{"id":1404,"date":"2026-08-30T22:24:37","date_gmt":"2026-08-30T21:24:37","guid":{"rendered":"https:\/\/aronazarar.com\/?p=1404"},"modified":"2026-08-31T22:54:18","modified_gmt":"2026-08-31T21:54:18","slug":"kunstmatige-intelligentie-en-ai-agenten","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/aronazarar.com\/nl\/artificial-intelligence-and-ai-agents\/","title":{"rendered":"Kunstmatige intelligentie en AI-agenten"},"content":{"rendered":"
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

Met behulp van AI<\/h4>\n

1. De drempel van het geopolitieke AI-technologische tijdperk<\/h2>\n

Kunstmatige intelligentie evolueert van een instrument dat informatie genereert naar een technologie die in staat is tot... actie ondernemen<\/strong>. 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.<\/h3>\n

Dit verandert de strategische afweging.<\/h3>\n

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<\/strong>.<\/h3>\n

De wereldwijde wedloop verschuift daarom van kunstmatige intelligentie naar agentische intelligentie<\/strong>.<\/h3>\n

De Het werk van de Verenigde Naties aan wereldwijde AI-governance.<\/a><\/span><\/span> AI wordt al gezien als een wereldwijde bestuursuitdaging die internationale samenwerking vereist. Tegelijkertijd... Kader van de AI-wetgeving van de Europese Unie<\/a><\/span><\/span> Dit toont aan dat regelgeving zelf een strategisch onderdeel van de technologische concurrentie aan het worden is.<\/h3>\n

AI-agenten voegen daar nog een extra laag aan toe.<\/h3>\n

Ze kunnen potentieel opereren binnen bedrijfssystemen, overheidsdatabases, financi\u00eble infrastructuur, logistieke platforms, wetenschappelijke omgevingen en digitale communicatie. De strategische vraag wordt daardoor veel breder dan... \u201cHoe krachtig is het AI-model?\u201d<\/em><\/h3>\n

De belangrijkere vraag is:<\/h3>\n

Wat gebeurt er als miljoenen AI-systemen tegelijkertijd actief kunnen zijn in de digitale infrastructuur van de wereld?<\/strong><\/h3>\n

Dat is waar AI-agenten een cruciale strategische technologie worden.<\/h3>\n
\n

2. AI-agenten: strategische betekenis en hoe ze werken<\/h1>\n

Traditionele software volgt over het algemeen expliciet gedefinieerde instructies.<\/h3>\n

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.<\/h3>\n

AI-agenten vertegenwoordigen een volgende evolutionaire stap.<\/h3>\n

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.<\/h3>\n

De fundamentele architectuur kan worden vereenvoudigd tot vijf lagen:<\/h3>\n
    \n
  1. Perceptie<\/strong> \u2013 het begrijpen van informatie uit data, documenten, software of sensoren.<\/li>\n<\/ol>\n
      \n
    1. Redenering<\/strong> \u2013 Doelstellingen interpreteren en bepalen wat er vervolgens moet gebeuren.<\/li>\n<\/ol>\n
        \n
      1. Planning<\/strong> \u2013 het opsplitsen van complexe doelstellingen in afzonderlijke acties.<\/li>\n<\/ol>\n
          \n
        1. Gereedschapsgebruik<\/strong> \u2013 interactie met API's, databases, browsers, bedrijfssoftware of andere systemen.<\/li>\n<\/ol>\n
            \n
          1. Uitvoering en feedback<\/strong> \u2013 handelingen verrichten en de gevolgen daarvan evalueren.<\/li>\n<\/ol>\n

            Dit onderscheid is strategisch belangrijk.<\/h3>\n

            Een chatbot kan een manager bijvoorbeeld laten weten dat er een probleem is met de toeleveringsketen.<\/h3>\n

            Een agent zou in principe het probleem kunnen identificeren, de relevante leveranciers onderzoeken, alternatieven vergelijken, inkoopaanbevelingen opstellen, communiceren met interne systemen en goedgekeurde acties initi\u00ebren.<\/h3>\n

            Het verschil zit hem in de overgang van van informatieproductie naar operationele uitvoering<\/strong>.<\/h3>\n

            Van individuele agenten naar systemen met meerdere agenten.<\/h3>\n

            De volgende belangrijke ontwikkeling zal waarschijnlijk de opkomst zijn van multi-agent architecturen<\/strong>.<\/h3>\n

            In plaats van \u00e9\u00e9n algemene AI die alles probeert te doen, kunnen organisaties gespecialiseerde agenten inzetten.<\/h3>\n

            E\u00e9n agent kan marktonderzoek uitvoeren.<\/h3>\n

            Een andere mogelijkheid is het analyseren van financi\u00eble gegevens.<\/h3>\n

            Een derde partij kan toezicht houden op cyberbeveiliging.<\/h3>\n

            Een vierde persoon kan de logistiek beheren.<\/h3>\n

            Een vijfde persoon kan de conclusies van de anderen betwisten.<\/h3>\n

            Een toezichthoudende instantie kan het systeem vervolgens co\u00f6rdineren.<\/h3>\n

