AI Agents: van antwoorden naar uitvoeren
De meeste mensen gebruiken AI nog op dezelfde manier: je stelt een vraag, AI geeft antwoord en vervolgens doe je zelf iets met dat antwoord. Een AI Agent gaat een stap verder. Je geeft niet alleen een vraag, maar een doel. De Agent kan vervolgens informatie verzamelen, systemen gebruiken en op basis van de situatie bepalen welke vervolgstap nodig is. Daarmee verandert AI van een hulpmiddel dat informatie geeft naar software die daadwerkelijk onderdeel wordt van het proces.
Van antwoord naar actie
Stel dat een klant een e-mail stuurt over een levering. Een AI-model kan de e-mail lezen en bepalen waar de vraag over gaat. Een Agent kan vervolgens de betreffende levering opzoeken, gegevens uit verschillende systemen combineren en bepalen welke vervolgstap nodig is. Het verschil zit dus niet alleen in wat AI begrijpt, maar vooral in wat AI daarna kan doen. Daarvoor heeft een Agent toegang nodig tot andere software. Denk aan API's, interne applicaties, databases of andere systemen. Binnen die mogelijkheden kan de Agent bepalen welke informatie nodig is en welke stappen uitgevoerd moeten worden.
Is dat niet gewoon een workflow?
Bedrijven automatiseren al jaren processen met workflows. Als A gebeurt, voer B uit. Als aan een bepaalde voorwaarde wordt voldaan, start de volgende stap. Als iedere mogelijke stap vooraf bekend is, werkt dat uitstekend. Daar heb je meestal geen AI Agent voor nodig. Het wordt interessant wanneer software eerst moet begrijpen wat er aan de hand is voordat duidelijk wordt welke vervolgstap nodig is. Een e-mail kan bijvoorbeeld op tientallen manieren worden geschreven terwijl de gewenste actie hetzelfde is. Een document kan relevante informatie bevatten zonder dat die informatie iedere keer op dezelfde plek staat. Of er moet informatie uit meerdere bronnen worden gecombineerd voordat duidelijk wordt wat er moet gebeuren. Daar voegt AI iets toe wat met vaste regels veel moeilijker te bouwen is.
Meer zelfstandigheid betekent ook meer risico
Zolang AI alleen een antwoord geeft, blijft een medewerker meestal de laatste controle. Bij een Agent kan dat veranderen. Als AI zelfstandig een taak aanmaakt en daarbij een verkeerde keuze maakt, is dat misschien eenvoudig te herstellen. Maar wanneer een Agent gegevens wijzigt, een klant informeert of een actie uitvoert binnen een bedrijfskritisch systeem, kunnen de gevolgen groter zijn. Een fout antwoord in ChatGPT kun je negeren. Een verkeerde actie in een bedrijfsproces is een ander verhaal. Daarom betekent een Agent bouwen niet dat je AI zoveel mogelijk vrijheid geeft. De techniek moet juist onderdeel zijn van software die bepaalt waar die vrijheid begint en eindigt.
Niet alles hoeft autonoom
De ontwikkeling van AI Agents wordt soms neergezet als een stap richting volledig autonome processen. Maar dat hoeft helemaal niet het doel te zijn. Soms kan een Agent zelfstandig informatie verzamelen en een vervolgstap voorbereiden, waarna een medewerker alleen nog akkoord geeft. In andere situaties is het risico zo klein dat een actie wel volledig automatisch uitgevoerd kan worden. En voor processen die volledig voorspelbaar zijn, blijft traditionele software vaak de betere oplossing. De kracht zit juist in de combinatie. AI kan informatie interpreteren en omgaan met situaties die vooraf moeilijk volledig in regels zijn vast te leggen. Traditionele software zorgt vervolgens voor structuur, controle en betrouwbare uitvoering. De vraag is daarom steeds minder of AI zelfstandig een actie kan uitvoeren. Veel belangrijker is wat er gebeurt als die actie verkeerd is, welke grenzen je vooraf hebt ingebouwd en wie uiteindelijk verantwoordelijk blijft. Daar begint het verschil tussen een interessante AI-demo en een AI Agent waarop je binnen een bedrijf daadwerkelijk kunt vertrouwen.
Lees ook
Marketingcoordinator bij Wabber B.V.