik – interactie met API's, databases, browsers, bedrijfssoftware of andere systemen.
- Uitvoering en feedback – handelingen verrichten en de gevolgen daarvan evalueren.
Dit onderscheid is strategisch belangrijk.
Een chatbot kan een manager bijvoorbeeld laten weten dat er een probleem is met de toeleveringsketen.
Een agent zou in principe het probleem kunnen identificeren, de relevante leveranciers onderzoeken, alternatieven vergelijken, inkoopaanbevelingen opstellen, communiceren met interne systemen en goedgekeurde acties initiëren.
Het verschil zit hem in de overgang van van informatieproductie naar operationele uitvoering.
Van individuele agenten naar systemen met meerdere agenten.
De volgende belangrijke ontwikkeling zal waarschijnlijk de opkomst zijn van multi-agent architecturen.
In plaats van één algemene AI die alles probeert te doen, kunnen organisaties gespecialiseerde agenten inzetten.
Eén agent kan marktonderzoek uitvoeren.
Een andere mogelijkheid is het analyseren van financiële gegevens.
Een derde partij kan toezicht houden op cyberbeveiliging.
Een vierde persoon kan de logistiek beheren.
Een vijfde persoon kan de conclusies van de anderen betwisten.
Een toezichthoudende instantie kan het systeem vervolgens coördineren.
NIST maakt expliciet onderscheid tussen architecturen met één agent en architecturen met meerdere agenten, waarbij systemen met meerdere agenten worden omschreven als systemen waarin meerdere agenten acties coördineren om complexe doelstellingen te bereiken.
Dit zou een nieuwe vorm van digitale organisatie kunnen creëren.
De traditionele onderneming heeft werknemers, afdelingen, managers en informatiesystemen.
De agentische onderneming zou steeds meer kunnen beschikken over menselijke leidinggevenden die toezicht houden op netwerken van gespecialiseerde digitale werknemers.
Dit betekent niet dat menselijke arbeidskrachten verdwijnen. In plaats daarvan kan de economische waarde van menselijke arbeid verschuiven naar strategie, oordeelsvermogen, verantwoordelijkheid, creativiteit, relatiebeheer en besluitvorming op hoog niveau.
De transformatie zou bijzonder significant kunnen zijn, omdat AI-agenten continu kunnen functioneren.
Ze hoeven niet volgens de gebruikelijke kantooruren te werken.
Ze kunnen 's nachts markten monitoren, cyberbeveiligingsincidenten continu analyseren, concurrenten volgen, documenten verwerken en aanbevelingen opstellen voordat menselijke besluitvormers aan hun werkdag beginnen.
Het resultaat is mogelijk een altijd actieve organisatorische intelligentielaag.
De AI-index van Stanford heeft al snelle vooruitgang in de mogelijkheden van AI-agenten aangetoond. De bevindingen van 2026 geven aan dat AI-agenten in 2025 aanzienlijk beter presteerden op benchmarks voor computergebruik, hoewel ze nog steeds falen bij een aanzienlijk deel van de gestructureerde taken.
Die beperking is cruciaal.
De agentische revolutie is een feit, maar staat niet gelijk aan betrouwbare autonome intelligentie.
De strategische winnaars zullen daarom niet simpelweg de meest autonome systemen inzetten.
Ze zullen de sterkste combinatie samenstellen van:
AI-capaciteit + menselijk toezicht + cyberbeveiliging + gegevensbeheer + institutionele kennis + uitvoeringsinfrastructuur.
3. Mondiale concurrentie, actoren en risico's in AI-agentsystemen
De opkomst van AI-agenten creëert een nieuwe laag van technologische concurrentie.
De vorige AI-race was sterk gericht op modellen, chips, computerinfrastructuur en data.
De volgende fase betreft steeds meer autonome digitale capaciteit.
De vraag is niet langer alleen wie de krachtigste AI kan bouwen.
Het komt steeds vaker voor:
Wie kan AI integreren in het grootste aantal economisch en strategisch belangrijke processen?
