AI agents veranderen de manier waarop organisaties kunstmatige intelligentie gebruiken. Waar een gewone chatbot vooral reageert op een vraag, kan een AI agent een doel interpreteren, informatie verzamelen, beslissingen nemen, tools gebruiken en meerdere stappen uitvoeren om een taak af te ronden.
Denk bijvoorbeeld aan een AI agent die niet alleen antwoord geeft op de vraag welke documenten ontbreken bij een due diligence-onderzoek, maar eerst een document request list controleert, vervolgens beschikbare bestanden doorzoekt, ontbrekende informatie identificeert en daarna een overzicht voor het dealteam opstelt.
Die extra autonomie maakt AI agents interessant voor onderzoek, documentanalyse, financiële workflows, klantenservice en complexe bedrijfsprocessen. Tegelijkertijd ontstaat een belangrijke vraag: tot welke data en systemen mag een AI agent toegang krijgen?
Voor organisaties die met vertrouwelijke informatie werken — bijvoorbeeld tijdens M&A, due diligence, private equity of juridische onderzoeken — zijn toegangsrechten, auditlogs en menselijke controle daarom net zo belangrijk als de mogelijkheden van het AI-model zelf.
Wat zijn AI agents?
Een AI agent is een softwaresysteem dat een doel kan interpreteren en vervolgens zelfstandig kan bepalen welke stappen nodig zijn om dat doel te bereiken.
OpenAI beschrijft agents als systemen die zelfstandig taken namens gebruikers kunnen uitvoeren. Daarbij stuurt een AI-model de besluitvorming en workflow, terwijl tools worden gebruikt om informatie op te halen of acties uit te voeren. Zie de praktische gids over AI agents van OpenAI.
Microsoft beschrijft AI agents eveneens als systemen die context waarnemen, redeneren en vervolgens handelen om een doel te bereiken. Meer hierover staat in de uitleg van Microsoft over AI agents.
Het belangrijkste verschil met een gewone AI-chat zit vooral in doelgericht handelen.
Een chatbot kan antwoorden:
“Voor financial due diligence zijn meestal jaarrekeningen, managementrapportages, omzetanalyses en forecasts nodig.”
Een AI agent zou met de juiste toegang verder kunnen gaan en:
- de financial due diligence-checklist openen;
- relevante dataroommappen controleren;
- documenten koppelen aan informatieverzoeken;
- ontbrekende documenten identificeren;
- een overzicht opstellen;
- de resultaten aanbieden aan een menselijke reviewer.
De agent genereert dan niet alleen tekst, maar voert een workflow uit.
Hoe werken AI agents?
AI agents werken meestal in een terugkerende cyclus waarin zij een doel interpreteren, context verzamelen, een volgende stap bepalen, een tool gebruiken en het resultaat vervolgens opnieuw beoordelen.
1. Een AI-model
Het model interpreteert de opdracht en helpt bepalen welke volgende stap nodig is.
Bijvoorbeeld:
De agent moet vervolgens begrijpen dat zowel de informatieverzoeken als de beschikbare financiële documenten moeten worden gecontroleerd.
2. Instructies
Instructies bepalen wat de agent moet doen en welke grenzen tijdens de workflow gelden.
- gebruik alleen documenten uit het huidige project;
- gebruik uitsluitend informatie waarvoor toegang is verleend;
- deel geen informatie met externe partijen zonder toestemming;
- markeer mogelijke risico’s zonder ze automatisch als definitieve conclusie te presenteren;
- vraag menselijke goedkeuring voordat documenten worden verstuurd.
Duidelijke instructies zijn samen met het model en beschikbare tools belangrijke onderdelen van een agent-architectuur. Zie ook de OpenAI-gids voor AI agents.
3. Context en data
Een AI agent heeft informatie nodig om een specifieke bedrijfstaak goed uit te voeren. Dat kunnen bijvoorbeeld zijn:
- documenten;
- databases;
- financiële rapportages;
- CRM-data;
- ERP-data;
- interne kennisbanken;
- websites;
- een virtuele dataroom.
Een algemene AI kan uitleggen wat klantconcentratie betekent. Voor de vraag “Welke vijf klanten veroorzaken bij deze onderneming de grootste omzetconcentratie?” heeft de agent echter toegang nodig tot de juiste interne gegevens.
4. Tools
Tools geven een agent mogelijkheden buiten het taalmodel zelf. Een tool kan bijvoorbeeld:
- documenten doorzoeken;
- een database raadplegen;
- berekeningen uitvoeren;
- een API gebruiken;
- bedrijfsinformatie ophalen;
- een rapport genereren;
- een taak in een workflowsysteem aanmaken.
