AI Agents in de praktijk: waarom veel pilots nooit in productie gaan
AI is overal. Van klantenservice chatbots tot geavanceerde agentic systemen; de technologie belooft een revolutionaire efficiëntie. Maar voor veel organisaties blijft de werkelijkheid hangen in een frustrerende fase: AI-implementaties leveren in veel gevallen nauwelijks meetbare resultaten op de balans.
Waarom bereiken deze veelbelovende AI Agent pilots de productiefase niet? De sleutel ligt in een fundamenteel misverstand over wat AI is en hoe het getest moet worden. AI is software, maar het is geen traditionele software. Het vereist een compleet nieuwe aanpak voor kwaliteitsborging.
Waarom is het zo spannend
om in productie te gaan?
Veel organisaties zitten vast in wat McKinsey de ‘Gen AI Paradox’ noemt: brede adoptie met minimale impact. Circa 90% van de transformatieve, functie-specifieke (vertical) AI-toepassingen blijven hangen in de pilotmodus.
De redenen hiervoor zijn volgens dit rapport veelzijdig en hebben weinig te maken met de algoritmes zelf:
Wankel fundament: Ruim 85% van de AI-Agent projecten faalt in de pilotfase (Gartner). Vaak niet door een gebrek aan rekenkracht, maar door gebrekkige datafundamenten. De technologie is zo goed als de data waarmee ze getraind is; als de basis niet klopt, blijft de beloofde waarde uit.
Slecht meetbaar resultaat: slechts 39% van de bedrijven haalt meetbare waarde uit hun AI-investeringen (McKinsey’s State of AI 2025 survey). Dit komt mede doordat minder dan een derde van de respondenten gelooft dat ze de waarde die AI oplevert, volledig oogsten en volgen.
Organisatorische blokkades: Het omzetten van pilots naar geschaalde, consistente waarde is ongewoon. De obstakels die opschaling belemmeren zijn voornamelijk het gebrek aan datakwaliteit (51%) en het ontbreken van een datagedreven cultuur (46%) aldus Data & AI Monitor 2025-2026. Zonder toereikend budget en de strategische verschuiving van experimenteren naar geïndustrialiseerde, schaalbare levering, blijven projecten ‘in labs’ steken.
Waarom kun je AI Agents
zo moeilijk testen?
AI Agents zijn moeilijker te testen dan traditionele software, omdat het zich als een fundamenteel ander systeem gedraagt. Het is een verschuiving van ‘deterministische code’ naar ‘probabilistische systemen’.
Bij de traditionele aanpak van bijvoorbeeld unit testen, wordt gecontroleerd of input A altijd output B geeft. Dat werkt niet voor AI-agents; dezelfde invoer kan twee verschillende resultaten opleveren. Hoe kun je dat testen?
De complexiteit zit in
de ‘redenering‘ van het systeem:
Hieronder proberen we heel kort (en hopelijk begrijpelijk) drie redenen uit te leggen van de uitdaging waarin veel organisaties zitten in deze PoC fase:
Redeneringsfouten en hallucinaties: Traditionele tests kunnen niet meten wanneer de AI een prompt verkeerd interpreteert, de context mist, of AI ‘hallucineert’. Hallucinaties zijn overtuigende, maar feitelijk onjuiste antwoorden. Het lastige is dat AI niet aarzelt of zegt dat het het niet weet; het geeft antwoorden met volledige zekerheid, zelfs als ze onjuist zijn.
Redeneringsfouten en hallucinaties:- Complexe ketens: AI-agents voeren vaak complexe, meerstaps redeneerketens uit. Testen vereist de validatie van het hele proces; hoe het redeneert, welke hulpmiddelen het kiest, in plaats van geïsoleerde logische controles.
- Model drift: De output van AI kan veranderen (driften), zelfs als de onderliggende code hetzelfde blijft, bijvoorbeeld na een modelupdate of een wijziging in externe API’s.
Meer weten over de mogelijkheden van het testen van jouw Agent of AI Chatbot? Ik denk graag met je mee. Stuur me een mailtje en ik neem zo snel mogelijk contact met je op.
Waarom is continue
aandacht cruciaal?
Je kunt je voorstellen dat het negeren van de genoemde testuitdagingen van AI Agents kan leiden tot vervelende risico’s en reputatieschade.
Naarmate autonome AI-agents steeds meer beslissingen voor ons nemen, nemen de risico’s als gevolg van slechte datakwaliteit of onduidelijke verantwoordelijkheden fors toe.
Fouten en onnauwkeurigheden kunnen leiden tot het verlies van vertrouwen bij gebruikers. Momenteel vertrouwt slechts 28% van de respondenten de AI-output evenzeer als het oordeel van een collega (Data & AI Monitor 2025-2026). Als we niet begrijpen waarom AI fouten maakt, geven we het meer autoriteit dan het verdient, wat riskant is. Slechte data is hierbij een grote boosdoener; ‘garbage in, garbage out’ leidt tot misleidende of onvolledige resultaten.
