Het implementeren van Agentic AI roept bij directies twee vragen op: hoe houden we de hoge kosten van AI agents in bedwang en wat gebeurt er met onze data als een agent zelfstandig op onze kritieke systemen en processen draait? Beide vragen zijn terecht en belangrijk voor directies om een antwoord op te vinden.
Een agent geeft geen antwoord maar handelt: hij leest een order in het ERP, haalt een contract uit het documentbeheer, roept een tweede agent aan voor de prijscontrole en schrijft daarna iets terug. Het risico dat daaraan hangt is dat de agent dus zelfstandig in het proces werkt met toegang tot gevoelige bedrijfsdata. Daarnaast kunnen de kosten van Agentic AI sterk hoger uitvallen dan bij een eenvoudige chatbot. Elke keer dat een agent een andere agent raadpleegt, gaat de volledige context opnieuw mee, en elke reflectieronde herhaalt dat verbruik. Dat raakt direct de rekening, want de meeste AI-toepassingen rekenen af per gebruik in plaats van via een vast abonnement. Onderzoekers van o.a. Stanford University, MIT en Google Deepmind stelden dat wanneer Agentic AI tweemaal dezelfde taak uitvoert, de kosten hiervan sterk uiteen kunnen lopen. Ze toonden aan dat eenzelfde taak de ene keer tot dertig keer meer tokens kan verbruiken dan de andere keer (Bai et al., 2026). Daardoor wordt modelkeuze ook een kostenvraag: een zwaar model inzetten voor een eenvoudige taak is een vrachtwagen laten rijden voor een brief die ook met de fietskoerier mee kan.
Daarom is het belangrijk voor organisaties om kosten en toegang niet te behandelen als de eigenschap van verschillende agents, maar als het resultaat van de ontworpen architectuur eromheen. Hoe je dit als organisatie moet doen? Door een orkestratielaag te bouwen die zowel de toegang tot data regelt als het meest kostenefficiënte AI-model voor een use case bepaalt.
Om Agentic AI succesvol op te schalen, moeten organisaties afstappen van gefragmenteerde implementaties. De oplossing is een centrale orkestratielaag, welke fungeert als de eerste schil tussen de AI-agents enerzijds en de verschillende AI-modellen, enterprise-systemen en databronnen anderzijds. Deze architectuur vangt met Inference Tiering en Role Based Access Control (RBAC) de twee risico’s af.
Deze laag hoeft maar één keer gebouwd te worden. Elke nieuwe agent die de organisatie in productie brengt, valt automatisch onder de organisatiebrede orkestratielaag, in plaats van dat ieder team het opnieuw moet inrichten. Daarmee verschuiven beide directievragen naar één plek, namelijk: wie is verantwoordelijk voor, en hoe implementeren we deze orkestratielaag?
De organisaties die Agentic AI de komende jaren succesvol en winstgevend opschalen, onderscheiden zich niet door de kracht van individuele AI-modellen. De meest succesvolle organisaties zijn diegenen die erin slagen de kosten van Agentic AI te beheersen en aantoonbare waarde te creëren terwijl de operationele en cyberrisico’s worden beperkt.
Het realiseren van dit schaalvoordeel is geen eigenschap van de onderliggende LLM’s of dalende tokenprijzen in de markt. Wel is het een direct gevolg van de fundamentele architectuur keuzes die organisaties vandaag moeten maken. Voor directies is daarom de conclusie duidelijk: afwachten met het maken van keuzes maakt het risico alleen groter, omdat het aantal ongeorkestreerde implementaties van agents in de tussentijd toeneemt. Om hier direct actief actie op te ondernemen, kunnen directies starten met de discussie over onderstaande vragen:
