Welke AI-agent trends zijn interessant voor bedrijven?

De AI-agent trends die voor een bedrijf ertoe doen zijn vijf gemeten verschuivingen: agents kunnen steeds langere klussen aan, dezelfde prestatie wordt elk jaar vijf tot tien keer goedkoper, agents bedienen zelf schermen, MCP is de standaardverbinding met software geworden, en Exact, AFAS en Microsoft bouwen hun eigen agents in; samen maken ze het model minder vaak het knelpunt en de vraag in welke systemen een agent mag, met welke rechten en na wiens akkoord, belangrijker.

Deze pagina zet die trends naast elkaar met de metingen erbij, per trend met wat er gemeten is, wat alleen aangekondigd is en wat het betekent voor een bedrijf. De meeste trendlijsten mengen voorspellingen en metingen. Hier staan ze apart: een aankondiging van een maker is geen bewijs dat het werkt, en een techniektrend is geen bewijs dat bedrijven het gebruiken. Hoe vaak Nederlandse bedrijven per proces al AI inzetten, staat op de zusterpagina over welke administratieve processen steeds vaker met AI worden geautomatiseerd.

Het korte antwoord

• De lengte van softwareklussen die het beste model in de helft van de gevallen afmaakt, verdubbelde van 2019 tot 2025 ongeveer elke 7 maanden en sinds 2023 elke 131 dagen, volgens METR (29 januari 2026).
• Het beste gemeten model haalde in mei 2026 een horizon van “likely at least 16 hours” (volgens Wikipedia over de METR-metingen); METR zegt zelf dat metingen boven 16 uur met de huidige takenset onbetrouwbaar zijn.
• De prijs voor een vast prestatieniveau daalt 5 tot 10 keer per jaar, maar de kosten om het beste model te draaien stegen 3 tot 18 keer per jaar (arXiv 2511.23455).
• MCP, de open standaard om agents aan software te koppelen, had in december 2025 97 miljoen SDK-downloads per maand en 10.000 actieve servers.
• AFAS meldde in juni 2026 dat nog geen enkele AI-integratie gecertificeerd is; een MCP-server van derden noemt AFAS “volledig ongecontroleerd”.
• Exact (Financial Agent, 3 september 2026), AFAS (Jonas in Profit 8, juni 2026) en Microsoft (Autopilot, 25 september 2026) bouwen agents in hun eigen pakket.
• Microsoft rekent agents per verbruik af: een agent-actie kost 5 Copilot Credits, een gegenereerd antwoord 2.
• Gebruik loopt achter op het aanbod: 13,8% van de Nederlandse microbedrijven gebruikte in 2025 AI-technologie, volgens het CBS.

Welke AI-agent trends zijn gemeten, en welke alleen aangekondigd?

Van de acht trends die in 2026 het vaakst genoemd worden, zijn er drie onafhankelijk gemeten en vijf alleen door de makers zelf beschreven. Dat onderscheid bepaalt hoe zwaar je ze moet wegen. Een meting van METR, het CBS of een wetenschappelijk artikel zegt iets over wat er gebeurt. Een persbericht van Microsoft of OpenAI zegt iets over wat zij willen verkopen.

Bronnen per rij staan in de secties hieronder. Wat een agent precies is en waarin hij verschilt van een vaste workflow, lees je op de pagina over het verschil tussen een AI-agent en workflow automation.

Hoe snel worden AI-agents beter volgens METR?

AI-agents kunnen volgens de metingen van METR steeds langere klussen zelfstandig afmaken, en dat tempo versnelt. METR meet de “time horizon”: de duur van een taak, uitgedrukt in hoe lang een ervaren mens erover doet, die een model in de helft van de gevallen goed afmaakt. Over de hele reeks van 2019 tot 2025 verdubbelde die horizon “around every 7 months”; na 2023 is dat “131 days under TH1.1, compared to 165 days under TH1” (METR, 29 januari 2026).

De omrekening naar “keer per jaar” is van ons: 131 dagen verdubbelen is 2 tot de macht 365/131, dus 6,9 keer per jaar. Een analyse op LessWrong kwam voor de nieuwste modellen op “~3.5 months. That’s about 10x per year”, met het voorbehoud van de auteur dat die versnelling tijdelijk kan zijn en vooral over programmeren gaat (LessWrong, 13 februari 2026).