Is het dan wel mogelijk om
AI agents betrouwbaar te testen?
Absoluut. Hoewel AI Agent-testen vraagt om een nieuw playbook, zijn er (ook bij Heeyoo) al strategieën en gespecialiseerde tools beschikbaar om AI-betrouwbaarheid op schaal te waarborgen. Wij hebben een dienst hiervoor ontwikkeld.
De oplossing ligt in het overstappen op een gelaagde QA-strategie die het dynamische gedrag van AI kan volgen. Denk aan de volgende technieken om een beeld te krijgen van de mogelijkheden:
- Observabilityen tracing: Implementeer tools die end-to-end zichtbaarheid bieden in de redeneerketens van de agent (tracing). Dit helpt bij het opsporen van de exacte stap waar een fout in de logica of tool-interactie optrad.
- Prompt-leveltesting: Voer gestructureerde evaluaties uit op promptniveau met tools diefactuele nauwkeurigheid en consistentie controleren. Dit omvat het automatiseren van red-teaming (opzettelijk proberen AI te laten falen).
- De menselijkefactor: Mensen blijven essentieel. Bij AI-testen zijn mensen nodig voor subjectieve taken, zoals het beoordelen van de gebruikerservaring (UX), het beoordelen van prompt- en antwoordensets en het uitvoeren van adversarial testing (dit is een proces waarbij je bewust AI probeert te verwarren).
- Specialisten en governance: Succesvolle implementatie vereist gespecialiseerde expertise en een robuustegovernance-structuur. Nieuwe rollen zoals prompt engineers en agent orchestrators zijn noodzakelijk om toezicht te houden op deze autonome systemen en het risico op agent sprawl (ongecontroleerde wildgroei) te beheersen.
Door te investeren in de nieuwe technieken en de juiste experts, transformeer je AI van een experimentele Co-pilot naar een betrouwbare en schaalbare virtuele collega. Dit is de enige manier om het vertrouwen van gebruikers te winnen en de beloofde waarde van AI in je kernprocessen te ontsluiten. Nieuwsgierig hoe wij dit doen? Lees meer over Heeyoo AI Agent testing.
Nog meer leesvoer
over dit onderwerp
Van IF/THEN naar waarschijnlijkheid: Hoe test je AI-Agents?
AI-agents worden volop ontwikkeld en ingezet. Voor software testers betekent dit een fundamentele verschuiving in hun vakgebied. In dit artikel delen we enkele inzichten uit een van onze klanttrainingen over het testen van deze nieuwe generatie software. Hoe test je iets dat z’n eigen beslissingen neemt?
AI Agents vs. chatbots: uitleg & de rol van kwaliteit
Waar ontwikkelaars AI Agents bouwen, zijn testers de eersten die vragen durven stellen als: is dit gedrag logisch, is het resultaat te vertrouwen en wat gebeurt er in uitzonderingssituaties?
Het is de rol van testers om organisaties te laten nadenken over betrouwbaarheid, transparantie en risico’s van de inzet van agents.
AI (Agent) en Chatbot testing
Het testen van AI-agents vraagt om nieuwe vaardigheden en gereedschappen. We gaan van het testen van regels naar het testen van gedrag. Door de anatomie van de agent te begrijpen en slimme evaluatiemethodes (zoals LLM-as-judge) in te zetten, behoud je als tester de controle in een probabilistische wereld.
Voorbeeld
ter illustratie
Vergelijk het eens met een zelfrijdende auto. Bij traditionele software testte je alleen of de rem reageert wanneer je op het pedaal trapt (deterministisch). Bij AI test je of de auto de intentie van een onverwachte fietser in de regen begrijpt, rekening houdt met wegdekcondities en anticipeert op zijn volgende stap (probabilistisch, non-deterministisch). Je moet het hele, complexe redeneerproces in realtime kunnen observeren en bijsturen. Het kan niet getest worden in een gesloten, schone garage; het moet de chaos van de echte wereld aankunnen.
Vragen?
We denken graag mee!
Bij Heeyoo volgen we de explosieve groei van AI (Agents) met veel enthousiasme én natuurlijk ook met een kritisch oog, zoals het testers betaamd. Want elke nieuwe technologie heeft iets gemeen: iemand moet toetsen of het werkt, veilig is en waarde toevoegt.
Is jouw organisatie aan de slag met AI en/of met AI Agents? Of denken jullie hierover na? Wij helpen je graag mee met het borgen van de kwaliteit. Laten we daar samen over sparren. Onze QA- en AI-testers staan in de startblokken en wij hebben een AI testing dienst die mogelijk interessant kan zijn voor jouw organisatie.
