AI kan alles, behalve samenwerken

Het is een scenario dat ik keer op keer tegenkom. Een organisatie investeert fors in modern dataplatform, bouwt dashboards, implementeert voorspellende analyses en introduceert een AI-copilot die supporttickets samenvat, antwoorden opstelt en afwijkingen signaleert. De productiviteit stijgt en het bestuur is enthousiast.

Maar daarna volgen de lastigere vragen. Zijn processen fundamenteel veranderd? Is het groeimodel of de manier van waardecreatie daadwerkelijk aangepast? Is het operationele model echt geëvolueerd? In de meeste gevallen is het antwoord nee.

Ontbrekende context

Data-intelligentie geeft inzicht in wat er is gebeurd en wat er mogelijk gaat gebeuren. Wat ontbreekt, is de organisatiebrede context om te bepalen wat er vervolgens moet gebeuren: wie mag actie ondernemen, welk beleid daarbij geldt en welke systemen moeten samenwerken. Juist die verbindende laag ontbreekt vaak, en zonder die laag blijven kosten structureel hoog en verandert het operationele model nauwelijks.

Als reactie op de tegenvallende resultaten zetten organisaties meer AI-agents in. Daarmee vergroten ze onbedoeld de AI-kloof en versterken ze de bestaande versnippering van processen en data. Organisaties ontberen hierdoor het totaaloverzicht dat nodig is om workflows over de hele organisatie heen effectief uit te voeren, zowel voor mensen als voor AI.

AI-lappendeken

Op papier levert iedere agent afzonderlijk waarde op. In de praktijk ontstaat echter een nieuwe versie van hetzelfde probleem: een lappendeken van losstaande intelligentie die individuele taken optimaliseert, terwijl het bredere operationele model onaangetast blijft. Deze agents delen geen gezamenlijke context, hanteren geen uniforme beleidsregels en creëren geen samenhangende audittrail. Dat is wat ‘agent sprawl’ veroorzaakt: meer intelligentie, meer complexiteit, maar zonder structureel extra waarde te creëren. Organisaties verruilen daarmee het ene silo-probleem voor het andere.

'In de praktijk ontstaat een lappendeken van losstaande intelligentie'

Een AI-agent kan een taak uitvoeren, maar het uitvoeren van een losse taak is nog geen transformatie van een werkproces. Wanneer tientallen AI-agents los van elkaar werken, leidt dat tot kostbare fragmentatie. De echte kans ligt niet in hetzelfde werk goedkoper of sneller uitvoeren, maar in het faciliteren van een daadwerkelijk andere manier van werken. Op een schaal die eerder niet haalbaar was.

Het antwoord op agent sprawl is niet per se minder agents. Wat ontbreekt, is een platform dat AI, data en agents verbindt met de workflows, governancestructuren en systemen die hun acties betekenis en verantwoording geven. Want zolang die laag ontbreekt, blijven organisaties investeren in intelligentie zonder ooit fundamenteel anders te werken.