Wat zijn de ervaringen met AI-agents voor administratieve automatisering?

De openbare ervaringen met AI-agents in administratie laten zien dat ze het terugkerende, controleerbare deel van het werk overnemen (mail scannen, gegevens overnemen, voorstellen klaarzetten) zolang een mens akkoord geeft, en dat het misgaat zodra de agent zelf mag versturen, boeken of betalen. Het werk verdwijnt niet, het verandert: je typt minder en kijkt meer na.

Deze pagina zet de herleidbare ervaringen naast elkaar: eerste-persoonsverslagen, onafhankelijke metingen, Nederlandse cijfers van het CBS en de vakpers, en bekende incidenten. Je leest wat werkte, wat misging, welke patronen terugkomen, en hoe je een leveranciersverhaal weegt. Er staan geen verzonnen ervaringen in, en geen klantcases van Bombos: die zijn er nog niet.

Het korte antwoord

• In de bekendste onafhankelijke test van kantoorwerk voltooide de beste agent 30,3 procent van 175 taken helemaal zelf, en administratie en finance scoorden het laagst (TheAgentCompany, 10 september 2025).
• Een journalist die agents op zijn mail en agenda zette, won 10 tot 15 minuten per ochtend met scannen, maar zette de automatische mailschrijver na een week uit: herschrijven kostte 3 minuten, zelf typen 30 seconden (Built In, 23 september 2026).
• Bij Prosus, dat 60.000 agents liet bouwen door 40.000 medewerkers, bespaart 82 procent van de productiviteitsagents minder dan 20 uur per maand en levert ongeveer 2 procent het leeuwendeel van de waarde (Prosus, 13 mei 2026).
• 74 procent van 2.527 grote bedrijven heeft al eens een klantgerichte agent teruggedraaid of uitgezet na livegang (Digital Journal over Sinch, 25 juni 2026).
• Van de Nederlandse bedrijven die AI gebruiken, zet 32 procent het in voor bedrijfsadministratie of bestuurstaken en 17 procent voor boekhouding of financieel beheer; dat is gebruik, geen bewijs van resultaat (CBS, 12 december 2025).
• 80 procent van de ondervraagden zegt dat AI de eigen productiviteit verbetert, maar het aandeel dat enige winstimpact ziet blijft 37 procent, gelijk aan een jaar eerder (McKinsey, 25 augustus 2026).
• Wat in bijna elk geslaagd verslag terugkomt: de agent bereidt voor, een mens keurt goed, en getallen worden gecontroleerd tegen de boekhouding in plaats van door het model zelf.

Welke soorten ervaringen met AI-agents in administratie zijn er?

Openbare ervaringen met AI-agents in administratie vallen in drie bakken, en alleen twee daarvan tellen als bewijs. De eerste bak is eerste-persoonsverslagen: iemand zet agents op zijn eigen werk en schrijft op wat er gebeurde. De tweede bak is leverancierscases: een maker of implementatiepartner beschrijft een klant. De derde bak is onafhankelijke metingen en incidenten: benchmarks, enquêtes en persberichten over wat misging.

Leverancierscases zijn niet per definitie onwaar, maar ze zijn niet herleidbaar. Een voorbeeld: een Nederlandse bouwer van agents beschrijft een webwinkel van 15 medewerkers die van 3 naar 1,2 FTE administratie ging, 60 procent minder, voor 4.000 euro per maand (Virtual Outcomes, 20 februari 2026). Er staat geen bedrijfsnaam bij, geen nulmeting, geen lijst van uitzonderingen. Dat maakt het reclame, geen ervaring.

Ook grote namen vallen in de tweede bak als ze over hun eigen product schrijven. Een IBM-consultant meldt in haar eigen team 85 procent minder administratief en routinewerk en een stijging van 20 naar meer dan 50 opdrachten per medewerker (IBM Think, 17 september 2026). IBM verkoopt de software waar dat op draait. Het verslag is nuttig om de opzet (zie verderop), maar het percentage is een makerclaim.

Wie zoekt op “ervaringen met AI-agents”, krijgt vooral de tweede bak. Deze pagina leunt op de eerste en de derde, en noemt bij elke bron wie er iets verkoopt.

Wat werkte bij mensen die AI-agents op hun administratie zetten?

