De Opkomst van Agentic AI: Waarom Gevestigde Bedrijven Nu Moeten Ingrijpen

De Illusie van Veilige Marges

Voor veel gevestigde Nederlandse bedrijven voelt de huidige generatie kunstmatige intelligentie nog als een handige toolset. Een chatbot hier, een code-assistent daar. Maar wie de ontwikkelingen in Silicon Valley en daarbuiten op de voet volgt, ziet een veel fundamentelere verschuiving. In het recente Harvard Business Review-artikel 'How Agentic AI Supercharges Startups and Threatens Incumbents' (juli–augustus 2026) schetsen Vivian S. Lee, Linda Mantia en Jon McNeill een meedogenloos beeld van de nabije toekomst [1]. We zijn het tijdperk van passieve AI-tools voorbij; we zijn het tijdperk van AI Agents binnengetreden.

Vanuit The Automation Group observeren wij dagelijks hoe deze transitie de traditionele wetten van software-engineering en bedrijfsvoering herschrijft. AI Agents zijn geen simpele scripts die een vaste beslisboom volgen. Het zijn autonome systemen die een doel meekrijgen, zelfstandig plannen maken, tools aanroepen, fouten herstellen en itereren totdat het doel is bereikt. Voor startups betekent dit een ongekende versnelling. Voor incumbents is het een existentiële dreiging [1].

Niet Automatiseren, maar Elimineren

Voordat we de diepte in duiken, moeten we terug naar een fundamenteel principe van procesoptimalisatie. In 1990 schreef Michael Hammer een iconisch stuk waarin hij stelde:

"Stop paving the cow paths"

[2]. Hij betoogde dat bedrijven niet simpelweg hun bestaande, inefficiënte processen moesten automatiseren, maar deze moesten vernietigen en vanaf de grond af opnieuw moesten opbouwen.

Dit is exact de filosofie die een moderne Agentic Engineer hanteert. Waar traditionele IT-afdelingen bij Nederlandse corporates proberen om een verouderd ERP-systeem iets sneller te maken met een AI-schil, bouwt de Agentic Engineer een netwerk van AI Agents dat de noodzaak voor de menselijke handeling binnen dat ERP-systeem volledig elimineert. Het HBR-artikel bevestigt dit: de ware kracht van Agentic AI ligt in het herontwerpen van de fundamentele architectuur van een bedrijf [1].

De Vijf Krachten van Agentic Disruption

Het HBR-artikel identificeert vijf krachten waarmee Agentic AI de markt op zijn kop zet [1]. Deze krachten vormen de ruggengraat van de asymmetrische oorlogsvoering tussen wendbare startups en logge incumbents.

1. Zero-Latency Iteration

Traditionele softwareontwikkeling is traag. Het vereist sprints, backlog refinements en uitgebreide testfases. Met AI Agents wordt de iteratiesnelheid gereduceerd tot nagenoeg nul. Startups gebruiken frameworks en tools zoals LangChain en Delve om razendsnel prototypes te bouwen en te testen [1]. Het investeringsfonds DVx Ventures zet deze technologie actief in om het proces van product-market fit drastisch te versnellen [1]. Een Agentic Engineer kan vandaag een hypothese formuleren, en de AI Agents schrijven, testen en deployen de code nog dezelfde middag. Voor een traditionele bank of verzekeraar in Nederland, waar een release-cycle vaak maanden duurt, is dit tempo simpelweg niet bij te benen.

2. Automated Go-to-Market

De go-to-market (GTM) strategie was altijd een arbeidsintensief proces van marketingcampagnes, sales development representatives (SDR's) en account executives. Agentic AI automatiseert deze volledige keten. Bedrijven zoals Tactix demonstreren hoe AI Agents autonoom leads kunnen identificeren, hyper-gepersonaliseerde outreach kunnen doen en zelfs de initiële kwalificatiegesprekken kunnen voeren [1]. Dit betekent dat een startup met een fractie van het personeel een groter bereik en een hogere conversie kan realiseren dan een multinational met een gigantisch salesapparaat.

3. Autonomous Business Functions

We bewegen naar een realiteit waarin hele afdelingen worden vervangen door autonome systemen. Het bedrijf Ema positioneert zich als een 'universele AI-werknemer' die naadloos integreert in bestaande workflows en complexe, multi-step administratieve taken overneemt [1]. Ook grote spelers zien dit in; NTT Data implementeert dergelijke autonome agent-systemen om hun interne operaties en klantenservice fundamenteel te stroomlijnen [1]. Het gaat hier niet om een simpele FAQ-bot, maar om systemen die zelfstandig tickets oplossen, systemen updaten en communiceren met stakeholders.

