AI die meedoet: van advies naar actie in bedrijfsprocessen

In gesprek met AI-coördinator Rik verkennen we hoe AI-agents, samen met MCP-servers, steeds actiever deelnemen aan bedrijfsprocessen en waarom duidelijke spelregels en veiligheid daarin cruciaal zijn.

De volgende stap: van antwoorden naar handelen

“Een AI die je vertelt dat een factuur er goed uitziet, is handig,” begint Rik. “Maar de echte winst zit in een AI-agent die die factuur ook daadwerkelijk kan goedkeuren of – als er iets niet klopt – deze kan blokkeren en aan een collega voorleggen.” Door AI niet alleen te laten adviseren, maar ook taken te laten uitvoeren, ontstaat ruimte om processen sneller én consistenter te laten verlopen. Mits goed ingericht, kan een AI-agent een rol spelen in administratieve controles, gegevensverwerking of andere routinematige stappen en zo collega’s ondersteunen in hun werk.

Regels in gewone taal

Om dit mogelijk te maken, moet de AI-agent precies weten wat er van hem verwacht wordt. Niet via complexe programmeercode, maar via duidelijke instructies in gewone taal. “Je beschrijft in welke situaties een actie wél of niet uitgevoerd mag worden,” legt Rik uit. “Bijvoorbeeld: een factuur mag automatisch goedgekeurd worden tot een bepaald bedrag. Is het bedrag opvallend hoog of wijkt het sterk af van eerdere facturen, dan moet de AI-agent dat signaleren en voorleggen aan een medewerker.” Op deze manier blijft de controle bij de organisatie, maar wordt het uitvoerende werk slimmer verdeeld.

De rol van de MCP-server

Een belangrijk onderdeel in deze opzet is de zogeheten MCP-server – kort voor Model Context Protocol. Rik: “Je kunt het zien als de brug tussen de AI-agent en je bedrijfssoftware. De MCP-server zorgt ervoor dat de AI-agent alleen toegang krijgt tot wat nodig is, en dat hij ook alleen in actie komt wanneer dat is toegestaan.” De MCP-server vervult drie taken:

• Hij maakt functies uit bestaande systemen beschikbaar voor de AI-agent.

• Hij beschrijft in welke context deze functies gebruikt mogen worden.

• En hij schermt gevoelige informatie en acties af, tenzij expliciet toegestaan. Zo wordt voorkomen dat een AI-agent ‘zomaar’ in systemen gaat handelen en blijft alles controleerbaar en veilig.

Veiligheid en transparantie voorop

AI inzetten in processen vraagt om duidelijke kaders. Rik noemt vier uitgangspunten om dat op een veilige en uitlegbare manier te doen:

• Beperk de mogelijkheden. Geef de AI-agent alleen toegang tot functies die echt nodig zijn voor zijn taak.

• Definieer de context. Leg vast in welke situaties een actie wél of niet uitgevoerd mag worden.

• Menselijke controle op kritieke punten. Bij gevoelige beslissingen blijft een medewerker verantwoordelijk. De AI-agent doet voorbereidend werk, maar de eindbeslissing ligt bij de mens.

• Loggen en monitoren. Elke stap van de AI-agent wordt vastgelegd. Zo blijft inzichtelijk waarom een bepaalde actie is uitgevoerd – belangrijk voor audits, klachtenafhandeling en verbetering van het systeem.

Van technologie naar samenwerking

“AI kan nu al méér dan alleen suggesties doen,” zegt Rik. “Met goed ingerichte spelregels en ondersteuning vanuit een MCP-server wordt AI-agent een betrouwbare collega: een systeem dat meewerkt, verantwoordelijkheid neemt binnen duidelijke grenzen en altijd onder toezicht blijft opereren.”

Conclusie

AI maakt de stap van ondersteunen naar uitvoeren. Door inzet van AI-agents in combinatie met een veilige infrastructuur zoals de MCP-server, ontstaat een nieuwe manier van samenwerken tussen mens en technologie. Geen black box, maar een transparante, uitlegbare ondersteuning van processen, waarin mensen altijd het laatste woord houden.