De reis van kunstmatige intelligentie is gekenmerkt door belangrijke mijlpalen, van op regels gebaseerde systemen tot algoritmen voor machinaal leren, neurale netwerken en geavanceerde taalmodellen, zoals ChatGPT bijvoorbeeld. Elke vooruitgang heeft ons dichter bij het creëren van machines gebracht die kunnen denken en handelen als mensen. Agentic AI (ook bekend als agentische systemen) vertegenwoordigt echter een opmerkelijke stap in deze evolutie, die verder gaat dan voorgeprogrammeerde reacties om echt autonoom gedrag te vertonen in echte omgevingen.
Agentic AI is niet zomaar een incrementele verbetering in AI technologie; het vertegenwoordigt een fundamentele verschuiving in de manier waarop we complexe systemen conceptualiseren en implementeren. Deze autonome systemen zijn ontworpen om te werken met een niveau van onafhankelijkheid en besluitvormingsvermogen dat nauw aansluit bij menselijke cognitieve processen. Deze mogelijkheden openen nieuwe mogelijkheden voor automatisering, innovatie en strategische besluitvorming in een breed scala aan industrieën.
Wat is Agentic AI?
In de kern verwijst Agentic AI naar geavanceerde Artificial Intelligence entiteiten die in staat zijn tot onafhankelijke besluitvorming, planning en adaptieve uitvoering om complexe processen te voltooien en specifieke doelen te bereiken. In tegenstelling tot traditionele AI systemen die binnen rigide, vooraf gedefinieerde parameters werken, toont agentic AI een opmerkelijk vermogen om context te begrijpen, doelen te stellen en zijn acties aan te passen op basis van feedback uit de omgeving.
Belangrijke kenmerken die agentic AI definiëren, zijn onder meer:
- Autonomie: Het vermogen om onafhankelijk te opereren met minimale menselijke supervisie.
- Redeneren en besluitvorming: Geavanceerde mogelijkheden om situaties te analyseren, opties af te wegen en passende acties te bepalen.
- Doelgericht gedrag: Het vermogen om doelen te stellen en na te streven, en complexe taken op te splitsen in beheersbare stappen.
- Aanpassingsvermogen: Flexibiliteit om strategieën en gedragingen aan te passen op basis van nieuwe informatie of veranderende omstandigheden.
- Natuurlijke taalverwerking: Begrip en generatie van complexe instructies in menselijke taal.
- Workflowoptimalisatie: Efficiënte uitvoering en beheer van processen met meerdere stappen.
Om het verschil tussen agentic AI en conventionele AI te illustreren, beschouw een traditionele chatbot versus een agentic klantenservicen AI. Terwijl een chatbot vooraf geprogrammeerde antwoorden kan geven op specifieke vragen, kan een agentisch systeem de context van het probleem van een klant begrijpen en een oplossing in meerdere stappen bedenken. Het communiceert met verschillende bedrijfssystemen om die oplossing te implementeren en leert van de ervaring om toekomstige interacties te verbeteren. Voor een duidelijker begrip van wat agentic systemen zijn, laten we ze onderzoeken in vergelijking met generatieve AI.
Agentic AI vs generatieve AI: het onderscheid begrijpen
Hoewel zowel agentic AI als generatieve AI significante vooruitgang in kunstmatige intelligentie vertegenwoordigen, dienen ze verschillende doelen en hebben ze verschillende mogelijkheden. Inzicht in deze verschillen kan helpen onderscheiden in welke gevallen Agentic AI systemen jouw automatisering positief verbeteren.
Generatieve AI: Content creëren
Generatieve AI, dat vaak wordt gebruikt door grote taalmodellen zoals GPT-4o en DALL-E 3, richt zich op het creëren van nieuwe content op basis van patronen die zijn geleerd uit enorme datasets. Deze systemen kunnen:
- Genereer mensachtige tekst, afbeeldingen of andere media
- Voltooi prompts of beantwoord vragen op basis van geleerde informatie
- Help bij creatieve taken zoals schrijven, ontwerpen of coderen
Generatieve AI werkt echter doorgaans binnen de grenzen van de trainingsgegevens en beschikt niet over echte besluitvormingscapaciteiten of doelgericht gedrag.
