De opkomst van de Agent Manager
AI-agents nemen in sneltempo cruciale bedrijfsprocessen over, maar organisaties worstelen met de vraag wie nog de controle heeft. Efficiëntiewinst blijkt minder afhankelijk van slimmere modellen dan van strakker toezicht. Zonder duidelijke verantwoordelijkheid dreigt de AI-belofte te kantelen naar complianceproblemen, kwaliteitsverlies en afbrokkelend vertrouwen.
De adoptie van artificiële intelligentie binnen bedrijven zit in een stroomversnelling. Wat begon met slimme assistenten die e-mails opstelden of vergaderingen samenvatten, is uitgegroeid tot autonome AI-agents die zelfstandig processen uitvoeren en operationele beslissingen nemen.
Op papier levert dat schaalbaarheid en kostenbesparing op. In de praktijk ontstaat een nieuw spanningsveld: de technologie evolueert sneller dan de interne structuren die haar moeten beheren.
Van copiloot naar autonome beslisser
In de eerste fase van enterprise-AI stond ondersteuning centraal. AI fungeerde als copiloot: een hulpmiddel dat menselijke besluitvorming versterkte. De eindverantwoordelijkheid bleef ondubbelzinnig bij de medewerker.
Vandaag verschuiven organisaties richting delegatie. AI-agents verwerken transacties, behandelen claims, actualiseren klantendossiers en escaleren dossiers zonder menselijke tussenkomst. Ze handelen doelgericht, op basis van vooraf ingestelde parameters.
Dat betekent dat AI niet langer enkel adviseert, maar effectief handelt. Wanneer een systeem zelfstandig een terugbetaling uitvoert of een compliance-issue markeert, beïnvloedt het rechtstreeks bedrijfsresultaten. De kernvraag verschuift daarmee van “Hoe goed presteert het model?” naar “Wie is verantwoordelijk als het misgaat?”
De accountability gap
Naarmate AI-agents dieper doordringen in kernprocessen, ontstaan structurele risico’s.
Ten eerste is er performance drift. Modellen die getraind zijn op historische data kunnen minder accuraat worden wanneer marktomstandigheden of regelgeving veranderen. Zonder actieve monitoring kan kwaliteitsverlies ongemerkt doorsijpelen.
Daarnaast groeit het compliance-risico. In gereguleerde sectoren volstaat technische correctheid niet; beslissingen moeten transparant, uitlegbaar en auditbaar zijn. Autonome systemen die niet structureel worden geëvalueerd, vormen een potentieel juridisch risico.
Ten slotte dreigt vertrouwensverlies. Medewerkers die geconfronteerd worden met inconsistente of ondoorzichtige uitkomsten, verliezen vertrouwen in automatisering. Dat remt verdere adoptie en tast het rendement op investeringen aan.
De rode draad is een groeiende accountability gap. Wanneer een AI-agent een fout maakt, is vaak onduidelijk wie eigenaar is van die beslissing. Ligt de verantwoordelijkheid bij IT, bij de businessunit, bij risk management of bij de leverancier? Zonder expliciet eigenaarschap wordt toezicht reactief in plaats van structureel.
Daar is hij dan: de Agent Manager
Om die kloof te dichten, tekent zich een nieuwe rol af binnen organisaties: de Agent Manager.
Deze functie formaliseert het toezicht op AI-agents, vergelijkbaar met hoe managers menselijke teams aansturen. Een Agent Manager definieert duidelijke prestatie-indicatoren die gekoppeld zijn aan bedrijfsdoelstellingen, monitort output op accuraatheid en bias, controleert of beslissingen in lijn zijn met interne policies en start hertraining of bijsturing wanneer afwijkingen optreden.
Belangrijk is dat deze rol verder gaat dan puur technisch beheer. Het gaat om operationele verantwoordelijkheid. AI-agents worden niet langer gezien als softwaretools, maar als digitale medewerkers met een eigen lifecycle: onboarding, evaluatie, optimalisatie en indien nodig ook uitfasering.
Organisaties die deze managementlaag expliciet inbouwen, creëren helderheid rond eigenaarschap en verkleinen de risico’s van schaalvergroting. Ze erkennen dat autonomie zonder toezicht geen efficiëntie oplevert, maar kwetsbaarheid.
AI als digitale workforce
Terwijl AI-agents steeds dieper geïntegreerd raken in kernprocessen, bouwen bedrijven feitelijk een digitale workforce uit. En zoals bij elke workforce, menselijk of digitaal, bepaalt niet enkel productiviteit het succes, maar vooral het beheer ervan.
De volgende fase van AI-adoptie draait dan ook minder om krachtigere modellen en meer om governance. Bedrijven die AI beschouwen als een strategische capaciteit die actief gemanaged moet worden, zullen de vruchten plukken. Wie inzet op snelheid zonder structuur, loopt het risico dat de technologie sneller groeit dan de organisatie haar kan controleren.