Agentische AI en automatisering

Advies over agentische AI

Agents veranderen hoe een proces eruit kan zien, niet alleen hoe snel het loopt. Daarmee is het eerst een ontwerpvraag over de organisatie en pas daarna een engineeringvraag: welke besluiten bij mensen blijven, wat een agent alleen mag doen, en wie verantwoordelijk is voor de uitkomst.

Bespreek uw AI-initiatief Advies

Het zakelijke vraagstuk

Een kapot proces automatiseren maakt het sneller kapot

De meeste processen hebben stappen verzameld die bestaan door een systeembeperking, een oude auditbevinding of iemand die ooit een fout maakte. Dat getrouw automatiseren bewaart het allemaal. De organisaties die echte waarde uit agents halen, ontwerpen het proces opnieuw rond wat agents kunnen, en dat roept vragen op over verantwoordelijkheid en beheersing die geen enkel engineeringteam alleen kan beantwoorden.

Wat we doen

Proces en beheersmodel samen ontwerpen

We brengen in kaart hoe het werk nu gebeurt en waar het oordeel werkelijk ligt, en ontwerpen dan een doelproces dat het werk bewust verdeelt tussen mensen en agents. Daar hoort een expliciet beheersmodel bij: wat een agent zonder toezicht mag, wat goedkeuring vraagt, wat gelogd wordt, en wie verantwoordelijk is als het misgaat. We leggen ook vast waaraan de organisatie merkt dat het werkt, want een agent die stilletjes achteruitgaat is erger dan een die zichtbaar faalt.

Advies over agentische AI

Expertise

Agentstrategie
Ontwerp van agentische workflows
Herontwerp van bedrijfsprocessen
Architectuur met mens in de lus
Multi-agentarchitectuur
Governance van agents
Besturingsmodellen voor agents

Veelvoorkomende toepassingen

Een backofficeproces opnieuw ontwerpen rond agents in plaats van de huidige vorm te automatiseren.
Een organisatiestandpunt vastleggen over wat agents zonder menselijke goedkeuring mogen doen.
Een voorgestelde multi-agentarchitectuur beoordelen voordat wijzigen duur wordt.
Verantwoordelijkheid voor agentbesluiten vastleggen in een gereguleerd proces.

Hoe we leveren

Procesverkenning

Het huidige pad in kaart brengen, met zijn vertakkingen, uitzonderingen en definitie van juist.
Afgebakend prototype

Eén proces, eerst alleen lezen, gemeten tegen een gelabelde set voordat het iets wegschrijft.
Guardrails en goedkeuring

Rechten, snelheidslimieten, goedkeuringsmomenten en auditlogging vóór toegang tot productie.
Productie en beheer

Gefaseerde uitrol met doorlopende evaluatie, kostenbewaking en een terugvalpad.

Technologie

OpenAI
Anthropic
Google Vertex AI
Azure OpenAI
AWS Bedrock
Model Context Protocol
LangGraph
Temporal
OpenTelemetry

Beveiliging en governance

Software die binnen uw systemen handelt is een bevoorrechte identiteit en wordt ook zo behandeld. Ze authenticeert via uw identityprovider, houdt rechten zo krap mogelijk en kan de rechten van de gebruiker namens wie ze handelt niet overschrijden. Tool-aanroepen worden gevalideerd en gelimiteerd, niet-vertrouwde inhoud wordt als data en niet als instructie behandeld om prompt-injectie te beperken, en ingrijpende acties vereisen menselijke goedkeuring. Elke uitvoering wordt gelogd met invoer, aanroepen en uitvoer, en dat is wat het systeem auditeerbaar maakt.

Samenwerkingsmodellen

AI-project

Wij nemen de verantwoordelijkheid voor het ontwerpen en opleveren van een afgebakende AI-oplossing.

Ingebed AI-team

Een multidisciplinair AI-team werkt binnen uw organisatie om doorlopend kansen te vinden en op te leveren.

Toegewijd AI-team

Langlopende toegewijde engineeringcapaciteit, gebouwd rond uw techniek en uw manier van opleveren.

Beheerde AI

Wij beheren, bewaken en verbeteren doorlopend AI-systemen in productie.

Waarom TeamExtension.ai

Wij hebben deze keuzes in productie moeten maken

De vragen die bepalen of een agentprogramma slaagt zijn praktisch: hoeveel autonomie, wat loggen, wanneer stoppen. Ze goed beantwoorden vraagt dat je met de gevolgen hebt geleefd, wat iets anders is dan erover gelezen hebben. Wij bouwen en beheren deze systemen, dus het advies is geworteld in wat werkelijk misging.

Geselecteerde klanten

Veelgestelde vragen

Hoeveel autonomie moet een agent krijgen?

Begin met geen en laat het verdienen. Eerst alleen lezen, dan schrijven op omkeerbare acties, dan acties achter goedkeuring, elke stap onderbouwd met gemeten nauwkeurigheid. Vooraf toegekende autonomie wordt na het eerste incident meestal weer ingetrokken, en dat kost meer dan smal beginnen.

Hebben we meerdere agents nodig?

Meestal minder dan voorgesteld. Multi-agentarchitecturen voegen coördinatiefouten toe, en de meeste processen die er meerdere lijken te vragen hebben in werkelijkheid één agent met meerdere tools nodig. We adviseren de eenvoudigste structuur tenzij het werk zich echt laat opdelen.

Wie is verantwoordelijk als een agent het misheeft?

Altijd een met naam genoemd persoon. Onderdeel van dit werk is bepalen wie dat per proces is en zorgen dat diegene het zicht heeft om die verantwoordelijkheid te dragen. Een verantwoordelijkheidsmodel dat ophoudt bij 'het systeem' overleeft geen incident.

Wat betekent dit voor onze mensen?

Eerlijk gezegd verandert het rollen, en doen alsof dat niet zo is maakt adoptie moeilijker. We werken door welke taken verschuiven, wat het resterende menselijke werk wordt en wat dat betekent voor de samenstelling van het team, als onderdeel van het ontwerp en niet erna.

Gerelateerde expertise

AI-strategie en transformatie

AI-strategie

Bepaal waar AI thuishoort in uw bedrijf, wat het waard is en in welke volgorde u het bouwt.

Meer informatie

AI-infrastructuur en LLMOps

AI-architectuur

Ontwerp de referentiearchitectuur die uw AI-systemen delen: modellen, ophalen, orkestratie, data en beheersmaatregelen.

Meer informatie

AI-beveiliging

Advies over AI-beveiliging

Modelleer de dreigingen van uw AI-systemen en ontwerp de architectuur, maatregelen en grenzen die het risico inperken.

Meer informatie

Bespreek uw AI-initiatief

Ontwerp bedrijfsprocessen opnieuw rond agents die redeneren, tools aansturen en meerstapswerk afmaken.

Spreek een AI-expert Start een AI-assessment