AI-agents beloven snellere besluitvorming, autonome processen en minder handmatig werk. Toch merken veel organisaties dat hun huidige integratie- en automatiseringsarchitectuur hier niet op is ingericht. Zonder context, governance en gecontroleerde uitvoering blijft AI vaak steken in losse experimenten.

API’s vormen al jaren de basis van digitale integratie. Ze maken het mogelijk om applicaties te koppelen, data uit te wisselen en processen te automatiseren. Die aanpak werkt goed zolang processen vooraf vastliggen en systemen deterministisch met elkaar communiceren.

Met de opkomst van AI en agentic systemen verandert dat uitgangspunt fundamenteel. AI-agents interpreteren informatie, nemen beslissingen en handelen op basis van context. In die situatie blijkt een puur API-gedreven architectuur vaak onvoldoende. API’s maken functies beschikbaar, maar geven geen betekenis, geen inzicht in de context waarin die functies gebruikt mogen worden en geen duidelijkheid over de regels waarbinnen acties acceptabel zijn.

In de praktijk zien we daarom een duidelijke verschuiving. Organisaties zoeken naar manieren om context, intent en governance centraal te organiseren, zodat AI veilig en schaalbaar kan opereren binnen bestaande enterprise-landschappen. Dat is precies waar Model Context Protocol (MCP) en Enterprise MCP in beeld komen en waar Workato en Ciphix elkaar versterken.

Key takeaways

• API’s zijn geschikt voor executie, maar niet voor contextbegrip 
• MCP maakt data, acties en intent begrijpelijk voor AI-agents 
• Enterprise MCP voegt governance, security en compliance toe 
• Workato vertaalt intent naar gecontroleerde acties 
• Ciphix helpt organisaties deze architectuur schaalbaar in te richten 

Waarom API-architecturen niet volstaan voor AI

API’s beschrijven hoe systemen technisch met elkaar communiceren. Ze definiëren endpoints, parameters en datamodellen. Voor ontwikkelaars is dat voldoende om functionaliteit te ontsluiten.

Voor AI-agents ligt dat anders. Een agent moet begrijpen wat hij voor zich heeft, in welke context dit object wordt gebruikt en welke regels of uitzonderingen van toepassing zijn. Daarnaast moet hij kunnen inschatten wanneer autonoom handelen verantwoord is en wanneer menselijk ingrijpen nodig blijft.

Die informatie zit doorgaans niet expliciet in API’s zelf, maar impliciet in documentatie, proceskennis en menselijke interpretatie. Het gevolg is dat AI technisch correct kan handelen, maar organisatorisch of procesmatig ongewenste acties kan uitvoeren. Juist dat maakt een puur API-gedreven benadering riskant in een AI-gedreven omgeving.

MCP: van technische toegang naar semantisch begrip

Model Context Protocol (MCP) adresseert dit probleem door niet alleen functies beschikbaar te maken, maar ook hun betekenis vast te leggen. MCP beschrijft welke acties mogelijk zijn, onder welke voorwaarden ze uitgevoerd mogen worden en hoe data semantisch moet worden geïnterpreteerd.

Voor AI-agents betekent dit een fundamentele verandering. In plaats van blind een endpoint aan te roepen, kunnen zij redeneren over de intentie en impact van een actie. Ontwikkelaars hoeven daardoor minder scenario’s vooraf dicht te programmeren, terwijl de controle behouden blijft.

Enterprise MCP: controle en schaalbaarheid toevoegen

Waar MCP zich richt op context en semantiek, richt Enterprise MCP zich op het organiseren daarvan op organisatieniveau. Zodra AI-agents toegang krijgen tot bedrijfskritische processen, worden vragen over governance, compliance en security onvermijdelijk.

Enterprise MCP zorgt ervoor dat policies centraal worden afgedwongen, acties volledig traceerbaar zijn en toegangsrechten per domein of afdeling kunnen worden ingericht. Door verantwoordelijkheden expliciet te scheiden, ontstaat een architectuur waarin AI kan opereren binnen duidelijke kaders, zonder dat elke interactie vooraf handmatig hoeft te worden gecontroleerd.