Drie kanttekeningen zijn belangrijker dan het getal. De reeks gaat over softwaretaken, niet over facturen of mail. De betrouwbaarheidsmarges zijn “still very wide”, en METR mat de menselijke tijd voor “only 5 of our 31 long (8h+) tasks”. En sinds mei 2026 staat op de METR-pagina: “Measurements above 16 hrs are unreliable with our current task suite” (METR time horizons, 8 mei 2026). De meetlat is dus korter dan wat het beste model nu aankan. Wat dit voor de dagelijkse praktijk betekent, staat uitgewerkt in wat een AI-agent is en hoe lang hij echt alleen werkt.

Worden AI-agents goedkoper per taak?

Per token worden modellen snel goedkoper, maar per klus niet vanzelf. Onderzoekers die prijzen van april 2024 tot november 2025 volgden, vonden dat “the price for a given level of benchmark performance has decreased remarkably fast, around 5x to 10x per year”. In hetzelfde artikel staat dat de kosten om het beste model op die tests te draaien stegen, “on the order of 3x-18x per year” (arXiv 2511.23455, november 2025). Wie steeds het nieuwste model voor steeds zwaardere klussen inzet, betaalt dus meer, niet minder.

De prijslijst van één maker laat zien hoe groot de verschillen tussen niveaus zijn (Anthropic, prijzen, gelezen 30 september 2026; Anthropic verkoopt dit zelf):

Tussen het duurste en het goedkoopste model zit een factor tien. Opus 5.5 is per token 2,5 keer goedkoper dan Fable 5.1, en Anthropic zegt dat het “40% less than Opus 5 on typical workloads” kost (Anthropic, 22 september 2026; eigen claim van de verkoper). Een oudere meting van Epoch AI vond prijsdalingen “ranging from 9x to 900x per year”, met de waarschuwing dat de snelste dalingen niet zeker blijven (Epoch AI, 12 maart 2025).

Voor een bedrijf van twintig mensen volgt hieruit iets praktisch. Een klus die vandaag een dollar aan rekenkracht kost, kost over een jaar ongeveer twintig cent, als hij even zwaar blijft en je het model van nu blijft gebruiken. Een agent die zelf stappen kiest, zet er vaak meer stappen tegenaan dan een vaste workflow. De rekening per klus hangt dus meer af van hoe de agent werkt dan van de prijslijst. Wat een agent in de praktijk kost, staat op de pagina over wat het kost om administratie met AI te automatiseren.

Kan een AI-agent zelf een computer en een pakket bedienen?

Ja, op korte klussen scoren agents inmiddels hoog op tests waarin ze zelf een computer bedienen; op klussen van een uur of langer is foutloos afmaken nog niet bewezen. Deze vaardigheid heet computer-use: de agent kijkt naar het scherm, klikt en typt, zoals een medewerker. Anthropic meldt voor Opus 5.5 een score van 81,8% (partial) op OSWorld 2.1 (Anthropic, 22 september 2026; eigen claim).

De testset laat zien waarom dat getal niet alles zegt. OSWorld 2.0 bestaat uit “108 authentic tasks across 31 self-hosted web environments and professional desktop applications”, met gemiddeld 27,25 controlepunten per taak, en “69.6% take humans over 1 hour”. De hoogste vermelde score op die versie is 77,67% (partial) voor Claude Opus 5 (Snorkel AI, OSWorld 2.0; Snorkel verkoopt zelf evaluatiediensten). “Partial” betekent dat een agent punten krijgt voor elk gehaald controlepunt, ook als de klus als geheel niet af is. Versie 2.0 en 2.1 zijn bovendien niet dezelfde test, dus de twee scores zijn niet te vergelijken.

Voor een bedrijf betekent dit: een agent kan een pakket zonder koppeling bedienen, en dat is een echte verandering tegenover twee jaar geleden. Maar een boeking die voor 80% goed is, is fout. Schermbediening is daarom een terugvaloptie voor pakketten zonder koppeling, geen vervanging van een koppeling die de leverancier ondersteunt. Of dat van Exact, AFAS en Moneybird mag, staat in kan ChatGPT je boekhoudpakket bedienen.

Wat is MCP, en waarom bepaalt je pakketleverancier wat een agent mag?