5. Geheugen
Sommige AI agents kunnen informatie uit eerdere stappen bewaren en opnieuw gebruiken. Dat is nuttig bij langere workflows, maar vereist extra controle wanneer vertrouwelijke bedrijfsinformatie wordt verwerkt.
Informatie uit Deal A mag bijvoorbeeld niet automatisch onderdeel worden van de context van Deal B.
6. Guardrails en toegangsrechten
Een agent moet niet automatisch alles kunnen doen wat technisch mogelijk is. Guardrails kunnen bepalen:
- welke databronnen beschikbaar zijn;
- welke tools gebruikt mogen worden;
- welke acties zijn toegestaan;
- wanneer menselijke goedkeuring verplicht is;
- welke informatie niet mag worden verwerkt;
- wanneer een workflow moet stoppen.
Vergelijkbare principes spelen binnen professionele VDR-software een belangrijke rol. Lees meer over dataroomfuncties zoals toegangscontrole, auditlogs en documentbeveiliging.
AI agent versus chatbot: wat is het verschil?
| Eigenschap | Chatbot | Traditionele automatisering | AI agent |
|---|---|---|---|
| Vragen beantwoorden | Ja | Meestal niet | Ja |
| Tekst genereren | Ja | Beperkt | Ja |
| Zelf meerdere stappen plannen | Beperkt | Nee | Ja |
| Context interpreteren | Ja | Beperkt | Ja |
| Tools kiezen | Soms | Vooraf bepaald | Mogelijk |
| Externe data ophalen | Soms | Volgens vaste regels | Mogelijk |
| Acties uitvoeren | Beperkt | Volgens vaste regels | Mogelijk |
| Workflow aanpassen aan resultaat | Beperkt | Meestal niet | Ja |
Traditionele automatisering blijft vaak de beste oplossing voor eenvoudige, voorspelbare processen. Een AI agent wordt vooral interessant wanneer de route naar het resultaat niet volledig vooraf kan worden vastgelegd.
Welke AI agents zijn er?
Er bestaat geen universele lijst met soorten AI agents. In de praktijk is het nuttiger om agents in te delen op basis van de taak waarvoor ze worden gebruikt.
Verzamelen informatie uit verschillende bronnen, vergelijken gegevens en structureren onderzoeksresultaten.
Doorzoeken, classificeren en analyseren contracten, rapporten en andere ongestructureerde documenten.
Combineren meerdere stappen binnen één bedrijfsproces en bepalen afhankelijk van de situatie welke vervolgactie nodig is.
Kunnen financiële gegevens structureren, KPI’s berekenen en trends of afwijkingen signaleren.
Kunnen contracten doorzoeken, clausules identificeren en juridische informatie voorbereiden voor menselijke review.
Beantwoorden vragen en kunnen binnen gekoppelde systemen vervolgacties uitvoeren.
Ondersteunen softwareontwikkeling door code te analyseren, wijzigingen voor te bereiden en technische taken uit te voeren.
Gebruiken websites of softwareinterfaces als onderdeel van een grotere workflow.
Multi-agent systems
Bij een multi-agent system werken meerdere gespecialiseerde agents samen. Bij een transactie zou een systeem bijvoorbeeld kunnen bestaan uit:
- een financiële agent;
- een juridische document-agent;
- een commerciële research agent;
- een coördinerende agent.
Wat zijn AI agents voorbeelden?
Concrete voorbeelden maken duidelijker wat een AI agent anders doet dan een gewone chatbot of generatieve AI-tool.
| Type AI agent | Voorbeeld |
|---|---|
| Research agent | Onderzoekt potentiële leveranciers en maakt een shortlist |
| Document agent | Zoekt contracten met een change-of-control-clausule |
| Financial agent | Analyseert omzet per klant en signaleert afwijkingen |
| Due diligence agent | Controleert welke documenten uit een request list ontbreken |
| Legal agent | Maakt een overzicht van contractlooptijden en opzeggingsrechten |
| M&A agent | Classificeert documenten en koppelt ze aan dealwerkstromen |
| Customer-service agent | Analyseert een klantvraag en voert daarna een systeemactie uit |
| Coding agent | Analyseert een technisch probleem en bereidt codewijzigingen voor |
| Workflow agent | Verzamelt ontbrekende informatie en stuurt deze naar de juiste reviewer |
Een praktisch voorbeeld: AI agent bij due diligence
Stel dat een financieel adviseur vraagt:
Een AI agent zou, afhankelijk van de beschikbare integraties en toegangsrechten, de volgende workflow kunnen uitvoeren:
- de request list lezen;
- toegestane financiële dataroommappen doorzoeken;
- bestanden herkennen en classificeren;
- documenten koppelen aan de relevante verzoeken;
- ontbrekende items identificeren;
- mogelijk verouderde versies markeren;
- een overzicht maken voor de reviewer.