A. China en de opkomende machtscentra in Azië
China betreedt het tijdperk van de zelfsturende macht met diverse structurele voordelen.
Dit omvat onder meer een enorme binnenlandse technologiemarkt, aanzienlijke technische capaciteit, grootschalige digitale platforms, een uitgebreide productie-infrastructuur en grote investeringen in kunstmatige intelligentie.
Het strategische doel van China is niet alleen het ontwikkelen van individuele AI-producten.
De bredere ambitie is om AI te integreren in industriële productie, logistiek, financiële dienstverlening, gezondheidszorg, openbaar bestuur, robotica en nationale infrastructuur.
Dit maakt AI-agenten bijzonder belangrijk.
Een land met geavanceerde agentsystemen zou potentieel grote delen van de economische coördinatie kunnen automatiseren.
Oost-Azië voegt daar nog een extra technologische kracht aan toe.
Japan beschikt over geavanceerde mogelijkheden op het gebied van robotica en industriële automatisering.
Zuid-Korea combineert expertise op het gebied van halfgeleiders, telecommunicatie-infrastructuur en grote technologiebedrijven.
Taiwan blijft strategisch cruciaal vanwege zijn ecosysteem voor halfgeleiders.
Singapore combineert digitale overheidsmogelijkheden met een sterk verbonden economie.
Gezamenlijk vormen deze ecosystemen een belangrijke basis voor de volgende generatie autonome AI.
India vormt een andere cruciale factor.
Het enorme aantal technologische medewerkers, het groeiende ecosysteem van startups en de softwaremogelijkheden bieden aanzienlijke potentie voor de ontwikkeling van AI-agenten.
India zou een van de belangrijkste afzetmarkten ter wereld kunnen worden voor agentische AI, omdat veel AI-systemen expertise op het gebied van integratie vereisen in plaats van alleen onderzoek naar grensverleggende modellen.
Australië is ook strategisch relevant vanwege zijn onderzoeksinstellingen, defensierelaties en positie binnen het technologische ecosysteem van de Indo-Pacifische regio.
B. Rusland: Een defensiegerichte aanpak
De ontwikkeling van AI in Rusland volgt een ander traject.
Militaire toepassingen, cyberbeveiliging, inlichtingen en autonome systemen zijn strategisch belangrijke gebieden.
AI-agenten zouden potentieel nuttig kunnen worden voor inlichtingenanalyse, cyberverdediging, logistieke optimalisatie en militaire planning.
Geavanceerde agentsystemen vereisen echter brede toegang tot geavanceerde computertechnologie, software-ecosystemen, data en commerciële technologie.
Dit leidt tot structurele beperkingen.
De belangrijkste vraag voor Rusland is daarom wellicht of het land voldoende autonome systemen kan bouwen en tegelijkertijd toegang kan behouden tot de infrastructuur die nodig is om deze te ontwikkelen en te exploiteren.
C. Europa: Regulering, soevereiniteit en strategische autonomie
Het standpunt van Europa is fundamenteel anders.
De Europese Unie heeft geprobeerd technologische ontwikkeling te combineren met mensenrechten, veiligheid, verantwoording en regelgevend toezicht.
De AI-wet werd breed toepasbaar op 2 augustus 2026, Terwijl verschillende bepalingen verschillende overgangsperioden kennen. De Europese Commissie is bovendien vanaf augustus 2026 begonnen met de handhaving van de AI-wet, inclusief nieuwe transparantie-eisen met betrekking tot door AI gegenereerde en gemanipuleerde content.
Dit creëert zowel een beperking als een kans.
Europese organisaties worden geconfronteerd met aanvullende nalevingsvereisten.
Maar regelgeving kan ook strategische infrastructuur worden.
Het EU-werk uit 2026 over agentische AI identificeert agentische systemen expliciet als een belangrijke overgang van geïsoleerde automatisering naar gecoördineerde, doelgerichte systemen die in staat zijn tot planning en actie over verschillende tools en gegevensbronnen heen.