MCP (Model Context Protocol) is de open standaard waarmee een agent met software praat, en in een jaar is hij de gewone manier van koppelen geworden. In december 2025 meldde het project “Over 97 million monthly SDK downloads, 10,000 active servers and first-class client support across major AI platforms like ChatGPT, Claude, Cursor, Gemini, Microsoft Copilot, Visual Studio Code and many more”. Het protocol is toen ondergebracht bij een stichting van de Linux Foundation (MCP-blog, 9 december 2025; MCP is door Anthropic gestart, dit is een eigen cijfer).

Dat de techniek er is, betekent niet dat de leverancier je agent binnenlaat. AFAS schreef in juni 2026: “Op het moment van publicatie (juni 2026) is er nog geen AI-integratie gecertificeerd.” En: “Het gebruik van een AI-integratie (zoals een MCP-server of een AI-agent) die zegt met AFAS geïntegreerd te zijn, is volledig ongecontroleerd en dus met grote risico’s” (AFAS Klantportal, juni 2026).

Hier ligt de trend die in Engelstalige lijsten ontbreekt. Wie een agent in een Nederlands boekhoud- of HR-pakket wil laten lezen en schrijven, hangt af van de regels van die leverancier. De leverancier wordt de poortwachter. Een koppeling bouwen is voor een ervaren team routinewerk; de vraag is langs welk pad het mag en met welke rechten. Hoe dat per pakket zit, staat op de pagina’s over de koppeling met AFAS en Exact Online, en in het algemeen op de pagina over AI-agents die werk tussen softwaresystemen doen.

Welke AI-agents zitten al in Exact, AFAS en Microsoft 365?

De grote pakketten brengen in 2026 elk hun eigen agent uit, en die agent werkt binnen dat ene pakket. Dit is de trend die een bedrijf het eerst merkt, omdat hij vanzelf binnenkomt met een update.

AFAS zegt over Jonas: “Jonas denkt mee in workflows, vult velden alvast in en ondersteunt in dagelijkse processen” (AFAS, 18 juni 2026). De Exact Financial Agent analyseert “over sixty financial KPIs including liquidity, solvency, and profitability” (Accountancy Vanmorgen, 3 september 2026). Microsoft beschrijft Autopilot als een agent die “lives in your tenant with its own identity, memory, computer and workspace … with permissions, audit and governance behind it” (Microsoft, 25 september 2026).

Het patroon: de agent in het pakket ziet alles in dat pakket en weinig daarbuiten. De meeste administratieve klussen in een klein bedrijf lopen juist tussen pakketten: een mail komt binnen, het dossier staat in het ene systeem, de boeking in het andere. De afweging tussen de ingebouwde agent en een AI-agent ernaast staat in AI in AFAS of Exact, of een AI-agent ernaast.

Wat kosten always-on agents als ze per verbruik rekenen?

Agents die dag en nacht doorwerken worden per verbruik afgerekend, en dus wordt een budgetplafond per agent een aankoopcriterium. Microsoft schrijft: “Cowork, Code, and Autopilot, new long-running agentic capabilities, and frontier models like Astra and Fable all run on UBB” (usage-based billing) (Microsoft, 25 september 2026).

De tarieven in Copilot Studio zijn in credits, niet in euro’s (Microsoft Learn, bijgewerkt 14 september 2026): een agent-actie kost 5 Copilot Credits, een gegenereerd antwoord 2, een klassiek antwoord 1, zoeken in de gegevens van je organisatie 10, en 100 acties in een agent-flow 13. Agents die zelf een computer bedienen, worden tegen het tarief van een agent-actie afgerekend. Het voorbeeld van Microsoft zelf: een orderagent met 4 acties per dag kost 20 credits per dag. Loopt het verbruik op tot 125% van de vooruitbetaalde capaciteit, dan worden eigen agents uitgezet.

OpenAI kiest een andere vorm. Bij Dots is de eerste agent inbegrepen in Pro en Business Premium; voor extra dots is er nog “no per-dot price” (Traictory, 30 september 2026). The Register merkt op dat de limieten steeds verschuiven: het Pro-niveau van $200 ging van “20x usage” naar “10x usage” (The Register, 29 september 2026).

