Wat is agentische AI? En waarom de meeste juridische AI-tools het niet zijn

Elke juridische AI-leverancier noemt zichzelf tegenwoordig "agentisch." Het is het modewoord van 2026, samen met "intelligent" en "autonoom."

Maar er zit een echt verschil onder die marketing. Het verschil tussen een tool die je vragen beantwoordt en een tool die je werk doet. De meeste juridische AI doet het eerste. Bijna geen enkele doet het tweede. En dat verschil bepaalt of AI werkelijk verandert hoe je praktijk voert, of dat het je slechts marginaal sneller maakt in wat je al deed.

Drie generaties

Het helpt om in generaties te denken. Niet als ranglijst — elke generatie heeft zijn plek — maar om te begrijpen wat je daadwerkelijk koopt als iemand "AI" zegt.

Generatie 1: slimmer zoeken. De eerste golf verbeterde hoe advocaten informatie vinden. In plaats van booleaanse zoekopdrachten in juridische databases kon je vragen stellen in gewoon Nederlands. "Welke jurisprudentie is er over opzegtermijnen bij huurovereenkomsten?" Het systeem zoekt, toont resultaten. Nuttig, maar de advocaat doet nog steeds al het denkwerk. De tool vindt. Hij redeneert niet.

Generatie 2: de antwoordmachine. Grote taalmodellen — GPT-4, Claude en hun varianten — brachten de mogelijkheid om tekst te genereren. Vat dit contract samen. Stel deze clausule op. Beantwoord deze vraag in vloeiend, zelfverzekerd Nederlands. De meeste juridische AI-tools op de Nederlandse markt zitten hier.

Het probleem is subtiel maar fundamenteel. Elke vraag start vanaf nul. Vraag een generatie 2-tool om een leverancierscontract te reviewen en je krijgt een samenvatting. Vraag vervolgens om het te vergelijken met je standaardvoorwaarden — nieuwe taak, geen herinnering aan de samenvatting die het net gaf. Vraag daarna om de risico's te classificeren — opnieuw een schone lei. Drie prompts, drie losse antwoorden. Jij doet de coördinatie.

We hebben hier eerder over geschreven. Het verschil tussen een tool die goed klinkt en een tool die daadwerkelijk redeneert zoals een advocaat denkt, is groter dan de meeste mensen beseffen.

Generatie 3: agentische AI. Een agentisch systeem ontvangt een opdracht en werkt die door. Niet één prompt, één antwoord — maar een plan, stap voor stap uitgevoerd. Geef het de opdracht "review dit leverancierscontract tegen onze standaardvoorwaarden en signaleer de risico's" en het leest het contract, identificeert de clausules, haalt je standaarden op, vergelijkt ze systematisch, classificeert afwijkingen en levert een gestructureerd rapport. Eén opdracht. Eén gecoördineerd resultaat.

Het verschil is niet alleen snelheid. Het systeem doet het werk, in plaats van vragen over het werk te beantwoorden.

Als dat klinkt als het verschil tussen een rekenmachine en een boekhouder — ja. Beide werken met getallen. De een doet wat je invoert. De ander beheert het proces.

Waarom de meeste juridische AI niet agentisch is

De marketingafdelingen zijn dol op "agentisch." Het product komt zelden overeen. Dit is wat de twee daadwerkelijk onderscheidt.

Het plant voordat het begint. Een agentisch systeem bekijkt een taak, bepaalt welke stappen nodig zijn en voert ze uit zonder dat jij elke stap aanstuurt. Een generatieve assistent wacht op je volgende prompt. Als jij het proces stap voor stap dirigeert, ben jij de agent — de tool is gewoon een chatbot met een mooiere interface.

Het gebruikt meerdere modellen. Juridisch onderzoek vereist andere capaciteiten dan documentvergelijking, en dat vereist weer andere capaciteiten dan risicoclassificatie. Wij zetten meerdere gespecialiseerde modellen in omdat geen enkel model overal goed in is. Een tool die één model voor elke taak inzet, maakt compromissen waar het je niet over vertelt.

Het onthoudt. Een agentisch systeem behoudt context — niet alleen binnen een sessie, maar over sessies heen. Het weet wat er besproken, besloten en gedaan is in een zaak. Toen Blokziel Andri pilotte, was dit de allerhelderste les: advocaten willen niet telkens dezelfde zaak opnieuw uitleggen als ze de tool openen. Geheugen is geen feature. Het is een voorwaarde om echt werk te kunnen doen.