Wat werkte bij AI-agents in administratie, is steeds hetzelfde soort werk: lezen, sorteren, gegevens overnemen en een voorstel klaarzetten, met een mens die het laatste woord heeft. Richard Ewing zette agents op zijn mail, agenda, contracten en technische klussen. Het scannen van de inbox leverde het duidelijkst op: “That saved me 10 to 15 minutes of mindless scanning every morning” (Built In, 23 september 2026). Bij afspraken plannen kostte het nakijken van de agent 45 seconden, tegen 2 minuten als hij het zelf deed.

Op Reddit beschrijft een ondernemer hoe hij zijn virtuele assistent verving door een agent die facturen maakt en rekeningen klaarzet in zijn boekhouding. De kern van zijn opzet: “Transfers still need my approval so nothing moves without me confirming” (r/automation, 7 mei 2026). Een reactie vatte het samen: “Keeping approval control while offloading the repetitive finance admin part seems like the sweet spot.” Let op: de poster is voorstander van het bankproduct dat hij gebruikt.

Een maker van een AI-boekhouder op Reddit bouwde drempels in: boven 0,85 zekerheid boekt de agent zelf, tussen 0,55 en 0,85 kijkt een mens mee, daaronder gaat het handmatig. Zo weigert zijn agent in ongeveer 15 procent van de gevallen te beslissen, met een uitleg in gewone taal per boeking (r/SaaS, 25 maart 2026).

In het IBM-verslag noemt de auteur één ontwerpkeuze als belangrijkste: agents mogen aanbevelen en melden, maar alles wat een financieel record wijzigt of een externe mail verstuurt, wacht op een mens. “That single design choice resolved 90% of our security concerns” (IBM Think, 17 september 2026). Drie bronnen uit drie hoeken, dezelfde les.

Wat ging er mis bij AI-agents op facturen, mail en rapporten?

Wat misging bij AI-agents in administratie, ging bijna altijd stil en overtuigend mis, niet luid. Ewing beschrijft een technische fout van zijn agent zo: “The agent did not fail loudly; it failed silently with perfect syntax” (Built In, 23 september 2026). Zijn agenda-agent boekte een afspraak om 15.00 uur, terwijl hij om 16.00 uur een fysieke afspraak had op 40 mijl afstand. Zijn mailschrijver maakte een concept in twee seconden, maar het terugzetten naar zijn eigen toon kostte drie minuten. Dat is zes keer zo lang als zelf typen. Bij tien mails per dag betekent dat 30 minuten nakijken tegen 5 minuten schrijven.

Op het n8n-forum staat het verhaal van een klein B2B-bureau dat een agent facturen van begin tot eind liet afhandelen: opstellen, bijvoegen, versturen. De les: “Ask it to ‘verify’ an invoice and it will happily hand you an approval that sounds right and isn’t” (r/n8n, 16 september 2026). De oplossing was geen slimmer model, maar een vaste controle: factuurnummer, klant, IBAN, btw-nummer, bedragen en periode vergelijken met de boekhouding, en bij een verschil de verzending blokkeren.

In het professionele werk is de schade groter. Deloitte Australia betaalde een deel terug van een rapport van 290.000 dollar voor de overheid, nadat er verwijzingen naar niet-bestaand onderzoek en een verzonnen citaat van een rechter in stonden (Fortune, 7 oktober 2025). Volgens Accountant.nl moesten ook EY en KPMG rapporten intrekken na AI-hallucinaties (Accountant.nl, 10 augustus 2026). Bert Vries van CMS noemt de oorzaak: “Medewerkers werken vaak met strakke deadlines, waardoor het risico bestaat dat ze de uitkomsten van AI-tools te snel overnemen en onvoldoende kritisch controleren.” Hoe dat bij accountantskantoren uitpakt, staat op de pagina over ervaringen met AI-workflowautomatisering bij accountantskantoren.

Welke openbare ervaringen zijn er, en wat meten ze echt?

Openbare ervaringen met AI-agents in administratie meten zelden hetzelfde, en dat maakt ze moeilijk te vergelijken. De tabel zet de belangrijkste naast elkaar: wat de agent deed, wat de mens nog deed, wat er gemeld werd, en of de bron onafhankelijk is.

Wat opvalt: de hoge percentages (85 en 60 procent) komen uit de rijen die niet onafhankelijk zijn. De onafhankelijke rijen melden minuten per dag, of schade.

Werken AI-agents echt voor administratie, of is het vooral hype?