De concurrentievoordelen van Europa liggen daarom in de ontwikkeling van vertrouwde agentische infrastructuur.
Duitsland kan industriële capaciteit bijdragen.
Frankrijk kan bijdragen op het gebied van staatsvermogen, onderzoek en strategische autonomie.
Nederland beschikt over aanzienlijke mogelijkheden op het gebied van halfgeleiders en technologie.
Ierland is een belangrijk technologie- en multinationaal centrum.
Zweden en de bredere Noordse regio beschikken over een sterke digitale infrastructuur en innovatieve ecosystemen.
Het Verenigd Koninkrijk heeft een eigen AI-strategie ontwikkeld, met het AI Opportunities Action Plan dat zich richt op infrastructuur, adoptie en binnenlandse AI-capaciteit. In een update van de overheid uit januari 2026 werd gemeld dat 38 van de 50 acties van het plan waren voltooid.
Zwitserland en Noorwegen voegen daar nog meer onderzoeks-, financiële, energie- en technologische mogelijkheden aan toe.
De kansen voor Hongarije zijn anders.
Het hoeft niet te concurreren met de Verenigde Staten of China op het gebied van de schaal van de modellen.
Een meer realistische strategie is om Hongarije te positioneren als een regionaal centrum voor AI-implementatie, -onderwijs, strategisch advies en agentische AI-integratie..
Die strategie zou Centraal-Europese bedrijven en instellingen kunnen verbinden met de wereldwijde AI-infrastructuur.
D. Afrika: De opkomende adoptiegrens
Afrika biedt een fundamenteel andere kans.
Veel economieën beschikken niet over de infrastructuur die nodig is om te concurreren in grensverleggend AI-onderzoek.
Maar agentische systemen kunnen sommige barrières wegnemen.
Een AI-agent kan potentieel geavanceerde administratieve, educatieve, financiële of adviserende mogelijkheden bieden zonder dat elke organisatie een groot intern personeelsbestand hoeft op te bouwen.
Dit creëert een ongebruikelijke mogelijkheid:
Landen die achterlopen met de traditionele digitale infrastructuur zouden mogelijk delen van het conventionele ontwikkelingsmodel kunnen overslaan.
Zuid-Afrika, Nigeria, Kenia, Egypte en Rwanda behoren tot de Afrikaanse landen met aanzienlijke ecosystemen voor technologie en innovatie.
De digitale kloof blijft echter een grote belemmering.
Zonder betrouwbare connectiviteit, computerinfrastructuur, opleiding en databeheer zou AI de ongelijkheid eerder kunnen vergroten dan verkleinen.
Noord- en Zuid-Amerika: Innovatie en strategische macht
De Verenigde Staten blijven het belangrijkste centrum voor investeringen in baanbrekende AI en technologische innovatie.
Volgens de AI-index van Stanford bereikten de particuliere investeringen in AI in de VS in 2024 109,1 miljard dollar, waarmee ze China (9,3 miljard dollar) en het Verenigd Koninkrijk (4,5 miljard dollar) ruimschoots overtroffen.
De Verenigde Staten beschikken bovendien over een uitzonderlijk krachtige combinatie van:
- grensverleggende AI-laboratoria,
- hyperscale cloudinfrastructuur,
- halfgeleiderbedrijven,
- durfkapitaal,
- universiteiten,
- defensietechnologie,
- software-ecosystemen,
- wereldwijde technologieplatformen.
Dit vormt een ijzersterke basis voor agentische AI.
Canada levert een sterke bijdrage aan AI-onderzoek en beschikt over een volwaardig onderzoeksecosysteem.
Mexico zou kunnen profiteren van de integratie van AI in de productie en de Noord-Amerikaanse toeleveringsketens.
Brazilië vertegenwoordigt de grootste potentiële AI-markt in Latijns-Amerika en zou een belangrijke implementatieomgeving kunnen worden.
De strategische concurrentie in Noord- en Zuid-Amerika zal zich daarom niet beperken tot modelontwikkeling.
