Dell brengt agentische AI van pilots naar autonoom bedrijfswerk

De kernboodschap van Dell op The Six Five Summit: AI Unleashed 2026 was duidelijk: bedrijfs-AI komt in een nieuwe fase. Waar chatbots vooral zoeken, samenvatten en tekst produceren, moeten agents straks complete werkzaamheden uitvoeren. Dell zei dat het ongeveer 900 mogelijke AI-projecten had teruggebracht tot 13 initiatieven met een aantoonbare bedrijfswaarde. De eerste productiviteitswinsten zouden daarbij uitkomen op ongeveer 20% tot 40%. 1

Dat zijn cijfers van Dell zelf, geen algemene industrienorm. Toch bieden ze een nuttig kader voor de vraag wat er verandert wanneer AI van experiment naar dagelijkse bedrijfsvoering gaat.

Agentische AI moet werk uitvoeren, niet alleen vragen beantwoorden

Dell trok een duidelijke grens tussen generatieve AI van de eerste golf en agentische systemen. Chatbots en assistenten helpen medewerkers informatie in bedrijfsdata te vinden, documenten samen te vatten of content te maken. Een agentisch systeem is ontworpen om een proces te digitaliseren: het kan redeneren, tools gebruiken, verschillende stappen coördineren en werk afronden met minder directe menselijke tussenkomst. 1

Die verschuiving draait niet alleen om een krachtiger model. Volgens Dell moeten ook de technologiestack, infrastructuur, governance en organisatiestructuur worden aangepast. Het strategische doel is om de hoeveelheid werk die een bedrijf kan uitvoeren minder afhankelijk te maken van de beschikbare menselijke capaciteit. 1

Van CRM-data tot software en prijsstelling

Dell zei ongeveer twee jaar aan agents te hebben gewerkt en deze in het voorafgaande jaar in productie te hebben genomen. Het bedrijf noemde drie concrete toepassingsgebieden:

• CRM-data opschonen: agents kunnen repetitieve taken rond datakwaliteit in klantbestanden uitvoeren.
• Softwareontwikkeling: agents kunnen helpen met routinematige code, annotaties en onderdelen van de coördinatie rond CI/CD — het automatisch bouwen, testen en uitrollen van software.
• Bijzondere prijsstelling: agents kunnen workflows ondersteunen waarin snelheid en een consequente toepassing van regels belangrijk zijn. 1

Deze voorbeelden zijn beperkter dan het beeld van een volledig autonoom bedrijf. Juist daarom zijn ze relevant: een bruikbare implementatie is niet simpelweg een model dat aan een bestaande applicatie wordt toegevoegd. Het gaat om een geautomatiseerde workflow met duidelijke invoer, tools, bevoegdheden en resultaten.

Waarom 900 projecten er 13 werden

Dell zei ongeveer 900 mogelijke AI-projecten te hebben teruggebracht tot circa 13 gerichte initiatieven. Die werden geselecteerd op basis van een expliciete bedrijfswaarde en centraal geprioriteerd. 1

Daaruit spreekt een praktische les voor AI-programma’s binnen grote organisaties: een lange lijst met experimenten levert niet automatisch een operationeel voordeel op. Dell kiest ervoor middelen te concentreren op workflows waarvan het verwachte resultaat meetbaar is. Daarna kunnen de benodigde infrastructuur en controles worden gebouwd om die processen betrouwbaar te laten draaien.

Dell schreef aanvankelijke productiviteitsverbeteringen van ongeveer 20% tot 40% toe aan gerichte assistenten. Wanneer agents volledige categorieën van werkzaamheden overnemen, zouden de verbeteringen volgens het bedrijf veel groter kunnen worden. Dell stelde bovendien dat het gerichte programma hielp om omzetgroei los te koppelen van de kostenstructuur. Dit zijn resultaten die Dell over de eigen ervaring rapporteert, geen garantie of universele benchmark voor andere organisaties. 1

‘Agent washing’ maakt het onderscheid onduidelijk

Dell-topman John Roese waarschuwde voor wat hij agent washing noemt: chatbots, beperkte assistenten en systemen die echt autonoom kunnen handelen worden dan allemaal als ‘agents’ gepresenteerd, hoewel hun mogelijkheden sterk verschillen. 1

Een bruikbaar onderscheid is:

• Chatbot: reageert op een opdracht en levert meestal informatie of content.
• Gerichte assistent: verbetert een afgebakende taak terwijl een medewerker nauw betrokken blijft.
• Autonome agent: kan plannen, tools aanroepen, acties coördineren en een workflow uitvoeren met aanzienlijk minder direct toezicht. 1

Dat verschil wordt belangrijker naarmate de autonomie toeneemt. Een foutieve samenvatting kan worden gecorrigeerd. Een agent met toegang tot bedrijfssystemen kan daarentegen gegevens aanpassen, vervolgacties starten of gevoelige informatie blootleggen.

