Agentic engineering: innovatie versnellen in retail & hospitality
Is agentic engineering weer zo’n technologische trend die te mooi is om waar te zijn? De kans is groot dat u het concept al in een bepaalde vorm bent tegengekomen. Zo niet, dan komt het hierop neer: het gaat om het inzetten van AI om actief mee te werken aan het bouwen, verfijnen en uitvoeren van softwaretaken.
In plaats van simpelweg code of eenmalige resultaten te produceren, kunnen AI-agents actief multi-step workflows uitvoeren en beheren op basis van de intentie van de gebruiker. Gebruikers beschrijven wat ze willen bereiken, waarna de agents het werk plannen, uitvoeren en verfijnen over verschillende systemen en processen heen. Daarbij werken ze vaak met live bedrijfsdata. Wat vroeger dagen of zelfs weken in beslag nam, kan nu binnen enkele uren gebeuren, met resultaten die meteen toepasbaar zijn en continu worden bijgewerkt.
En precies daar begint agentic engineering echt relevant en interessant te worden.
Wat is agentic engineering?
Agentic engineering is de praktijk van het ontwerpen van AI-agents om multi-step taken en workflows uit te voeren. Het gaat verder dan enkel het genereren van code of output: AI-agents kunnen onder menselijke supervisie hun eigen werk plannen, uitvoeren en verfijnen. De term werd geïntroduceerd door Andrej Karpathy, die het omschreef als de volgende stap na vibe coding, en daarbij benadrukte dat “er zowel kunst als wetenschap, én expertise bij komt kijken.”
In tegenstelling tot vibe coding, dat prompt-gedreven en improviserend is, is agentic engineering gestructureerd en doelgericht. AI-agents kunnen:
- complexe taken opdelen in beheersbare stappen
- rechtstreeks werken met live bedrijfsdata en systemen
- acties en workflows uitvoeren, in plaats van enkel output te produceren
- resultaten continu verfijnen op basis van feedback of veranderende omstandigheden
Met andere woorden: waar vibe coding focust op het snel creëren van iets werkbaars, draait agentic engineering om het ontwikkelen van AI-agents die actief meewerken om werk gedaan te krijgen, waarbij de mens de touwtjes in handen heeft.
Hoe Microsoft het voortouw neemt
Microsoft positioneert AI als de standaardinterface binnen zijn bedrijfsapplicaties, met name via Copilot en AI-agents. Het werk verschuift van eenvoudige prompt-en-antwoordinteracties naar continue, intelligente uitvoering. AI-agents genereren niet alleen output; ze werken actief binnen bedrijfsdata en systemen om taken uit te voeren en operationele processen te ondersteunen.
In plaats van zich te richten op eenmalige prompts, draait de aanpak van Microsoft om AI-agents die intenties begrijpen, taken opsplitsen en acties uitvoeren binnen bestaande workflows. Een gesprek kan het werk opstarten, maar de agent zet het vervolgens zelfstandig voort door stappen te valideren, tools te coördineren en mensen te betrekken wanneer dat nodig is.
Deze verschuiving is vooral zichtbaar binnen Dynamics 365 Business Central, waar ingebouwde en aangepaste AI-agents rechtstreeks opereren binnen financiële, voorraad-, verkoop- en operationele data. Deze agents interpreteren bedrijfsdoelstellingen die in natuurlijke taal worden beschreven, nemen onderbouwde beslissingen en voeren acties uit, terwijl ze tegelijkertijd rechten en toegangsbeheer respecteren, elke stap loggen en samenwerken met gebruikers wanneer goedkeuring vereist is.
Voor bedrijven in de retail & hospitality branche opent dit een nieuwe manier om processen op te bouwen en aan te sturen. AI-agents kunnen nu:
- rapporten, documenten en datamodellen genereren op basis van eenvoudige beschrijvingen
- taken en workflows automatiseren die gekoppeld zijn aan realtime data
- eenvoudige apps bouwen die de dagelijkse werking ondersteunen
Samen zorgen deze mogelijkheden ervoor dat dagelijkse bedrijfsprocessen evolueren naar intelligente, agent-gedreven workflows die meegroeien met de organisatie.