Het zal steeds meer gaan om Wie beheert de platforms waarmee AI-agenten opereren?.
F. Allianties en technologische blokken
AI-agenten zouden de vorming van technologische blokken kunnen versnellen.
Traditionele militaire allianties blijven belangrijk.
Maar technologische allianties kunnen eveneens van grote betekenis worden.
Landen zullen steeds meer behoefte hebben aan samenwerkingsverbanden op de volgende gebieden:
- cloudinfrastructuur,
- halfgeleiderlevering,
- AI-modellen,
- cyberbeveiliging,
- datacenters,
- normen,
- digitale identiteit,
- agentprotocollen,
- AI-veiligheid,
- kwantumcomputing.
Dit zou een nieuwe geopolitieke structuur kunnen opleveren.
In plaats van simpelweg te vragen of een land zich aansluit bij Washington, Peking, Brussel of Moskou, zou toekomstige strategische analyse zich wellicht moeten afvragen:
Van welk AI-ecosysteem is het land afhankelijk?
G. De donkere kant: Risico's van AI met agenten
Het grootste gevaar is niet per se dat AI-agenten intelligent worden.
Het is dat ze worden bekwaam voordat ze betrouwbaar worden.
Een autonoom systeem dat is verbonden met financiële systemen, bedrijfsdatabases of kritieke infrastructuur kan met machinesnelheid schade aanrichten.
NIST heeft specifiek gewezen op de opkomende beveiligingsrisico's van AI-agenten, waaronder kwetsbaarheden waarbij kwaadaardige instructies die in externe gegevens zijn ingebed, het gedrag van een agent kunnen manipuleren.
Dit introduceert een nieuwe categorie op het gebied van cyberbeveiliging:
Agentenkaping.
Een conventionele cyberaanval is erop gericht software te compromitteren.
Een agentaanval kan erop gericht zijn de perceptie van de werkelijkheid door de agent te manipuleren.
Dat verschil is van grote betekenis.
Een aanvaller hoeft mogelijk niet het hele systeem te compromitteren.
Ze hoeven wellicht alleen de informatie die een agent ontvangt te beïnvloeden.
De mogelijke gevolgen zijn:
- ongeautoriseerde transacties,
- manipulatie van zakelijke beslissingen,
- openbaarmaking van vertrouwelijke informatie,
- frauduleuze communicatie,
- gecompromitteerde toeleveringsketens,
- geautomatiseerde desinformatie,
- cascade-effecten van systeemstoringen.
Uit een analyse van NIST uit 2026 over de beveiligingsreacties van AI-agenten bleek dat deze agenten nieuwe beveiligingsrisico's creëren en dat conventionele cybersecurityprincipes moeten worden aangepast om deze adequaat aan te pakken.
Dit is waarom De beveiliging van agenten moet een kwestie op bestuursniveau worden..
4. Strategische trends: De herverdeling van macht door middel van AI-agenten
De volgende strategische tweedeling zou wel eens kunnen ontstaan tussen organisaties die AI gebruiken als productiviteitstool en organisaties die hun bedrijfsmodel aanpassen aan de hand van AI-agenten.
Dat is een fundamenteel onderscheid.
Een bedrijf dat zijn medewerkers een AI-chatbot ter beschikking stelt, heeft een bestaande workflow verbeterd.
Een bedrijf dat inkoop, onderzoek, klantenservice, cyberbeveiliging en management herontwerpt rondom agentsystemen, heeft een ander operationeel model gecreëerd.
Gesloten versus open systemen
Open modellen en protocollen kunnen innovatie versnellen.
Gesloten systemen kunnen zorgen voor betere commerciële controle, meer veiligheid en betere mogelijkheden voor het genereren van inkomsten.
De strategische strijd zal daarom beide benaderingen omvatten.
Open ecosystemen kunnen enorme ontwikkelaarsgemeenschappen creëren.
Gesloten ecosystemen kunnen een onevenredig grote economische waarde genereren.
De waarschijnlijke toekomst zal niet simpelweg een overwinning voor één model betekenen.
