Mendix kondigt op 10 juni een herpositionering aan. Van low-code platform naar Agentic Enterprise Platform. De vraag is niet of dit een marketing-zet is. De vraag is wat er onder de motorkap verschuift, en wat jij daar concreet mee moet.
Wij volgen Mendix al jaren als strategisch partner. We bouwen ermee voor overheid, manufacturing en mobiliteit. En we zien dat veel artikelen over deze shift blijven hangen in hype-taal. Begrippen als ‘autonome systemen’ en ‘intelligente orchestratie’ worden rondgegooid zonder dat iemand uitlegt wat dat voor een IT-manager op woensdagochtend betekent.
Dit artikel is anders. We leggen drie verschuivingen uit die volgens ons echt relevant zijn. Concreet, met voorbeelden. En we eindigen met wat je deze maand kunt doen.
De kernverschuiving in één zin
Tussen low-code en agentic zit een fundamenteel ander ontwerpvraagstuk.
Hoe bouwen we sneller?
Business en IT komen samen rond één platform.
Visueel modelleren in plaats van regel voor regel coden.
Een applicatie die er anders een half jaar over deed, staat nu in zes weken live.
Wie controleert wat zelfstandig gebeurt?
AI-agents nemen autonoom beslissingen, halen data op uit verschillende systemen, starten processen.
Soms zonder dat een mens er nog actief tussen zit.
Het ontwerpvraagstuk verschuift naar regie en vertrouwen.
Van vaste workflows naar adaptieve processen
In een low-code applicatie is een proces vooraf vastgelegd. Stap 1 leidt naar stap 2, met daartussen wat conditionele logica. Werkt goed voor voorspelbare processen. Werkt slechter voor situaties die altijd net iets anders zijn.
Een agent werkt anders. Hij krijgt een doel. Bijvoorbeeld: “los deze klantvraag op”. Vervolgens bepaalt hij zelf welke systemen hij raadpleegt, welke data hij combineert en welke actie de volgende stap is. Dat klinkt magisch, maar onder de motorkap is het een groot taalmodel dat keuzes maakt binnen kaders die jij hebt gedefinieerd.
Wat dit concreet betekent: processen die nu vastlopen op “uitzonderlijke gevallen” worden behandelbaar. Een burger die een unieke vraag stelt aan een gemeente. Een logistieke planner die moet schuiven omdat een chauffeur uitvalt. Een service-engineer die een storing tegenkomt die niet in het standaard handboek staat. Daar worden agents nuttig.
Van integratie-bouwen naar context-leveren
Veel Mendix-projecten beginnen met een vraag: hoe halen we data uit ERP, CRM en die ene legacy database bij elkaar? Vroeger bouwde je daarvoor een data-integratielaag. Mendix heeft dat zelfs een naam gegeven: de Data Hub.
Bij agentic verdwijnt die integratielaag niet. Sterker nog, je hebt hem nog steeds nodig. Data moet ergens samenkomen, of dat nu in een datawarehouse of een data-integratielaag is. Wat verandert, is wat er bovenop gebeurt. Daar zet je nu een agentic-laag op die context combineert, beslissingen neemt en acties uitvoert.
Mendix lost dit zelf op met een Knowledge Graph: één laag bovenop bestaande systemen die de data koppelt zonder dat je de onderliggende silo’s hoeft te verplaatsen. ERP, CRM, documentrepositories, cloud opslag en big data blijven waar ze staan. De graph levert de context waarin een agent kan opereren. Dat is een belangrijke architecturale keuze, want het betekent dat je niet eerst je hele datalandschap hoeft te verbouwen voordat je agentic kunt gaan denken.
Dat is een ander soort werk. Minder code, meer beleidsformulering. Minder “hoe halen we data X uit systeem Y”, meer “in welke situatie mag een agent autonoom een crediteurenboeking doen, en wanneer moet er een mens akkoord geven”. Dat soort vragen.
Slechts 2 op de 10 IT-leiders zegt dat hun team er klaar voor is. Dat is niet alarmerend, dat is logisch. Niemand bouwt voor het eerst aan iets terwijl hij er al klaar voor is.
