• AI-agents vragen om een andere aanpak dan traditionele RPA. Ze redeneren en handelen autonomer, waardoor inzicht in hun gedrag belangrijker wordt.
• Meetbaarheid is essentieel voor vertrouwen. Monitor niet alleen of een proces slaagt, maar ook hoe een agent presteert en waar afwijkingen ontstaan.
• Governance en human-in-the-loop maken autonomie verantwoord. Bepaal vooraf waar een agent zelfstandig mag handelen en wanneer menselijke tussenkomst nodig is.
• Monitoring helpt agents continu verbeteren. Door te analyseren waar agents goed presteren en waar mensen moeten bijsturen, kun je ze gericht aanscherpen.
• UiPath brengt agents, robots en mensen samen. Daarmee ontstaat een omgeving waarin organisaties agentic automation gecontroleerd kunnen inzetten en opschalen.
• Het doel is niet maximale autonomie, maar verantwoorde autonomie. Hoe meer je aan een agent overlaat, hoe belangrijker het wordt dat je kunt zien wat er gebeurt.

De interesse in agentic automation groeit snel. Organisaties ontdekken dat AI-agents niet alleen informatie kunnen verwerken, maar ook zelfstandig kunnen redeneren, beslissingen kunnen nemen en acties kunnen uitvoeren binnen bedrijfsprocessen.

Daarmee ontstaat een nieuwe vorm van automatisering. Waar traditionele RPA vooral werkt met vooraf gedefinieerde regels en stappen, kunnen AI-agents omgaan met complexere situaties en verschillende soorten input.

Dat biedt veel mogelijkheden. Maar het roept ook een belangrijke vraag op:

Hoe weet je dat een AI-agent doet wat hij moet doen?

Want hoe meer autonomie je een agent geeft, hoe belangrijker het wordt om zijn gedrag inzichtelijk en beheersbaar te maken.

Van automatiseren naar autonoom handelen

Bij traditionele RPA weet je in grote lijnen wat een robot gaat doen. Het proces is vooraf ingericht en de robot voert de gedefinieerde stappen uit.

Een AI-agent werkt anders. Die kan context interpreteren, informatie uit verschillende bronnen combineren en op basis daarvan bepalen welke actie nodig is.

Dat maakt agents interessant voor processen die moeilijk volledig in vaste regels te vangen zijn. Tegelijkertijd betekent het dat je niet alleen naar de uitkomst van een proces moet kijken.

Je wilt ook weten:

• Waarom nam de agent deze beslissing?
• Hoe vaak handelt hij een proces zelfstandig goed af?
• Wanneer is menselijke tussenkomst nodig?
• Waar ontstaan fouten of uitzonderingen?
• Verandert het gedrag van de agent na verloop van tijd?

Daarom is AI-agent monitoring geen extra laag die je achteraf toevoegt. Het hoort bij de manier waarop je een agent inricht.

AI-agents moeten meetbaar zijn

Een AI-agent die zelfstandig werkt, moet je kunnen volgen en beoordelen.

Dat begint met inzicht in de prestaties. Welke processen worden succesvol afgehandeld? Waar loopt de agent vast? Hoe vaak moet een medewerker ingrijpen? En wat gebeurt er wanneer de agent een situatie tegenkomt die niet eerder is voorgekomen?

UiPath bouwt die gedachte steeds verder in zijn platform. Binnen de huidige UiPath Agent-omgeving kunnen organisaties onder meer gedeployde agents monitoren, prestaties bekijken en incidenten of verslechterde prestaties onderzoeken.

Dat is belangrijk, omdat de manier waarop je een agent beheert wezenlijk verschilt van het beheren van een traditionele robot.

Bij een robot kijk je bijvoorbeeld naar zaken als succesvolle runs en foutmeldingen. Bij een agent wil je daarnaast kunnen beoordelen of de agent de juiste uitkomst heeft bereikt en binnen de afgesproken grenzen heeft gehandeld.

Vier vragen die je moet kunnen beantwoorden

Bij Ciphix kijken we daarom verder dan alleen de implementatie van een AI-agent. We willen vooraf duidelijk hebben hoe je het gedrag van een agent in de praktijk kunt volgen, beoordelen en verbeteren.

Daarbij komen steeds vier vragen terug.

1. Werkt de agent nog zoals bedoeld?

Een agent krijgt niet altijd exact dezelfde input en hoeft niet altijd dezelfde route door een proces te volgen.

Daarom is het belangrijk om prestaties continu te monitoren. Niet alleen om fouten te signaleren, maar ook om veranderingen in gedrag zichtbaar te maken.

Een dalende score, meer uitzonderingen of vaker benodigde menselijke hulp kunnen bijvoorbeeld aanleiding zijn om de inrichting van de agent opnieuw te bekijken.

2. Wat doet de agent precies?

Autonomie mag niet betekenen dat gedrag onzichtbaar wordt.