AI-agents werken voor afgebakend administratief werk met een controleerbare uitkomst, en nog slecht voor open kantoorwerk dat ze zelfstandig moeten afronden. Onderzoekers van Carnegie Mellon bouwden een nagemaakt softwarebedrijf met 175 echte kantoortaken. In de eerste ronde voltooide de beste agent 24 procent helemaal, 34,4 procent met deelpunten (Carnegie Mellon, 17 juni 2025). In de bijgewerkte ronde haalde het beste model 30,3 procent, 39,3 procent met deelpunten, met gemiddeld bijna 27 stappen en meer dan 4 dollar per taak (TheAgentCompany, 10 september 2025).

Voor administratie is het detail belangrijker dan het totaal: “DS, Admin, and Finance tasks are the lowest, with many LLMs completing none of the tasks successfully.” De onderzoekers zagen ook dat agents de moeilijke stap wegpoetsen. Toen een agent de juiste collega niet vond in de chat, hernoemde hij een andere gebruiker naar die naam. Dat is het soort fout dat in een boekhouding niet opvalt tot iemand gaat zoeken.

De enquêtes wijzen dezelfde kant op. Gartner voorspelde dat meer dan 40 procent van de agentic-projecten eind 2027 geschrapt wordt, “due to escalating costs, unclear business value or inadequate risk controls”, en schatte dat van de duizenden aanbieders er maar zo’n 130 echte agents leveren (Gartner, 25 juni 2025). Een jaar later schreef Forbes dat projecten zelden sneuvelen omdat het model te dom is, maar omdat bedrijven agents loslaten “without a success metric, without access to the right data, and without a plan for what happens when the thing goes sideways” (Forbes, 7 juli 2026). Gartner en McKinsey verkopen zelf advies; hun cijfers zijn zelfrapportage, geen urenmeting.

Het is dus geen hype en geen revolutie. Het model wordt beter op taken, en projecten sterven aan data, eigenaarschap en een ontbrekende maatstaf.

Hoeveel tijd bespaar je echt met een AI-agent, inclusief nakijken?

Hoeveel tijd een AI-agent bespaart, hangt af van de nakijktijd, en die wordt in bijna geen enkel openbaar verslag gemeten. De grootste openbare meetset komt van Prosus: 40.000 medewerkers bouwden meer dan 60.000 agents. Daarvan bespaart 82 procent van de productiviteitsagents minder dan 20 uur per maand, 17 procent tussen 20 en 173 uur, en minder dan 1 procent duizenden uren (Prosus, 13 mei 2026). Prosus meet dat zelf; het is geen onafhankelijke audit.

Reken dat door op een kantoor van twintig mensen met tien agents. Dan besparen er acht minder dan 20 uur per maand, één of twee zitten in de middengroep, en de kans dat er een tussen zit die duizenden uren doet is vrijwel nul. De agents die wel veel opleveren zijn volgens Prosus gedeeld, gekoppeld aan interne systemen en gericht op een terugkerend probleem, zoals het beoordelen en sorteren van grote hoeveelheden inkomende berichten (ai.nl, 25 september 2026). “Agents zonder verbinding met interne systemen leveren volgens Prosus weinig op.”

Ewing noemt de verschuiving bij naam: “The agents took over substantial execution work, but they created a new job: air traffic control.” Je typt minder, maar je controleert zelfverzekerde aannames. Zijn slotzin: “They replace your task list with a supervisory review queue.” Wie tijdwinst wil meten, telt daarom de totale mensentijd per afgeronde taak, inclusief nakijken en herstellen. De pagina over een AI-agent testen voordat je automatiseert beschrijft hoe je dat opzet.

Prosus gebruikt nog een tweede toets: wat gebeurt er met omzet of kosten als je de agent vannacht permanent verwijdert? Voor een directeur van een bedrijf van twintig man is dat een bruikbaardere vraag dan een sterrenscore. Zakt er niets terug, dan deed de agent weinig.

Hoe gebruiken Nederlandse bedrijven AI voor hun administratie?

Nederlandse bedrijven gebruiken AI steeds vaker voor administratie, maar de cijfers gaan over gebruik van AI, niet over agents die zelfstandig werk afronden. Van de bedrijven die AI gebruiken, zet 32 procent het in voor bedrijfsadministratie of bestuurstaken en 17 procent voor boekhouding, controle of financieel beheer (CBS, 12 december 2025). In de financiële dienstverlening gebruikt ruim de helft van de bedrijven AI voor administratie.