Van gebruikersvertrouwen naar gebruikersregie
Dit is wat ons het meest bezighoudt. En wat we te weinig terugzien in de discussie.
Bij een traditionele applicatie weet de gebruiker wat er gebeurt. Hij vult een formulier in, klikt op verzenden, ziet een bevestiging. Lineair en transparant. Bij een agentic toepassing zit daar een laag tussen die de gebruiker niet altijd ziet. De agent heeft acht systemen geraadpleegd, drie beslissingen genomen en één e-mail uitgestuurd voordat de gebruiker iets terugziet.
Dat vraagt een nieuw ontwerp van de mens-machine interactie. De gebruiker moet kunnen zien wat de agent heeft gedaan. Kunnen begrijpen waarom. En kunnen ingrijpen als het mis dreigt te gaan. Niet op de manier van een autonomie-overrule knop ergens in een instellingenscherm. Maar als integraal onderdeel van de gebruikerservaring.
Mendix bouwt hier een Enterprise Trust Layer voor, met vier pijlers die wat ons betreft niet onderhandelbaar zijn voor agentic toepassingen:
Dit klinkt als compliance-taal, maar het is in de praktijk gewoon de voorwaarde om met een agent te durven werken.
Wij zijn hier niet nieuw in. Vorig jaar pasten wij al chatbots en RAG-toepassingen toe op concrete vraagstukken bij organisaties. Waar veel partijen nog aan het oriënteren waren, zaten wij al in de uitvoering. Diezelfde vroege beweging maken we nu opnieuw bij agents. We zijn actief bezig met de eerste Agents use cases. Niet omdat het hot is, maar omdat we de patronen herkennen.
Dat is geen feature. Dat is voorwaarde.
Vijf fasen voor agentic adoptie zonder hype
Van strategie tot evaluatie: een aanpak die wij keer op keer zien werken. Elke fase bouwt voort op de vorige. Sla er één over en je betaalt dat later terug.
Begin met denken, niet met bouwen
Bepaal je visie en stel concrete doelen.
Welke processen lenen zich voor agentic?
Zonder strategie bouw je voor de prullenbak.
Eén afgebakende use case
Begin niet met een platform-brede agentic strategie.
Begin met één concreet proces waar de huidige aanpak vastloopt op uitzonderingen.
Test wat een agent oplevert versus wat hij kost aan governance.
Beleid en kaders vóór de uitrol
Stel vast wie wat mag autoriseren.
Welke systemen agents mogen benaderen en hoe je gebruikersregie inbouwt.
AI Act compliance wordt streng gehandhaafd. Agentic valt vaak in hogere risicocategorieën.
Uitrol naar meerdere processen
Pas als je weet hoe één agent zich gedraagt onder echte gebruiksomstandigheden, kun je verbreden.
Het Mendix Competence Center speelt hier een sleutelrol: niet meer alleen platform-governance, maar agent-governance.
Leren en bijsturen
Agentic adoptie is geen eenmalig project.
Evalueer na elke fase: wat werkte, wat niet, en waarom?
Learnings vormen de basis voor de volgende cyclus. Elke uitrol wordt zo slimmer dan de vorige.
Wat kun je deze maand concreet doen?
Niet tien actiepunten. Maar drie.
- Volg de Mendix webinar op 10 juni. Niet omdat je elke productlancering moet bijhouden, wel omdat dit een richtingaangevende verschuiving is voor een platform waar je waarschijnlijk al op draait of over nadenkt.
- Inventariseer één proces waar agentic relevant zou zijn. Geen ambitieuze strategie. Eén proces dat nu vastloopt op uitzonderingen, waar een agent waarde zou kunnen toevoegen.
- Bepaal jullie positie op gebruikersregie. Hoe veel autonomie ga je een agent geven, en hoe maak je dat zichtbaar voor de eindgebruiker? Die discussie kun je nu al voeren, los van technologie.
Sparren over wat dit voor jullie betekent?
We zitten regelmatig met IT-leiders aan tafel die deze shift willen begrijpen voordat ze er strategische beslissingen op baseren.