We hebben alles geautomatiseerd, behalve het echte werk: Agentic AI kan eindelijk de uitvoering op grote schaal repareren

We hebben onze kalenders, e-mails en zelfs onze onboardingssequenties geautomatiseerd. Echter, het echte werk — de rommelige, menselijke, dagelijkse stroom van taken — blijft vastzitten in chaos.

Elke week verliezen kenniswerkers ongeveer 40% van hun tijd aan herhaalbare, lage-prioriteitstaken, zoals het zoeken naar bestanden, kopiëren en plakken, gegevens invoeren en statusupdates najagen. Deze activiteiten zetten de zaak niet in beweging. En, natuurlijk, deze inefficiëntie heeft een negatief effect. Bij mensen leidt het tot burn-out. In economische termen leidt het tot miljarden dollars aan afleidingen en verloren productiviteit.

Voordat je dit wijt aan een “gebrek aan tools”, denk tweemaal na. Het probleem, vanuit mijn perspectief, is dat de tools die we hebben niet samenwerken en nooit echt hebben gedaan.

Waar het systeem faalt

In theorie lost elk app in uw stack een probleem op. In de praktijk creëren ze nieuwe problemen. Vaak zien we medewerkers die tussen 12 of meer platforms per dag schakelen. We gebruiken Slack, Google Docs, Notion, projectborden enzovoort, en elk van hen heeft zijn eigen logica, inloggegevens en leercurve.

Als gevolg hiervan wordt elke taak een tab-hopping schatzoekerij. Werk wordt verspreid over threads en mappen, en teams verzinnen nieuwe processen elke kwartaal om de blind spots van het vorige systeem te patchen. Niemand heeft tijd om te documenteren, en wanneer ze dat wel doen, leest niemand het.

Ik weet dit omdat ik het zelf heb meegemaakt. Als een lean VC-firma — we zien onszelf als een startup — die over continenten werkt en meerdere tijdzones afhandelt, hebben we onze eigen workflows vanaf de grond opgebouwd. Vroeg hebben we een aangepaste deal flow-engine gebouwd en strikte rituelen ingesteld, waaronder wekelijkse gesprekken, regelmatige beoordelingen en kwartaalbijeenkomsten. Deze systemen hebben ons geholpen om snel te werken met een klein team. Maar zelfs dan heb ik het gewicht van tool-overload gevoeld.

We hebben die inzichten meegenomen in onze investeringsfilosofie. Ons portfolio omvat bedrijven zoals WalkMe, dat teams helpt om digitale adoptie te stroomlijnen en potentiële wrijvingspunten in interne workflows te identificeren.

Desondanks zagen we in de wereld om ons heen nog steeds één consistent probleem. Het meest belangrijke werk, zoals training, delegatie en oordeelsvorming, leeft nog steeds verspreid tussen Slack-DM’s, kalenderuitnodigingen en off-the-cuff Loom-video’s.

Van tools naar spanning

Ondanks de vooruitgang in automatisering, vertrouwen de meeste teams nog steeds op handmatige overdrachten. Er is geen centrale bron van waarheid. Processen kunnen breken als iemand kritiek vertrekt, en wanneer iets misgaat, is het gemakkelijker om een taak opnieuw te doen dan om uit te zoeken hoe het de vorige keer is gedaan.

Dit type systeem schaalt niet, en gezien de huidige snelle omgeving is het niet langer duurzaam.

We staan nu aan de rand van een verschuiving. Dankzij multimodale AI-modellen die tekst, afbeeldingen, video’s en audio kunnen parseren, komen we een tijdperk binnen waarin software “kijkt” hoe je werkt en begint te begrijpen wat er gebeurt zonder perfecte invoer nodig te hebben. Deze software herkent context, detecteert herhaling en wordt exponentieel slimmer.

Een grotere verschuiving is gaande

Het komende decennium van werk zal waarschijnlijk niet gaan over het kiezen van een “betere” app of een stapel tools. Wat het zal definiëren, is wat uiteindelijk veel van deze apps zal vervangen. Vooruitgang in multimodale kunstmatige intelligentie, de groei van ongestructureerde werkplekgegevens (vaak grijs genoemd), de gestage verspreiding van software-as-a-service-tools en de uitbreiding van de creatoreconomie duwen in één richting: een besturingssysteem voor werk dat proactief, adaptief en AI-natief is.

