Van pilot naar productie: zo schaal je veilig AI agents op

Het ziet er veelbelovend uit: van productiviteitswinst en snellere inzichten tot nieuwe digitale diensten. Via het Europese programma Digital Europe komt in de periode 2025–2027 € 1,7 miljard aan financiering beschikbaar voor AI, data, cloud en cybersecurity, aangevuld met € 16,2 miljoen aan nationale cofinanciering. Nederlandse partijen haalden in 2024 al 11,7% van deze middelen binnen, goed voor circa € 46 miljoen.

De druk om AI Agents te bouwen en te lanceren dat is getraind op eigen bedrijfsdata en voorzien is van alle noodzakelijke governance, is daardoor hoog. Maar ongeteste agents zonder de juiste governance in productie brengen, is je op glad ijs begeven; één scheur en je zakt erdoor. 

Het is als spelen met vuur

De regels worden steeds strenger: de Europese AI Act en sectorspecifieke wet- en regelgeving vereisen dat de inzet van AI-agents vanaf dag één voldoet aan strikte eisen voor veiligheid, transparantie en verantwoording. Toch werken veel organisaties nog zonder een duidelijke roadmap. De kwaliteit en het gedrag van AI-agents wordt nog vaak ad hoc gemeten, meer op gevoel dan op duidelijke maatstaven - dat maakt het lastig om de waarde aan te tonen. 

Een ander struikelblok is data. AI-agents zijn afhankelijk van eigen, goed beheerde datasets, maar veel organisaties missen het volume, de toegankelijkheid of de kwaliteit om ze effectief te trainen. Tel daarbij het razendsnelle tempo op waarin AI-modellen en -tools zelf veranderen. Het is geen wonder dat sommige projecten stilvallen voordat ze tastbare resultaten opleveren. 

Governance en dataherkomst als versnellers

Governance voor AI-agents is veel meer dan een compliance-lijstje afvinken, maar een cruciaal mechanisme dat ervoor zorgt dat elke handeling en elke output herleidbaar is via de dataherkomst (lineage): van de data die wordt gebruikt om de modellen te trainen tot aan de logica die realtime wordt toegepast. Een eenduidig governancemodel behandelt agents op dezelfde manier als met menselijk personeel, met strenge toegangsrechten en beveiligingsmaatregelen. 

Een governancemodel geeft één duidelijk overzicht van alle data en AI. Het doorbreekt organisatorische silo’s en maakt het veilig om informatie te vinden en (her)gebruiken. Net zo belangrijk is het eenduidig beheer van begrippen, zodat mensen en agents dezelfde definities gebruiken voor kengetallen en KPI’s. Tot slot is na livegang monitoring onmisbaar om afwijkingen, vertekening of schadelijk gedrag vroegtijdig te signaleren en in te grijpen, voordat er echte schade ontstaat. 

In het tijdperk van AI-agents schalen gefragmenteerde governancemodellen simpelweg niet. Deze systemen handelen autonoom en nemen beslissingen die klanten, financiën en merkreputatie raken. Ze moeten worden beheerst volgens dezelfde principes als voor mensen: beveiliging, transparantie, accountability, kwaliteit en naleving. En naarmate de technologiestack zich ontwikkelt, moet governance zowel uniform zijn over alle data- en AI-assets als open staan voor elk tool of platform. Anders komt innovatie in de knel door integratiebarrières.

Snel vooruit zonder brokken te maken

Dus: als je governance en dataherkomst goed inricht, kun je snel schakelen zonder brokken te maken. Veelbelovende pilots groeien dan uit tot productieklare systemen. Koplopers dichten nu al de kloof tussen idee en implementatie. Ze automatiseren de evaluatie en optimalisatie van hun agents. Daarnaast genereren ze synthetische data om gaten in eigen datasets te vullen en bouwen ze domeinspecifieke benchmarks. Zo stellen ze de prestaties van agents fijn af en borgen ze de juiste balans tussen kosten en kwaliteit.

Geautomatiseerde evaluatie is essentieel. Zonder die basis vertrouwen organisaties op hun onderbuikgevoel om te beoordelen of een agent goed genoeg presteert. Dat leidt tot wisselende kwaliteit en een duur proces van vallen en opstaan. Wie juist taakspecifieke evaluaties opstelt, synthetische data inzet voor betere training en optimaliseert over de nieuwste modellen en technieken, kan agents met vertrouwen opschalen. Zo voldoen ze aan de kwaliteitsnormen en blijven de kosten onder controle.

Flo Health, de grootste health-applicatie voor vrouwen, is een helder voorbeeld. Met een AI-agentsysteem verdubbelde de medische nauwkeurigheid ten opzichte van standaard commerciële LLM’s, zonder te tornen aan strenge interne normen voor veiligheid, privacy en klinische validiteit. Zo werd een experimentele aanpak een betrouwbaar productiesysteem in een sterk gereguleerde sector.

Nederland als gidsland 

Nederlandse bedrijven hebben een kans om de leiderschapspositie in de ontwikkeling van AI-agents te grijpen voordat internationale concurrenten een voorsprong krijgen. Nederland loopt momenteel voorop in AI-adoptie vergeleken met de rest van Europa. Maar AI-leiderschap komt niet voort uit het zo snel mogelijk en zo veel mogelijk AI-agents inzetten, maar uit het inzetten van de juiste AI-agents, die veilig en controleerbaar zijn, en getraind op betrouwbare data van hoge kwaliteit.

Om dit te bereiken, moeten Nederlandse ondernemingen datagovernance beschouwen als een kernonderdeel van hun data- en AI-strategie. Daarnaast moeten ze evaluatie en optimalisatie verankeren in de levenscyclus van de AI-agent en ervoor zorgen dat elk systeem wordt gebouwd op basis van een consistente bedrijfscontext.

Innoveren zonder vangrails is een risico dat geen enkel bedrijf zou moeten nemen. Met governance en herkomst als fundament kunnen Nederlandse organisaties verder kijken dan de hype en meetbare impact creëren. Zo bouwen ze aan AI-agents die zowel vertrouwen als bedrijfsgroei stimuleren.