De toekomst van AI is agentic. In plaats van passieve modellen die alleen reageren op prompts, ontstaan nu intelligente agents die zelfstandig beslissingen nemen en handelen. Deze verschuiving belooft grote verbeteringen in efficiëntie, besluitvorming en innovatie voor bedrijven in alle sectoren.
Van reactief naar proactief
Traditionele AI, zoals chatbots en aanbevelingssystemen, reageert op prompts. Agentic AI gaat een stap verder: het handelt zelfstandig om doelen te bereiken, met realtime data-analyse en besluitvorming. Het idee is niet nieuw. Al in 1999 stelde het DARPA Agent Markup Language (DAML) Project voor om webagents te ontwikkelen die informatie intelligenter verwerken.
Agentic AI doorbreekt beperkingen van traditionele systemen. Wat agentic AI onderscheidt, is dat het niet werkt met vaste regels, maar leert welke acties nodig zijn via statistische analyse, mede dankzij grote taalmodellen (LLM’s). Hierdoor kan AI situaties inschatten, beslissingen nemen en zelfstandig handelen, zonder expliciete instructies. Dit maakt het mogelijk om niet alleen inzichten te verkrijgen, maar ze ook direct om te zetten in actie.
Waarom bedrijven agentic AI moeten omarmen
Volgens Gartner zal in 2028 minstens 15% van de dagelijkse werkbeslissingen autonoom worden genomen door agentic AI, terwijl dit in 2024 nog 0% was. De voordelen spreken voor zich:
- Hogere efficiëntie: agentic AI neemt routinetaken over, zodat medewerkers zich kunnen richten op creatief en strategisch werk.
- Betere besluitvorming: AI verwerkt enorme hoeveelheden data en voert datagedreven acties uit, wat fouten en bias vermindert.
- Grotere schaalbaarheid: Bedrijven kunnen groeien zonder evenredig meer personeel in te zetten.
Uitdagingen bij de overgang
De overstap naar agentic AI brengt uitdagingen met zich mee. Security blijft cruciaal en vereist strikte protocollen en menselijk toezicht. Interoperabiliteit tussen AI-agents van verschillende providers is nodig om bottlenecks te voorkomen. Daarnaast spelen ethische vraagstukken, vooral in sectoren zoals finance en gezondheidszorg. Duidelijke richtlijnen zijn essentieel voor verantwoord AI-gebruik. Ontologieën zoals voorgesteld in het DARPA-project, kunnen helpen bij standaardisatie en soepele samenwerking tussen AI-systemen.
De weg naar agentic AI: belangrijke stappen
Het implementeren van agentic AI vereist een doordachte aanpak:
- Automatiseringskansen identificeren: focus op repetitieve taken zoals klantenservice, IT-support en logistiek.
- De juiste tools kiezen: kies AI-platforms met agentic functies die goed aansluiten bij de bestaande infrastructuur.
- Interne kennisstructuren benutten: zet LLM’s in om AI-agents te laten handelen volgens bedrijfsbeleid en -doelstellingen.
- Duidelijke regels opstellen: stel agent-level agreements (ALA’s) om grenzen, bevoegdheden en verantwoordelijkheden vast te leggen.
- Testen en verbeteren: monitor de prestaties voortdurend, vooral bij gevoelige data of externe interacties, en verwerk feedback voor doorlopende verbetering.
Praktische toepassingen
Agentic AI vindt steeds meer praktische toepassingen in diverse sectoren. In de productiesector helpt het bij het optimaliseren van productieschema’s en het uitvoeren van voorspellend onderhoud. In de retail zorgt het voor gepersonaliseerde winkelervaringen en efficiënter voorraadbeheer. In de gezondheidszorg ondersteunen AI-agents diagnosehulpmiddelen die patiëntgegevens analyseren en behandelingen voorstellen. Ook in klantenservice wordt agentic AI ingezet voor het snel afhandelen van factuurvragen, terugbetalingen en het proactief oplossen van problemen. Ondanks deze veelbelovende toepassingen, blijft menselijk toezicht van groot belang. “Human-in-the-loop”-systemen zorgen ervoor dat AI-beslissingen altijd in lijn zijn met bedrijfsdoelen en ethische normen, vooral in risicovolle situaties.
De toekomst van agentic AI
De opkomst van agentic AI betekent een fundamentele verandering in hoe bedrijven werken. AI gaat van passieve tools naar proactieve samenwerkingspartners. Hoewel menselijk toezicht cruciaal blijft, biedt deze technologie snellere probleemoplossing, schaalbare operaties en meer waarde. Bedrijven die agentic AI strategisch en verantwoord inzetten, krijgen een concurrentievoordeel en leggen de basis voor een AI-gedreven toekomst.
Dit is een ingezonden bijdrage van Crayon. Via deze link vind je meer informatie over de mogelijkheden van het bedrijf.