AI is geen feature. Het is een platform.

De eerste AI-pilots zijn vaak indrukwekkend en demo’s scoren hoog bij klanten. Toch stagneert adoptie meestal binnen zes tot twaalf maanden. Features worden complexer om uit te breiden, agents verdwijnen naar de achtergrond en de beloofde waarde blijft achter. Niet omdat AI faalt, maar omdat agencies het nog steeds behandelen als een feature in plaats van als een strategisch platform.

In dit artikel deelt Dennis de Vries, Business Developer bij Proserve zijn visie op de verschuiving die Agentic AI vraagt van agencies. Vanuit de praktijk ziet hij hoe organisaties vastlopen zodra AI meer wordt dan een experiment. De kern van het probleem ligt niet in de technologie, maar in de architectuur en strategische positionering. Zolang AI wordt benaderd als uitbreiding in plaats van als fundament, blijft de toegevoegde waarde uit.

Agentic AI dwingt je platform te herzien

Veel agencies voegen AI nog steeds toe als module bovenop bestaande systemen: gekoppeld aan een CMS, CRM of marketing automation-tool. Dat werkt tijdelijk, maar zodra AI autonoom beslissingen moet nemen of meerdere processen moet orkestreren, wordt die aanpak problematisch.

Agentic AI, oftewel: systemen die zelfstandig taken uitvoeren, meerdere tools aansturen en beslissingen nemen binnen bedrijfsprocessen, legt deze zwakke plekken bloot. Agents zijn geen interactieve widgets; ze zijn actieve actoren in je platform. Een sprekend voorbeeld is het recent virale OpenClaw: een lokaal draaiende agent die meekijkt en zelfstandig acties uitvoert. OpenClaw laat zien hoe krachtig autonome agents kunnen zijn, maar ook hoe riskant: duizenden devices werden tijdelijk blootgesteld, beveiligingswaarschuwingen komen van alle kanten en er zijn duidelijke malware-risico’s aan verbonden.

Stel je nu voor dat eenzelfde agent op je bedrijfsservers draait, met toegang tot klantdata en interne workflows. Zou je die zomaar koppelen aan een publieke LLM via een API? Het risico op datalekken, compliance-fouten en verlies van controle is enorm.

De architectuurfout die agencies massaal maken

In de praktijk worden AI-modules vaak gezien als features. Ze worden geïmplementeerd, maar zodra ze zelfstandig moeten opereren, stokt de adoptie. Gebruikers raken eraan gewend, processen veranderen, en de agent blijft statisch. Het potentieel van agentic AI wordt zo nooit benut.

De echte waarde ligt in agents die doorontwikkeld worden, leren van interacties en zelfstandig keuzes kunnen maken. Daarmee kun je repetitieve taken automatiseren, workflows optimaliseren en strategische beslissingen ondersteunen. Dit vereist een fundamenteel andere architectuur: modulair, schaalbaar, observeerbaar en ontworpen voor continu leren.

Wie AI blijft behandelen als feature, bouwt iets dat werkt op korte termijn maar crasht op lange termijn. Wie agents vanaf het begin als platform-actoren ontwerpt, creëert evoluerende systemen die echte waarde leveren.

Modelkeuze is geen licentiekeuze

Een andere veelgemaakte fout: het kiezen van modellen op basis van prestaties of kosten. Teams vragen: “Welk model presteert het best?” of “Welke API is het goedkoopst?” Dat zijn begrijpelijke vragen, maar ze missen de kern. Modelkeuze is architectuurkeuze.

Wanneer een model het hart van autonome agents wordt, bepaalt die keuze de wendbaarheid van je platform. Belangrijke overwegingen zijn:

• Kun je een model wisselen zonder alles te herschrijven?
• Kun je per use case experimenteren met meerdere modellen?
• Waar draait de inferentie, en wie heeft toegang tot input, output en beslissingen?
• Hoe monitoren en debuggen we de agent?
• Blijft gevoelige data binnen het platform, of verdwijnt die extern?

Zonder antwoorden op deze vragen bouw je geen schaalbare AI-oplossing, maar een demo.

Infrastructuur: de onzichtbare faalfactor

Voor veel agencies voelt infrastructuur als opgelost. Zeker bij closed-source modellen via een API: AI als SaaS, schaalbaar en zonder operationele zorgen. Voor cloud-native organisaties werkt dit vaak goed in de pilotfase.