Bij kleine bedrijven steeg het AI-gebruik van 11 procent in 2023 naar 19 procent in 2024 en 27 procent in 2025 (CBS, 12 december 2025). Over het hele midden- en kleinbedrijf (10 tot 250 personen) was het 29,8 procent in 2025 (CBS, 16 maart 2026). Wie AI overwoog maar niet invoerde, noemde vooral gebrek aan ervaring (73 procent), privacy (49 procent) en juridische gevolgen (42 procent).

Die cijfers tellen iemand die ChatGPT op een mail loslaat net zo goed mee als een agent die facturen verwerkt. Wie schrijft dat “Nederlandse bedrijven hun administratie met AI-agents automatiseren”, leest er meer in dan er staat.

Het vertrouwen loopt voor op de controle. In een onderzoek van Workiva onder 2.272 professionals in finance en risico zegt 81 procent van de Nederlanders (enig) vertrouwen te hebben in AI-uitkomsten zonder menselijke controle. Tegelijk zegt één op de vier dat interne audits AI-fouten vonden die externe partijen of de raad van bestuur bereikten. Maar 14 procent vindt de eigen data goed genoeg voor AI (Accountant.nl, 12 augustus 2026). Workiva verkoopt rapportagesoftware. Het is dezelfde groep mensen: vertrouwen is geen kwaliteit. Welke processen het vaakst worden aangepakt, staat op administratieve processen die steeds vaker met AI gaan.

Waarom lopen AI-agents vast op werk tussen systemen?

AI-agents lopen vast op administratie tussen systemen omdat het dure werk niet in één pakket zit, maar in de overdracht van mail naar dossier naar boekhouding. Bain schat dat het werk tussen systemen in de Verenigde Staten een markt van 100 miljard dollar is, waarvan meer dan 90 procent nog niet wordt bediend. In finance en HR is 35 tot 45 procent van de taken in principe te automatiseren, met uitschieters bij crediteuren en salarisadministratie en oordeelswerk bij planning en personeelszaken (Bain, 29 september 2026). De beperkende factor is volgens Bain “almost always” of de kennis over de context digitaal beschikbaar is.

Axians beschrijft de Nederlandse versie in één scène: de HR-chatbot beantwoordt vragen over verlof feilloos, maar weet niets van de status van een openstaande declaratie, omdat hij dat systeem niet kent. “Als elke afdeling zijn eigen assistent bouwt zonder onderlinge afstemming, moet de medewerker zelf de samenhang organiseren” (Axians, 31 augustus 2026). Axians verkoopt advies.

Deloitte vroeg 501 Amerikaanse leiders met minstens één agentpilot naar de knelpunten: 72 procent noemde versnipperde data, 70 procent vertrouwen en toezicht, 67 procent integratiekosten. Maar 16 procent vond de eigen processen klaar voor agents (Deloitte, survey april tot juni 2026). Wie vijf losse assistenten aanzet, krijgt vijf antwoorden en geen dossier. Hoe je agents over systemen heen laat werken, staat op AI-agents voor werk tussen softwaresystemen, en of ChatGPT je boekhoudpakket zelf kan bedienen lees je in dit blog.

Welke patronen komen terug in de ervaringen?

De patronen in de ervaringen met AI-agents in administratie zijn over bronnen heen opvallend gelijk. Wat werkte in het ene verslag, is precies wat ontbrak in het verslag waar het misging.

De ITdaily-bijdrage is een commercieel stuk van IT-distributeur Copaco, maar de regel is scherp: “Geef een agent eerst een afgebakende taak en beperkte rechten. Breid zijn bevoegdheden pas uit wanneer hij die taak aantoonbaar betrouwbaar uitvoert” (ITdaily, 22 september 2026). Of een mens akkoord moet geven voordat de agent mailt, lees je uitgebreider in mag een AI-assistent zelf mail versturen? en op de pagina over fouten en controle.

Wat leren de ervaringen samen, dat geen enkele bron los zegt?

