OutSystems-teams hebben de juiste technologie in handen om AI te schalen

Op gebied van IT betekent het toepassen van een lineair model dat voor elke specifieke behoefte een eigen, vaak gesloten systeem wordt gebouwd en beheerd. Om de capaciteit van het systeem te verhogen of meer eindgebruikers te bedienen, moet er telkens opnieuw worden geïnvesteerd in infrastructuur, onderhoud en uitbreidingen per systeem. Dit leidt dan op termijn onvermijdelijk tot hogere beheerskosten en technologische versnippering

In deze blog gaan we dieper in op waarom OutSystems de juiste technologie is om een AI-agent‑ecosysteem uit te bouwen en waar de aandachtspunten liggen.  

Van “AI-call” naar onderdeel van het proces 

In theorie is het relatief makkelijk om een AI-model aan te roepen via een API. In de praktijk is het veel moeilijker om AI een betrouwbaar onderdeel van een bedrijfsproces te maken. Dan moet je bepalen:  

• Wanneer AI wordt gebruikt;
• Welke input het model krijgt;
• Hoe resultaten gevalideerd worden;
• En wat er daarna in de applicatie gebeurt.  

Als je uw bedrijfsapplicaties opbouwt in OutSystems is dan net een voordeel, omdat het platform net sterk is in het modelleren en orkestreren van workflows en integraties. In die logica komt AI niet “bovenop” de applicatie, maar wordt het een beheersbaar onderdeel van de applicatiearchitectuur. Je kan heel expliciet afbakenen waar AI mag meedenken, en waar het systeem hard “op rails” moet blijven.  

Een veelgemaakte fout is denken dat AI klassieke logica zal vervangen. AI is per definitie minder deterministisch want het interpreteert. Daarom werkt de meest robuuste aanpak met een combinatie: klassieke logica voor betrouwbaarheid en controle, AI voor interpretatie en analyse. Die combinatie in praktijk omzetten maakt OutSytems net zo sterk.  

Werken als dirigent voor een AI Agent Orkest 

Binnen OutSystems krijgt dit vorm via de OutSystems AI Agent Workbench. Het idee van workbench is dat teams zeer eenvoudig AI-agents kunnen ontwerpen als onderdeel van een applicatie. AI‑agents zijn dan stukjes software die zelfstandig taken uitvoeren binnen een proces. De workbench laat toe om visueel te definiëren hoe een agent werkt in een workflow:  

• Waar hij input krijgt;
• Welke context hij ophaalt;
• Welke output verwacht wordt;
• Welke controlepunten er zijn.
  

OutSytems fungeert dus als een orkestratielaag, wat het platform bijzonder flexibel maakt. Je kan verschillende LLM’s aanspreken binnen één applicatie of workflow, afhankelijk van de taak waarvoor ze ingezet worden. Sommige modellen zijn beter in redeneren, andere in samenvatten of classificeren.  

Daarnaast laat deze aanpak toe om kostenbewust te werken: niet elke stap vereist een snel en duur model. Soms volstaat een trager, goedkoper alternatief. Gevoelige data wil je ook niet naar een publieke omgeving sturen en dan kan je kiezen voor een llm in self-hosted omgeving of in een eigen cloud tenant.  

Die flexibiliteit opent ook de deur naar combinaties van modellen, bijvoorbeeld om feedback‑loops op te zetten waarbij de output van het ene model wordt gecontroleerd of verfijnd door een ander. Zo verhoog je de kwaliteit en betrouwbaarheid van AI‑gedrag, zonder alles afhankelijk te maken van één enkel model. 

Sterke governance als voorwaarde voor schaalbaarheid 

Zodra AI-onderdeel wordt van bedrijfsapplicaties wordt governance een topprioriteit. Want dan gaat het niet meer om één tool die iemand af en toe gebruikt, maar om functionaliteit die meedraait in kritieke processen. In dat kader duiken telkens dezelfde vragen op:  

• Welke data stuur je naar AI-diensten?
• Hoe bescherm je die?
• Wanneer is menselijke validatie nodig?
• Hoe monitor je gebruik en kosten?
• Hoe behoud je flexibiliteit in modelkeuzes?
  

Zonder duidelijke afspraken dreigt AI uit te groeien tot shadow IT/AI.  Dat risico wordt ook expliciet benoemd in een OutSystems-gids over agentic AI: ongeremde groei van agents kan leiden tot versnippering, inefficiëntie en onbetrouwbare resultaten, vaak omschreven als “agent sprawl”. 

Voor OutSystems-organisaties is dat precies waarom de positionering van de AI Agent Workbench relevant is: niet enkel “agents bouwen”, maar vooral agents bouwen op een manier die je kan opvolgen, auditen en begrenzen binnen je applicatiearchitectuur.  

De lastigste stap blijft de juiste use case kiezen 

Veel OutSystems-omgevingen zijn technisch goed geplaatst om AI-functionaliteit toe te voegen. Maar agentic AI vraagt méér dan een extra feature: het vraagt architectuurkeuzes, governance en vooral discipline in waar AI wel en niet thuishoort.  

De technologie zal blijven evolueren maar nu is het zaak om de juiste use cases voor jouw organisatie in kaart te brengen. Hiervoor hebben we een framework ontwikkeld dat in drie eenvoudige maar belangrijke stappen AI use cases kan identificeren en prioriteren.