Van 1 agent tot 100: AI veilig opschalen

21 aug. 2026

Kunstmatige Intelligentie (KI) Agentic AI

Het schalen van AI gaat verder dan alleen het inzetten van meer tools of grotere AI-modellen. Ontdek hoe organisaties schaalbare AI-systemen bouwen met een sterker bestuur, gekoppelde data en de architectuur die nodig is om AI-initiatieven te lanceren en te implementeren van proefproject tot productie.

Close-up van een grafische interface met pictogrammen die met elkaar zijn verbonden en een hand die naar een ervan wijst.

Als het aankomt op AI-initiatieven, vertellen de koppen vaak een somber verhaal. MIT Sloan Management Review rapporteerde onlangs dat 95% van de proefprojecten met generatieve AI binnen bedrijven mislukken. Tegelijkertijd, Gartner schat dat 40% agentische AI-projecten tegen eind 2027 zouden kunnen worden stopgezet vanwege oplopende kosten bij onduidelijke bedrijfswaarde, evenals ontoereikende risicobeheersingsmaatregelen.

Maar toen Jitterbit ondervroegde 1,501 IT-besluitvormers Van de respondenten die in de VS, het VK en Brazilië waren begonnen met het gebruik van AI in hun bedrijf, gaf slechts 2,5% aan dat hun AI-projecten waren mislukt of een negatief rendement hadden opgeleverd — 78% gaf juist aan dat hun AI-automatiseringsinspanningen al een matige tot hoge meerwaarde opleverden.

Deze tegenstrijdige statistieken schetsen een beeld van het huidige AI-landschap als een soort Wilde Westen — ja, mislukking is zeker mogelijk voor wie er blindelings instapt, maar bedrijven die vooruit plannen en de nodige kaders scheppen om AI effectief op te schalen, zullen echte waarde kunnen creëren.

In deze blog gaan we onderzoeken waarom het zo moeilijk is om AI op te schalen (met name op bedrijfsniveau), en hoe een bedrijfsraamwerk dat klaar is voor AI eruitziet.

De adoptie van AI neemt toe

Organisaties gaan verder dan experimenteren en integreren AI-systemen rechtstreeks in de bedrijfsvoering. AI-agenten ondersteunen inmiddels workflows voor klantenservice, sales, finance, HR en de supply chain, en bedrijven staan te popelen om te profiteren van de voordelen—onze enquête van de IT-leiders ontdekte dat de gemiddelde respondent momenteel inzet 28 agenten. Tegen het einde van 2026 wordt dat gemiddelde verwacht 40 agenten te zijn; een duizelingwekkende 43%: toename in het gebruik in de spanne van slechts één jaar.

Naarmate organisaties AI opschalen, neemt de complexiteit snel toe. Elk nieuw AI-systeem brengt meer gegevensverwerkingsvereisten, extra integraties, de behoefte aan menselijke contactpunten en verhoogde verantwoordelijkheden op het gebied van governance met zich mee. AI-agenten beginnen te interacteren met ERP-systemen, clouddiensten, klantgegevens en automatiseringssoftware in de hele onderneming. Zonder de juiste architectuur kan het opschalen van AI operationele druk veroorzaken in plaats van bedrijfswaarde op te leveren.

Uitdagingen bij het schalen van AI

De meeste organisaties worstelen niet omdat AI-modellen ineffectief zijn. Ze worstelen omdat bedrijfssystemen nooit zijn ontworpen om grootschalige AI-operaties te ondersteunen. Een AI-toepassing in de pilotfase kan vaak in isolatie slagen, maar het opschalen van AI over afdelingen heen is anders. Zodra AI-systemen wisselwerkingen hebben met meerdere bedrijfsonderdelen, gegevensbronnen, beveiligingscontrolepunten en bedrijfsworkflows, neemt de operationele complexiteit aanzienlijk toe.

1. Geïsoleerde gegevens

AI-systemen zijn afhankelijk van toegang tot gegevens van hoge kwaliteit. Wanneer gegevens verspreid over niet-verbonden bedrijfssystemen staan, worden AI-uitvoerresultaten minder betrouwbaar en moeilijker te vertrouwen. Veel organisaties beheren gegevens nog steeds in verouderde toepassingen en afdelingstools die nooit bedoeld waren om samen te werken. Data-engineeringteams besteden uiteindelijk meer tijd aan het beheren van datapijpleidingen dan aan het verbeteren van AI-modellen.

Dit vormt een grote belemmering voor de schaalbare adoptie van AI. Bijna tweederde van de organisaties die we hebben ondervraagd, noemde integratieproblemen, waaronder de integratie van verouderde systemen en gegevenssilo's, als belangrijke obstakels voor end-to-end automatisering.

2. Complexe bestuursvereisten

AI-governance wordt steeds complexer naarmate organisaties meer AI-agenten, machine learning-modellen en automatiseringsworkflows implementeren. Risico’s op het gebied van beveiliging, governance en gegevensprivacy waren de belangrijkste belemmeringen die organisaties ervan weerhielden om AI-initiatieven van de proeffase naar de productiefase te brengen; dit werd door 38,5% van de respondenten genoemd.

Naarmate bedrijven groeien, verschuift de druk. Uit onderzoek van Jitterbit blijkt dat beveiliging de belangrijkste belemmering blijft voor de onderste drie omzetcategorieën, maar dat grote ondernemingen met een andere uitdaging op het gebied van schaalbaarheid worden geconfronteerd. Voor deze organisaties daalt de bezorgdheid over beveiliging tot 28,9%, terwijl de enorme kosten voor het inzetten van AI op grote bedrijfsschaal de grootste bottleneck worden, genoemd door 37,81 TP175T van de respondenten.