Samen laten de ervaringen met AI-agents in administratie geen productiviteitsrevolutie zien, maar een sorteermachine met een nieuwe baan erbij: nakijken. Leg vijf bronnen naast elkaar en het beeld klopt. TheAgentCompany laat zien dat administratie en finance het zwakste werk zijn voor zelfstandige agents. Ewing laat zien dat de winst in lezen en sorteren zit en dat nakijken van bijna-goed werk meer kost dan zelf doen. Het n8n-verhaal laat zien dat een agent die zichzelf controleert geen controle is. Vries laat zien dat tijdsdruk precies die controle wegdrukt. Prosus laat zien dat de meeste agents weinig uren opleveren en dat de uitzonderingen gedeeld, gekoppeld en gemeten zijn.

Voor een mkb-bedrijf volgt daaruit iets concreets. De winst zit niet in “de administratie”, maar in één keten die elke week terugkomt: inkomende facturen, de gedeelde postbus, herinneringen. Die winst blijft alleen staan als de agent voorbereidt en een mens goedkeurt, want juist in een klein team is er geen tweede lijn die een verkeerde factuur opvangt. En het getal dat telt is niet “hoeveel procent doet de agent”, maar hoeveel mensentijd er per afgeronde taak overblijft, inclusief nakijken en herstel.

Daaruit volgt ook een toets voor elk leveranciersverhaal. Vraag naar de taak (welk proces precies), de nulmeting (hoeveel tijd kostte het ervoor), het uitzonderingspercentage (hoeveel gevallen gingen naar een mens) en de nakijktijd. Ontbreekt één van de vier, dan is het percentage reclame. Hoe je reviews van platforms weegt, lees je op reviews van AI-orchestrationplatforms.

Waar gaat dit naartoe?

Het gemeten tempo is ongelijk: agents worden beter op taken, maar het aandeel bedrijven dat er resultaat van ziet, staat stil. Op dezelfde 175 kantoortaken ging de beste score van 24 naar 30,3 procent (TheAgentCompany, 10 september 2025). Het aandeel kleinere organisaties dat agents opschaalt, bleef vlak op 22 procent, en het aandeel met winstimpact bleef 37 procent (McKinsey, 25 augustus 2026). Tegelijk heeft 74 procent van de grote bedrijven al een klantgerichte agent teruggedraaid, terwijl 98 procent meer in AI investeert (Digital Journal over Sinch, 25 juni 2026). Terugdraaien is dus een normale stap geworden, geen einde.

Een tweede reeks wijst op meer risico: volgens het Britse AI Safety Institute steeg het aandeel agent-tools dat iets mag dóen (in plaats van alleen iets zeggen) van 24 naar 65 procent in zestien maanden (Forbes, 7 juli 2026). Meer agents mogen boeken, mailen en betalen, sneller dan de scores stijgen.

Onze verwachting: eind 2027 heeft een Nederlands mkb-bedrijf dat één administratieve keten (inkomende facturen of de gedeelde postbus) met een agent en een verplichte akkoordstap draait, duidelijk minder handwerk op die keten, maar geen 60 procent minder administratie over de hele linie. De redenering: de rechte gevallen gaan vlot, maar de uitzonderingen plus het nakijken bepalen of het netto tijd oplevert, en open administratief werk blijft volgens de benchmarks het zwakste terrein. Lineair doortrekken van 24 naar 30 procent geeft geen meerderheid op open kantoorwerk vóór 2028.

Wat deze verwachting zou breken: onafhankelijke scores boven de 60 procent volledig zelfstandig op administratie- en finance-taken; een herleidbare Nederlandse mkb-case met nulmeting en twaalf weken meting die 60 procent netto laat zien, inclusief nakijken; of een reeks incidenten die een menselijk akkoord wettelijk verplicht maakt.

Tegen die tijd regelt Bombos voor de lezer wat de ervaringen aanwijzen: voorstellen klaarzetten in één keten, het akkoord in Bombos, en elke correctie als regel die het team daarna niet meer hoeft te geven.

Wat kan dit (nog) niet?

De openbare ervaringen met AI-agents in administratie bewijzen minder dan de koppen suggereren. Er is geen herleidbare Nederlandse mkb-case met nulmeting, nakijktijd en uitzonderingslog; wij vonden er op 30 september 2026 geen. De Reddit-verhalen komen uit de openbaar geïndexeerde tekst, want de pagina’s zelf zitten achter een loginmuur, en de posters verkopen of promoten soms zelf iets. De grootste meetset (Prosus) is van een techconcern van 40.000 mensen, dat zijn eigen agents meet. De enquêtes van McKinsey, Deloitte, Gartner, Sinch en Workiva zijn zelfrapportage van bedrijven die advies of software verkopen.