Zoals veel organisaties ervaren, leveren AI-agents pas structurele waarde op wanneer processen, data en integraties goed zijn ingericht. Dit is het kantelpunt waarop de stap wordt gezet van experimenten naar volwassen inzet.

De rol van Workato in deze architectuur

Enterprise MCP beschrijft wat is toegestaan en onder welke voorwaarden. AI-agents bepalen op basis daarvan wat er moet gebeuren. De daadwerkelijke uitvoering vraagt echter om een betrouwbare, schaalbare en controleerbare uitvoeringslaag.

Workato vervult die rol door intent te vertalen naar concrete acties binnen bestaande applicaties en processen. Daarbij worden bestaande integraties en automatiseringen hergebruikt, blijven policies en uitzonderingen van kracht en zijn alle acties volledig traceerbaar.

In veel organisaties is deze uitvoeringslogica al aanwezig in Workato. Enterprise MCP maakt die bestaande automatiseringen direct bruikbaar voor AI-agents, zonder dat een nieuwe integratielaag hoeft te worden gebouwd. Dat is wat we bedoelen met Automate Smarter: niet meer automatisering, maar slimmere automatisering, gestuurd door context, intent en governance.

Praktijkvoorbeeld: support en finance

Stel dat een AI-agent op basis van klantinteractie concludeert dat een refund gerechtvaardigd is. Zonder aanvullende architectuur ontbreekt vaak de context om dit gecontroleerd uit te voeren.

Met Enterprise MCP en Workato interpreteert de agent eerst het type verzoek. Vervolgens controleert Enterprise MCP of refunds binnen dit domein zijn toegestaan. Workato voert daarna de actie uit in het juiste systeem, bijvoorbeeld een ERP- of paymentplatform, en legt de handeling vast inclusief reden en besliscontext. Bij afwijkingen of twijfel wordt automatisch een medewerker betrokken.

De AI handelt autonoom, maar altijd binnen vastgestelde kaders.

Agent-to-agent samenwerking

Bedrijfsprocessen bestaan zelden uit één stap. Hetzelfde geldt voor AI-agents. In de praktijk werken meerdere agents samen, ieder met een eigen rol en verantwoordelijkheid.

Met Enterprise MCP en Workato kunnen agents context met elkaar delen, beslissingen laten valideren en acties laten uitvoeren via een gecontroleerde uitvoeringslaag. Denk bijvoorbeeld aan een security-scenario waarin één agent afwijkend inloggedrag detecteert, een tweede het risico beoordeelt en een derde een maatregel adviseert. Workato voert vervolgens de actie uit, zoals het blokkeren van een account en het informeren van het SOC.

Zo worden geïsoleerde beslissingen voorkomen en blijven AI-interacties voorspelbaar en beheersbaar.

Wat levert deze aanpak organisaties op?

Organisaties profiteren van AI-agents die handelen op basis van bedrijfscontext in plaats van losse signalen. Dat leidt tot minder fouten bij uitzonderingen, betere datakwaliteit door semantische interpretatie en volledige traceerbaarheid van AI-acties. Processen verlopen sneller, zonder verlies van controle, en worden geschikt voor inzet in bedrijfskritische omgevingen.

Waarom Ciphix en Workato samen werken

Technologie alleen is niet voldoende; de waarde ontstaat in de samenhang. Ciphix ontwerpt en orkestreert de architectuur waarin AI, integratie en governance elkaar versterken.

Wij helpen organisaties bij het bouwen van een robuust integratiefundament, het ontwerpen van processen waarin AI veilig kan opereren en het opschalen van losse toepassingen naar samenwerkende agent-ecosystemen. Workato vormt hierin de uitvoeringslaag. Ciphix zorgt dat de architectuur klopt en toekomstbestendig blijft.

 Conclusie

In een AI-gedreven landschap is technische koppeling alleen niet meer voldoende. Context, governance en gecontroleerde uitvoering worden bepalend voor succes. Enterprise MCP, in combinatie met Workato, biedt organisaties een toekomstbestendige basis om AI structureel en verantwoord in te zetten.

Zo maken organisaties de stap van experimenten naar schaalbare, betrouwbare intelligentie.

Wil je onderzoeken wat deze architectuur betekent voor jouw organisatie?
Neem contact op met onze architecten voor een inhoudelijk gesprek.