AI-agents: focus op één taak
Een AI-agent is in de basis een intelligent softwaresysteem dat zelfstandig een specifieke taak uitvoert namens jouw organisatie. Je kunt dit vergelijken met een digitale, ervaren specialist die zelfstandig kan werken zonder dat je constant over zijn schouder hoeft te kijken.
Maar wat maakt een agent nou een agent? Er zijn drie cruciale eigenschappen die hiervoor zorgen. Ten eerste kan een agent zijn omgeving waarnemen. Denk hierbij aan documenten scannen, databases raadplegen en sensoren uitlezen. Daarnaast handelt een agent altijd autonoom: het krijgt een doel en bepaalt zelf hoe het daar komt, zonder bij elke stap toestemming te vragen. Ten derde leert een agent van feedback en past zijn aanpak aan wanneer blijkt dat iets niet werkt.
In de praktijk zie je bijvoorbeeld dat een klantenservice agent binnenkomende e-mails analyseert, de intentie hiervan begrijpt, relevante informatie opzoekt en een passend antwoord formuleert. De agent werkt zelfstandig binnen de kaders die je stelt en wordt steeds beter door de feedback die het ontvangt.
Agentic AI: de uitdaging van samenwerken
Agentic AI gaat een stap verder. Hier werk je niet met één agent, maar met een team van gespecialiseerde agents die samenwerken om complexe doelen te bereiken. Elke agent heeft zijn eigen expertise, bijvoorbeeld datavisualisatie, tekstverwerking of voorspellingsmodellen. Tijdens het proces communiceren ze voortdurend met elkaar om het totaalresultaat te optimaliseren.
Het voordeel hiervan is dat de verschillende specialisaties betere resultaten opleveren. Een agent die zich volledig richt op datavisualisatie wordt daar beter in dan een generalist die ook nog tekst moet schrijven en online zoekopdrachten moet uitvoeren. Door de juiste expertise te combineren, kun je complexere problemen aanpakken dan dat met één enkele agent mogelijk zou zijn.
Maar dit brengt ook direct een uitdaging met zich mee. Waar je bij één agent relatief eenvoudig kunt bepalen wat er misgaat, heb je bij agentic AI meerdere onderdelen waarop het mis kan gaan. Elke agent kan falen, de communicatie tussen agents kan haperen en de coördinatie kan verkeerd gaan. Het vinden en oplossen van problemen wordt exponentieel complexer. Want wie is verantwoordelijk wanneer het systeem een verkeerde beslissing neemt? Welke agent heeft gefaald? Of was het een communicatieprobleem?
Begin klein
Begin met eenvoudige AI-agents voor goed afgebakende taken. Leer hoe ze werken, hoe je de agents monitort en hoe je ze integreert in je processen. Bouw ervaring op met governance, testen en het omgaan met onverwachte situaties. Deze basis is belangrijk voordat je aan complexere systemen begint.
Pas wanneer je de AI-agents volledig onder controle hebt, kun je nadenken over agentic AI. En zelfs dan zou ik voorzichtig zijn met implementatie in bedrijfskritische processen. De technologie is indrukwekkend, maar nog jong en onvoorspelbaar. Voor complexe, niet-kritische toepassingen zoals content creatie of onderzoeksprojecten kan agentic AI fantastische resultaten opleveren. Maar dit vraagt om situaties waar je experimenteerruimte hebt en waar een fout niet direct schade veroorzaakt.
Focus op wat werkt
Kies dus bewust: agents voor betrouwbaarheid en controle, agentic AI voor complexiteit en experimenteren. Laat je niet meeslepen door de hype rond de meest geavanceerde oplossingen.
De beste AI-strategie is welke aansluit bij de behoeften van jouw organisatie, niet die het indrukwekkendst klinkt. Begin met wat werkt, bouw ervaring op en schaal stap voor stap op. Want uiteindelijk is AI niet de oplossing voor elk probleem, maar onmisbaar waar het past.
