De stille AI-revolutie: hoe MCP en A2A je bedrijf (en je werk) gaan veranderen

Terwijl iedereen nog volop aan het experimenteren is met AI-chatbots, is er achter de schermen iets veel groters aan de gang: een wereldwijd netwerk van AI-agenten die zelfstandig de handen ineenslaan. En de twee geheime ingrediënten die dit allemaal mogelijk maken? MCP (Model Context Protocol) en A2A (Agent-to-Agent Protocol).

Klinkt technisch? Dat valt wel mee, maar de impact is gigantisch. Dit is wat de AI van morgen mogelijk maakt. Denk: AI’s die zelf taken verdelen, systemen aansturen, met elkaar onderhandelen, en jouw werk slimmer maken.

We leggen je uit wat MCP en A2A doen, maar belangrijker: hoe jij er vandaag al op kunt voorsorteren.

In het kort:

Zie MCP als de universele stekkerdoos waar AI’s op kunnen inpluggen
A2A is de taal die AI-agents gebruiken om met elkaar te communiceren. Zo hoeft niet één AI-tool alles te weten, maar schakelt hij gewoon een specialist-agent in
MCP en A2A samen zorgt voor een autonome samenwerking tussen AI-systemen
We laten 10 use cases zien die je in elke branche en elke organisatie kunt toepassen
Start nu al met experimenteren en het bouwen van je eigen mini-agents.

Waarom dit nodig is: AI’s die elkaars taal niet spreken

AI is nu nog te veel een eilandje. Je chatbot snapt je klant, maar weet niet wat er in het CRM staat. Je planner snapt je agenda, maar niet je projectvoortgang. Elk model praat z’n eigen taaltje, zonder echt samen te werken. Je hebt dus slimme systemen, maar geen slim systeem.

Zie het als een super getalenteerd team, waarbij de designer alleen Swahili spreekt, de markeer alleen IJslands en de programmeur praat alleen in code. De kennis is er wel, maar communiceren met elkaar wordt ‘m niet. Daardoor loopt een goede samenwerking spaak. Dat is precies waar AI’s nu tegenaan lopen, en dat beperkt alles wat je ermee kunt.

Dat verandert met MCP en A2A. Ze zijn de brug tussen modellen, tools en agents. Twee protocollen die het mogelijk maken voor AI-systemen om:

betrouwbaar met externe tools te praten (MCP)
en autonoom samen te werken met andere AI’s (A2A)

MCP: de universele stekkerdoos voor AI’s

MCP (Model Context Protocol) zorgt ervoor dat AI’s veilig en gestructureerd externe tools kunnen aansturen. Het regelt de communicatie tussen een AI-model en een externe tool. Denk aan:

een AI die automatisch data uit je boekhoudsoftware haalt
een AI die tickets aanmaakt in je CRM
een AI die een dashboard aanstuurt zonder ingewikkelde integraties

Waarom dit groot is: Met MCP hoeft een AI-systeem niet meer specifiek voor één tool te worden getraind. Als je systemen MCP-ready zijn, kunnen ze met élke AI werken die dit protocol begrijpt.

Vergelijk het met USB: vroeger had elk apparaat z’n eigen aansluiting, nu plug je alles in één poort. MCP is die universele poort, maar dan voor AI.

A2A: de samenwerkingstaal voor AI-agenten

A2A (Agent-to-Agent Protocol) maakt het mogelijk dat AI’s zelfstandig met elkaar communiceren, informatie uitwisselen en samen complexe taken uitvoeren. Je AI hoeft niet meer alles zelf te kunnen – hij schakelt gewoon de beste specialist-agent in. Denk aan:

Een AI die verantwoordelijk is voor content creatie, die automatisch een data-analyse-agent inschakelt
Een AI die een klantvraag doorstuurt naar een andere AI met domeinkennis
AI’s die samen een audit, planning of supporttraject afhandelen zonder menselijke coördinatie

Belangrijk omdat: Je hoeft geen alleskunner van een AI te bouwen. Laat gespecialiseerde agents ontstaan – net als een team van experts – en gebruik A2A als hun gezamenlijke taal.

Praktische voorbeelden voor jouw organisatie

Wat eerst onmogelijk leek, is nu gewoon te bouwen. Dankzij MCP en A2A kun je AI-agenten laten samenwerken met je systemen én met elkaar. En dat werkt verrassend goed, zonder rocket science.

Deze 10 usecases laten zien hoe je met bestaande AI-modellen, API’s en tools vandaag al de stap zet naar een slimmere organisatie.

1. Intelligente onboarding buddy voor HR

Stel er start een nieuwe collega. De HR onboarding-agent wordt automatisch geactiveerd, en:

maakt via MCP automatisch accounts aan (HR-tooling, Slack, e-mail)
bestelt hardware zoals een laptop, muis en oplader via het IT-portaal
reserveert een werkplek
monitort de activiteit van de nieuwe collega en ziet dat er in de kennisbank veel gezocht wordt op ‘declaraties indienen’
schakelt via A2A een interne kennisbank-agent in en laat die een gepersonaliseerde uitlegvideo maken over het declaratieproces

Resultaat: een super soepele en persoonlijke onboarding. De nieuwe collega voelt zich direct geholpen en het HR-team bespaart uren aan repetitieve taken.