De menselijke specialist beoordeelt vervolgens de uitkomst.
Een andere opdracht kan zijn:
De agent kan relevante passages lokaliseren en aanbieden voor juridische controle. Dit soort workflows laat zien waarom een gestructureerde due diligence dataroom relevant is wanneer AI met gevoelige transactiedocumenten werkt.
AI agents en bedrijfsdata
De bruikbaarheid van een zakelijke AI agent wordt sterk bepaald door de informatie waartoe hij toegang heeft.
Agents kunnen afhankelijk van de toepassing worden gekoppeld aan:
- CRM-systemen;
- ERP-systemen;
- documentmanagement;
- financiële databases;
- cloudopslag;
- interne kennisbanken;
- API’s;
- virtuele datarooms.
Maar toegang tot meer informatie betekent niet automatisch een betere AI agent. Voor zakelijke toepassingen zijn drie vragen essentieel:
- Welke data heeft de agent werkelijk nodig?
- Welke data mag de agent gebruiken?
- Kan achteraf worden vastgesteld welke informatie en acties zijn gebruikt?
Bij vertrouwelijke bedrijfsinformatie wordt beveiliging daarmee onderdeel van de AI-architectuur. Meer over deze controles leest u op de pagina over een veilige virtuele dataroom.
AI agents in een virtuele dataroom
Een virtuele dataroom bevat vaak precies het soort informatie waarmee AI agents waarde kunnen creëren, maar dat tegelijkertijd zorgvuldig moet worden beschermd.
Denk aan:
- financiële rapportages;
- contracten;
- aandeelhoudersdocumentatie;
- bedrijfsplannen;
- personeelsinformatie;
- intellectueel eigendom;
- due diligence-documenten;
- investeringsinformatie.
Bijvoorbeeld alle kredietovereenkomsten vinden waarin financiële convenanten voorkomen.
Nieuwe bestanden herkennen en voorstellen in welke map of werkstroom ze thuishoren.
Lange documenten voorbereidend samenvatten voor een menselijke reviewer.
Een due diligence request list vergelijken met de daadwerkelijk beschikbare stukken.
Relevante passages verzamelen die een inhoudsdeskundige kan gebruiken bij een antwoord.
Mogelijke afwijkingen, ontbrekende informatie of inconsistenties verzamelen voor review.
Meer over bestaande toepassingen van kunstmatige intelligentie in dit soort documentomgevingen leest u in AI dataroom: AI bij M&A en due diligence.
AI agents bij M&A
AI agents kunnen op verschillende momenten in een M&A-proces worden ingezet.
Target research
Publieke informatie verzamelen en potentiële acquisitietargets structureren.
Voorbereiding van de dataroom
Documenten classificeren en koppelen aan een logische mappenstructuur.
Due diligence
Documenten zoeken, informatieverzoeken volgen en onderzoekswerkstromen ondersteunen.
Q&A
Relevante stukken verzamelen voor inhoudsdeskundigen die vragen van kopers beantwoorden.
Analyse
Financiële en commerciële informatie onderzoeken op trends en opvallende patronen.
Rapportage
Informatie uit verschillende werkstromen structureren voor menselijke besluitvorming.
Bij een transactie is snelheid belangrijk, maar vertrouwelijkheid blijft essentieel. Lees hoe een M&A dataroom wordt gebruikt om dealdocumenten, toegangsrechten, Q&A en activiteit centraal te beheren.
Voor investeringsprofessionals speelt hetzelfde vraagstuk gedurende meerdere fasen van een deal. Zie ook de toepassing van een virtuele dataroom voor private equity.
Wat is MCP bij AI agents?
MCP staat voor Model Context Protocol.
MCP is een open protocol waarmee AI-applicaties op een gestandaardiseerde manier verbinding kunnen maken met externe tools en databronnen. Meer technische informatie staat in de officiële MCP-documentatie.
| AI agent | MCP |
|---|---|
| Probeert een doel te bereiken | Verbindt AI met externe systemen |
| Redeneert over volgende stappen | Maakt tools of bronnen beschikbaar |
| Kan een workflow uitvoeren | Standaardiseert de verbinding |
| Kan bepalen welke actie nodig is | Bepaalt niet zelf het bedrijfsdoel |
Een AI agent kan dus MCP gebruiken, maar MCP is zelf geen AI agent.
