De afgelopen jaren hebben bedrijven zaken gedaan NAAR DE als iets om te testen. Een pilot hier, een proof of concept daar. Dat tijdperk loopt ten einde. Volgens de nieuwe wereldwijde DeepL onderzoekUit een onderzoek onder 5.000 leidinggevenden wereldwijd naar de impact van AI-agenten op het hervormen van het bedrijfsleven, voorspelt 69% dat AI-agenten de manier waarop hun bedrijven opereren in 2026 fundamenteel zullen veranderen. Bijna de helft voorspelt grote transformaties, terwijl een ander kwart zegt dat de verandering al aan de gang is.
Dit moment kwam niet van de ene op de andere dag. Terwijl 2025 het jaar was dat AI van theorie naar toepassing ging, maken bedrijven dit jaar de omslag structureel. Leiders vragen zich niet langer af of AI werkt, maar beslissen eerder wat de plaats van AI-agenten is binnen hun bedrijfsmodel. Naarmate tools volwassener worden en agentsystemen in staat worden om het werk tussen verschillende functies te coördineren, ontsluiten AI-agenten nieuwe mogelijkheden, niet alleen het automatiseren van taken. Door handmatige coördinatie te elimineren, stellen AI-agents organisaties in staat sneller en slimmer te handelen, waardoor de creativiteit, de diepgaande probleemoplossing en het beoordelingsvermogen mogelijk worden gemaakt die snelheid in meetbare waarde veranderen.
Als het echter gaat om het opschalen van agenten en het valideren van hun investeringen, blijven de meeste organisaties steken in de pilotmodus. McKinsey relaties dat terwijl 62% van de bedrijven experimenteert met agenten, slechts 10% deze aanpast aan één enkele functie, en dat slechts 32% van de leiders een impact rapporteert op de bedrijfsbrede EBIT. De kloof tussen early adopters en resisters zal in 2026 groter worden, niet vanwege vallen en opstaan, maar vanwege de uitvoering ervan.
Drie veranderingen zullen deze kloof definiëren: hoe bedrijven kernactiviteiten automatiseren, AI implementeren voor groei en de communicatie-infrastructuur bouwen die agenten nodig hebben.
AUTOMATISEER DE KERN
AI-agenten zijn niet langer beperkt tot experimenten of pilots. Bedrijven implementeren ze in operationele workflows zoals het verwerken van retourzendingen bij de klantenservice, het onderzoeken van klachten van klanten, het automatiseren van goedkeuringen en ticketing, het ondersteunen van onderzoek naar prospects en concurrenten in de verkoop, en marketingen optimaliseer het werkkapitaal in de financiële sector. Wat verandert is continuïteit. In plaats van individuele taken te versnellen, leggen organisaties steeds meer de verantwoordelijkheid bij agenten om de stappen tussen hen te beheren, waardoor de wrijving wordt verminderd.
Als we kijken naar de adoptie van AI-agents in een bredere context, blijkt uit onderzoek van DeepL dat leidinggevenden wereldwijd de bewezen ROI en efficiëntie (22%), het aanpassingsvermogen van het personeel (18%) en de bedrijfsbereidheid (18%) noemen als de belangrijkste redenen waarom zij vertrouwen hebben in het uitbreiden van de inzet van agenten. Resultaten, en niet optimisme, zijn de drijvende kracht achter deze verandering.
Tegelijkertijd beginnen bekende barrières te verzachten. Kosten (16%), gereedheid van het personeel (13%) en technologische volwassenheid (12%) blijven uitdagingen, maar bedrijven pakken deze actief aan naarmate ze ervaring opdoen als operator in productieomgevingen.
Het echte risico is nu nietsdoen. Organisaties die er niet in slagen om te identificeren welke workflows eerst moeten worden geautomatiseerd, houden waardevol talent gefocust op banen met een lage leverage, terwijl concurrenten hun activiteiten herontwerpen rond intelligente systemen. De klantenservice biedt een duidelijk voorbeeld. Bedrijven als Perk zetten AI-agenten in om routinematig operationeel werk in de klantenondersteuning uit te voeren, terwijl menselijke agenten zich concentreren op complexe, op relaties gebaseerde scenario’s.