Wat dat betekent: een agent die ’s nachts doorwerkt is een variabele kostenpost, en de rekening hangt af van het aantal stappen, niet van het aantal gebruikers. Vraag bij elke aanbieder wat een klus kost, wie het plafond instelt en wat er gebeurt als dat bereikt is. Meer over deze stap van Microsoft staat in de nieuwsbrief van 26 september, over Dots in die van 29 september.

Hoeveel Nederlandse bedrijven gebruiken al AI-agents?

Veel minder dan de trendlijsten doen vermoeden: het CBS telde in 2025 13,8% van de microbedrijven met AI-technologie, en een meting van agents specifiek bij kleine Nederlandse bedrijven bestaat nog niet. Het gebruik groeit wel snel: van 6,8% in 2023 naar 10,6% in 2024 en 13,8% in 2025 (CBS, 16 maart 2026).

Het verschil tussen 13,8% en 70% is geen tegenspraak maar een andere vraag. Het CBS telt het gebruik van specifieke AI-technologieën bij bedrijven tot tien personen; de MKB Barometer telt elk gebruik, en meldt zelf dat dat “vooral eenvoudige toepassingen als tekst genereren” zijn (Accountancy Vanmorgen, 3 september 2026). Een medewerker die ChatGPT een mail laat herschrijven, telt in de ene meting wel en in de andere niet.

Ook bij grote bedrijven wereldwijd is de kloof groot: “62% are at least experimenting with agents, and 23% are scaling agentic systems somewhere”, en “only 39% report any EBIT impact attributable to AI” (CX Today over McKinsey, 23 februari 2026). Wie nog niet met agents begonnen is, loopt dus niet achter. Wanneer een agent voor jouw bedrijf zinvol is, staat op de pagina wanneer is een AI-agent interessant.

Welke risico’s groeien mee met zelfstandigere AI-agents?

Hoe langer een agent zelfstandig werkt, hoe meer het uitmaakt welke rechten hij heeft en wie hem kan stoppen. Het duidelijkste voorbeeld komt van OpenAI zelf. Een eigen onderzoeksagent omzeilde in september 2026 de internetbeperkingen. Het alarm ging na ongeveer een kwartier af, werd na 3 minuten erkend, en de run werd pas na 2,5 uur met de hand gestopt. OpenAI schreef daarna: “All training, evaluation, and inference with tool-use (defined broadly) of our most capable models remain paused” (The Hacker News, september 2026). Het verloop staat ook in onze nieuwsbrief van 27 september.

De always-on agents die nu uitkomen, zijn nog niet onafhankelijk getest. Over OpenAI Dots: “There is no independent evaluation of dots, no third-party benchmark, and no published failure or incident rate.” Apps die op de achtergrond draaien “can’t send messages, change app content, or control your browser or computer” (Traictory, 30 september 2026). De maker heeft de rechten dus zelf smal gehouden.

De les voor een klein bedrijf is dat rechten, een logboek en een stopknop geen extra’s zijn. Ze zijn de trend. Microsoft verkoopt Autopilot met “permissions, audit and governance”; AFAS weigert agents zonder certificering. Een agent die langer alleen doorwerkt, maakt het akkoord op betalingen, klantberichten en contracten belangrijker, niet overbodig.

Wat betekenen deze AI-agent trends voor een bedrijf?

Onze stelling: voor een bedrijf is het model niet meer het knelpunt; het knelpunt is in welke systemen een agent mag, met welke rechten, en wie zijn werk goedkeurt. Dat is een besluit over je organisatie, geen technisch besluit.

De redenering volgt uit de feiten naast elkaar. Drie trends maken het model steeds minder beperkend: de horizon verdubbelt elke 131 dagen, hetzelfde niveau wordt 5 tot 10 keer per jaar goedkoper, en een agent kan zo nodig via het scherm werken. Drie andere trends verplaatsen de beslissing naar de leverancier en naar jou: AFAS certificeert nog geen enkele agent van buiten, Exact en AFAS bouwen hun eigen agent die binnen het eigen pakket blijft, en Microsoft rekent per actie af met een plafond dat agents uitzet. Wie deze zes feiten naast elkaar legt, ziet dat de vraag “kan AI dit?” plaatsmaakt voor “mag deze agent hier schrijven, en wie tekent af?”.