Agentic AI: autonome besluitvorming en actie
Agentic AI is daarentegen ontworpen voor autonome besluitvorming en actie in complexe, real-world omgevingen. Belangrijke verschillen zijn:
- Doelgericht gedrag: Agentic AI kan onafhankelijk doelen stellen en nastreven, en deze opsplitsen in uitvoerbare stappen.
- Contextuele besluitvorming: Deze systemen kunnen situaties analyseren, opties afwegen en beslissingen nemen op basis van realtimegegevens en veranderende omstandigheden.
- Adaptief leren: Agentic AI leert voortdurend van zijn interacties en resultaten, waardoor zijn prestaties in de loop van de tijd verbeteren.
- Uitvoering van taken in meerdere stappen: In tegenstelling tot generatieve AI, die doorgaans taken in één stap uitvoert, kan agentic AI complexe, meerfasenprocessen autonoom beheren.
- Integratie met externe systemen: Agentic AI kan communiceren met verschillende bedrijfssystemen en gegevensbronnen om taken uit te voeren en weloverwogen beslissingen te nemen.
Complementaire technologieën
Hoewel ze verschillend zijn, kunnen Agentic AI en Generative AI elkaar aanvullen. Een agentic systeem kan bijvoorbeeld Generative AI mogelijkheden benutten om mensachtige reacties of creatieve oplossingen te produceren als onderdeel van het besluitvormingsproces. Deze combinatie kan leiden tot geavanceerdere en veelzijdigere AI toepassingen in zakelijke contexten.
Waarom is Agentic AI belangrijk voor organisaties?
Agentic AI wordt steeds belangrijker voor organisaties vanwege het vermogen om autonoom taken te beheren, beslissingen te nemen en zich aan te passen aan veranderende omgevingen, wat de operationele efficiëntie en innovatie aanzienlijk kan verbeteren. Hier zijn enkele belangrijke redenen waarom agentic AI cruciaal is voor moderne ondernemingen:
- Verhoogde efficiëntie: automatiseert complexe workflows, verlaagt kosten en verhoogt productiviteit.
- Betere besluitvorming: analyseert gegevens om inzichten te bieden voor geïnformeerde strategische keuzes.
- Aanpassingsvermogen: past strategieën snel aan als reactie op marktveranderingen.
- Schaalbare personalisatie: levert op maat gemaakte ervaringen aan klanten en werknemers.
- Innovatiedriver: maakt tijd vrij voor creatief en strategisch werk, wat innovatie bevordert.
- Concurrentievoordeel: vroege AI acceptatie verbetert efficiëntie en marktresponsiviteit.
Toepassingen en voorbeelden uit het echte leven
De potentiële toepassingen van agentic AI strekken zich uit over verschillende industrieën en bedrijfsfuncties. Hier zijn enkele voorbeelden uit het echte leven die de veelzijdigheid en impact ervan demonstreren:
Gezondheidszorg en gepersonaliseerde geneeskunde
In de gezondheidszorg zou een agentic AI kunnen fungeren als een persoonlijke gezondheidsassistent, die continu patiëntgegevens van draagbare apparaten bewaakt, behandelplannen aanpast op basis van realtime gezondheidsindicatoren, afspraken plant wanneer nodig en zelfs potentiële gezondheidsproblemen voorspelt voordat ze ernstig worden. IBM Watson Health gebruikt bijvoorbeeld AI om patiëntgegevens te analyseren voor kankerbehandeling. Het platform biedt gepersonaliseerde behandelaanbevelingen op basis van medische voorgeschiedenissen en diagnostische tests, waardoor de nauwkeurigheid en snelheid van diagnoses worden verbeterd.
Retail
Er zijn talloze bedrijven die agentische AI implementeren in hun activiteiten in de detailhandel. Ter indicatie: Amazon gebruikt Kiva-robots, nu bekend als Amazon Robotics, in zijn magazijnen om autonoom de voorraadplaatsing en orderafhandeling te beheren. Deze robots optimaliseren de magazijnactiviteiten door beslissingen te nemen over de toewijzing van middelen, waardoor de efficiëntie toeneemt.
Een andere fast-fashion retailer, Zara, gebruikt agentische AI voor supply chain management. Agentische AI wordt specifiek gebruikt om vraagschommelingen te voorspellen en voorraadbeheer te stroomlijnen. Dit maakt een snelle reactie op marktveranderingen en een efficiënte afhandeling van seizoensgebonden productlanceringen mogelijk.