Zoals Tom Davis, senior directeur operationele uitmuntendheid bij Perk, notities: “Als we reizigers hebben die op luchthavens stranden, willen we dat onze mensen zich op die momenten concentreren en op de achtergrond een AI-machine die het harde werk afhandelt.” Door deze splitsing kunnen menselijke agenten zich concentreren op relationeel werk met hoge inzet, terwijl AI-agenten grootschalige operationele taken uitvoeren.
AI ALS GROEIMOTOR
Kunstmatige intelligentie beperkt zich niet langer tot kostenreductie. Het wordt een motor van groei.
Het bredere AI-landschap vertoont een sterk momentum: 67% van de leidinggevenden meldde een meetbare impact van AI-initiatieven in 2025, en 52% verwacht dat AI in 2026 meer zal bijdragen aan de bedrijfsgroei dan welke andere technologie dan ook.
De best presterende bedrijven passen AI toe in alle inkomstengenererende functies – klantenservice, marketing, verkoop, financiën, juridische zaken, personeelszaken en IT-ondersteuning – in plaats van dit te beperken tot backoffice-automatisering. Concurrentievoordeel komt voort uit schaalbaarheid en integratie, en niet alleen uit geïsoleerde gebruiksscenario’s.
Maar het echte voordeel is niet alleen efficiëntie: het is snellere besluitvorming van hogere kwaliteit. ALS b2ventures Zoals blijkt uit hun werk met AI-agenten, helpt de technologie hen sneller investeringsbeslissingen van hogere kwaliteit te nemen, omdat de agenten uitblinken in het evalueren van bedrijven en het naar boven brengen van inzichten die cruciale keuzes ondersteunen.
Volgens onderzoek van DeepL zien leiders in Groot-Brittannië (80%), Duitsland (78%) en de VS (71%) meetbare prestatieverbeteringen als gevolg van AI-initiatieven. Dit benadrukt dat uitvoering en organisatorische paraatheid net zo belangrijk zijn als toegang tot technologie als het gaat om het omzetten van AI in een strategisch voordeel.
Het negeren van AI op gebieden die cruciaal zijn voor de groei is niet langer conservatief. Het is een strategisch risico, vooral in sectoren waar de marges en de verwachtingen van klanten snel veranderen.
TAAL EN STEM AI
Nu AI-agenten steeds vaker in bedrijfsworkflows terechtkomen, veranderen ze de manier waarop mensen met de software zelf omgaan. In plaats van op dashboards te klikken of formulieren in te dienen, instrueren medewerkers steeds vaker systemen via natuurlijke taal. In een agentgebaseerd besturingsmodel wordt taal de primaire gebruikersinterface. Dit is het mechanisme waarmee werk wordt gedaan.
Deze verandering verhoogt de inzet op het gebied van vloeibaarheid en precisie. Wanneer taal de interface is, vertraagt een slecht vertaald bericht of verkeerd begrepen instructie niet alleen de communicatie; kan een hele workflow ontsporen. Voor bedrijven die agenten over teams en regio’s heen schalen, wordt taalkundige nauwkeurigheid een vereiste en geen ‘nice to have’.
Dit komt tot uiting in de bedrijfsprioriteiten, waarbij 64% van de bedrijven van plan is de investeringen in taalkundige AI in 2026 te verhogen, terwijl organisaties verwachten dat de acceptatie van realtime spraakvertaling zal stijgen tot 54%. Deze investeringen staan niet op zichzelf. Ze zijn van cruciaal belang om AI-agenten betrouwbaar, schaalbaar en effectief te maken.
UITVOERING, GEEN EXPERIMENTATIE
Dit jaar zullen de meest getroffen organisaties stoppen met het experimenteren met AI en beginnen met het inbedden van AI-agenten in hun kernactiviteiten en deze toe te passen op groeikritische functies. Door van AI een strategisch voordeel te maken, zullen deze bedrijven hun activiteiten stroomlijnen, betere beslissingen nemen en meetbare bedrijfswaarde ontsluiten. Degenen die achterblijven, zullen de kloof groter zien worden naarmate early adopters het tempo opvoeren.
Jarek Kutylowski is de CEO en oprichter van DeepL.