Mensen die verantwoordelijk zijn voor het proces moeten kunnen zien wat een agent doet en waar hij tegen grenzen aanloopt. Dat hoeft niet te betekenen dat iedereen iedere technische stap hoeft te bekijken.

Het gaat om het juiste niveau van inzicht: welke beslissingen neemt de agent, welke acties voert hij uit en wat is het resultaat daarvan?

UiPath positioneert observability en audit daarom als onderdeel van de governance rondom agents. Het platform kan onder meer agentacties, prompts, responses, tool calls en menselijke goedkeuringen vastleggen.

3. Wat gebeurt er als het misgaat?

Niet elke situatie hoeft volledig autonoom te worden afgehandeld.

Voor bepaalde beslissingen wil je dat een medewerker meekijkt of goedkeuring geeft. Human-in-the-loop maakt het mogelijk om menselijke beoordeling onderdeel te maken van het proces wanneer dat nodig is.

Ook governance speelt hier een belangrijke rol. Je wilt vooraf bepalen wat een agent wel en niet mag doen en die regels vervolgens ook tijdens de uitvoering kunnen afdwingen.

UiPath ondersteunt dit bijvoorbeeld met governancebeleidslijnen en de AI Trust Layer. Daarmee kunnen organisaties onder andere bepalen welke agents gebruikt mogen worden en onder welke voorwaarden ze kunnen worden uitgevoerd.

Governance is daarmee geen rem op automatisering. Het zorgt er juist voor dat je autonomie kunt inzetten binnen duidelijke grenzen.

4. Waar kan de agent beter worden?

Meetbaarheid gaat niet alleen over controle. Het geeft je ook informatie om de agent te verbeteren.

Stel dat een agent het merendeel van de aanvragen zelfstandig goed afhandelt, maar bij een bepaald type aanvraag regelmatig hulp nodig heeft. Dan is dat waardevolle informatie.

Misschien ontbreekt er bepaalde context. Misschien kan de agent een specifieke situatie nog niet goed interpreteren. Of misschien kan het proces zelf slimmer worden ingericht.

Zo ontstaat een continue verbeterloop:

meten → analyseren → aanscherpen → opnieuw meten.

Daarmee wordt monitoring niet alleen een vangnet, maar een manier om de prestaties van je AI-agents structureel te verbeteren.

Waarom UiPath hierin interessant is

Voor organisaties die al met automatisering werken, is de stap naar agentic automation niet alleen een kwestie van een nieuwe AI-tool toevoegen.

De echte uitdaging zit in het samenbrengen van agents, robots, API’s en mensen binnen één bedrijfsproces.

Daar ligt een belangrijke rol voor het UiPath-platform. UiPath positioneert zijn platform als een omgeving waarin agents kunnen redeneren binnen voorafbepaalde grenzen, robots deterministische taken uitvoeren, API’s systemen verbinden en mensen kunnen ingrijpen wanneer menselijke beoordeling nodig is.

Dat maakt het mogelijk om verschillende vormen van automatisering naast elkaar te gebruiken.

Een agent hoeft dus niet alles over te nemen.

Juist de combinatie kan interessant zijn: de agent bepaalt wat er nodig is, de robot voert vaste handelingen uit, systemen leveren de benodigde data en een medewerker neemt het over wanneer menselijk oordeel nodig is.

Daarbij is governance niet iets wat achteraf wordt toegevoegd. UiPath beschrijft governance, observability en human-in-the-loop als onderdelen van de platformarchitectuur voor agentic automation.

Van AI-experiment naar betrouwbare automatisering

Een AI-agent bouwen is tegenwoordig niet meer het moeilijkste onderdeel.

De echte uitdaging begint wanneer je de agent onderdeel maakt van een bedrijfsproces.

Dan moet je weten hoe hij presteert. Je moet afwijkingen kunnen herkennen. Je moet kunnen bepalen wanneer een medewerker ingrijpt. En je moet kunnen aantonen welke acties een agent heeft uitgevoerd.

Dat is wat het verschil maakt tussen een interessante AI-pilot en agentic automation die je daadwerkelijk in productie kunt gebruiken.

Bij Ciphix helpen we organisaties daarom niet alleen met het implementeren van UiPath en AI-agents. We kijken ook naar de processen eromheen: hoe je agents inbedt in bestaande automatisering, hoe je human-in-the-loop inzet en hoe je monitoring en governance vanaf het begin meeneemt.

Want hoe meer autonomie je een agent geeft, hoe belangrijker het wordt dat je kunt zien wat er gebeurt.

AI-agents hoeven niet volledig voorspelbaar te zijn. Maar hun gedrag moet wel inzichtelijk, meetbaar en beheersbaar zijn.

Dat is de basis om agentic automation verantwoord op te schalen.

Jeroen Blok is UiPath-specialist bij Ciphix. Interesse of eventuele vragen, neem vrijblijvend contact op via ciphix.io/contact