AI-agenten zijn de laatste tijd veel in het nieuws, maar wat zijn ze eigenlijk? En zijn ze daadwerkelijk beter dan klassieke AI-workflows?
Het punt is dat het antwoord niet altijd even eenvoudig is. AI-workflows en AI-agents dienen verschillende doelen en werken daarom beter in verschillende situaties. AI-agents zijn voor veel problemen niet nodig en deze kunnen vaak op een eenvoudigere manier worden opgelost. Inzicht in de verschillen tussen de twee en hoe ze kunnen samenwerken, is essentieel voor het bouwen van slimme, effectieve systemen.
In deze blog gaan we dieper in op AI-workflows en AI-agents, bekijken we de voor- en nadelen en helpen we je bepalen wanneer je ze het beste kunt gebruiken.
Wat zijn AI-workflows?
AI-workflows zijn systemen die AI integreren in een vooraf gedefinieerd, stapsgewijs proces om een taak te voltooien. Elke stap is vooraf ontworpen en de AI voert onderweg specifieke taken uit, zoals het classificeren van tekst of het genereren van samenvattingen. Het proces volgt een vaste volgorde, waarbij elke actie in een vaste volgorde plaatsvindt.
Workflows zijn ideaal voor repetitieve taken waarbij de stappen niet veranderen. Zo hielp DataNorth JC Electronics bij het implementeren van workflows voor taken zoals het verwerken van klantverzoeken of het bijwerken van productinformatie. Dit maakt het ideaal voor routinematige taken waarbij snelheid en nauwkeurigheid cruciaal zijn, zoals het verwerken van grote aantallen support- tickets of het beheren van voorraadgegevens- updates.
De AI neemt geen beslissingen op eigen houtje, maar volgt simpelweg de gegeven instructies en genereert consistente resultaten. Deze voorspelbaarheid maakt traditionele automatisering ideaal voor taken zoals het goedkeuren van onkosten of het verwerken van facturen. Dit zijn taken waarbij menselijk toezicht minimaal is en resultaten niet aangepast hoeven te worden aan nieuwe scenario’s.
Wat zijn AI-agenten?
AI-agenten zijn autonomer dan workflows. In plaats van een vooraf uitgezet pad te volgen, kan een AI-agent autonome beslissingen nemen op basis van de tools, context en doelen die hem zijn toegewezen. Deze intelligente agenten kunnen de beste handelwijze bepalen, de juiste tool kiezen en taken zelfstandig uitvoeren.
Beschouw een AI-agent als een probleemoplosser. In een klantenservice-scenario kan de agent bijvoorbeeld uitzoeken wat de volgende stap is, een kennisbank doorzoeken of externe tools gebruiken. Hij kan zijn aanpak aanpassen aan de situatie, complexe taken afhandelen en weloverwogen beslissingen nemen.
Agenten zijn ideaal voor taken die flexibiliteit vereisen, zoals het afhandelen van complexe klantvragen of het onderzoeken van onbekende onderwerpen. Ze kunnen open taken beheren die workflows niet gemakkelijk kunnen voorspellen. Hoewel ze meer vrijheid en creativiteit bieden, vereisen ze ook meer resources en kan het langer duren om taken te voltooien, omdat ze vaak gaandeweg hun volgende stap bepalen en menselijke tussenkomst vereisen.
AI-workflows versus AI-agenten
Zowel AI-workflows als AI-agenten kunnen de kracht van grote taalmodellen benutten, maar doen dat op verschillende manieren. Elke aanpak heeft zijn sterke en zwakke punten.
Hieronder vergelijken we ze op basis van enkele belangrijke factoren:
| Factor | AI-workflows | AI-agenten |
|---|---|---|
| Kosten | Lagere operationele kosten dankzij voorspelbaarheid. | Hogere kosten vanwege dynamische besluitvormingsprocessen. |
| Snelheid | Sneller, met voorspelbare uitvoering en minder stappen. | Langzamer, omdat agenten tijd nodig kunnen hebben om te redeneren en meerdere acties te ondernemen. |
| Flexibiliteit | Beperkte flexibiliteit, volgt vooraf gedefinieerde paden. | Zeer flexibel, past zich aan aan veranderingen in invoer en context. |
| Aanpassingsvermogen | Niet aanpasbaar aan onvoorziene situaties, beperkt tot vooraf bepaalde scenario’s. | Geschikt voor toepassingen in de echte wereld. |
| Schaalbaarheid | Eenvoudig te schalen met voorspelbare stappen en resourcegebruik. | Moeilijker om op te schalen vanwege multi-agent systemen. |
| Risico & Controle | Biedt hoge controle en voorspelbaarheid, gemakkelijker te monitoren. | Minder voorspelbaar, vereist meer toezicht om fouten te voorkomen. |
| Gebruiksscenario’s | Ideaal voor herhaalbare, voorspelbare taken zoals gegevensverwerking en goedkeuringen. | Ideaal voor agent-workflows en dynamische uitdagingen. |
Wanneer je workflows of agents moet gebruiken
Gelet op de bovenstaande factoren resteert dan nog de vraag, welke aanpak moet je gebruiken voor een specifiek probleem?