Energiebeheer
Google Deepmind gebruikte agentische AI voor Smart Grid Management. Het AI systeem van Google DeepMind optimaliseert energieverbruik in datacenters door autonome beslissingen te nemen die doelstellingen zoals energie-efficiëntie en levensduur van apparatuur in evenwicht brengen.
Autonome voertuigen en robotica
Agentic AI is de kern van autonome voertuigtechnologie. Deze AI agenten moeten in een fractie van een seconde beslissingen nemen op basis van complexe omgevingsgegevens, het gedrag van andere weggebruikers voorspellen en zich aanpassen aan onverwachte situaties in echte omgevingen. Soortgelijke principes zijn van toepassing op geavanceerde robotica in productie- en magazijnautomatisering. Het hierboven genoemde voorbeeld over Amazon’s Robotics getuigt van dergelijk gebruik van agentic systemen.
Financiële diensten en handel
In de financiële sector kan agentic AI beleggingsportefeuilles autonoom beheren en realtime handelsbeslissingen nemen op basis van marktanalyses, economische indicatoren en risicobeoordelingen. Deze systemen kunnen enorme hoeveelheden data veel sneller verwerken dan menselijke handelaren, waardoor ze kansen mogelijk effectiever identificeren en risico’s beperken. Two Sigma gebruikt bijvoorbeeld AI gestuurde handelsalgoritmen die marktgegevens analyseren, handelsbeslissingen nemen en strategieën in realtime aanpassen. Dit toont doelgericht gedrag in een complexe financiële omgeving.
Een ander voorbeeld is het COiN-platform van JPMorgan Chase. JPMorgan Chase heeft het COiN-platform geïmplementeerd om backoffice-activiteiten zoals gegevensinvoer en nalevingscontroles te automatiseren, waardoor de efficiëntie en nauwkeurigheid bij het verwerken van financiële documenten wordt verbeterd.
Transport en logistiek
In de transportsector gebruikt Waymo agentic AI in zijn zelfrijdende auto’s, die realtime beslissingen nemen op basis van complexe omgevingsgegevens. Deze voertuigen vertonen doelgericht gedrag en aanpassingsvermogen aan onvoorspelbare situaties, wat de veiligheid en efficiëntie van het transport verbetert.
UPS gebruikt het ORION platform om bezorgroutes te optimaliseren. Dit door AI aangestuurde systeem analyseert gegevens uit meerdere bronnen, waaronder verkeerspatronen en weersomstandigheden, om efficiënte bezorgroutes te genereren, de operationele efficiëntie te verbeteren en kosten te verlagen.
Cybersecurity
Darktrace, een Brits cybersecuritybedrijf, gebruikt agentic AI om continu netwerkverkeer te monitoren en cybersecuritybedreigingen te identificeren. De AI agenten initiëren autonoom reacties op gedetecteerde bedreigingen en bieden realtime verdediging zonder menselijke tussenkomst.
Uitdagingen en overwegingen van Agentic AI
Agentic AI biedt een reeks uitdagingen waarmee organisaties moeten omgaan om deze systemen succesvol te implementeren en te beheren. Deze uitdagingen delen enkele overeenkomsten met die waarmee generatieve AI wordt geconfronteerd, maar er zijn ook duidelijke verschillen vanwege de aard en toepassingen van elke technologie. In detail:
- Complexiteit en onvoorspelbaarheid: Agentic AI systemen kunnen extreem complex worden, waardoor hun gedrag moeilijk te voorspellen of te controleren is, vooral in nieuwe situaties. Deze onvoorspelbaarheid kan leiden tot onvoorziene gevolgen, wat een cruciaal probleem is bij het waarborgen van veiligheid en betrouwbaarheid.
- Integratiecomplexiteit: terwijl generatieve AI zich vaak richt op het maken van content (bijv. tekst, afbeeldingen), omvat agentische AI het integreren van autonome besluitvorming in bedrijfsprocessen, wat complexer kan zijn vanwege de behoefte aan naadloze interactie met bestaande systemen. Ook kan het integreren van agentische AI in gevestigde bedrijfsprocessen en legacysystemen technisch uitdagend en verstorend zijn.
