Wat kunnen mediabedrijven vandaag met AI-agenten?

De demo van Alexander Klöpping bij Eva Jinek in april 2025 haalde brede aandacht: een compleet marketingbureau, volledig gerund door AI-agenten, dat in tien minuten een campagne voor een boek van Carry Slee neerzette. De discussie erna was voorspelbaar. De ene helft van LinkedIn riep dat 90 procent van de marketeers zijn baan verliest, de andere helft dat het weinig meer was dan een technoshow. Ruim een jaar later is de vraag interessanter geworden: wat werkt vandaag echt voor mediabedrijven en publishers die met AI-agenten aan de slag willen? Deze vragen doorlopen we hieronder, met een eerlijke inschatting van waar de winst zit en waar niet.

Wat de demo wel en niet liet zien

In de uitzending liet Klöpping "Reclamebureau Eva" een campagne bouwen: doelgroepanalyse, strategie, beeldmateriaal, alles binnen het uur. Wat je daar zag was een geregisseerde flow tussen meerdere gespecialiseerde agenten, elk met een eigen rol en persoonlijkheid. Dat werkt indrukwekkend in een tv-item van vijf minuten. Wat de kijker niet zag: de contextvoorbereiding, de prompts, de iteraties vooraf, en de vraag of het eindresultaat in de praktijk goed genoeg was voor een echte klantcampagne.

Dat is een belangrijk onderscheid. Wat op tv als één handeling langskomt, is in de praktijk een keten van beslissingen, tests en correcties. Onderzoek dat OpenAI en Anthropic zelf publiceerden in 2025 en 2026 wijst in dezelfde richting: de beste autonome agenten voeren nog steeds slechts een minderheid van een reeks samenhangende taken succesvol uit zonder menselijke tussenkomst. Bij samengestelde taken zoals een campagne bouwen, waar de output van stap één de input van stap drie is, tellen fouten hard door.

Waar zit vandaag wel de winst voor media?

De praktische winst voor mediabedrijven zit vandaag vrijwel altijd in samenwerking tussen mens en agent, niet in vervanging. Drie plekken vallen op in ons werk met redacties en publishers.

Ten eerste: het voorwerk van elk redactieproces. Bronnen doorspitten, achtergronden verzamelen, quotes controleren, beeldmateriaal voorsorteren. Een agent die dat werk in de nacht uitvoert en de journalist 's ochtends een gestructureerd dossier oplevert, wint uren per stuk. Reuters Institute en ETC Journal beschreven precies deze verschuiving eerder dit jaar: de journalist wordt steeds meer manager van AI die uitvoerend werk oppakt.

Ten tweede: het distributiedeel dat na publicatie komt. Elk artikel zijn eigen marketeer, zoals we het bij Voetbal International omschreven. Een agent die per stuk beoordeelt of de titel klopt, of het beeld op de voorpagina scoort, en of het bereik overeenkomt met de verwachting, en die vervolgens signalen doorgeeft aan de redactie of marketing. Dat is precies het werk waar we bij VI mee experimenteerden.

Ten derde: de repetitieve productiestroom. Beursberichten, uitslagen, samenvattingen van jaarverslagen, elk artikel dat in essentie een gestructureerde bron omzet in leesbare tekst. Redacties als het AD en Fortune laten dit soort routinenieuws al door AI schrijven om capaciteit vrij te maken voor het werk dat een AI-zoekmachine niet kan reproduceren. Dat past bij het bredere patroon dat we eerder beschreven: welk routinewerk je aan AI kunt overlaten en welk niet.

Waarom een agent zelden het beste startpunt is

Wie zijn eerste stap in AI zet, denkt vaak meteen aan een agent. Dat is bijna nooit de beste keuze. Voor de meeste mediabedrijven levert een goed doordachte AI-workflow, met een agent alleen op specifieke plekken waar echte autonomie nodig is, meer resultaat op tegen minder risico. Barry Zhang van Anthropic verwoordde het scherp: in negen van de tien gevallen is een workflow de betere oplossing, en pas bij de tiende ga je richting agent. Dat sluit aan bij ons eigen advies aan klanten.

Een tweede punt: de software die je al hebt. Slack, Office, je CRM, je CMS. In de meeste redacties wordt daar hooguit 20 procent uit gehaald van waar je voor betaalt. AI-functies die daar zijn ingebouwd zijn niet spectaculair genoeg voor een tv-demo, maar leveren wel direct rendement zonder dat je een nieuw platform hoeft te introduceren. Beginnen bij wat je al hebt is bijna altijd goedkoper en sneller dan bij een blanco greenfield.

Wat betekent dit voor je aanpak

Drie praktische conclusies voor een redactie of marketingteam dat vandaag begint. Eén: kies één proces waar de tijdwinst goed meetbaar is en experimenteer dáár. Niet een showcase, wel iets wat je team elke dag doet en waarvan iedereen weet hoeveel tijd het kost. Twee: bouw eerst een workflow, niet een agent. Een keten van vaste stappen met AI op enkele plekken is stabieler, goedkoper en beter uit te leggen aan je team dan een autonome agent die zelf mag beslissen. Drie: koppel het aan wat mensen echt anders gaan doen met de vrijgekomen tijd. Anders verdampt de winst in meer output van dezelfde kwaliteit.

Wil je concreet doorpraten over waar in jouw redactie of marketingteam de eerste stap ligt? Plan een kennismaking in, we denken graag mee.