De vraag is niet of je het moet gebruiken; de vraag is hoe je het moet implementeren zodat het in lijn is met je strategie, risico's waarborgt en zich snel terugbetaalt.
Korte definitie:
Agentic AI zijn software agents die end-to-end taken uitvoeren met vangrails: ze nemen input, nemen beslissingen, voeren acties uit (inclusief het aanroepen van API's en systemen) en escaleren naar mensen wanneer het vertrouwen laag is of het beleid dit vereist. Succes hangt af van orkestratie, governance en integratie, en dat is waar no-code uitblinkt.
Hieronder staan drie bewezen implementatietrajecten - geleid door partners, geleid door de organisatie en hybride - die zijn bijgewerkt voor ondernemingen die het Agentic AI-tijdperk willen betreden.
1. Uitbesteden
Modellering uitbesteden aan een implementatiepartner
In deze aanpak werkt uw organisatie met een no-code + AI implementatiepartner die de end-to-end build en orkestratie afhandelt: procesontwerp, scoping van gegevenstoegang, integraties, agentgedrag en vangrails.
Waarom leiders hiervoor kiezen
- Expertise en snelheid: ervaren modelleurs en AI-architecten verkorten de levertijden (typische functionele go-lives in 4-8 weken voor een gerichte workflow).
- Lager risico: Partners verstevigen de oplossing met rolgebaseerde toegang, datascopecontroles, human-in-the-loop (HITL) stappen en audit trails vanaf dag één.
- Focus op resultaten: Uw teams blijven gefocust op KPI's terwijl de partner de complexiteit afhandelt.
Specifieke Agentic AI
- Beveiligde autonomie: Agents handelen binnen vooraf goedgekeurde beleidsregels (bijv. uitgavenlimieten, escalatiedrempels).
- Productie-grade orkestratie: Agenten roepen interne systemen aan via no-code-integratie - geen broze lijmcode.
- Waarneembaarheid: Exec-dashboards voor uitzonderingspercentages, naleving van SLA's, besparingen en de impact op klanten.
Wat in de gaten te houden
- Eis uitlegbaarheid door ontwerp (beslissingslogboeken, testbare prompts/beleid).
- Vereis staging + live preview voor productie om "black-box" verrassingen te voorkomen.
- Stel wijzigingsbeheer in voor model-, beleids- en integratie-updates.
2.Bouw het zelf
Modellering gedaan door een implementatiepartner
Uw teams gebruiken intuïtieve no-code tooling om apps, workflows en agentgedrag te ontwerpen; een partner blijft beschikbaar voor training, reviews en kwaliteitscontroles.
Waarom leiders hiervoor kiezen
- Empowerment: Product, Ops en IT bouwen samen; de mensen die het dichtst bij het werk staan coderen de logica.
- Kostenefficiëntie: Minder afhankelijkheid van schaarse ontwikkelaars; snellere iteratie cycli.
- Schaalbaarheid: Richt een intern AI + No-Code Center of Excellence (CoE) op en schaal patronen over bedrijfsonderdelen heen.
Specifieke agent AI
- Herbruikbare agent sjablonen: Standaardiseer patronen zoals Planner-Executor, ReAct, of triage + escalatie voor verschillende use cases.
- Beleid-als-config: Goedkeuringsdrempels, gegevensrechten en escalatiebomen worden geconfigureerd - niet gecodeerd - zodat compliance ze kan beoordelen.
- HITL-schakelaars: Zet autonomie stap voor stap aan of uit, met duidelijke menselijke controlepunten.
Wat u in de gaten moet houden
- Zet een CoE op die verantwoordelijk is voor standaarden, naamgeving, omgevingen en beoordelingen.
- Spreek SLO's af (nauwkeurigheid, latentie, afhandeling van uitzonderingen, volledigheid van audits).
- Houd de ROI per workflow bij (cyclustijd, foutpercentage, cost-to-serve, NPS/CES).
3. Hybride model
Modellering gedaan door organisatie en partner samen
U co-creëert. De partner bepaalt de referentiearchitectuur en governance; uw team (de producteigenaar) levert domeinkennis en bouwt functies sprint voor sprint.
Waarom leiders hiervoor kiezen
- Het beste van twee werelden: Externe snelheid + interne context en eigenaarschap.
- Overdracht van capaciteiten: Uw teams leren door te bouwen; de partner zorgt voor enterprise-grade kwaliteit.
- Flexibiliteit: Schaal sneller naar nieuwe processen zodra de initiële patronen bewezen zijn.
Specifieke Agentic AI
- Gedeelde runbooks: Wie monitort agents, wat triggert escalatie en hoe rollback werkt.
- Unified observability: Gezamenlijke dashboards met beleidsnaleving, uitzonderingen en waardetracking.
- Releasediscipline: Promotion gates (preview → staging → productie) overeengekomen door beide partijen.
Waarop letten
- RACI definiëren voor incidenten, model/promptwijzigingen en beleidsupdates.
- SLO's overeenkomen (nauwkeurigheid, latentie, afhandeling van uitzonderingen, volledigheid van audits).
Kies wat het beste werkt
No-code overbrugt de kloof tussen vraag en aanbod voor software. Agentic AI maakt van die brug een snelweg - mits je het implementeert met orkestratie en controlemechanismen.
Of je nu de voorkeur geeft aan partner-led, org-led of hybride, het winnende spel is hetzelfde: behandel agentic AI als een bestuurd digitaal personeelsbestand, niet als een nevenexperiment. De meeste AI-projecten sterven in pilots. Met de juiste no-code orkestratie leven ze, schalen ze op en betalen ze zich terug.
Deze blogpost is een bijdrage van WEM No-Code, een no-code platformbedrijf dat organisaties helpt om AI-implementatievalkuilen te vermijden met bewezen methodologieën en agentic AI-fundamenten. Meer inspiratie vind je op www.wem.io of bezoek WEM No-Code tijdens Data Expo op stand #88.