Dat maakt beveiliging niet minder belangrijk, maar laat zien dat de uitdagingen op het gebied van AI-schaling evolueren naarmate de volwassenheid toeneemt. Grotere ondernemingen hebben mogelijk sterkere beveiligingsbronnen tot他们的beschikking, maar ze worden ook geconfronteerd met strenger toezicht op operationele kosten, ROI en meetbare bedrijfswaarde.

3. Hoge operationele kosten

AI-schaling zet echte druk op de infrastructuur. Naarmate AI-toepassingen grotere datasets verwerken en meer gebruikers ondersteunen, hebben organisaties systemen nodig die zwaardere werkbelastingen aankunnen zonder dat de kosten uit de hand lopen. Op schaal hebben teams infrastructuur nodig die kan meegroeien met de vraag, terwijl de AI-prestaties stabiel en de kosten voorspelbaar blijven. Zonder een gecoördineerde aanpak kunnen de AI-kosten sneller stijgen dan de bedrijfswaarde die ze creëren.

Bekijk wat 1.501 IT-leiders in 3 landen te zeggen hadden over agents, automatisering, uitdagingen, ROI en meer.
Download het gratis 2026 AI Automation Benchmark-rapport

Een raamwerk creëren om AI succesvol te schalen

Organisaties die AI succesvol opschalen, behandelen dit als een operationele transformatie in plaats van een reeks geïsoleerde AI-projecten. Een succesvolle AI-opschalingsstrategie vereist gekoppelde systemen met volwassen governance en samenwerking tussen technische en zakelijke teams.

Begin met systeemintegratie

AI-agenten zijn slechts zo nuttig als de systemen en data waartoe ze toegang hebben. Voordat organisaties AI opschalen, hebben ze een verbonden architectuur nodig die AI-systemen beveiligde toegang geeft tot ondernemingsdata en de werkstromen die ze moeten ondersteunen.

Systeemintegratie dat mogelijk maakt door kernsystemen samen te brengen in plaats van teams te dwingen eenmalige koppelingen te beheren voor elk nieuw AI-initiatief. Zonder deze basis voegt elke nieuwe agent nog een losgekoppeld werkproces toe dat operationele teams moeten onderhouden.

Stel duidelijke doelen vast

Het schalen van AI moet specifieke bedrijfsdoelstellingen ondersteunen. Organisaties lopen vaak vast wanneer AI-initiatieven los blijven staan van operationele doelen of prestatie-indicatoren.

In plaats van AI breed en zonder richting in te zetten, richten succesvolle bedrijven zich op meetbare resultaten die gekoppeld zijn aan efficiënte en kostenbeheerste bedrijfsactiviteiten, evenals positieve klantervaringen. Die afstemming helpt organisaties prioriteit te geven aan de AI-toepassingen die de meeste bedrijfswaarde creëren.

Geef prioriteit aan bestuur en verantwoordingsplicht

AI-governance is niet iets dat organisaties achteraf kunnen inpassen. Naarmate AI-systemen zich uitbreiden binnen bedrijfsactiviteiten, worden governance-controles fundamenteel voor schaalbare AI-adoptie. Teams hebben zicht nodig op datatoegang, AI-uitvoer en systeemactiviteit voordat AI-initiatieven naar productieomgevingen worden verplaatst.

Dit wordt met name belangrijk naarmate autonome AI-agenten toegang krijgen tot gevoelige gegevens en kritieke bedrijfsprocessen. Organisaties hebben duidelijke menselijke supervisie nodig met sterke toegangscontroles en monitoring van runtime-activiteiten naarmate AI-systemen door de hele onderneming opereren.

Omarm een mensgerichte AI-strategie

Het opschalen van AI vereist dat organisaties workflows en verantwoordelijkheden opnieuw doordenken, naast de technologie zelf. Gartner voorspelt dat tegen 2027, zal de helft van de ondernemingen zonder een uitgebreide, mensgerichte AI-strategie toptalent op het gebied van AI verliezen aan concurrenten die prioriteit geven aan empowerment van het personeel boven eenvoudige adoptie.

De schaalbaarheid van AI hangt evenveel af van mensen als van infrastructuren. Organisaties hebben datagroeps, AI-expertise, operationele teams en zakelijke gebruikers nodig die samenwerken om AI-systemen in de loop van de tijd te beheren.

Kruipen, lopen, rennen (in die volgorde)

Organisaties hoeven niet elke AI-capaciteit vanaf nul op te bouwen. Kant-en-klare AI-agenten en low-code automatiseringsplatformen helpen bedrijven om de ontwikkeling van AI te versnellen en tegelijkertijd de operationele complexiteit te verminderen. Zodra teams governance-controles en integratiestandaarden hebben vastgesteld, kunnen ze uitbreiden naar geavanceerdere machinelerenmodellen en maatwerk AI-toepassingen. Dit iteratieve proces stelt organisaties in staat om AI veiliger op te schalen en tegelijkertijd de technische schuld te verminderen.

Het voldoen aan deze schaalbaarheidsvereisten vraagt om meer dan geïsoleerde tools of eenmalige AI-projecten; het vereist een verbonden, beheerd fundament dat groei in de hele onderneming kan ondersteunen.

Hoe Jitterbit veilige, schaalbare AI-implementatie mogelijk maakt

Om AI met maximaal effect succesvol te schalen, hebben organisaties verbonden systemen nodig. Jitterbit Harmony is een verenigd integratie-, orchestratie- en automatieplatform dat is ontworpen met het oog op de beveiligings- en schaalbaarheidsbehoeften van ondernemingen.

Met Jitterbit kunnen organisaties: