Je bent waarschijnlijk al bekend met AI-systemen zoals ChatGPT of Claude. Je stelt een vraag, en de AI geeft een antwoord, schrijft een tekst of maakt een samenvatting. Dit is indrukwekkend, maar het is grotendeels reactief. De volgende grote golf in kunstmatige intelligentie is al onderweg: Agentic AI. Dit zijn AI-systemen die niet alleen reageren, maar ook zelfstandig actie ondernemen om doelen te bereiken. Denk aan een digitale assistent die niet alleen informatie opzoekt, maar ook daadwerkelijk taken uitvoert, systemen bedient en processen aanstuurt. Voor professionals zoals jij in finance, audit en control opent dit de deur naar verregaande automatisering en efficiëntie, maar het roept ook vragen op over controle en betrouwbaarheid.
Wat is Agentic AI Precies?
Een “agent” in deze context is een AI-systeem dat:
- Doelen heeft: Het krijgt een opdracht of doelstelling (bijv. “analyseer de kwartaalcijfers en signaleer afwijkingen groter dan 5%”).
- Plannen maakt: Het bedenkt zelfstandig de stappen die nodig zijn om het doel te bereiken (bijv. data ophalen uit systeem X, vergelijken met vorige periode, afwijkingen berekenen, rapporteren).
- Tools gebruikt: Het kan externe software, databases of API’s (Application Programming Interfaces – manieren waarop softwareprogramma’s met elkaar praten) gebruiken om zijn taken uit te voeren.
- Actie onderneemt: Het voert de geplande stappen daadwerkelijk uit in de digitale wereld.
In plaats van alleen tekst te genereren, kan een AI-agent bijvoorbeeld inloggen op het financieel systeem (met de juiste autorisaties), data exporteren, deze analyseren volgens vooraf ingestelde regels, en een conceptrapport opstellen in een specifiek format.
De Uitdaging: Controle en Samenwerking
Deze nieuwe mogelijkheden brengen uitdagingen met zich mee. Hoe zorgen we ervoor dat deze AI-agenten betrouwbaar, veilig en voorspelbaar handelen? Hoe laten we verschillende gespecialiseerde AI-agenten effectief samenwerken? Twee recente ontwikkelingen van grote AI-spelers, Anthropic en Google, bieden hierop een antwoord.
1. Anthropic’s Model-Context Protocol (MCP): De Spelregels voor AI-Agenten
Anthropic, de maker van de Claude AI-modellen, introduceert het Model-Context Protocol (MCP). Zie dit als een set gedetailleerde werkinstructies en gebruiksregels voor een AI-agent.
- Wat het doet: MCP geeft een AI-model duidelijke context over de tools die het mag gebruiken, hoe het die moet gebruiken, en wat de richtlijnen en beperkingen zijn. Het specificeert bijvoorbeeld welke data een agent mag inzien, welke acties (zoals e-mails versturen of data wijzigen) zijn toegestaan, en onder welke voorwaarden. Het kan ook de “intentie” achter een taak meegeven, zodat de AI begrijpt waarom hij iets doet.
- Waarom het belangrijk is (voor Finance/Audit/Control): MCP vergroot de betrouwbaarheid en controleerbaarheid van AI-agenten. Door vooraf duidelijke kaders en “vangrails” te definiëren, wordt de kans op ongewenste of foutieve acties verkleind. Dit is cruciaal in omgevingen waar nauwkeurigheid, compliance en audit trails essentieel zijn. Het helpt ervoor te zorgen dat de AI handelt binnen de vastgestelde procedures en mandaten. Denk aan de interne controleprocedures die jij nu hanteert, maar dan toegepast op AI.
2. Google’s Agent-to-Agent (A2A) Communication: AI-Agenten Laten Samenwerken
Google richt zich met Agent-to-Agent (A2A) Communication op een andere cruciale uitdaging: hoe verschillende AI-agenten, mogelijk van verschillende ontwikkelaars, effectief kunnen samenwerken aan complexe taken.
- Wat het doet: A2A is een poging om een standaard “taal” of protocol te ontwikkelen waarmee AI-agenten taken aan elkaar kunnen delegeren, informatie kunnen uitwisselen en hun acties kunnen coördineren. Een hoofd-agent zou bijvoorbeeld een complexe analyse-taak kunnen opdelen en deeltaak A (data verzamelen) naar Agent 1 sturen, deeltaak B (statistische analyse) naar Agent 2, en deeltaak C (rapportage) naar Agent 3.
- Waarom het belangrijk is (voor Finance/Audit/Control): A2A maakt complexere, geïntegreerde automatiseringsworkflows mogelijk. Je bent niet langer afhankelijk van één enkele AI die alles moet kunnen. In plaats daarvan kun je gespecialiseerde agenten inzetten voor specifieke taken (bijv. een agent gespecialiseerd in fraudedetectie, een andere in compliance checks) en ze laten samenwerken. Dit bevordert interoperabiliteit (het vermogen van verschillende systemen om samen te werken) en voorkomt dat je vastzit aan één leverancier. Het maakt de weg vrij voor efficiëntere end-to-end procesautomatisering.
Wat Betekent Dit Voor Jou?
Agentic AI staat nog in de kinderschoenen, maar de potentie is enorm. Denk aan:
- Automatisering van routinetaken: Periodieke rapportages, reconciliaties, data-invoercontroles.
- Verbeterde data-analyse: AI-agenten die proactief trends, afwijkingen of risico’s signaleren in grote datasets.
- Efficiëntere audits en controles: Agenten die zelfstandig controle-stappen uitvoeren en documentatie verzamelen.
- Snellere compliance-checks: AI die wet- en regelgeving monitort en toetst aan interne processen.
De ontwikkelingen zoals Anthropic’s MCP en Google’s A2A zijn essentieel om deze potentie op een verantwoorde en gecontroleerde manier te ontsluiten. Ze leggen de basis voor AI-systemen die niet alleen intelligent zijn, maar ook betrouwbaar, veilig en in staat tot samenwerking – precies de eigenschappen die nodig zijn voor succesvolle adoptie in de veeleisende wereld van finance, audit en control. Het is een ontwikkeling om nauwlettend in de gaten te houden, want deze “handelende” AI zal de manier waarop jij werkt de komende jaren waarschijnlijk ingrijpend veranderen.
