Agentic AI klinkt aantrekkelijk: autonome systemen die zelf beslissingen nemen, context begrijpen en werk uit handen nemen. Toch stranden veel projecten voordat ze waarde leveren. In dit artikel lees je waarom dat gebeurt, en hoe je voorkomt dat ook jouw initiatief eindigt als experiment zonder vervolg.
Waarom agentic AI vaak strandt
Tussen belofte en praktijk ligt een kloof van kosten, timing en verwachtingen
De verwachtingen zijn vaak groter dan de waarde
Waarom veel AI-projecten te ambitieus beginnen
Agentic AI wekt de indruk dat je direct kunt automatiseren zonder menselijke tussenkomst. Maar die belofte is zelden meteen haalbaar. Veel organisaties starten met het idee dat agents zelfstandig complexe processen kunnen overnemen, terwijl de basis ontbreekt: betrouwbare data, duidelijke processen en goed gedefinieerde doelen.
Dat zorgt voor frictie. Teams raken gefrustreerd, projecten schuiven op en budgetten lopen uit. De kernfout: starten vanuit technologie in plaats van behoefte. Bij APPelit zien we dat succesvolle AI-projecten juist klein beginnen. Eén taak, duidelijk afgebakend, mét meetbare impact. Pas daarna volgt uitbreiding.
Een voorbeeld: een klantenservice-agent die automatisch eenvoudige retourvragen afhandelt. Niet spectaculair, wel effectief. En vooral: een directe besparing én tevreden gebruikers. Dat is waarde die telt.
De kosten zitten niet in de tool, maar in de integratie
Waarom agentic AI pas werkt als het onderdeel wordt van je processen
Veel AI-projecten worden verkocht als kant-en-klare oplossing. Maar de realiteit is anders. De software zelf is zelden het duurst. De kosten zitten in afstemming, integratie, training, validatie en borging. Kortom: in alles wat nodig is om de agent echt te laten functioneren binnen jouw IT- en werklandschap.
Een agent die zelfstandig offertes opstelt, moet toegang krijgen tot CRM, prijsmodellen, contractvoorwaarden en klantprofielen. Dat vraagt meer dan een API-koppeling. Het vraagt om regie, kennisdeling en eigenaarschap. En dat kost tijd en geld.
Bij APPelit leggen we de nadruk op realistische scope. We stellen daarom altijd de vraag: is dit een pilot of een structurele oplossing? En als het laatste het doel is, welke stappen zijn er nodig om die weg ook écht haalbaar te maken?
De timing van adoptie is vaak verkeerd
Waarom te snel, of juist te laat beginnen tot teleurstelling leidt
Sommige organisaties gaan te vroeg live, zonder testfase of duidelijke acceptatiecriteria. Anderen wachten zo lang met implementatie dat momentum en budget verloren gaan. Succesvolle AI-adoptie vraagt niet alleen om techniek, maar vooral om goed gekozen timing.
Het juiste moment zit vaak in het midden. Begin niet met agentic AI als je IT-landschap nog in transitie is, maar wacht ook niet tot alles ‘af’ is. Perfectie is geen voorwaarde voor succes, maar basisvoorwaarden zijn dat wel: stabiliteit, data-toegang en betrokkenheid van eindgebruikers.
Een goede timing zorgt voor draagvlak, duidelijke verwachtingen en ruimte voor bijsturing. Bij APPelit hanteren we een gefaseerde aanpak waarbij we agentgedrag eerst simuleren vóórdat het live gaat. Zo voorkom je verrassingen en bouw je vertrouwen op in de werking van het systeem.
Hoe voorkom je een agentic AI-project dat strandt?
Zorg voor regie, realistische verwachtingen en meetbare meerwaarde
Ervaar het gemak van onze service!
Wilt u dat wij contact opnemen? Vul het formulier hieronder in en we bellen u terug. U kunt ook meer informatie achterlaten via onze contactpagina of het offerteformulier
Ervaar het gemak van onze service!
Wilt u dat wij contact opnemen? Vul het formulier hieronder in en we bellen u terug. U kunt ook meer informatie achterlaten via onze contactpagina of het offerteformulier