- Gegevensvereisten en rekenbronnen: net als Gen AI vereisen agentic systemen vaak enorme hoeveelheden diverse, hoogwaardige gegevens voor training, wat uitdagend en kostbaar kan zijn om te verkrijgen. Bovendien vereisen het trainen en uitvoeren van agentische AI modellen doorgaans aanzienlijke rekenkracht, wat mogelijk aanzienlijke investeringen in infrastructuur vereist.
- Uitlegbaarheid en transparantie: Naarmate deze systemen complexer worden, wordt het steeds moeilijker om hun besluitvormingsprocessen te begrijpen en uit te leggen, wat problematisch kan zijn in gereguleerde sectoren of wanneer transparantie vereist is.
- Ethische en regelgevende zorgen: Het vermogen van Agentic AI om autonome beslissingen te nemen in kritieke toepassingen (bijv. gezondheidszorg, financiën) kan te maken krijgen met strengere regelgevende controle in vergelijking met generatieve AI die voornamelijk wordt gebruikt voor creatieve taken. Het roept ook ethische zorgen op vanwege de potentiële onbedoelde gevolgen van autonome besluitvorming.
- Autonomie en controle: Agentic AI systemen zijn ontworpen om autonoom te werken met minimale menselijke tussenkomst, wat unieke uitdagingen introduceert met betrekking tot controle en toezicht die minder uitgesproken zijn in generatieve AI toepassingen.
De toekomst van agentische AI
Hoe ziet de toekomst van Agentic AI eruit? Omdat AI voortdurend evolueert, kunnen we niet anders dan nadenken over de impact ervan. Laten we eens kijken:
- Verhoogde autonomie en efficiëntie: Agentic AI systemen zullen blijven evolueren, autonomer worden en in staat zijn om complexe, beslissingsintensieve taken uit te voeren zonder menselijke tussenkomst. Dit zal de efficiëntie in alle sectoren vergroten, waardoor bedrijven zich kunnen concentreren op strategische initiatieven en creatieve probleemoplossing.
- Integratie met IoT: De integratie van agentic AI met het Internet of Things (IoT) zal realtime monitoring, analyse en optimalisatie van activiteiten in sectoren als productie, gezondheidszorg en transport mogelijk maken. Dit zou kunnen leiden tot meer efficiëntie, lagere kosten en verbeterde veiligheid.
- Multi-agentsystemen: De opkomst van multi-agentsystemen zal AI agenten in staat stellen samen te werken aan complexe taken door de verantwoordelijkheden over verschillende agenten te verdelen. Deze samenwerking vereist robuuste mechanismen voor verificatie, validatie en feedback om betrouwbare resultaten te garanderen.
- Continue verbetering en aanpassingsvermogen: Agentic AI systemen zullen flexibeler worden en voortdurend leren van nieuwe gegevens en ervaringen om hun prestaties in de loop van de tijd te verbeteren.
- Regelgevingskaders: Naarmate agentic AI meer geïntegreerd raakt in het dagelijks leven, zullen regelgevingskaders moeten evolueren om het veilige en ethische gebruik van deze systemen te garanderen. Er wordt verwacht dat er strengere regelgeving zal gelden voor de inzet van AI op kritieke gebieden zoals de gezondheidszorg en de financiële wereld.
Samenvattend biedt de toekomst van agentische AI een enorm potentieel voor het transformeren van industrieën door middel van verbeterde autonomie, efficiëntie en aanpassingsvermogen.
Hoe kun je profiteren van Agentic AI systemen?
Agentic AI vertegenwoordigt een belangrijke stap in de kunstmatige intelligentie en biedt opmerkelijke niveaus van autonomie en probleemoplossend vermogen. Voor organisaties is het begrijpen en benutten van deze technologie noodzakelijk omdat het efficiëntere bedrijfsvoering, betere besluitvorming en nieuwe mogelijkheden voor innovatie mogelijk maakt.
Ben je geïnteresseerd om te ontdekken hoe agentic AI nuttig kan zijn voor jouw organisatie? Neem contact op met DataNorth en een van onze AI experts kan je begeleiden! Wij bieden AI Assessments aan om te bepalen hoe en welke AI technologieën nuttig kunnen zijn voor jouw organisatie. Als je geïnteresseerd bent in het verbeteren van de vaardigheden van jouw medewerkers op het gebied van AI, kun je kiezen uit onze AI trainingen en workshops.