Het gebruikt tools, niet alleen tekst. Agentische AI kan databases doorzoeken, documenten ophalen, formulieren invullen, berekeningen uitvoeren. Het werkt met de systemen en bronnen die advocaten dagelijks gebruiken — inclusief directe connecties met overheidssystemen en procesrechtelijke regels. Een chatbot werkt met tekst. Een agent werkt met je infrastructuur.

Het controleert zijn eigen werk. Dit is het moeilijkst om te bouwen en het makkelijkst om te faken. Echte zelfreflectie betekent dat het systeem herkent wanneer een antwoord onvoldoende onderbouwd is en verder gaat zoeken voordat het wordt gepresenteerd. Geen zelfvertrouwen — grondigheid.

De test

Drie vragen die door de ruis heen snijden.

Kan het een complexe taak in één opdracht uitvoeren? Niet vijf losse prompts die je zelf aan elkaar knoopt, maar één opdracht die een gecoördineerd resultaat oplevert. "Analyseer deze contracten tegen onze standaardvoorwaarden en lever een risicorapport." Als de tool dat niet als één taak aankan, is het generatie 2.

Maakt het zichtbaar hoe het denkt? Een agentisch systeem toont zijn plan, zijn stappen, zijn bronnen. Je kunt de redenering volgen en op specifieke punten terugduwen. Als je alleen een eindantwoord ziet — hoe vloeiend ook — kun je het proces niet verifiëren. In een beroep waar de redenering net zo zwaar weegt als de conclusie, is dat een probleem.

Wordt het beter naarmate het je kantoor kent? Agentische AI leert van je standaarden, je templates, je eerdere werk, je voorkeuren. Elke sessie bouwt voort op de vorige. Als de tool je als een vreemde behandelt elke keer dat je inlogt, bouwt het niet het soort begrip op dat het echt nuttig maakt.

Waarom het verschil ertoe doet in de praktijk

Dit is niet abstract. LawBeam, een Brits boutique kantoor met zes medewerkers, concurreert met internationale reuzen dankzij agentische AI. Oprichter Roshi Sharma zegt het direct: "Eén advocaat kan zich meten met honderd advocaten elders dankzij superieure technologie."

Dat komt niet door betere zoekresultaten. Toen LawBeam honderden vergadertranscripties moest analyseren voor een geschil over productkwaliteit — honderd uur aan opnames — plande een agentisch systeem de analyse, werkte door de documenten heen en haalde de specifieke zinnen eruit die ze nodig hadden voor hun bewijsvoering. Tien minuten. Een generatie 2-tool had vragen over individuele transcripties beantwoord, één voor één, terwijl de advocaten zelf de eigenlijke analyse deden.

Het verschil is dat tussen iets sneller werken en op een fundamenteel andere manier werken.

Waar dit naartoe gaat

De juridische markt staat aan het begin van een verschuiving die niet meer terug te draaien is. Kantoren die nu agentische AI adopteren bouwen twee voordelen op. Het voor de hand liggende is efficiëntie — meer werk in minder tijd, met hogere consistentie. Het minder voor de hand liggende is het samengestelde effect: een agentisch systeem dat meegroeit met je kantoor wordt waardevoller naarmate het langer wordt gebruikt. Het bouwt begrip op van je standaarden, je voorkeuren, de patronen van je cliënten.

Kantoren die bij generatie 1 en 2-tools blijven, zullen niet verdwijnen. Maar naarmate het verschil groeit tussen tools die vragen beantwoorden en tools die werk doen, wordt het elk jaar duurder om aan de verkeerde kant van die lijn te blijven.

We bouwen agentische juridische AI sinds dag één. Niet omdat het een trending term is, maar omdat we na het observeren van hoe advocaten daadwerkelijk werken — de rommelige, meerstaps, contextrijke realiteit van de juridische praktijk — geen andere manier zagen om iets te bouwen dat werkelijk nuttig is.

authors: ["timothy"]

Lees ook: de beste agentische juridische AI-tools van 2026 vergeleken en hoe onze driehoek van personalisatie, tools en geheugen werkt.