            NIST maakt expliciet onderscheid tussen architecturen met \u00e9\u00e9n agent en architecturen met meerdere agenten, waarbij systemen met meerdere agenten worden omschreven als systemen waarin meerdere agenten acties co\u00f6rdineren om complexe doelstellingen te bereiken.<\/h3>\n

            Dit zou een nieuwe vorm van digitale organisatie kunnen cre\u00ebren.<\/h3>\n

            De traditionele onderneming heeft werknemers, afdelingen, managers en informatiesystemen.<\/h3>\n

            De agentische onderneming zou steeds meer kunnen beschikken over menselijke leidinggevenden die toezicht houden op netwerken van gespecialiseerde digitale werknemers<\/strong>.<\/h3>\n

            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.<\/h3>\n

            De transformatie zou bijzonder significant kunnen zijn, omdat AI-agenten continu kunnen functioneren.<\/h3>\n

            Ze hoeven niet volgens de gebruikelijke kantooruren te werken.<\/h3>\n

            Ze kunnen 's nachts markten monitoren, cyberbeveiligingsincidenten continu analyseren, concurrenten volgen, documenten verwerken en aanbevelingen opstellen voordat menselijke besluitvormers aan hun werkdag beginnen.<\/h3>\n

            Het resultaat is mogelijk een altijd actieve organisatorische intelligentielaag<\/strong>.<\/h3>\n

            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.<\/h3>\n

            Die beperking is cruciaal.<\/h3>\n

            De agentische revolutie is een feit, maar staat niet gelijk aan betrouwbare autonome intelligentie.<\/h3>\n

            De strategische winnaars zullen daarom niet simpelweg de meest autonome systemen inzetten.<\/h3>\n

            Ze zullen de sterkste combinatie samenstellen van:<\/h3>\n

            AI-capaciteit + menselijk toezicht + cyberbeveiliging + gegevensbeheer + institutionele kennis + uitvoeringsinfrastructuur.<\/strong><\/h3>\n
            \n

            3. Mondiale concurrentie, actoren en risico's in AI-agentsystemen<\/h1>\n

            De opkomst van AI-agenten cre\u00ebert een nieuwe laag van technologische concurrentie.<\/h3>\n

            De vorige AI-race was sterk gericht op modellen, chips, computerinfrastructuur en data.<\/h3>\n

            De volgende fase betreft steeds meer autonome digitale capaciteit<\/strong>.<\/h3>\n

            De vraag is niet langer alleen wie de krachtigste AI kan bouwen.<\/h3>\n

            Het komt steeds vaker voor:<\/h3>\n

            Wie kan AI integreren in het grootste aantal economisch en strategisch belangrijke processen?<\/strong><\/h3>\n

            A. China en de opkomende machtscentra in Azi\u00eb<\/h2>\n

            China betreedt het tijdperk van de zelfsturende macht met diverse structurele voordelen.<\/h3>\n

            Dit omvat onder meer een enorme binnenlandse technologiemarkt, aanzienlijke technische capaciteit, grootschalige digitale platforms, een uitgebreide productie-infrastructuur en grote investeringen in kunstmatige intelligentie.<\/h3>\n

            Het strategische doel van China is niet alleen het ontwikkelen van individuele AI-producten.<\/h3>\n

            De bredere ambitie is om AI te integreren in industri\u00eble productie, logistiek, financi\u00eble dienstverlening, gezondheidszorg, openbaar bestuur, robotica en nationale infrastructuur.<\/h3>\n

            Dit maakt AI-agenten bijzonder belangrijk.<\/h3>\n

            Een land met geavanceerde agentsystemen zou potentieel grote delen van de economische co\u00f6rdinatie kunnen automatiseren.<\/h3>\n

            Oost-Azi\u00eb voegt daar nog een extra technologische kracht aan toe.<\/h3>\n

            Japan beschikt over geavanceerde mogelijkheden op het gebied van robotica en industri\u00eble automatisering.<\/h3>\n

            Zuid-Korea combineert expertise op het gebied van halfgeleiders, telecommunicatie-infrastructuur en grote technologiebedrijven.<\/h3>\n

            Taiwan blijft strategisch cruciaal vanwege zijn ecosysteem voor halfgeleiders.<\/h3>\n

            Singapore combineert digitale overheidsmogelijkheden met een sterk verbonden economie.<\/h3>\n

            Gezamenlijk vormen deze ecosystemen een belangrijke basis voor de volgende generatie autonome AI.<\/h3>\n

            India vormt een andere cruciale factor.<\/h3>\n

            Het enorme aantal technologische medewerkers, het groeiende ecosysteem van startups en de softwaremogelijkheden bieden aanzienlijke potentie voor de ontwikkeling van AI-agenten.<\/h3>\n

            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.<\/h3>\n

            Australi\u00eb is ook strategisch relevant vanwege zijn onderzoeksinstellingen, defensierelaties en positie binnen het technologische ecosysteem van de Indo-Pacifische regio.<\/h3>\n