Ook binnen dataroomtechnologie wordt gekeken naar gecontroleerde verbindingen tussen AI en documentinformatie. Meer daarover staat bij de AI- en MCP-mogelijkheden van de dataroom.
Hoe geef je AI agents veilig toegang tot vertrouwelijke gegevens?
Hoe autonomer een AI agent wordt en hoe meer systemen hij kan gebruiken, hoe belangrijker identity, permissions, logging en governance worden.
Geef een agent alleen toegang tot informatie die noodzakelijk is voor de specifieke taak.
Zorg dat kan worden vastgesteld welke agent een actie uitvoerde. Microsoft behandelt agent identities als afzonderlijk onderdeel van identity management.
Toegang om documenten te analyseren hoeft niet automatisch toestemming te geven om ze te verwijderen, exporteren of versturen.
Laat acties met grote gevolgen eerst door een bevoegde gebruiker goedkeuren.
Leg vast welke informatie, tools en acties tijdens de workflow zijn gebruikt.
Een agent voor één deal mag niet automatisch informatie uit andere transacties gebruiken.
Trek projectrechten in wanneer de betreffende workflow of transactie is afgerond.
Zorg dat agenttoegang snel kan worden geblokkeerd bij onverwacht gedrag.
Wat zijn de risico’s van AI agents?
Een AI-model kan informatie verkeerd interpreteren of relevante context missen.
Een agent kan meer bedrijfsinformatie bereiken dan voor de taak noodzakelijk is.
Een verkeerd geïnterpreteerde opdracht kan zonder voldoende controles tot ongewenste acties leiden.
Een agent kan goed redeneren op basis van verkeerde, verouderde of onvolledige gegevens.
Kwaadaardige of misleidende instructies in externe content kunnen proberen het gedrag van een agent te beïnvloeden.
Zonder logging is achteraf moeilijk vast te stellen hoe een resultaat tot stand kwam.
Mensen kunnen een overtuigend AI-resultaat te snel als juist accepteren.
Slecht ontworpen geheugen of rechten kunnen informatie uit verschillende projecten vermengen.
Voor bredere uitgangspunten rond verantwoord AI-risicobeheer kan ook het AI Risk Management Framework van NIST worden geraadpleegd.
Wanneer is een AI agent nuttig?
Een AI agent is vooral interessant wanneer:
- een taak uit meerdere stappen bestaat;
- verschillende vervolgstappen mogelijk zijn;
- veel ongestructureerde informatie moet worden verwerkt;
- het systeem tijdens de workflow moet bepalen welke tool nodig is;
- context tijdens het proces verandert;
- mensen veel tijd besteden aan informatie verzamelen en beoordelen.
“Controleer de dataroom, zoek welke financiële due diligence-items ontbreken en maak een overzicht van de belangrijkste openstaande punten.”
Deze opdracht vereist zoeken, interpreteren, vergelijken en rapporteren.
“Stuur iedere maandag om 09:00 hetzelfde rapport naar dezelfde ontvanger.”
Voor zo’n vaste en voorspelbare regel is traditionele automatisering meestal eenvoudiger.
AI agent implementatiechecklist
Voordat een organisatie een AI agent toegang geeft tot bedrijfsdata of kritieke systemen, is het verstandig de volgende punten vast te leggen.
- Wat is het exacte doel van de agent?
- Welke data heeft de agent nodig?
- Welke data mag de agent niet gebruiken?
- Welke systemen mag de agent benaderen?
- Welke tools zijn toegestaan?
- Welke acties mag de agent zelfstandig uitvoeren?
- Welke acties vereisen menselijke goedkeuring?
- Heeft de agent een herkenbare identiteit?
- Zijn de rechten beperkt volgens het least-privilege-principe?
- Worden acties en tool calls gelogd?
- Zijn verschillende projecten voldoende van elkaar gescheiden?
- Kan toegang onmiddellijk worden ingetrokken?
- Wat gebeurt er wanneer de agent onzeker is?
- Wie controleert de resultaten?
- Hoe worden fouten en uitzonderingen afgehandeld?
“Hoe autonoom kunnen we de AI maken?”
Maar:
“Welke taak willen we verbeteren en welke gecontroleerde toegang is daarvoor werkelijk nodig?”