Wat zijn kunstmatige intelligentieagenten en waarom zullen ze de wereld domineren?

Als generatieve kunstmatige intelligentie (AI) u als een verrassende technologie in de oren klinkt, wacht dan maar tot u hoort over AI-agents, een baanbrekende toepassing die in de nabije toekomst een centraal onderdeel gaat vormen van de manier waarop we met technologie omgaan en diensten ontvangen.

Dit is geen kleine ontwikkeling: het vormt een grote doorbraak in de toepassing van kunstmatige intelligentie (AI) op zakelijk en dagelijks niveau. Hierdoor kunnen bedrijven AI inzetten om hun werkmodel te begrijpen, te leren en autonome beslissingen te nemen om processen te verbeteren en klanten te bedienen.

In tegenstelling tot conventionelere en bekendere AI-systemen, die vaak beperkt zijn tot het uitvoeren van specifieke taken of het beantwoorden van vragen binnen vooraf gedefinieerde parameters, is een AI-agent een programma dat is ontworpen om zijn omgeving waar te nemen, beslissingen te nemen op basis van die waarnemingen en acties uit te voeren om een ​​doel te bereiken.

Ze werken met een zekere mate van autonomie en leren en passen zich in de loop van de tijd aan door middel van interacties en data. Hoewel AI-agenten zijn ontworpen met een duidelijk en precies doel (bijvoorbeeld het optimaliseren van processen zodat een klant gemakkelijker online een product of dienst kan kopen), kunnen hun leervermogen en autonomie er zelfs toe leiden dat ze andere AI-agenten creëren om een ​​deel van het proces te verbeteren dat automatisering vereist.

Volgens Germán Borromei, president van Oracle Colombia, een van de bedrijven die het meest heeft geïnvesteerd in de cloud en AI-technologie heeft ontwikkeld in het land, zorgt deze technologie ervoor dat "werknemers meer tijd kunnen besteden aan werk dat echt waarde genereert en hun professionele groei bevordert."

Het belang ervan ligt in het vermogen om zelfstandiger en proactiever te opereren. Terwijl een chatbot als ChatGPT of Gemini veelgestelde vragen kan beantwoorden aan de hand van een script en instructies die heel precies moeten zijn, kan een AI-agent bijvoorbeeld een volledig serviceverzoek afhandelen: van het begrijpen van de behoefte van de klant, via het verifiëren van gegevens in verschillende systemen, tot het coördineren van de levering of het oplossen van problemen, en dat allemaal zonder dat er bij elke stap van het proces voortdurend menselijke tussenkomst nodig is.

Hierdoor kunnen werknemers meer tijd besteden aan werk dat daadwerkelijk waarde genereert en hun professionele groei stimuleert.

De toekomst van AI-agenten wijst op toenemende verfijning. Van hen wordt verwacht dat ze geavanceerde vaardigheden integreren, zoals reflectie, waarmee ze hun eigen acties en resultaten kunnen evalueren om hun toekomstige prestaties te verbeteren, en 'ketenredeneren', waarmee ze complexe problemen kunnen benaderen met behulp van een logische opeenvolging van stappen, vergelijkbaar met menselijk denken.

De relevantie van AI-agenten blijkt uit hun potentieel om de operationele efficiëntie te transformeren. Door complexe taken te automatiseren die momenteel menselijke tussenkomst of de coördinatie van meerdere systemen vereisen, komen er middelen vrij die kunnen worden besteed aan activiteiten met een grotere strategische of creatieve waarde binnen organisaties.

Daarom zijn AI-agenten volgens Borromei van Oracle geen bedreiging, maar juist "helpen bij het verminderen van operationele lasten, waardoor mensen zich kunnen richten op hun talenten, hun ontwikkeling en het leveren van betekenisvollere bijdragen aan hun organisaties."

De veranderingen in het zakelijk gebruik van AI zullen ingrijpend zijn. Bedrijven zullen de overstap maken van de implementatie van AI-oplossingen voor geïsoleerde functies naar de integratie van agents die als echte digitale samenwerkers fungeren en met elkaar en met bestaande systemen kunnen communiceren om complete workflows uit te voeren. Dit heeft gevolgen voor uiteenlopende gebieden, van de toeleveringsketen tot het beheer van klantrelaties.

Op het gebied van communicatie en klantenservice zullen AI-agenten de ervaring opnieuw definiëren. Ze kunnen niet alleen 24/7 snel en op maat reageren, maar ze kunnen ook inspelen op behoeften, proactief problemen oplossen en zelfs multimodale interacties beheren, waarbij ze de informatie kunnen begrijpen en beantwoorden via tekst, spraak of zelfs afbeeldingen.

AI-agenten vervullen in interne bedrijfsprocessen rollen waarbij ze beslissingen nemen op basis van realtime data-analyse. Ze kunnen voorraden beheren, logistieke routes optimaliseren, documentbeheer automatiseren en zelfs helpen bij het nemen van financiële beslissingen. Daarbij werken ze met een snelheid en nauwkeurigheid die de menselijke capaciteiten op grote schaal te boven gaan.

Waar ligt de uitdaging? In de transitie naar een omgeving waarin AI-agenten alomtegenwoordig zijn, wat aanpassingen van gebruikers en bedrijven vereist, is dit een mijlpaal in de evolutie van kunstmatige intelligentie.

Reactieve agenten: Deze agenten volgen vooraf vastgestelde regels en reageren op opdrachten zonder dat ze hiervan kunnen leren. Ze zijn ideaal voor repetitieve taken.

Proactieve agenten: gebruik voorspellende algoritmen om patronen te identificeren zonder menselijke tussenkomst.

Hybride agenten: combineren de efficiëntie van reactieve agenten met de capaciteit van proactieve agenten. Ze maken intelligente oplossingen mogelijk voor complexere situaties.

Hulpmiddelen op basis van nut: evalueer meerdere opties en selecteer het beste alternatief. Ze worden toegepast in voertuignavigatie, robotica en financiële markten.