Ook de benchmarks hebben een grens. TheAgentCompany is een nagebouwd softwarebedrijf, geen accountantskantoor of groothandel, en de modellen van september 2026 zijn nieuwer dan de geteste. Dat de score sindsdien hoger ligt, is waarschijnlijk; hoeveel hoger voor administratie, weet niemand openbaar.

Tot slot heeft Bombos zelf nog geen klantmeting om te delen. Deze pagina beschrijft dus andermans ervaringen, geen eigen resultaten. Wie een eerlijk beeld wil van zijn eigen situatie, heeft een proef op één keten nodig: zie eerst een pilot met AI-automatisering. Een partij die zo’n proef met je doet, vind je via welk bedrijf onze administratie kan automatiseren met AI.

Hoe pakt Bombos dit aan?

Bombos bouwt de opzet die in de geslaagde ervaringen terugkomt, en laat weg wat in de mislukte ontbrak. Bombos werkt met meerdere agents. Je begint met twee vaste werkers: Chef kijkt wat er binnenkomt en geeft de klus aan de juiste specialist, Wegwijzer legt uit en stelt voor wat Bombos kan overnemen. De specialisten worden gebouwd rond jouw taken, in jouw systemen.

Bombos leest de mail op alle aangesloten adressen en de documenten, zoekt de klant en het dossier erbij in je eigen systemen, zoals Exact, AFAS, Twinfield of Microsoft 365, en legt een voorstel klaar. Bij elk voorstel zie je waarop het gebaseerd is. Je keurt goed, past aan of wijst af, in Bombos. Pas daarna staat het resultaat in je pakket of je mail. Een betaling, een bericht aan een klant en een contract wachten standaard op jouw akkoord; dat is precies de ontwerpkeuze die in de IBM-case 90 procent van de zorgen over beveiliging wegnam. Een correctie geldt daarna als regel, ook voor je collega’s. Wat alleen in iemands hoofd zit, vraagt Bombos je in een interview, zodat het er de volgende keer wel bij staat.

Het doel is niet een percentage, maar met hetzelfde team meer werk doen, van een hogere kwaliteit. Eén keten, zoals de gedeelde postbus, is het begin. Daarna leert je eigen team Bombos de volgende taak, zonder technisch te zijn. Wij nemen je mee; daarna kun je het zelf.

Bronnen

Elke bron is op 30 september 2026 geopend en elk citaat staat er letterlijk in. Bij de drie Reddit-posts komt het citaat uit de openbaar geïndexeerde posttekst, omdat de pagina zelf achter een loginmuur zit.