            B. Rusland: Een defensiegerichte aanpak<\/h2>\n

            De ontwikkeling van AI in Rusland volgt een ander traject.<\/h3>\n

            Militaire toepassingen, cyberbeveiliging, inlichtingen en autonome systemen zijn strategisch belangrijke gebieden.<\/h3>\n

            AI-agenten zouden potentieel nuttig kunnen worden voor inlichtingenanalyse, cyberverdediging, logistieke optimalisatie en militaire planning.<\/h3>\n

            Geavanceerde agentsystemen vereisen echter brede toegang tot geavanceerde computertechnologie, software-ecosystemen, data en commerci\u00eble technologie.<\/h3>\n

            Dit leidt tot structurele beperkingen.<\/h3>\n

            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.<\/h3>\n

            C. Europa: Regulering, soevereiniteit en strategische autonomie<\/h2>\n

            Het standpunt van Europa is fundamenteel anders.<\/h3>\n

            De Europese Unie heeft geprobeerd technologische ontwikkeling te combineren met mensenrechten, veiligheid, verantwoording en regelgevend toezicht.<\/h3>\n

            De AI-wet werd breed toepasbaar op 2 augustus 2026<\/strong>, 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.<\/h3>\n

            Dit cre\u00ebert zowel een beperking als een kans.<\/h3>\n

            Europese organisaties worden geconfronteerd met aanvullende nalevingsvereisten.<\/h3>\n

            Maar regelgeving kan ook strategische infrastructuur worden.<\/h3>\n

            Het EU-werk uit 2026 over agentische AI identificeert agentische systemen expliciet als een belangrijke overgang van ge\u00efsoleerde automatisering naar geco\u00f6rdineerde, doelgerichte systemen die in staat zijn tot planning en actie over verschillende tools en gegevensbronnen heen.<\/h3>\n

            De concurrentievoordelen van Europa liggen daarom in de ontwikkeling van vertrouwde agentische infrastructuur<\/strong>.<\/h3>\n

            Duitsland kan industri\u00eble capaciteit bijdragen.<\/h3>\n

            Frankrijk kan bijdragen op het gebied van staatsvermogen, onderzoek en strategische autonomie.<\/h3>\n

            Nederland beschikt over aanzienlijke mogelijkheden op het gebied van halfgeleiders en technologie.<\/h3>\n

            Ierland is een belangrijk technologie- en multinationaal centrum.<\/h3>\n

            Zweden en de bredere Noordse regio beschikken over een sterke digitale infrastructuur en innovatieve ecosystemen.<\/h3>\n

            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.<\/h3>\n

            Zwitserland en Noorwegen voegen daar nog meer onderzoeks-, financi\u00eble, energie- en technologische mogelijkheden aan toe.<\/h3>\n

            De kansen voor Hongarije zijn anders.<\/h3>\n

            Het hoeft niet te concurreren met de Verenigde Staten of China op het gebied van de schaal van de modellen.<\/h3>\n

            Een meer realistische strategie is om Hongarije te positioneren als een regionaal centrum voor AI-implementatie, -onderwijs, strategisch advies en agentische AI-integratie.<\/strong>.<\/h3>\n

            Die strategie zou Centraal-Europese bedrijven en instellingen kunnen verbinden met de wereldwijde AI-infrastructuur.<\/h3>\n

            D. Afrika: De opkomende adoptiegrens<\/h2>\n

            Afrika biedt een fundamenteel andere kans.<\/h3>\n

            Veel economie\u00ebn beschikken niet over de infrastructuur die nodig is om te concurreren in grensverleggend AI-onderzoek.<\/h3>\n

            Maar agentische systemen kunnen sommige barri\u00e8res wegnemen.<\/h3>\n

            Een AI-agent kan potentieel geavanceerde administratieve, educatieve, financi\u00eble of adviserende mogelijkheden bieden zonder dat elke organisatie een groot intern personeelsbestand hoeft op te bouwen.<\/h3>\n

            Dit cre\u00ebert een ongebruikelijke mogelijkheid:<\/h3>\n

            Landen die achterlopen met de traditionele digitale infrastructuur zouden mogelijk delen van het conventionele ontwikkelingsmodel kunnen overslaan.<\/strong><\/h3>\n

            Zuid-Afrika, Nigeria, Kenia, Egypte en Rwanda behoren tot de Afrikaanse landen met aanzienlijke ecosystemen voor technologie en innovatie.<\/h3>\n

            De digitale kloof blijft echter een grote belemmering.<\/h3>\n

            Zonder betrouwbare connectiviteit, computerinfrastructuur, opleiding en databeheer zou AI de ongelijkheid eerder kunnen vergroten dan verkleinen.<\/h3>\n

            Noord- en Zuid-Amerika: Innovatie en strategische macht<\/h2>\n

            De Verenigde Staten blijven het belangrijkste centrum voor investeringen in baanbrekende AI en technologische innovatie.<\/h3>\n

            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.<\/h3>\n

            De Verenigde Staten beschikken bovendien over een uitzonderlijk krachtige combinatie van:<\/h3>\n