Tekenen van die verschuiving zijn al zichtbaar. Meer mensen slaan nu individuele apps over en gaan rechtstreeks naar resultaten, zoals het vragen aan een AI-assistent om een rapport voor te bereiden, het activeren van geautomatiseerde ketens om content te publiceren, of simpelweg het beschrijven van een doel en software laten uitvoeren. In dit model treedt de interface terug en wordt het resultaat het product.

Wat verandert

Een nieuwe generatie software ontstaat, die verschuift van regelgebaseerde automatisering naar adaptieve, harmonieuze coördinatie en AI-natieve orkestratie. Nieuwe Agentic AI-tools gaan van reactief naar proactief. Ja, dit betekent dat ze daadwerkelijk initiatief nemen.

In dit opzicht illustreren drie patronen deze verschuiving:

• Teams willen resultaten, niet interfaces. Mensen willen niet nog een dashboard — ze willen minder zorgen. De beste tools zijn degenen die je nauwelijks opmerkt.
• Automatisering verschuift, zoals besproken, van simpelweg reageren naar leiden. De echte sprong ligt in achtergrondorkestratie die stil, nuttig en onzichtbaar is. De volgende generatie tools wacht niet op invoer. In plaats daarvan observeren ze hoe je werkt en beginnen ze te anticiperen wat er vervolgens moet gebeuren.
• Personalisatie wordt standaard. Geen twee teams werken op dezelfde manier. Daarom zullen de systemen van de toekomst leren en aanpassen in plaats van rigide sjablonen af te dwingen. Denk aan je eigen, propriëtaire besturingssysteem.

Uitvoering boven conversatie

De volgende golf van automatisering gaat over uitvoering. De meeste software wacht nog steeds tot mensen door menus klikken of opdrachten typen. Nieuwe systemen kunnen in plaats daarvan zien hoe een taak wordt uitgevoerd, de herhaalde stappen herkennen en ze zelf uitvoeren. Een team kan één walkthrough opnemen, inclusief een schermopname en een korte narratie, en de software vat het proces samen, werkt het bij als de omstandigheden veranderen en voert het automatisch uit.

Persoonlijke besturingssystemen

Geen twee mensen of teams werken op dezelfde manier, en de systemen van de toekomst zullen die realiteit respecteren. Elke kenniswerker zal een persoonlijk productiviteitsmodel hebben: software die hun gewoonten, ritmes en voorkeuren leert, en vervolgens anticiperen wat er vervolgens moet gebeuren. In dit opzicht stopt uitvoering met een broze checklist te zijn en wordt het een evoluerende samenwerking tussen menselijk oordeel en AI-initiatief.

De weg vooruit

Om te bouwen voor de toekomst van werk, moeten we onze manier van denken over software veranderen. In plaats van ernaar te kijken als een verzameling tools, moeten we het zien als een omgeving die zich aanpast aan hoe mensen opereren, zelfs als het onvolmaakt, asynchroon en vaak zonder documentatie is.

Feitelijk is de rommelige, ongestructureerde laag — conversaties, schermopnames, voice-notities en snelle berichten — waar het echte werk gebeurt, en waar een bedrijfs werkelijke operationele DNA leeft. Agentic-systemen zijn gebouwd om dat te begrijpen en te ondersteunen, en om samen te werken met mensen als echte partners in uitvoering.

Uitvoering hier kan het over het hoofd gezien knelpunt zijn. Het schalen van een bedrijf betekent nog steeds het documenteren van honderden processen, tools samenstellen en mensen trainen in workflows die stil breken met elke verandering. Agentic AI biedt een uitweg. Door middel van software die context begrijpt, proactief handelt en zich aanpast zo snel als het bedrijf evolueert, levert het de echte belofte van automatisering, die mensen vrijmaakt om te focussen op oordeel, creativiteit en de beslissingen die alleen mensen kunnen nemen.

Deze verschuiving zal tijd kosten. Het zal vertrouwen kosten. En het zal bedrijven vereisen om de verleiding te weerstaan om complexiteit op te lossen met meer complexiteit. Maar het resultaat, als het goed wordt gedaan, is het waard.