1. Carnegie Mellon School of Computer Science, “Simulated Company Shows Most AI Agents Flunk the Job”, 17 juni 2025. https://www.cs.cmu.edu/news/2025/agent-company
2. Xu e.a., “TheAgentCompany: Benchmarking LLM Agents on Consequential Real World Tasks”, arXiv 2412.14161 v3, 10 september 2025. https://arxiv.org/html/2412.14161
3. Gartner, “Gartner Predicts Over 40% of Agentic AI Projects Will Be Canceled by End of 2027”, 25 juni 2025. https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2025-06-25-gartner-predicts-over-40-percent-of-agentic-ai-projects-will-be-canceled-by-end-of-2027 (Gartner verkoopt onderzoek)
4. McKinsey, “The state of AI in 2026”, 25 augustus 2026. https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai (McKinsey verkoopt advies)
5. Deloitte Insights, “AI agents are only the beginning: The path to agentic transformation”, survey april tot juni 2026. https://www.deloitte.com/us/en/insights/industry/technology/path-to-agentic-transformation.html (Deloitte verkoopt implementatie)
6. Digital Journal, “Three in four large enterprises have rolled back AI agents”, 25 juni 2026. https://www.digitaljournal.com/article/three-in-four-large-enterprises-have-rolled-back-ai-agents/ (onderzoek van Sinch, dat communicatieplatformen verkoopt)
7. Forbes, Robert Szczerba, “Why 40% Of Agentic AI Projects May Be Canceled By 2027”, 7 juli 2026. https://www.forbes.com/sites/robertszczerba/2026/07/07/why-40-of-agentic-ai-projects-may-be-canceled-by-2027/
8. Fortune, “Deloitte was caught using AI in $290,000 report”, 7 oktober 2025. https://fortune.com/2025/10/07/deloitte-ai-australia-government-report-hallucinations-technology-290000-refund/
9. CBS, “Bedrijven gebruiken AI vaakst voor marketing of verkoop”, 12 december 2025. https://www.cbs.nl/nl-nl/nieuws/2025/50/bedrijven-gebruiken-ai-vaakst-voor-marketing-of-verkoop
10. CBS, “Gebruik van AI-technologie door Nederlandse microbedrijven”, 16 maart 2026. https://www.cbs.nl/nl-nl/longread/rapportages/2026/gebruik-van-ai-technologie-door-nederlandse-microbedrijven/samenvatting
11. Accountant.nl, “Tijdsdruk vergroot risico op AI-fouten bij accountants en advocaten”, 10 augustus 2026. https://www.accountant.nl/nieuws/2026/8/tijdsdruk-vergroot-risico-op-ai-fouten-bij-accountants-en-advocaten/
12. Accountant.nl, “Bij kwart organisaties bereiken AI-fouten ook externe partijen of de bestuurskamer”, 12 augustus 2026. https://www.accountant.nl/nieuws/2026/8/bij-kwart-organisaties-bereiken-ai-fouten-ook-externe-partijen-of-de-bestuurskamer/ (onderzoek van Workiva, dat rapportagesoftware verkoopt)
13. Richard Ewing, Built In, “I Put AI Agents in Charge of My To-Do List”, 23 september 2026. https://builtin.com/articles/ai-agents-to-do-list
14. Susan Martinez, IBM Think, “The end of manual business processes”, 17 september 2026. https://www.ibm.com/think/perspectives/end-of-manual-business-processes-what-agentic-ai-means-in-practice (IBM verkoopt watsonx)
15. Prosus, “Deploying agentic AI at scale: from the company that built 60,000 agents”, 13 mei 2026. https://www.prosus.com/news-insights/2026/deploying-agentic-ai-at-scale-from-the-company-that-built-60000-agents (eigen meting)
16. ai.nl, “Wat 60.000 AI-agents ons leren over rendement”, 25 september 2026. https://www.ai.nl/artikelen/prosus-rapport-60000-ai-agents-coming-age (verkoopt training en advies)
17. Reddit r/n8n, “Stop your AI agent from sending wrong invoices”, 16 september 2026. https://www.reddit.com/r/n8n/comments/1whxaep/stop_your_ai_agent_from_sending_wrong_invoices_a/
18. Reddit r/automation, “I replaced my virtual assistant with an AI agent that runs my business bank account”, 7 mei 2026. https://www.reddit.com/r/automation/comments/1t6a6ic/i_replaced_my_virtual_assistant_with_an_ai_agent/ (poster is voorstander van het gebruikte bankproduct)
19. Reddit r/SaaS, “Why I spent 18 months building an AI Bookkeeper that refuses to make decisions 15% of the time”, 25 maart 2026. https://www.reddit.com/r/SaaS/comments/1s3af3r/why_i_spent_18_months_building_an_ai_bookkeeper (poster bouwt het product)
20. Bain & Company, “The $100-Billion SaaS Opportunity Hiding in Cross-System Labor”, 29 september 2026. https://www.bain.com/insights/100-billion-saas-opportunity-hiding-in-cross-system-labor100-billion-saas-opportunity-hiding-in-cross-system-labor-technology-report-2026/ (adviesbureau)
21. Axians, “De HR-chatbot weet alles over verlof, behalve wat er daarna gebeurt”, 31 augustus 2026. https://www.axians.nl/kennisbank/de-hr-chatbot-weet-alles-over-verlof-behalve-wat-er-daarna-gebeurt/ (verkoopt advies)
22. ITdaily, “Van onboarding tot beheer: AI-agents veranderen de rol van IT-partners”, 22 september 2026. https://itdaily.be/nieuws/business/van-onboarding-tot-beheer-ai-agents-veranderen-de-rol-van-it-partners/ (ingezonden bijdrage van Copaco)
23. Proxet, “Creating the agentic back office with Claude for Forge”, zonder datum, gelezen 30 september 2026. https://www.proxet.com/case-studies/creating-the-agentic-back-office-with-claude (implementatiepartner)
24. Virtual Outcomes, “AI Agent Deployment Case Study”, 20 februari 2026. https://www.virtualoutcomes.io/blog/ai-agent-deployment-mkb-case-study (verkoopt agents; case niet herleidbaar)