Veel organisaties experimenteren volop met AI-agents. Er zijn pilots, demo’s en slimme prototypes. Maar als we eerlijk zijn: in productie blijft het vaak stil. Niet omdat AI-agents tekortschieten maar omdat de stap van beslissen naar uitvoeren onvoldoende is ingericht. Dat is precies waar veel AI-initiatieven vastlopen. In een enterprise-context draait succesvolle AI niet alleen om slimme modellen, maar om de architectuur eromheen. Pas wanneer de basis op orde is, kan AI daadwerkelijk versnellen.

Waarom agentic AI vaak blijft steken in pilots

Veel AI-initiatieven starten met losse agents of chatinterfaces bovenop bestaande API’s. Dat werkt prima voor demo’s en proof-of-concepts maar zelden voor productie.

De reden is simpel: AI-agents zijn sterk in interpreteren en redeneren, maar niet ontworpen om zelfstandig te handelen binnen complexe enterprise-landschappen. Zodra een agent direct acties uitvoert in ERP-, CRM- of financiële systemen, ontstaan er terechte zorgen over autorisaties, audit trails, uitzonderingen en compliance.

Zonder een duidelijke scheiding tussen besluitvorming en uitvoering wordt AI moeilijk beheersbaar en blijft het hangen in experimenten.

Van context naar actie: waarom orchestration onmisbaar is

In een eerdere blog legden we uit waarom Model Context Protocol (MCP) nodig is om AI-agents context te geven. MCP maakt intent, regels en governance expliciet: wat mag een agent doen, wanneer moet hij escaleren en waar ligt de verantwoordelijkheid?

Maar context alleen is niet genoeg. Een beslissing heeft pas waarde wanneer die ook betrouwbaar en gecontroleerd wordt uitgevoerd.

Daarom zien we in volwassen AI-architecturen steeds duidelijker een driedeling ontstaan:

• context en intent (MCP)
• besluitvorming (AI-agents)
• uitvoering (enterprise automation)

Juist die laatste laag wordt in veel AI-architecturen onderschat.

Workato als uitvoeringslaag voor agentic AI

In veel organisaties is die uitvoeringslaag er al in Workato.

Workato is geen AI-platform, maar een enterprise orchestration- en automationplatform waarin processen al jaren betrouwbaar draaien. Orders, synchronisaties en uitzonderingen verlopen via vaste workflows, met duidelijke autorisaties en volledige logging.

Door Workato te gebruiken als uitvoeringslaag hoeven AI-agents niet zelf te integreren, credentials te beheren of uitzonderingen af te handelen. Ze werken op basis van intent: dit moet gebeuren. Workato vertaalt die intent naar concrete acties in bestaande applicaties, volledig binnen de geldende policies.

Zo ontstaat autonomie zonder verlies van controle. En blijft AI schaalbaar, ook in een gereguleerde enterprise-omgeving.

Hoe agentic samenwerking er in de praktijk uitziet

Bedrijfsprocessen bestaan zelden uit één stap. Hetzelfde geldt voor agentic AI. In de praktijk zien we meerdere agents samenwerken, ieder met een eigen rol.

Een veelvoorkomend patroon is:

• één coördinerende agent die het proces bewaakt
• specialistische agents voor specifieke controles of verrijkingen
• een centrale uitvoeringslaag die acties daadwerkelijk uitvoert

Neem ordermanagement als voorbeeld. Een AI-agent beoordeelt een order, controleert context en bepaalt welke stappen nodig zijn. De daadwerkelijke acties zoals voorraad reserveren, order activeren, notificaties versturen, verlopen via Workato. Alleen bij echte afwijkingen wordt een medewerker betrokken, met volledige context.

AI beslist. Workato handelt.

Waarom deze aanpak werkt voor enterprise AI

Door besluitvorming en uitvoering bewust te scheiden, ontstaat een architectuur die geschikt is voor productie:

• processen blijven voorspelbaar en beheersbaar
• bestaande automatiseringen worden hergebruikt
• uitzonderingen zijn expliciet en traceerbaar
• governance, security en compliance blijven intact

Dit is het verschil tussen een AI-pilot en een structurele enterprise oplossing.

De rol van Ciphix als Workato-partner

Workato levert de uitvoeringskracht. Ciphix zorgt dat de architectuur klopt.

Als Workato-partner helpen wij organisaties bij:

• het bepalen waar AI autonomie krijgt (en waar niet)
• het verbinden van MCP, AI-agents en Workato-automatisering
• het opschalen van losse AI-toepassingen naar samenhangende ecosystemen

Niet meer automatisering, maar slimmere automatisering gestuurd door context, intent en gecontroleerde uitvoering.

Conclusie: van agentic experiment naar productie

Agentic AI wordt pas waardevol wanneer context, besluitvorming en uitvoering samenkomen. Zonder context geen richting. Zonder uitvoering geen waarde.

Door MCP te combineren met een volwassen uitvoeringslaag zoals Workato, maken organisaties de stap van experiment naar betrouwbare enterprise AI precies daar waar veel pilots vandaag blijven steken.

Benieuwd hoe agentic AI en Workato binnen jouw architectuur samenkomen?

Onze Workato-specialisten denken graag mee over een concrete, beheersbare inzet, passend bij jouw processen en governance.