De opkomst van agentic AI markeert een belangrijke verschuiving in de manier waarop bedrijven opereren, waarbij de focus niet langer ligt op enkel productiviteit, maar op het zelfstandig plannen en uitvoeren van taken door AI-systemen. Onderzoek toont aan dat generative AI al aanzienlijke winst oplevert, met een vermindering van werktijd en een verbetering van outputkwaliteit. Voor CEO’s en CHRO’s betekent dit dat zij hun besluitvormingsprocessen en workforce design grondig moeten herzien. De echte waarde ligt in het herontwerpen van kernprocessen en het omarmen van agentic AI als een integraal onderdeel van de bedrijfsvoering, in plaats van als een louter technologische innovatie.
Voor de doelgroep van CEO’s en CHRO’s is het essentieel om de implementatie van agentic AI strategisch aan te pakken. Dit houdt in dat ethische overwegingen, governance en de rol van menselijke besluitvorming vanaf het begin moeten worden geïntegreerd. Door gebruik te maken van scenarioplanning kunnen leiders zich voorbereiden op verschillende toekomstscenario's en robuuste investeringskeuzes maken. De praktische agenda vraagt om een focus op de juiste vragen: welke processen kunnen worden geoptimaliseerd door AI-agents en waar is menselijk oordeel onmisbaar? Door deze aanpak kunnen organisaties niet alleen hun productiviteit verhogen, maar ook een toekomstbestendige workforce creëren.
Generative AI is niet langer alleen een productiviteitstool; met agents en agentic AI verschuift de waarde naar het zelfstandig plannen, uitvoeren en bijsturen van werk. Voor CEO’s en CHRO’s betekent dit een strategische herijking van besluitvorming, workforce design, governance en ethiek.
Waarom dit nu telt
Onderzoek laat zien dat generatieve AI al meetbare winst oplevert: in een experiment met professionals daalde de werktijd met 40% en steeg de outputkwaliteit met 18%. Een veldexperiment in consultancy vond daarnaast 12,2% meer voltooide taken, 25,1% snellere afronding en meer dan 40% hogere kwaliteit voor taken binnen het AI-bereik.
De St. Louis Fed rapporteerde dat werknemers die generatieve AI gebruiken gemiddeld 5,4% van hun werktijd besparen, wat neerkomt op ongeveer 1,1% productiviteitswinst voor de totale workforce. Microsoft concludeerde in real-world werksituaties dat de impact per rol en organisatie sterk varieert, maar dat de productiviteitswinst reëel kan zijn.
Van genereren naar handelen
Generative AI maakt tekst, analyses en concepten. Agents gaan een stap verder: ze combineren doelen, context en acties om taken uit te voeren over meerdere systemen en stappen heen. Agentic AI is daarmee minder een “chat”-laag en meer een uitvoeringslaag voor werkprocessen.
Voor CEO’s is dat relevant omdat de echte waarde niet zit in losse pilots, maar in het herontwerpen van kernprocessen. McKinsey stelt dat organisaties moeten verschuiven van experimenten naar schaalbare transformatie, van use cases naar business processes en van losse AI-teams naar cross-functionele transformatieteams.
Rol van de CEO
De CEO moet agentic AI behandelen als een ondernemingsbrede operating-modelverandering, niet als IT-innovatie. Dat vraagt om keuzes over waar agents waarde creëren, welke beslissingen menselijk blijven en hoe risico’s worden gemonitord.
Drie prioriteiten springen eruit:
- Herontwerp processen rond doelen, niet rond afdelingen.
- Meet waarde in doorlooptijd, kwaliteit, foutreductie en klant- of medewerkerservaring.
- Bouw governance in vanaf dag één, inclusief eigenaarschap en escalatieregels.