2. Hyper-gepersonaliseerde B2B sales agent

Je sales team wil de 10 meest kansrijke leads in de maakindustrie vinden en benaderen. Via MCP plugt een sales-agent in op het CRM-systeem, LinkedIn Sales Navigator en nieuwsfeeds. Hier vindt hij bedrijven die passen bij het klantprofiel en detecteert specifiek ‘triggers’ zoals een recente investeringsronde of de aankondiging van een nieuwe productielijn.

Zodra een kansrijke lead wordt gevonden schakelt hij een e-mail personalisatie-agent in via A2A. De opdracht: "Schrijf een unieke, hyper-persoonlijke e-mail die inspeelt op [trigger] en de functie van [contactpersoon]."

Resultaat: Je sales team start de dag met 10 perfect gekwalificeerde leads en een kant-en-klare, ijzersterke openingsmail die een veel hogere respons oplevert.

3. De zelf-optimaliserende marketingcampagne

Je marketingafdeling lanceert een nieuwe online advertentiecampagne. De campagne-agent monitort de prestaties in real-time. Via MCP heeft hij directe toegang tot de API’s van Google Ads, LinkedIn Ads en andere advertentieplatformen.

De agent ziet dat de click-through rate op LinkedIn achterblijft, terwijl een advertentie op een specifiek tech-blog extreem goed presteert. De kosten per klik op LinkedIn lopen hierdoor onnodig op. Via A2A:

vraagt hij een andere agent om nieuwe advertentievarianten te genereren voor LinkedIn
laat hij een budget-agent budget verschuiven van LinkedIn naar het tech-blog
stuurt hij jou een update: “budget verplaatst, nieuwe test gestart”

Resultaat: De campagne wordt niet wekelijks, maar continu geoptimaliseerd. Het marketingbudget wordt maximaal benut en de ROI van de campagne stijgt zonder menselijke tussenkomst.

4. Proactieve Projectmanager

Je team werkt aan een complex project met strakke deadlines. Een project-agent heeft via MCP toegang tot de planning (zoals Jira of Asana), ziet dat een taak vertraging oploopt, en:

analyseert de afhankelijkheden
berekent welke mijlpalen in gevaar komen
schakelt via A2A een agenda-agent in om een urgente meeting in te plannen
stuurt het team een Slack-bericht met context en voorstel

Resultaat: Problemen worden gesignaleerd en geadresseerd vóórdat het management hoeft in te grijpen. Projecten lopen soepeler en met aanzienlijk minder stress.

5. Proactieve reisassistent

Een klant boekt een vliegreis naar Barcelona via je website. Een reis-agent handelt de boeking af. Direct na de bevestiging scant hij via MCP openbare data-API’s voor nieuws en evenementen gerelateerd aan de bestemming en reisdata. Hij:

vindt een aankondiging van een OV-staking op aankomstdag en classificeert dit als een hoog risico voor de klantervaring
schakelt via A2A een lokale transport-agent in
regelt vervoer naar het hotel

Resultaat: De vakantieganger landt en ontvangt een geruststellend bericht: "Wegens een staking in het OV staat er een taxi voor je klaar. Chauffeur Juan wacht bij de aankomsthal." Dit verandert een potentieel drama in een positieve merkervaring.

6. Intelligente Financiële Assistent

Een klant gebruikt de mobiel bankieren app van haar bank. Een bank-agent monitort via MCP continu de transactie en rekeningsaldo van de klant, uiteraard met toestemming. Hij ziet:

saldo laag op de betaalrekening
premie wordt overmorgen afgeschreven die door te laag saldo zal mislukken, wat tot hogere kosten zal leiden

Via A2A schakelt hij een cashflow-agent in om het minimale overboekingsbedrag te berekenen en een micro-overboeking voor te stellen.

Resultaat: De klant krijgt een pushbericht: "Hoi! Je verzekeringspremie wordt overmorgen afgeschreven. Om storneringskosten te voorkomen, stel ik voor om €34,50 over te boeken van je spaarrekening. Akkoord?" De klant voorkomt kosten en houdt controle.

7. Proactieve zorgcoördinator

Een patiënt met hartproblemen draagt een smartwatch, weegschaal en bloeddrukmeter. De AI-agent:

verzamelt deze biometrische data via MCP
herkent een zorgwekkend patroon (gewicht + hartslag afwijkend)
schakelt via A2A:
- de agenda-agent van de cardioloog in (online consult binnen 24 uur)
- de huisarts-agent voor een heads-up met data-overzicht

Resultaat: Een potentieel ernstig medisch probleem wordt dagen eerder gesignaleerd dan bij een reguliere controle. Vroegtijdige interventie wordt mogelijk gemaakt, wat de gezondheidsuitkomst voor de patiënt drastisch verbetert.