Het is een concurrentiestrijd binnen een ecosysteem.
De strijd om de normen
Standaarden kunnen uitgroeien tot een van de belangrijkste geopolitieke troeven van het tijdperk waarin handelen centraal staat.
Als agenten van verschillende bedrijven niet veilig met elkaar kunnen communiceren, raakt de markt gefragmenteerd.
Als ze via interoperabele protocollen met elkaar kunnen communiceren, kan er een agent-economie ontstaan.
Dit is de reden waarom NIST's 2026 Initiatief voor standaarden voor AI-agenten is strategisch belangrijk. De gestelde doelstellingen omvatten interoperabiliteit, veilige implementatie van agents en door de industrie geleide standaarden.
De landen en bedrijven die deze normen beïnvloeden, kunnen de toekomstige markt vormgeven.
Normen worden daardoor meer dan louter technische documenten.
Ze worden economische infrastructuur.
5. Effecten op de industrie en de arbeidsmarkt: AI-agenten als productierevolutie
AI-agenten zouden de structuur van werk ingrijpender kunnen veranderen dan conventionele automatisering.
Traditionele automatisering vervangt voornamelijk repetitieve fysieke of administratieve taken.
Agentische AI kan steeds meer automatiseren cognitieve werkprocessen.
Voorbeelden zijn:
- marktonderzoek,
- financiële analyse,
- beoordeling van juridische documenten,
- softwareontwikkeling,
- klantenservice,
- inkoop,
- naleving,
- verkoopactiviteiten,
- inlichtingenanalyse,
- wetenschappelijk onderzoek.
Dit betekent niet dat alle beroepen verdwijnen.
In plaats daarvan zullen beroepen wellicht steeds meer opgedeeld raken in taken.
Een analist besteedt mogelijk minder tijd aan het verzamelen van informatie en meer tijd aan het interpreteren van de strategische gevolgen.
Een advocaat kan minder tijd besteden aan het doorzoeken van documenten en meer tijd aan het adviseren van cliënten.
Een ingenieur besteedt mogelijk minder tijd aan het schrijven van routinematige code en meer tijd aan het ontwerpen van systemen.
Een overheidsfunctionaris besteedt mogelijk minder tijd aan het opstellen van rapporten en meer tijd aan het nemen van beleidsbeslissingen.
Dit creëert een nieuwe premie op de arbeidsmarkt:
Het vermogen om intelligente systemen te beheren.
De opkomende strategische rollen zouden onder meer kunnen omvatten:
- AI-agentarchitect,
- Manager agentenoperaties,
- AI-governancefunctionaris,
- AI-beveiligingsstrateeg,
- Ontwerper van mens-agentteams,
- AI-risicoauditor,
- Multi-agent systeemingenieur,
- Strategist voor AI-transformatie.
De Stanford AI Index van 2026 geeft aan dat de adoptie van AI in 2025 verder is toegenomen, waarbij 881 TP3T van de ondervraagde organisaties aangaven AI te gebruiken, hoewel de inzet van agents in de meeste bedrijfsfuncties in de eenheidscijfers bleef.
Dit creëert een kritiek tijdsvenster.
De technologie ontwikkelt zich sneller dan de organisatorische transformatie.
Bedrijven die hun werkprocessen vroegtijdig herzien, kunnen daardoor een aanzienlijk concurrentievoordeel behalen.
6. Ethische, juridische en sociale aspecten van AI-agenten
Agentische AI roept een complexere ethische vraag op dan conventionele generatieve AI:
Wie is verantwoordelijk wanneer een autonoom systeem handelt?
Als een AI-agent een e-mail verstuurt, iets koopt, een database wijzigt of een aanbeveling doet, kan de verantwoordelijkheid daarvoor niet zomaar aan het algoritme worden toegeschreven.
Er moet een verantwoordelijke persoon of organisatie achter het systeem staan.
De aanbeveling van UNESCO over de ethiek van AI benadrukt mensenrechten, privacy, transparantie, verantwoording, veiligheid, duurzaamheid en menselijk toezicht.
