Het tijdperk van AI Agents: wanneer intelligentie stopt met reageren en begint te beslissen

Het gesprek over kunstmatige intelligentie is de laatste twee jaar exponentieel gegroeid Achter het enthousiasme schuilt echter een minder bediscussieerde realiteit Een intern onderzoek dat we hebben uitgevoerd brengt de data die weliswaar meer dan 70% aan digitale interacties met klanten al een bepaald niveau van automatisering met zich meebrengen, maar minder dan 15% een directe impact op de omzet, operationele efficiëntie of relevante zakelijke beslissingen genereren De reden is eenvoudig en structureel: automatiseren is niet hetzelfde als beslissen. 

Jarenlang lag de focus op het versnellen van taken, het verminderen van wrijving en schaalvergroting. Eerst met regels, dan met bots, en dan met AI toegepast op geïsoleerde processen.Deze evolutie was noodzakelijk, maar legde een duidelijke limiet bloot Bedrijven voeren sneller dan ooit uit, maar blijven kritische beslissingen nemen in een late, gefragmenteerde en onder druk afhankelijke menselijke interpretatie.De uitvoering werd geautomatiseerd. 

Bij het ingaan van 2026 is het niet meer de vraag of AI gebruikt moet worden, maar waar het moet zijn om de kwaliteit van beslissingen te verbeteren, Real business opereert in onvoorspelbare omgevingen, waarbij klanten van gedachten veranderen, onderwerpen mengen, dagen later terugkeren en continuïteit verwachten Beslissingen hangen niet alleen af van de gestelde vraag, maar van de geschiedenis, het moment, het kanaal en de doelstelling van interactie, in dit verband houden gegoten systemen, gebaseerd op vaste stromen en vooraf gedefinieerde antwoorden, op met schalen Niet vanwege technisch falen, maar omdat ze ontworpen zijn voor een wereld waar correct antwoorden voldoende was. 

De echte sprong in AI kwam niet van één enkele innovatie, maar van de convergentie van concrete vooruitgang: capabelere modellen, beter begrip van context, en het vermogen om geheugen, doelen en toestanden te behouden in de loop van de tijd AI is van puur reactief naar autonomer opereren gegaan Het beperkt zich niet langer tot het beantwoorden van geïsoleerde vragen Het kan complete gesprekken interpreteren, patronen herkennen, signalen uit meerdere bronnen verbinden en beslissingen nemen op basis van intentie, niet alleen op trefwoorden. 

Hier ontstaan AI Agents Een AI Agent werkt niet vanuit scripts, maar vanuit doelstellingen Het begrijpt de context van het gesprek, beschouwt eerdere interacties, houdt een duidelijk bedrijfsdoel aan en beslist wat de volgende meest geschikte stap is Daarnaast voert het echte acties uit binnen de systemen van het bedrijf en leert het van het resultaat van elke interactie AI is niet langer slechts een interface en wordt een beslissingssysteem in productie. 

Deze verandering is relevant omdat de meest impactvolle beslissingen in het bedrijfsleven niet in commissies of dashboards gebeuren Ze komen dagelijks, miljoenen keren, voor in de frontlinie van de operatie Bepaal wat je tegen een specifieke klant moet zeggen, wat je op dat moment moet aanbieden, wanneer je moet aandringen, wanneer je moet wachten, wanneer je moet klimmen Dit zijn beslissingen die er klein uitzien, maar gigantisch van invloed zijn wanneer ze op schaal worden herhaald Dit soort beslissingen leeft in gesprekken, zwakke signalen, veranderingen in toon, aarzelingen, subtiele afwijkingen in gedrag, en in geaccumuleerde context Het werkt niet met vaste regels. 

Juist in dit territorium houden AI Agents op een belofte te zijn en onvermijdelijk te worden, Ze voeren geen instructies uit Ze hanteren operationele criteria Een criterium dat voorheen uitsluitend afhing van mensen, individuele ervaring en menselijk oordeel, en dat nu binnen systemen ontworpen, getraind, bestuurd en gerepliceerd kan worden. 

Bij Yalo is deze aanpak gedurende meer dan tien jaar opgebouwd, uit de voortdurende werking van miljoenen gesprekken en zakelijke beslissingen in verschillende contexten, verkoop, betalingen, krediet, facturering, retentie en service, verdeeld over kanalen zoals WhatsApp, spraakoproepen, applicaties en internet Deze ervaring heeft in de praktijk geleerd dat beslissingen op schaal niet worden opgelost met scripts of rigide automatiseringen, maar moeten plaatsvinden op het moment van interactie, waarbij historische context, transactiegegevens, bedrijfsregels en continu leren worden gecombineerd. Hieruit zijn gespreksagenten niet alleen behandeld als interfaces, maar ook als operationele beslissingseenheden binnen systemen. 

Kijken naar 2026 is geen voorspellingen doen Het is een naam geven aan een verandering die al aan de gang is Organisaties die de Agentic Era ze zullen structuren ontwerpen die beter, sneller en met consistentie kunnen beslissen Degenen die het niet begrijpen zullen doorgaan omringd door automatisering, taken op schaal uitvoeren, maar vastzitten aan hetzelfde beslissingsknelpunt: vaste regels, gebrek aan context en constante afhankelijkheid van menselijk ingrijpen Deze transitie vereist duidelijkheid, want wat op het spel staat is niet het toevoegen van meer AI, maar het overwinnen van het model waarin technologie presteert, maar niet beslist Automatiseren was de eerste stap. Beslissen, met agenten, zal het concurrentievoordeel zijn. 

*Door Andres Stella, COO van Yalo.