Wat zijn AI-agents?

AI-agents zijn applicaties op basis van kunstmatige intelligentiedie beslissingen nemen en taken onafhankelijk uitvoeren met minimaal menselijk toezicht. Gesteund door geavanceerde modellen kunnen agenten een koers bepalen en meerdere softwaretools inzetten om uit te voeren. Hun vermogen om te redeneren, te plannen en te handelen stelt agents in staat om een breed scala aan situaties aan te pakken die anders onpraktisch of onmogelijk te automatiseren zijn met vooraf geconfigureerde regels en logica.

Deze technologie transformeert veel moderne voorzieningen, van eenvoudige virtuele assistenten die reageren op gebruikers met voorraadreacties op zelfrijdende voertuigen die door het verkeer navigeren. Met recente innovaties in generatieve AI nemen de agenten van vandaag nog uitdagender en dynamischer rollen aan met meer expertise. Meerdere AI-agents kunnen ook samenwerken en coördineren met veel gebruikers.

Alle agenten handelen op een glijdende schaal van flexibiliteit. Op regels gebaseerde AI-agents met geen of beperkt geheugen vertegenwoordigen de meest rigide formulieren en voeren taken uit op basis van vooraf ingestelde voorwaarden. De meest autonome AI-agenten kunnen onregelmatige, meerstappenproblemen aanpakken en effectieve oplossingen vinden. Ze kunnen ook zelf fouten corrigeren en zich aanpassen aan nieuwe informatie.

Dankzij deze geavanceerde mogelijkheden kunnen AI-agents complexe bedrijfsfuncties automatiseren, waardoor hun potentiële use cases nog uitgebreider worden. Via multi-agentsystemen werken teams van AI-agents samen op verschillende afdelingen en organisaties. Bedrijven kunnen ook hun eigen medewerkers bouwen om hun unieke bedrijfsprocessen en doelen te bereiken.

Hoe werken AI-agents?

Hoewel ze zich in complexiteit uitstrekken, worden intelligente agents gebouwd volgens vier kernontwerppatronen waarmee ze zich aan verschillende scenario's kunnen aanpassen. Laten we deze functies voor centrale agentic AI uitsplitsen en volgen hoe één geavanceerde agent deze gebruikt om een complexe inkooporder aan te pakken.

Een plan ontwerpen

Om de stappen te identificeren die nodig zijn om toegewezen taken uit te voeren, gebruiken AI-agents zeer geavanceerde, grootschalige AI-modellen die grensverleggende modellen worden genoemd. Hierdoor kunnen agents hun koers aanpassen en nieuwe workflows creëren in plaats van vooraf gedefinieerde paden strikt te volgen.

Voorbeeld:  de gebruiker vraagt de AI-agent om een externe leverancier te kiezen die het beste overeenkomt met bedrijfsprioriteiten zoals kosteneffectiviteit. Als reactie hierop maakt de AI-agent een aangepaste agentic workflow om de beste leverancier te vinden. Stappen zijn onder andere het onderzoeken van bedrijfsselectiecriteria, het identificeren van gekwalificeerde leveranciers en het vragen en evalueren van biedingen om een aanbeveling te doen.

Softwaretools gebruiken

AI-agents combineren verschillende tools om hun plannen uit te voeren. Met algemene tools kunnen agents gegevens verzamelen en analyseren, berekeningen uitvoeren en nieuwe code aanmaken en uitvoeren. Application Programming Interfaces (API's) stroomlijnen de communicatie met andere software, zodat agents taken binnen bedrijfssystemen kunnen uitvoeren. Met grote taalmodellen (LLM's), een type generatieve AI die computercode en tekst in natuurlijke taal interpreteert en maakt, kunnen agents ook conversationeel communiceren met gebruikers. Deze intuïtieve interactie helpt gebruikers het werk van agenten eenvoudig te controleren.

Voorbeeld:  de AI-agent gebruikt document- en webzoektools om leveranciersinformatie te scannen die verspreid is via bedrijfs-e-mails, pdf-bestanden, databases en websites. Met coderings- en rekenmachinetools kan de medewerker verschillende leveranciersoffertes en betalingsvoorwaarden vergelijken en kiezen. Binnen enkele minuten genereert de agent een gedetailleerd schriftelijk rapport waarin een externe leverancier wordt aanbevolen.