Agentische AI verandert de infrastructuur

Volgens Matt Murphy, topman van Marvell, zorgt inferentie in productieomgevingen voor agentische AI voor andere infrastructuureisen dan traditionele AI-training. Agents moeten tijdens herhaalde modelaanroepen, grote contexten en lange interacties tussen meerdere agents de toestand van een workflow kunnen bewaren. Daarvoor worden key-value-caches gebruikt. Geheugencapaciteit en bandbreedte kunnen daardoor een knelpunt worden voordat rekenkracht de grootste beperking vormt. 1

CPU’s worden volgens Murphy eveneens belangrijker. Agentische systemen hebben extra capaciteit nodig voor orkestratie: vertakkingen, het ophalen van informatie, toolaanroepen, uitvoering in afgeschermde omgevingen en de coördinatie tussen agents. In de bespreking verschoof de verhouding tussen CPU’s en GPU’s van ongeveer 8–16:1 bij traditionele AI naar circa 1–2:1 bij agentische workloads. 1

Voor zakelijke afnemers betekent dit dat een agentplatform niet alleen op modelkwaliteit of GPU-capaciteit moet worden beoordeeld. Geheugen, netwerkverbindingen, CPU-orkestratie, observability — het kunnen volgen en controleren van systeemgedrag — en de kosten van herhaalde inferentie bepalen mede of een workflow in productie haalbaar is.

Eén architectuur past niet bij elke agent

Dell pleitte tegen een monocultuur waarin één model of één locatie voor alle toepassingen wordt gebruikt. Het bedrijf beschreef een hybride aanpak met onder meer open modellen op locatie, door Dell gehoste frontiermodellen, gecontroleerde private clouds, externe API’s en modellen die op apparaten draaien. De keuze hangt af van prestaties, compliance, functionaliteit en kosten. 1

Ook de economische logica verschilt per toepassing. Een agent die bestuurders ondersteunt bij beslissingen kan volgens de bespreking hoge maandelijkse kosten rechtvaardigen. Voor een CRM-workflow die grote aantallen records opschoont, moeten de kosten per record juist zeer laag blijven — in de bespreking werd een bedrag van minder dan ongeveer 0,50 dollar genoemd. 1

De betere vraag is daarom niet: “Welk model is het beste?” Bedrijven moeten nagaan welk model, welke implementatielocatie en welk autonomieniveau het gewenste resultaat opleveren tegen een aanvaardbaar risico en een passende prijs.

Digitale identiteit als controlelaag

Dell zei dat iedere autonome agent die toegang heeft tot bedrijfsdata — intern of extern — een door Dell uitgegeven digitale identiteit moet krijgen. Daarmee kunnen organisaties toegangsrechten fijnmazig instellen en toegang intrekken als praktische noodstop. 1

De beveiligingsopgave wordt ingewikkelder wanneer agents niet simpelweg de identiteit van een gebruiker overnemen. Een agent met een overgenomen gebruikersidentiteit handelt namens een herkenbare medewerker en gebruikt diens toegangsrechten. Een headless agent opereert zelfstandiger, waardoor toewijzing van verantwoordelijkheid, rechtenbeheer en beheer gedurende de levenscyclus moeilijker worden. Volgens de bespreking verwachtte Dell dat headless agents ongeveer 70% van toekomstige implementaties zullen vormen. 2

Dell wees daarnaast op protocollen voor communicatie tussen agents en tussen agents en tools, evenals op voorbereiding op postkwantumbeveiliging, als onderdelen van een beveiligingsmodel voor autonome systemen in productie. 1 De bredere les: een agent moet worden behandeld als een software-identiteit met een eigenaar, afgebakende bevoegdheden, audittrail en mogelijkheid tot intrekking — niet als een onzichtbare uitbreiding van een chatbot.

Functies worden opgesplitst in taken

Dell zei 6.800 functies te hebben geanalyseerd door het werk op te delen in categorieën zoals productiviteit, administratieve ‘hygiëne’, coördinatie, expertise en mensgerichte werkzaamheden. De conclusie was dat agents eerder delen van functies overnemen dan automatisch volledige banen schrappen. 1

In softwareontwikkeling kunnen agents bijvoorbeeld routinematige code, annotaties en delen van de coördinatie rond softwarelevering uitvoeren. Mensen houden dan meer tijd over voor architectuur, vereisten, beoordeling en contact met klanten. 1

Dat betekent niet dat functies onveranderd blijven. Volgens Dell zal elke functie veranderen doordat automatiseerbare taken eruit worden gehaald en medewerkers zich meer richten op expertise, context, beoordelingsvermogen en menselijke relaties.

De productietest voor agentische AI

Dells visie laat zich samenvatten in een veeleisende test: een project met agentische AI is pas klaar voor productie wanneer het een meetbaar bedrijfsresultaat heeft, een duidelijk begrensde workflow gebruikt, economisch haalbaar is en beschikt over controles voor identiteit, toegang en herstel bij fouten.

De stap van 900 mogelijkheden naar 13 initiatieven vat die strategie goed samen. Agentische AI is niet simpelweg een spraakzamere interface. Het is een bedrijfsmodel waarin software werk uitvoert — en waarin infrastructuur, beveiliging en de inrichting van functies tegelijk moeten meegroeien.