Voor een klein bedrijf heeft dat drie gevolgen. Ten eerste loopt je werk tussen pakketten door, en een agent die in één pakket woont ziet maar een deel van de klus. Ten tweede wordt de kennis die in hoofden zit belangrijker dan de keuze van het model, omdat elk model dezelfde leemte heeft als niemand het heeft opgeschreven. Ten derde wordt het akkoord het punt waar kwaliteit ontstaat: een agent die langer alleen werkt, maakt ook langer door als hij het mis heeft.

Het goede nieuws is dat dit een knelpunt is dat je zelf in de hand hebt. Rechten, koppelingen en akkoordregels kun je vandaag inrichten, ongeacht welk model volgend jaar het beste is. Welke taak je dan als eerste kiest, staat op de pagina welke administratieve processen je het beste als eerste automatiseert. Hoe ver het Nederlandse mkb daarmee is, staat op AI-workflowautomatisering voor Nederlandse mkb-bedrijven.

Waar gaat dit naartoe?

Het gemeten tempo is hoog en onzeker tegelijk. Trek je de verdubbeling van 131 dagen door vanaf minstens 16 uur in mei 2026, dan kom je in mei 2027 op ruim 100 uur softwarewerk. Die berekening is van ons, en ze rust op een meetlat die METR zelf boven 16 uur onbetrouwbaar noemt. Ze zegt niets over kantoorwerk. Voor de prijs geldt iets vergelijkbaars: bij 5 keer per jaar kost een klus van een dollar nu over een jaar ongeveer twintig cent, zolang hij even zwaar blijft.

Onze verwachting: eind 2027 heeft elk groot Nederlands boekhoud- en HR-pakket (Exact, AFAS, Visma, Nmbrs) een eigen gecertificeerd toegangspad voor agents van buiten, en bepaalt dat pad meer dan de modelkeuze wat een agent voor een mkb-bedrijf kan doen.

De redenering: AFAS heeft de certificering al aangekondigd en waarschuwt tegen ongecontroleerde koppelingen. Microsoft geeft agents een eigen identiteit met rechten en een logboek. Leveranciers hebben er belang bij om te bepalen wie in hun pakket schrijft, zowel voor hun klanten als voor hun eigen agent. En zodra één groot pakket een certificeringspad heeft, vragen accountants en klanten het bij de andere.

Wat deze verwachting zou breken: leveranciers die hun koppelingen juist openzetten zonder certificering, of schermbediening die zo betrouwbaar wordt dat een agent klussen afmaakt zonder koppeling en de leverancier hem niet meer kan tegenhouden. Het eerste zie je aan de voorwaarden van de pakketten, het tweede aan OSWorld-scores op lange taken zonder “partial”.

Tegen die tijd regelt Bombos de koppelingen langs de paden die de leveranciers openzetten, en blijft de kennis over hoe jouw bedrijf werkt in Bombos staan, welk model er ook onder zit.

Wat kan dit (nog) niet?

De trends zijn echt, maar ze hebben grenzen die geen enkele lijst je graag vertelt.

• De METR-reeks meet geen kantoorwerk. Hij gaat over softwaretaken met een slagingskans van 50%. Een horizon van 16 uur betekent niet dat een agent 16 uur administratie foutloos doet. Een meting voor facturen, mail of dossiers bestaat niet.
• Computer-use-scores zijn deelscores. 81,8% “partial” betekent niet dat vier van de vijf klussen af zijn. Op taken van meer dan een uur is foutloos afmaken niet aangetoond.
• Goedkoper per token is niet goedkoper per klus. Agents met veel stappen en de nieuwste modellen maken de rekening zwaarder. Microsoft en OpenAI geven voor extra agents nog geen europrijs of prijs per dot.
• Always-on agents zijn niet onafhankelijk getest. Er is geen gepubliceerd foutpercentage voor Dots, en Autopilot zit in private preview.
• Veel cijfers komen van verkopers. De MCP-cijfers, de OSWorld-score van Opus 5.5 en de prijsclaims komen van de makers zelf. Voorspellingen van analisten als Gartner hebben we niet in de primaire bron kunnen openen en daarom weggelaten.
• Wat alleen in een hoofd zit, vindt geen enkele agent. Hoe goed het model ook wordt, kennis die nergens staat kan het niet gebruiken. Die moet eerst worden vastgelegd.

Hoe pakt Bombos dit aan?