Reflecteren op prestaties

Met LLM's als redeneermotoren verbeteren AI-agenten hun prestaties door hun output herhaaldelijk zelf te evalueren en te corrigeren. Systemen met meerdere agenten beoordelen hun prestaties door middel van feedbackmechanismen. Hun ruime geheugen stelt agenten ook in staat om data uit eerdere scenario's op te slaan en zo een rijke kennisbasis op te bouwen om nieuwe obstakels aan te pakken. Dit reflectieproces stelt agenten in staat problemen op te lossen wanneer ze zich voordoen en patronen voor toekomstige voorspellingen te identificeren, allemaal zonder extra programmering.

Voorbeeld:  door de resultaten zelf te beoordelen, verbetert de AI-agent de kwaliteit en nauwkeurigheid van de verwervingsselectie. De agent kan ook rekening houden met meer beslissingsfactoren zoals milieuduurzaamheid.

Samenwerken met teamleden en andere agents

In plaats van één doe-het-alles agent kan een netwerk van agenten gespecialiseerd voor specifieke rollen samenwerken in multi-agent systemen. Deze agentische samenwerking stelt het team van agenten in staat om complexe problemen effectiever op te lossen. AI-agents kunnen waar nodig ook met verschillende gebruikers samenwerken en vragen om informatie of bevestiging voordat ze verdergaan.

Voorbeeld:  voordat een order wordt ingediend, vraagt de agent de gebruiker om de agentic workflow te controleren en de definitieve selectie goed te keuren. Om complexere orders af te handelen, kan de AI-agent voor inkoop worden vervangen door meerdere gespecialiseerde agenten, zoals een inkoopmedewerker of contractmanageragent. Deze multi-agentindeling helpt complexere workflows te automatiseren, vooral wanneer ze worden geïntegreerd in de uniforme gegevenssystemen en -applicaties van het bedrijf.

Wat zijn de voordelen van AI-agents?

Uitgerust met genuanceerde redenering en leermogelijkheden, bieden autonome AI-agents diepere specialisatieniveaus in vergelijking met andere standaardoplossingen. Deze verbeterde functionaliteit biedt veel voordelen voor bedrijven wanneer ze groeien. Intelligente agents kunnen het volgende doen als ze zijn geïntegreerd in bedrijfsworkflows:

• De productiviteit verhogen
  Agentic AI-tools besparen teams tijd door de constante beslissingen te nemen die nodig zijn voor complexe taken zonder zware menselijke tussenkomst, wat de algehele efficiëntie verhoogt.
• De nauwkeurigheid verbeteren AI-agents kunnen zelf hun output onderzoeken, hiaten in informatie opsporen en fouten corrigeren. Dit stelt agenten in staat om hoge nauwkeurigheidsniveaus te handhaven terwijl meerdere processen worden versneld.
• Uitgebreide beschikbaarheid Agenten kunnen achter de schermen blijven werken, van het voltooien van taken voor lopende projecten tot het oplossen van problemen met klantvragen buiten de gebruikelijke kantooruren.
• Bevrijd teamverantwoordelijkheden Door aanpasbare agentic workflows maken AI-agents teams vrij van zware operationele werkbelastingen, zodat ze zich in plaats daarvan kunnen richten op grote investeringen en innovatie.
• Bespaar op kosten AI-agentautomatisering kan operationele onkosten drastisch verlagen door de kostbare inefficiënties en fouten van handmatige processen en functieoverkoepelende samenwerking weg te nemen.
• Doorbreek silo's Een netwerk van onderling verbonden samenwerkende agents kan de gemeenschappelijke obstakels van complexe processen verminderen door het verzamelen van gegevens en workflows tussen verschillende afdelingen te stroomlijnen.
• Gespecialiseerde applicaties creëren Organisaties kunnen teams van op maat gemaakte agenten creëren om functies uit te voeren die uniek zijn voor hun behoeften, medewerkers trainen op het gebied van interne gegevens en workflows om bedrijfsprocessen op maat te automatiseren.
• Naar veranderende behoeften schalen AI-agents kunnen zich eenvoudig aanpassen aan toenemende volumes taken, zodat bedrijven kunnen uitbreiden en tegelijkertijd hun operationele flexibiliteit en kostenefficiëntie kunnen verbeteren.
• Besluitvorming op basis van data bevorderen Met data-analyses kunnen AI-medewerkers patronen in complexe datasets identificeren en potentiële inzichten in toekomstige resultaten voorstellen, waardoor bedrijven in hun besluitvormingsproces kunnen slagen.