8. Slimme product onderhoudsassistent

Een klant koopt een high-end espressomachine in je webshop. De klantservice-agent:

registreert de aankoopdatum via MCP
ziet dat de eerste ontkalkingsbeurt na 6 maanden nodig is
merkt dat de klant geen ontkalkingstabletten heeft gekocht
schakelt via A2A de marketing-agent in: "Stuur [klantnaam] een e-mail met een korte video-instructie voor het ontkalken van [productnaam] en voeg een kortingscode van 10% toe voor de bijbehorende ontkalkingstabletten."

Resultaat: De klant krijgt een proactieve, nuttige service die de levensduur van zijn product verlengt. De webshop genereert een relevante cross-sell en bouwt aan een langdurige klantrelatie.

9. Voorspellend onderhoudsplatform

Een fabriek draait 24/7 met honderden machines die zijn uitgerust met IoT-sensoren. Een onderhoud-agent monitort via MCP een constante stroom van data (vibraties, temperatuur, druk) van alle machines op de productievloer. Zodra er afwijkend gedrag is:

koppelt zijn voorspellende model dit aan 95% kans op lagerfalen binnen 72 uur
Schakelt via A2A:
- de inkoop-agent om in het ERP-systeem de voorraad van het reserveonderdeel te checken en indien nodig te bestellen
- de planning-agent voor het inplannen van een onderhoudsmonteur binnen 3 dagen
- de productie-agent om de planning bij te sturen

Resultaat: Een kritieke machine-uitval wordt volledig voorkomen. Het bedrijf bespaart tienduizenden euro's aan spoedreparaties en verloren productie-uren.

10. Geautomatiseerde financiële auditor

Een accountantskantoor moet de kwartaalcijfers van een groot bedrijf controleren. Een audit-agent krijgt via MCP met de juiste autorisaties leestoegang tot het boekhoudsysteem (SAP, Oracle), de banktransacties en de declaratiesystemen van het bedrijf. Hij signaleert een reeks van 27 facturen van een nieuwe leverancier zonder geldig KvK-nummer die elkaar onlogisch snel opvolgen.

Via A2A:

vraagt hij een compliance-agent om achtergrondonderzoek te doen naar de leverancier
laat een data visualisatie-agent een geldstroom visualiseren
laat verdachte transacties markeren voor menselijke review

Resultaat: Potentiële fraude die voor een menselijke auditor bijna onmogelijk te vinden zou zijn, wordt in minuten blootgelegd. Het auditproces is sneller, grondiger en betrouwbaarder.

Wat betekent dit voor jouw organisatie?

Dit is geen verre toekomstmuziek. MCP en A2A vormen het fundament van hoe AI straks echt impact maakt op jouw business. Niet met een grote knal, maar met een stille revolutie – systeem voor systeem, taak voor taak.

Bedrijven die nu al nadenken over AI als teamlid, bouwen aan een structureel voordeel dat moeilijk in te halen is.

Zo maak je je klaar voor de volgende AI-stap:

Denk in skills, niet in systemen: Zie je interne systemen als een verzameling 'skills' die een AI zou kunnen gebruiken. Kun je een rapport, analyse of actie via een API beschikbaar maken? Dan kan ook een AI het straks gebruiken.
Vind je 'Agent-Potentieel': Welke taken zijn repetitief, voorspelbaar en data-gedreven? Denk aan klantvragen beantwoorden, rapportages maken of budgetten verdelen. Perfect voer voor agents.
Start klein, leer snel: Wacht niet. Bouw vandaag al simpele, interne agenten met de huidige AI-modellen. Een interne HR-buddy, een content-checker of een simpele klantdata-scan. De lessen die je vandaag leert over het definiëren van taken en het structureren van data, zijn morgen goud waard.

De revolutie van AI-agenten zal niet als een 'big bang' komen. Het zal een stille, gestage integratie zijn van slimme, samenwerkende systemen die onze bedrijven efficiënter, onze klantrelaties sterker en onze mogelijkheden groter maken dan we ons nu kunnen voorstellen. De vraag is niet óf je bedrijf deel wordt van dit ecosysteem, maar hoe snel.

Van theorie naar praktijk met Sterc ONE

Heb jij al ideeën voor je eigen agents of AI in jouw organisatie? Dan is Sterc ONE een goed startpunt. Hier komen je data, kennis, tools én AI op één plek samen. Zo kun jij:

je eigen AI-agenten koppelen aan systemen die je al gebruikt
data en kennis centraal opslaan, zodat agents ermee aan de slag kunnen
veilig verbinden via API’s, dus MCP-ready
experimenteren met agent-gedrag in een gecontroleerde omgeving

Het helpt je om klein te beginnen en tegelijk vooruit te denken: van één slimme assistent naar een netwerk van samenwerkende AI’s.

Nieuwsgierig? Bekijk Sterc ONE en ontdek wat er al mogelijk is.

Op naar Sterc ONE!