Probleem: zodra agents autonoom workflows aansturen, wordt infrastructuur cruciaal. Denk aan:

• Onvoorspelbare latency en performance-spikes
• Vendor lock-in die flexibiliteit blokkeert
• Data-lekken door inferentie buiten je platform
• Geen volledige audit-trail of debug-mogelijkheid
• Beperkingen in retraining en lifecycle management

Daarom zien we een trend naar self-hosted of hybride LLM’s. Niet ideologisch, maar praktisch: volledige controle over data, modellen, updates, performance en compliance. Self-hosted architecturen maken autonomie, schaalbaarheid en governance expliciet in plaats van afhankelijk van een externe leverancier.

Stappenplan voor CTO’s en COO’s van digital agencies

Het goede nieuws: er is een strategische weg vooruit. Dit is geen uitgebreide handleiding, maar een actiegericht raamwerk dat urgentie omzet in haalbare stappen. Zoals we 10 februari jl. op het Emerce Agentic AI-event al zagen: het gaat niet alleen om experimenten, maar om ownership van je AI-stack. Wie dat serieus neemt, transformeert AI van een feature naar een strategisch platform.

1. Diagnose: waar staat je AI-platform écht?
   Begin met een scherpe inventarisatie. Welke AI-features draaien live, hoe zijn ze gekoppeld aan bestaande systemen, welke data wordt gebruikt en wie is eigenaar van de modellen? Breng afhankelijkheden van externe SaaS, losse scripts en API-koppelingen in kaart. Dit geeft inzicht in waar de echte risico’s en technische schuld zitten.
2. Prioriteren: welke agentic AI-processen maken het verschil?
   Niet elke AI-use case heeft hetzelfde effect op business of klanten. Focus op workflows waar AI autonoom beslissingen neemt, meerdere systemen orkestreert of directe impact heeft op klantervaring, efficiency en compliance. Deze “mission critical” agents verdienen prioriteit bij architectuur- en infrastructuurinvesteringen.
3. Architectuurkaders invoeren
   Creëer een platformarchitectuur die agent-logica, model-interactie en data-toegang duidelijk scheidt. Governance, security en compliance moeten runtime-eigenschappen zijn, geen bijzaak achteraf. Modulariseer het platform zodat modellen en agents flexibel kunnen wisselen en nieuwe autonome features zonder herbouw kunnen worden toegevoegd.
4. Model- & infrastructuurstrategie vastleggen
   Kies modellen niet alleen op basis van performance of kosten, maar op hoe ze passen in het platform, latency, auditability en governance. Overweeg self-hosted LLM’s of hybride infrastructuren: deze geven volledige controle over data, retraining, updates en performance, en voorkomen dat kritieke workflows afhankelijk zijn van een externe SaaS. Ownership over je stack is hier het sleutelwoord: alleen zo kun je autonomie en schaalbaarheid waarborgen.
5. Lifecycle & ownership regelen
   Bepaal wie verantwoordelijk is voor monitoring, retraining, updates en incidentbeheer. Bouw structurele feedbackloops met gebruikers en klanten in, zodat agents continu leren en evolueren. Zorg dat budgetten en resources beschikbaar zijn voor continu onderhoud: AI stopt niet bij live-gang.
6. Communicatie & internal alignment
   Maak de visie expliciet voor zowel leadership- als delivery-teams: AI is geen feature, maar een strategisch platform-asset. Vertaal urgentie in concrete acties en milestones, niet alleen in ambitieuze pilots of proof-of-concepts. Een heldere roadmap voorkomt dat autonome agents verworden tot losse experimenten, en zorgt dat ownership over je stack breed gedragen wordt.

De nieuwe rol van digital agencies

In het tijdperk van agentic AI ontwerpen agencies niet langer alleen interfaces of flows. Ze creëren autonome systemen die bedrijfsprocessen, besluitvorming en klantvertrouwen beïnvloeden. Dat vereist scherpere keuzes, robuuste architectuur en diepgaand inzicht in infrastructuur en modelgedrag.

AI is geen feature die je toevoegt, maar een kracht die het platform zelf herdefinieert. De vraag is niet of je AI gaat inzetten, maar of je platform klaar is om de verantwoordelijkheid te dragen, of dat je wacht tot adoptie crasht zoals bij 40–50% van de projecten (Gartner, Dynatrace).

Agencies die dit vroeg erkennen, bouwen geen losse demo’s. Ze creëren duurzame, evoluerende AI-platformen die waarde leveren op lange termijn. Ownership van modellen, data en infrastructuur is geen technisch detail: het is de kern van strategische voorsprong in een wereld waarin agentic AI de standaard wordt.