Deze principes worden met name belangrijk wanneer AI-systemen het vermogen krijgen om te handelen.
De Europese AI-wetgeving introduceert ook transparantievereisten voor AI-systemen en door AI gegenereerde content. Vanaf augustus 2026 moet bepaalde door AI gegenereerde of gemanipuleerde content openbaar gemaakt of gelabeld worden volgens het toepasselijke transparantiekader.
Het probleem van het dubbele gebruik is eveneens belangrijk.
Dezelfde agentarchitectuur die de logistiek voor een bedrijf kan automatiseren, zou potentieel ook de militaire logistiek kunnen ondersteunen.
Dezelfde cybersecurityagent die een bedrijf beschermt, zou theoretisch gezien ook ingezet kunnen worden voor offensieve operaties.
Hetzelfde inlichtingensysteem dat desinformatie detecteert, zou potentieel ook voor massasurveillance gebruikt kunnen worden.
Daarom hebben regeringen een op capaciteiten gebaseerd bestuursmodel, en niet slechts een productgericht model.
De relevante vraag zou niet alleen moeten zijn:
Wat voor AI-systeem is dit?
Het zou ook zo moeten zijn:
Wat kan dit systeem autonoom doen?
7. Bedrijfswaarde en rendement op investering: AI-agenten als investeringsinstrument
De zakelijke argumenten voor AI-agenten zouden niet moeten beginnen bij de technologie.
Het zou moeten beginnen met economie.
De juiste vraag is:
Welke kostbare organisatieprocessen kunnen door AI-agenten opnieuw worden ontworpen?
Een bedrijf zou de 20 meest kostbare en kennisintensieve workflows kunnen identificeren en elk ervan evalueren aan de hand van:
- arbeidskosten,
- tijdsbesteding,
- foutenpercentage,
- strategische重要heid,
- schaalbaarheid,
- automatiseringspotentieel,
- regelgevingsrisico.
De meest waardevolle kansen zouden pilotprojecten voor agentische AI moeten worden.
Denk aan inkoop.
In plaats van dat een medewerker handmatig leveranciers controleert, zou een AI-agentsysteem potentieel prijzen kunnen monitoren, afwijkingen kunnen identificeren, leveranciers kunnen vergelijken, aanbevelingen kunnen opstellen en inkoopmanagers kunnen informeren.
Houd rekening met concurrentieanalyse.
Een netwerk van agenten zou continu concurrenten, patenten, wetswijzigingen, wetenschappelijke publicaties en marktsignalen kunnen monitoren.
Denk aan cyberbeveiliging.
Agenten kunnen systemen continu monitoren, afwijkingen onderzoeken en aanbevelingen voor incidentbestrijding opstellen.
Het doel mag niet zijn: "AI implementeren".“
Het zou moeten zijn:
Kosten verlagen + snelheid verhogen + intelligentie verbeteren + risico's verminderen + strategische capaciteit vergroten.
Het AI Opportunities Action Plan van de Britse overheid beschouwt de toepassing van AI eveneens als een mechanisme voor economische groei en productiviteit, in plaats van simpelweg als een technologieproject.
Het AI-risicobeheerraamwerk van NIST biedt nog een nuttig principe: bij de implementatie van AI moet systematisch risicobeheer gedurende de gehele levenscyclus worden toegepast.
Voor bedrijfsleiders kan het strategische model daarom als volgt worden weergegeven:
ROI van Agentic AI = Economische winst + strategische capaciteit − implementatiekosten − risico.
De winnaars zullen alle vier variabelen meten.
8. Prognoses en scenario's: 2050 en 2100
De toekomst van AI-agenten is niet met zekerheid te voorspellen.
Maar er zijn verschillende scenario's denkbaar.
Scenario 1: De augmented menselijke economie
Tegen 2050 zullen mensen nog steeds de uiteindelijke besluitnemers zijn, terwijl AI-systemen de dominante infrastructuur voor kenniswerk zullen vormen.