Hoe agentic engineering kan worden toegepast
Agentic engineering zal kernsystemen of ontwikkelingsteams niet vervangen. In plaats daarvan stelt het teams die dichter bij de dagelijkse operaties staan in staat om sneller problemen op te lossen en beter in te spelen op veranderingen, doordat AI-agents actief taken kunnen beheren.
Voorbeelden hiervan zijn:
Dashboard- en rapportagetools
- Automatisch prestatie-dashboards genereren voor verkoop, operations, personeelsbezetting of serviceniveaus
- Rapporten in real time bijwerken en belangrijke trends of afwijkingen signaleren
Voorraad- en supply support
- Herbevoorrading of waarschuwingen activeren bij lage voorraadniveaus
- Vraagvoorspellingen automatisch ondersteunen
Gasten- en klantgerichte boekingen
- AI-agents laten boekingsaanvragen, bevestigingen en beschikbaarheid beheren
- Proactief beschikbare tijdslots of upgrades voorstellen aan gasten op basis van voorkeuren en bezettingspatronen
Interne automatisering en workflows
- Routinematige processen automatiseren, zoals incidentrapportering, onderhoudsaanvragen en personeelsplanning
- Handmatige spreadsheets en e-mailgebaseerde processen vervangen door AI-gestuurde workflows
Zo kan een retail operations manager bijvoorbeeld zeggen: “Toon mij de verkoop van vandaag per winkel, markeer de langzaam verkopende items en geef een waarschuwing voor lage voorraad.” Een agentic systeem kan het rapport genereren, dit in realtime bijwerken en meteen herbevoorradingsacties voorstellen.
Voordelen van agentic engineering
Voor executives in retail en hospitality biedt agentic engineering snelheid, efficiëntie en beter operationeel inzicht. AI-agents kunnen rapporten genereren, workflows beheren en repetitieve taken automatiseren, waardoor de tijd en inspanning die nodig is om in te spelen op bedrijfsbehoeften aanzienlijk vermindert.
Andere belangrijke voordelen zijn onder meer de mogelijkheid om:
- sneller te innoveren zonder externe teams te moeten inschakelen
- kosten en risico’s te verlagen bij het testen van nieuwe businessideeën of operationele veranderingen
- betere afstemming te creëren door cross-team workflows te automatiseren
- snel te reageren op marktveranderingen en veranderende klantverwachtingen
- operationele efficiëntie te verhogen en tegelijkertijd de ervaring van gasten en shoppers te verbeteren
Wat is de volgende stap in agentic engineering?
Hoewel Gartner aangeeft dat tegen 2027 ongeveer 40% van de agentic AI-projecten mogelijk wordt stopgezet, benadrukt deze voorspelling vooral een belangrijke kans: vroege initiatieven helpen organisaties om te leren, hun aanpak te verfijnen en te optimaliseren. Door te experimenteren met goed afgebakende workflows, sterke governance te implementeren en AI-agents af te stemmen op duidelijke bedrijfsdoelstellingen, kunnen bedrijven de basis leggen voor schaalbare toepassingen met een hoge impact.
Door agentic engineering nu te omarmen, krijgen organisaties een voorsprong op het vlak van operationele efficiëntie, snellere besluitvorming en een verbeterde ervaring voor gasten en shoppers. Het echte voordeel zit echter niet alleen in de AI-agents zelf, maar in het vermogen van een organisatie om ze strategisch te orkestreren, continu te testen en bij te sturen, en vroege inzichten om te zetten in blijvende waarde.
Wilt u ontdekken hoe onze softwareoplossingen uw organisatie kunnen voorbereiden op agentic AI? Neem contact met ons op of vraag een vrijblijvend adviesgesprek aan.