4. Radical Capital Efficiency

Omdat AI Agents de noodzaak voor grote teams in R&D, sales en operations wegnemen, daalt de kapitaalbehoefte van startups dramatisch. Het HBR-artikel noemt Atomic en Anterior als sprekende voorbeelden van bedrijven die met minimale financiële middelen een schaal bereiken die voorheen ondenkbaar was [1]. Deze radicale kapitaalefficiëntie betekent dat de traditionele 'moat' (verdedigingsgracht) van gevestigde bedrijven — namelijk hun enorme budgetten en schaalvoordelen — in hoog tempo verdampt.

5. The AI-Driven Flywheel

De meest krachtige eigenschap van Agentic AI is het vliegwieleffect. Hoe meer data een AI Agent verwerkt, hoe beter de beslissingen worden, wat leidt tot betere resultaten en weer hoogwaardigere data. Dit beperkt zich niet tot de tech-sector. In de gezondheidszorg gebruikt het Tampa General Hospital hun AI-systeem genaamd Aimee om patiëntenzorg en ziekenhuisoperaties continu te optimaliseren [1]. In de militaire sector past het 18th Airborne Corps het AI-systeem Maven toe voor logistiek en inlichtingen, waarbij het systeem leert van elke operatie [1]. Dit vliegwiel creëert een exponentiële voorsprong die door trage concurrenten niet meer in te halen is.

De Realiteit voor Nederlandse Incumbents

Wat betekent deze analyse vanuit het perspectief van The Automation Group voor de Nederlandse markt? Veel gevestigde bedrijven bevinden zich in een klassiek scenario van disruptie, zoals decennia geleden al beschreven door Clayton Christensen [3]. Ze luisteren naar hun huidige klanten, optimaliseren hun bestaande marges en zien de opkomst van Agentic AI als speelgoed voor startups. Ze proberen de 'cow paths' te asfalteren met dure enterprise AI-licenties, zonder hun onderliggende architectuur te veranderen.

Dit is een fatale misrekening. Wanneer een startup met tien medewerkers en een netwerk van AI Agents dezelfde output kan leveren als een corporate afdeling van tweehonderd FTE, vallen de marges van de incumbent onmiddellijk om. De overheadkosten van traditionele bedrijven worden hun grootste zwakte.

De Rol van de Agentic Engineer

Om te overleven, moeten Nederlandse bedrijven de transitie maken van traditionele software-engineering naar Agentic Engineering. Een Agentic Engineer bij The Automation Group schrijft niet simpelweg code; hij of zij ontwerpt ecosystemen waarin AI Agents veilig, deterministisch en doelgericht kunnen opereren. Dit vereist een diep begrip van:

• Orchestratie: Het laten samenwerken van meerdere gespecialiseerde AI Agents (bijvoorbeeld een 'research agent' die data aanlevert aan een 'coding agent').
• Guardrails: Het inbouwen van harde grenzen en validatiemechanismen zodat autonome systemen geen destructieve acties uitvoeren in productie-omgevingen.
• System Thinking: Het vermogen om een bedrijfsproces niet te zien als een reeks menselijke handelingen, maar als een abstract doel dat door een machine geoptimaliseerd kan worden.

De conclusie uit het HBR-artikel is helder en sluit naadloos aan bij onze visie: Agentic AI is geen toekomstmuziek, het is de huidige realiteit die de winnaars van de verliezers scheidt [1]. Gevestigde bedrijven moeten nu handelen. Ze moeten stoppen met het bouwen van proof-of-concepts die nergens toe leiden en beginnen met het fundamenteel herontwerpen van hun kernprocessen rondom autonome AI Agents. Doen ze dit niet, dan zullen ze ontdekken dat hun decennia-oude marktdominantie in een kwestie van jaren door een handjevol Agentic Engineers teniet wordt gedaan.

Bronnen

1. Vivian S. Lee, Linda Mantia, Jon McNeill, 'How Agentic AI Supercharges Startups and Threatens Incumbents', Harvard Business Review, juli–augustus 2026, https://hbr.org/2026/07/how-agentic-ai-supercharges-startups-and-threatens-incumbents
2. Michael Hammer, 'Reengineering Work: Don't Automate, Obliterate', HBR, juli–augustus 1990
3. Clayton Christensen & Joseph Bower, 'Disruptive Technologies: Catching the Wave', HBR, januari–februari 1995