Welke soorten AI-agents zijn er?

AI-agents zijn er in verschillende typen die variëren in complexiteit, van eenvoudig tot verfijnd. Door ze te combineren, kunnen organisaties aangepaste multi-agentsystemen creëren om aan hun specifieke behoeften te voldoen. Hier zijn zes soorten AI-agents en hoe ze het beste werken voor verschillende scenario's:

Reactieve middelen

Reactieve AI-agents volgen klassieke op regels gebaseerde systemen. Deze reflexagents komen in actie op basis van aanwijzingen van gebruikers, waarbij ze zich altijd houden aan vooraf ingestelde regels. Deze aanpak werkt het beste voor repetitieve taken. Een reactieve AI-agent kan bijvoorbeeld een chatbot gebruiken om veelvoorkomende verzoeken te verwerken, zoals het opnieuw instellen van een wachtwoord van conversationele trefwoorden of zinnen.

Reactieve AI-agents hebben over het algemeen onvoldoende geheugen, waardoor ze beter geschikt zijn voor beperkte kortetermijnscenario's. Aan de andere kant blijken reactieve AI-agents weinig onderhoud nodig te hebben, waardoor minimale programmering nodig is om te kunnen functioneren.

Proactieve agents

Proactieve AI-agents maken gebruik van voorspellende algoritmen om meer genuanceerde functies aan te sturen. Deze modellen identificeren patronen, voorspellen waarschijnlijke resultaten en kiezen de beste manier van handelen zonder menselijke aanwijzingen. Deze medewerkers kunnen complexe systemen zoals supply chains bewaken, proactief problemen identificeren en oplossingen aanbevelen.

Hybride agents

Zoals hun naam al doet vermoeden, combineren hybride systemen de efficiëntie van reactieve agentic-systemen met de nuance van proactieve AI-agents. De combinatie biedt het beste van beide werelden. Ze kunnen efficiënt reageren op routinescenario's volgens vooraf ingestelde regels. Ze kunnen ook meer genuanceerde situaties waarnemen en erop reageren.

Middelen op basis van gebruik

Utility-based AI-agents richten zich op het vinden van de best mogelijke volgorde om een gewenst resultaat te bereiken. Ze beoordelen elke mogelijke actie op basis van gebruikerstevredenheidsmaatstaven en selecteren vervolgens de optie met de hoogste cijfers. Op nutsvoorzieningen gebaseerde agenten zijn de drijvende kracht achter autonavigatiesystemen, robotica en financiële handel.

Learning-agents

Lerende AI-agents kunnen hun prestaties verfijnen op basis van eerdere ervaringen. Ze gebruiken probleemgeneratoren die testscenario's maken om nieuwe strategieën te proberen, gegevens te verzamelen en de resultaten te evalueren. Lerende AI-agents volgen ook feedback en gedrag van gebruikers om de beste aanpak te verbeteren, waardoor de algehele nuance en nauwkeurigheid in de loop van de tijd worden verbeterd. De huidige learning-AI-agents helpen geavanceerde virtuele assistenten te creëren die zich aanpassen aan de behoeften van gebruikers.

Medewerkers

Collaboratieve AI-agents beschrijven een netwerk van agentic AI-systemen die samenwerken om complexe taken uit te voeren binnen organisatiesilo's. Ze kunnen aangepaste workflows bouwen en taken delegeren naar andere entiteiten, zelfs mensen en andere AI-agents.

Hoe gebruik je AI-agents?

AI-agents passen zich gemakkelijk aan diverse use cases aan. Sommige agenten zijn rolspecifiek en fungeren als gespecialiseerde assistenten voor afzonderlijke afdelingen. Anderen voldoen aan behoeften die van toepassing zijn op meerdere bedrijfsonderdelen, zoals een agent die transactiegeschillen oplost, of ze nu afkomstig zijn van de klantenservice, crediteuren of supplychainteams. Gecombineerd werken ze samen om bedrijfsbrede taken op te lossen. Agenten kunnen worden geactiveerd door gebruikersinteracties of automatisch door zakelijke events. Hoewel hun potentiële use cases grenzeloos zijn, kunnen AI-agents in verschillende operationele behoeften voorzien:

Financiële dienstverlening

• Stroomlijn cashflowbeheer door ledgerrapporten, facturatie, kwitanties en belasting- en compliancerecords te automatiseren
• Automatiseer realtime documentatie, verwerking en ophalen van boekhoudgegevens, waardoor er minder handmatige invoer nodig is
• Factuurgeschillen markeren, aanbevelingen aanbieden op basis van interne kennisbronnen en oplossingsprocessen automatiseren
• Gebruik predictive analytics om inzicht te krijgen in de besluitvorming over budgettoewijzingen, kredietbeslissingen, opbrengstkansen en risicobeheer

Human resources

• Vereenvoudig het indienstnemingsproces door vacatureformulieren en omschrijvingen te genereren, kandidaten te screenen en onboardingprocessen te automatiseren
• Verwerk verlofaanvragen van werknemers door verlofsaldi en naleving van het beleid te raadplegen, te bepalen of aan de voorwaarden is voldaan en dien in voor goedkeuring door het management
• Verrijk de vaardigheden van werknemers door geïndividualiseerde leerplannen op te stellen, door interne en externe bronnen te doorzoeken voor relevante cursussen

IT en ontwikkeling

• Verbeter de beveiliging door potentiële bedreigingen proactief op te sporen en te beperken, waardoor systeemkwetsbaarheden worden verminderd
• Stroomlijn ontwikkelingsworkflows, waaronder codebeoordeling, geautomatiseerde tests en continue integratie/continue implementatie

Marketing en commerce

• Analyseer consumentendata om activiteiten te voorspellen, voorkeuren te volgen en betrokkenheid te personaliseren
• Markttrends volgen en proactieve, op maat gemaakte aanbevelingen geven voor potentiële groeikansen
• Optimaliseer doelgroepbetrokkenheid door promotionele content in realtime bij te houden, slecht presterende advertenties te identificeren en proactief A/B-tests te ontwerpen en uit te voeren

Procurement

• Leveranciers onderzoeken en aanbevelen voor specifieke biedingen, en vervolgens onderhandelingsstrategieën ontwikkelen door eerdere werkzaamheden en branchetrends te bekijken
• Automatiseer de onboarding van leveranciers, inkooporders en facturering
• Voorspel uitvoeringstermijnen, adviseer alternatieve leveranciers die voldoen aan de projectvereisten en -tijdlijnen, en leidt de productie om om verstoringen tot een minimum te beperken.

Sales en service

• Detecteer geschillen proactief, valideer problemen en selecteer en voer oplossingen uit, waardoor wachttijden drastisch worden verkort
• Classificeer klantaanvragen en servicetickets, stuur ze door naar de juiste teams en beveel oplossingen aan die een medewerker van de klantenservice moet goedkeuren
• Individuele klantinzichten produceren om verkoopopkansen te identificeren en aan te bevelen
• Verrijk de kennisbasis van het team door nieuwe cases te analyseren en artikelen te produceren die belangrijke problemen en oplossingen samenvatten

Supply chain

• Vraag in realtime voorspellen, voorraad- en leveringslogistiek evalueren om proactieve aanbevelingen te doen
• Pas leveringen aan om verstoringen tot een minimum te beperken door alternatieve routes te kiezen die voldoen aan specifieke bedrijfsdoelen, zoals lagere transportkosten en ecologische voetafdrukken
• Verbeter de kwaliteitscontrole door het inspectieproces te vereenvoudigen en fouten in productie, transport en opslag te identificeren
• Problemen met productie-uitval oplossen door reparatieonderdelen te bestellen, onderhoudsservices aan te vragen en productie om te leiden naar alternatieve apparatuur

Wat is de beste manier om AI-agents op de werkplek te implementeren?

De potentiële toepassingen van autonome AI-agents zijn breed in scope. Om hun volledige belofte te kunnen waarmaken, werken agenten echter het best met doordachte integratie en coördinatie. Overweeg deze best practices voordat u AI-systemen voor agenten integreert.