Rol van de CHRO
Voor CHRO’s is dit minstens zo ingrijpend. Agentic AI verandert niet alleen werk, maar ook de samenstelling van werk, de vaardighedenmix en de manier waarop teams samenwerken. SAP beschrijft dat CHRO’s steeds meer de end-to-end workforce moeten sturen, waarbij mensen en AI-agents naast elkaar opereren met verschillende sterktes.
CHRO’s kunnen agents inzetten voor talent analytics, workforce planning, learning recommendations en HR-service automation. Salesforce-referentie-onderzoek liet zien dat 86% van de CHRO’s het integreren van AI-agents in de werkplek als kerntaak ziet, wat aangeeft dat HR een centrale rol krijgt in de adoptie.
Deliberation en oordeel
De grootste valkuil van AI is niet snelheid, maar schijnzekerheid. Deliberation is het vermogen om alternatieven expliciet af te wegen, aannames te toetsen en consequenties te verkennen voordat actie volgt. Juist bij agentic AI is deliberation cruciaal, omdat systemen anders te snel optimaliseren op één doel zonder bredere context.
Een bruikbare managementregel is: laat agents voorstellen, maar laat mensen beoordelen. Dat geldt vooral voor strategische keuzes, personeelsdossiers, beloning, ontslag, herstructurering en reputatiegevoelige communicatie.
Ethiek en besluitvorming
Ethische besluitvorming moet niet achteraf worden toegevoegd. Onderzoek naar agentic AI benadrukt risico’s zoals bias, datakwaliteit, gebrek aan transparantie en het gevaar dat autonomie zonder toezicht onbedoelde schade veroorzaakt.
Voor CEO’s en CHRO’s betekent dit dat ethiek operationeel moet worden gemaakt:
- Definieer welke beslissingen nooit volledig autonoom mogen zijn.
- Gebruik fairness checks, audit trails en human oversight.
- Maak verantwoordelijkheden expliciet: wie approve’t, wie monitort, wie escaleert.
Scenarioplanning als stuurinstrument
Scenarioplanning helpt om onzekerheid te structureren. In plaats van te gokken op één toekomst, kunnen leiders werken met drie tot vier plausibele scenario’s, zoals “AI als copilot”, “AI als procesmotor”, “AI als autonome laag” en “AI onder streng regulatoir regime”. Dat maakt investeringskeuzes robuuster en voorkomt tunnelvisie.
Voor CHRO’s is scenarioplanning essentieel voor workforce design. Denk aan scenario’s rond functie-automatisering, skill shifts, herplaatsing, reskilling en de rol van nieuwe AI-supervisierollen. Voor CEO’s helpt het om kapitaal, governance en change capacity te prioriteren op basis van onzekerheidsniveaus.
Praktische agenda
De snelste organisaties beginnen niet met “meer AI”, maar met de juiste vragen. Welke processen zijn repetitief en beslisrijk? Waar zijn de grootste fricties in employee journeys? Welke taken kunnen agents zelfstandig afhandelen en waar blijft menselijk oordeel noodzakelijk?
Een pragmatische aanpak:
- Selecteer drie high-value processen.
- Definieer menselijke en agentische beslispunten.
- Implementeer ethische guardrails en meet KPI’s.
- Test scenario’s op schaalbaarheid, risico en medewerkersimpact.
Bronnen & inspiratie
McKinsey, Seizing the agentic AI advantage
Bioethics Artificial Intelligence Advisory (BAIA): An Agentic Artificial Intelligence (AI) Framework for Bioethical Clinical Decision Support
Federal Reserve Bank of St. Louis, The Impact of Generative AI on Work Productivity
Noy & Zhang, Experimental evidence on the productivity effects of generative artificial intelligence
Dell’Acqua et al., Navigating the Jagged Technological Frontier
Microsoft Research, Generative AI in Real-World Workplaces
SAP, People-Machine Blend: How CHROs Can Lead Agentic AI Adoption
Salesforce/UNLEASH, 86% of CHROs say integrating AI agents into the workplace is a key part of their roles
* geschreven met hulp van Perplexity