De meeste professionals werken met meerdere gespecialiseerde agenten.
Overheden zetten deskundigen in om beleidsopties te analyseren.
Bedrijven gebruiken agentennetwerken om hun activiteiten te beheren.
Wetenschappers gebruiken multi-agent onderzoekssystemen.
Dit is het meest optimistische scenario.
AI verhoogt de menselijke productiviteit zonder de menselijke verantwoordelijkheid te elimineren.
Scenario twee: De agentische bedrijfsstaat
In dit scenario worden organisaties sterk afhankelijk van autonome systemen.
Bedrijven met de beste agenteninfrastructuur worden aanzienlijk productiever.
De economische concentratie neemt toe.
Een klein aantal technologieplatformen beheert de infrastructuur waarop miljoenen agenten opereren.
Dit creëert een nieuwe vorm van technologische macht.
In plaats van fabrieken te bezitten, hebben dominante bedrijven steeds meer controle. digitale arbeidsinfrastructuur.
Scenario drie: De multipolaire AI-wereld
Tegen 2050 kent de wereld verschillende concurrerende AI-ecosystemen.
De Verenigde Staten lopen voorop.
China loopt in een ander opzicht voorop.
Europa handhaaft een gereguleerd en soeverein ecosysteem.
India ontwikkelt zich tot een belangrijk onafhankelijk technologiecentrum.
Andere staten vormen regionale allianties.
Agenten uit verschillende ecosystemen hebben een beperkte interoperabiliteit.
De wereld wordt technologisch multipolair.
Scenario vier: De postmenselijke transitie
Het meest radicale scenario ontvouwt zich tussen 2050 en 2100.
AI-systemen worden in staat tot wetenschappelijke ontdekkingen, strategische planning en technologisch ontwerp op schalen die de mogelijkheden van een individuele mens ver te boven gaan.
De menselijke beschaving raakt steeds meer afhankelijk van machine-intelligentie.
In dit stadium is de vraag niet langer simpelweg of AI banen creëert.
Het wordt:
Wat is de rol van menselijke intelligentie in een beschaving waar machine-intelligentie op veel gebieden superieur is?
Dit is waar het concept van een postmenselijk tijdperk strategisch relevant wordt.
Het antwoord staat niet vast.
AI zou ongekende welvaart kunnen creëren.
Het zou ook een ongekende machtsconcentratie kunnen creëren.
De doorslaggevende factor zou wel eens het bestuur kunnen zijn.
9. Handleiding voor leidinggevenden: Een strategisch actieplan in vijf stappen voor AI-agenten
Stap 1: Voer een audit uit van de mogelijkheden van de AI-agent.
Organisaties moeten hun werkprocessen onmiddellijk in kaart brengen.
Breng in kaart waar medewerkers hun tijd besteden aan het verzamelen van informatie, het verwerken van documenten, het nemen van repetitieve beslissingen en het werken met digitale systemen.
Het doel is om de grens van agentische automatisering.
Begin niet met een technologie.
Begin met een zakelijk probleem.
Stap 2: Bouw strategische partnerschappen op
Geen enkele serieuze organisatie zou moeten proberen om elk onderdeel intern te ontwikkelen.
Strategische partnerschappen kunnen het volgende omvatten:
- AI-bedrijven,
- cloudproviders,
- universiteiten,
- cybersecuritybedrijven,
- onderzoeksinstituten,
- overheidsprogramma's,
- specialistische adviseurs.
Het doel is om een ecosysteem te creëren in plaats van een enkele applicatie.
Stap 3: Stel een infrastructuur voor data, identiteit en governance op.
Dit zou wel eens de belangrijkste stap kunnen worden.
Agenten hebben toegang nodig.
Toegang brengt risico's met zich mee.
Elke agent moet daarom duidelijk omschreven hebben:
- identiteit,
- toestemmingen,
- toegang tot gegevens,
- toegang tot gereedschap,
- uitgavenlimieten,
- actielimieten,
- controletrajecten,
- escalatieprocedures.