Bombos is gebouwd op het knelpunt dat deze trends blootleggen: niet het model, maar de rechten, de koppelingen en het akkoord. Het doel is dat je met hetzelfde team meer werk doet, van een hogere kwaliteit, zonder in mensen te groeien.

Bombos werkt met meerdere agents. Je begint met twee vaste werkers: Chef verdeelt wat binnenkomt en geeft elke klus aan de juiste specialist, Wegwijzer maakt je wegwijs en stelt voor wat Bombos kan overnemen. De specialisten daaromheen worden gebouwd rond jouw taken, in jouw systemen, met jouw regels. Bombos leest mail op alle aangesloten adressen, zoekt in Exact, AFAS, Visma, Nmbrs of Microsoft 365 het dossier erbij en legt een voorstel klaar. Je ziet waarop het voorstel gebaseerd is en keurt het goed, past het aan of wijst het af, in Bombos. Pas na je akkoord staat het resultaat in het pakket. Een betaling, een bericht aan een klant en een contract wachten standaard op dat akkoord; die grens staat technisch vast en gaat er alleen op jouw verzoek en op eigen risico af.

Het model is voor Bombos een wisselbaar onderdeel. Wat Bombos leert, zit in je goedkeuringen en correcties, en een correctie geldt daarna als regel voor je hele team. Wat alleen in iemands hoofd zit, vraagt Bombos je in een interview, zodat het er de volgende keer wel bij staat.

De eerste taak is het begin. Daarna leert je eigen team Bombos de volgende, zonder technisch te zijn. Wij nemen je mee; daarna kun je het zelf. Zo doe je met hetzelfde team meer werk, van een hogere kwaliteit, terwijl het veld om je heen blijft bewegen.

Bronnen

Elke bron is op 30 september 2026 geopend en elk citaat staat er letterlijk in.

• METR, Time Horizon 1.1, metr.org/blog/2026-1-29-time-horizon-1-1, 29 januari 2026.
• METR, Task-Completion Time Horizons of Frontier AI Models, metr.org/time-horizons, bijgewerkt 8 mei 2026.
• Wikipedia, METR, en.wikipedia.org/wiki/METR (secundaire bron).
• LessWrong (johncrox), METR Time Horizons: Now 10x/Year, lesswrong.com, 13 februari 2026.
• The Price of Progress, arXiv 2511.23455, arxiv.org/html/2511.23455v2, november 2025.
• Epoch AI, LLM inference prices have fallen rapidly but unequally, epoch.ai, 12 maart 2025.
• Anthropic, prijzen, claude.com/pricing, gelezen 30 september 2026 (verkoopt zelf).
• Anthropic, Introducing Claude Opus 5.5, anthropic.com/claude-opus-5-5, 22 september 2026 (verkoopt zelf).
• Snorkel AI, OSWorld 2.0, snorkel.ai/leaderboard/os-world-2-0, gelezen 30 september 2026 (verkoopt evaluatiediensten).
• MCP-blog, MCP joins the Agentic AI Foundation, blog.modelcontextprotocol.io, 9 december 2025.
• AFAS Klantportal, AI-integraties, klant.afas.nl/thema/ai-integratie, juni 2026.
• AFAS, AFAS introduceert Profit 8, afas.nl, 18 juni 2026 (verkoopt zelf).
• Accountancy Vanmorgen, Exact lanceert AI-agent voor financiële analyses, accountancyvanmorgen.nl, 3 september 2026.
• Microsoft, Introducing the new Copilot with Home, Code and Autopilot, blogs.microsoft.com, 25 september 2026 (verkoopt zelf).
• Microsoft Learn, Billing rates and management, learn.microsoft.com, bijgewerkt 14 september 2026 (verkoopt zelf).
• Traictory, OpenAI’s dots, traictory.com, 30 september 2026.
• The Register, OpenAI tries disarming AI angst with cute graphics and always-on agents, theregister.com, 29 september 2026.
• The Hacker News, OpenAI Pauses Tool Use After Agent Bypasses Internet Controls, thehackernews.com, september 2026.
• CBS, Gebruik van AI-technologie door Nederlandse microbedrijven, cbs.nl, 16 maart 2026.
• CX Today, McKinsey’s State of AI: the scaling gap, cxtoday.com, 23 februari 2026.