• Volg de ethische principes van AI
  Mensen zijn uiteindelijk verantwoordelijk voor het creëren van ethische AI-agenten, waarbij de hoogste normen van eerlijkheid, transparantie, verantwoordingsplicht en privacy worden gehandhaafd. Om dit te bereiken, moeten verantwoordelijke AI-procedures een HITL-ontwerpproces (human-in-the-loop) volgen, waarbij mensen elke fase van ontwikkeling en gebruik bewaken. De gegevens die voor de opleiding van agenten worden gebruikt, moeten zorgvuldig worden geanalyseerd om mogelijke vooroordelen en discriminatie te beperken.
• Benadruk menselijk toezicht
  Deskundigen moeten nog steeds de eindbevoegdheid hebben over het besluitvormingsproces van agent AI. Zij moeten het niveau van autonomie van de agenten vaststellen en definitieve goedkeuring vereisen voordat agenten gevoelige taken voltooien. Menselijke experts kunnen ook problemen oplossen door agentic workflows te controleren op logische fouten of ontbrekende essentiële gegevens.
• Interne gegevens voorbereiden De prestaties van AI-agents zijn grotendeels afhankelijk van een solide basis van hoogwaardige bedrijfsgegevens. Agenten hebben toegang nodig tot een compleet en contextrijk data-ecosysteem om hun beslissingen en acties te baseren. Om optimaal te profiteren van agentic AI, kunnen gebruikers investeren in managementoplossingen die data in hun systemen verenigen en beheren.
• Bevorder een collaboratieve mindset
  AI-agents werken alleen als teamleden weten hoe ze agentic autonomie effectief moeten gebruiken. Teams moeten zorgvuldig overwegen waar AI-agentautomatisering operationele obstakels kan verlichten om werkverantwoordelijkheden te verlichten.
• Ondersteun voortdurende training
  Naarmate AI-agenttechnologie evolueert, moeten organisaties prioriteit geven aan continue training. Regelmatige educatieve sessies kunnen teams helpen op de hoogte te blijven van de nieuwste innovaties, applicaties en best practices.
• Meet en evalueer
  Organisaties moeten regelmatig de algehele efficiëntie en productiviteit van hun AI-agents evalueren. Het beoordelingsproces moet monitoring van feedback van zowel werknemers als klanten omvatten. Regelmatige evaluaties kunnen inzicht geven in mogelijke verbeterings- en optimalisatiegebieden.

Wat is het verschil tussen AI-agents en AI-copilots?

Op het eerste gezicht lijken AI-agents te overlappen met een populaire AI-gebaseerde technologie: AI-copilots. Vaak geïntegreerd in applicaties voor dagelijks werk, zijn AI-copilots persoonlijke virtuele AI-assistenten die samenwerken met gebruikers om hun bedrijfstaken te ondersteunen met behulp van gegevens en berekeningen. Praktisch gezien voldoen beide tools echter aan verschillende operationele functies en behoeften. Wanneer ze worden gecombineerd in multi-agentsystemen, kunnen hun vaardigheden elkaar aanvullen en inzichtelijke besluitvorming en samenwerking stimuleren. Zo kunnen copilots en agents samenwerken om uitdagingen op te lossen en de bedrijfsbrede productiviteit te verhogen:

• Intuïtieve interactie en aanpassing
  Gesteund door conversationele AI, fungeren copilots als intuïtieve interfaces voor AI-agents en gebruikers om samen te werken. Gebruikers kunnen agents beheren met natuurlijke menselijke expressie, allemaal rechtstreeks via copilots die zijn ingebed in hun kernbedrijfsapplicaties. Copilots bieden ook begeleide low-code of no-code platforms voor het bouwen en schalen van aangepaste intelligente agents. Ze bieden begeleide workflows om de tools, gegevensbronnen en regels te definiëren die de agent moet uitvoeren.
• Samenwerkend partnerschap
  Diep geïntegreerd in bedrijfsdata en -processen, werken AI-copilots en agents samen om taken uit te voeren. Copilots kunnen optreden als agentorkestrators en beslissen welke agenten nodig zijn om de verzoeken van gebruikers af te handelen. Geïntegreerd in verschillende afdelingsapplicaties, verbinden copilots ook agents in samenwerkingsnetwerken, zodat ze samenwerken in plaats van geïsoleerd.
• Dynamische functionaliteit
  Sommige taken hebben baat bij totale automatisering, terwijl anderen stapsgewijze menselijke betrokkenheid nodig hebben. Samenwerken in harmonie, AI-copilots en -agents dienen beide scenario's. Copilots bieden realtime ondersteuning terwijl gebruikers werken: het inkopen en samenvatten van informatie, het beantwoorden van zakelijke vragen, het produceren van inzichten voor besluitvorming en het aanbevelen van oplossingen. Agents voorzien in beide behoeften. Ze kunnen nauw samenwerken met gebruikers om meer informatie te verzamelen of acties goed te keuren die van invloed zijn op bedrijfsprocessen. Ze kunnen ook autonoom draaien als zelfstandige entiteiten, probleemoplossend werken op de achtergrond zonder dat ze constante input nodig hebben.

Veelgestelde vragen