Hier zijn enkele praktische richtlijnen en voorbeelden van use cases:
Gebruik AI-workflows voor…
- Herhaalbare taken: Wanneer de taak elke keer een duidelijke, vaste volgorde volgt, zoals het verwerken van facturen of goedkeuren van onkosten.
- Snelle, realtime taken: Voor taken die snelle reacties of een groot aantal verzoeken vereisen, zoals functies voor automatisch aanvullen of realtime vertalingen.
- Kosteneffectieve of scenario’s met beperkte middelen : Als je met beperkte middelen werkt of de kosten laag wil houden.
- Goed gedefinieerd probleem: Wanneer je de taak en de stappen ervan volledig begrijpt, zijn workflows de beste keuze. Een document- classificatiesysteem of een data- transformatie pijplijn zijn goede voorbeelden van taken die goed werken met workflows.
- Naleving en veiligheid: Workflows zijn ideaal wanneer strikte controle en voorspelbaarheid nodig zijn, zoals in gereguleerde sectoren of voor taken die consistente, traceerbare resultaten vereisen.
Gebruik AI-agenten voor…
- Open probleemoplossing : Voor complexe taken die niet volgens een vaste volgorde verlopen, zoals onderzoeksassistenten of probleemoplossing waarbij de AI haar aanpak moet aanpassen naarmate er nieuwe informatie wordt ontdekt.
- Contextafhankelijke besluitvorming: Wanneer de volgende stappen afhankelijk zijn van realtime resultaten, zoals gepersonaliseerde aanbevelingen die voortdurende aanpassing vereisen.
- Autonome gegevensverwerking: Als de taak externe gegevens vereist of interactie met meerdere systemen vereist, zijn agents een uitstekende keuze. Ze kunnen beslissen welke acties ze moeten ondernemen op basis van de beschikbare gegevens, zoals een verkoopmedewerker die klantgegevens uit een CRM haalt en gepersonaliseerde berichten opstelt.
- Leren en aanpassen : In situaties waarin de AI zich moet aanpassen op basis van feedback of veranderende omstandigheden, zijn agents beter. Ze kunnen de aanpak in de loop van de tijd verbeteren, bijvoorbeeld bij optimalisatie taken of het aanpassen van leerstrategieën voor een gepersonaliseerde leerervaring.
Hybride aanpak
Het is niet altijd een kwestie van óf-óf tussen workflows en agents. Sterker nog, sommige van de beste systemen gebruiken een ‘hybride aanpak’.
Zo vullen ze elkaar aan:
- Workflow met agent-assistentie:
Je ontwerpt een grotendeels vaste workflow voor routinetaken, maar voegt een agent toe op belangrijke beslissingsmomenten waar het ingewikkeld kan worden. In een klantenservice proces kan de workflow bijvoorbeeld standaardvragen afhandelen, maar als er zich een ongebruikelijk probleem voordoet, draagt deze de interactie over aan een AI-agent om het probleem op te lossen. Deze aanpak houdt het systeem efficiënt en voorspelbaar, terwijl het toch onverwachte situaties kan aanpakken. Het is alsof je een support bot hebt die problemen indien nodig escaleert naar een mens, waarbij de agent als ‘manager’ optreedt.
- Agent met workflow-subroutines:
Tegenovergesteld kan je een agent een grotere taak laten beheren, maar goed gedefinieerde onderdelen ervan laten uitvoeren door workflows. Bijvoorbeeld, bij het onboarden van een nieuwe medewerker houdt de agent toezicht op het algehele proces, maar gebruikt hij workflows voor specifieke taken, zoals het instellen van IT, papierwerk en trainingsschema’s. De agent weet wanneer hij deze vooraf gedefinieerde workflows moet aanroepen en beheert de verbindingen ertussen. Deze strategie helpt bij het benutten van stabiele, bewezen processen zonder tijd te verspillen aan repetitief werk.
- Agent binnen workflow toezicht:
Een andere aanpak is om een agent in een workflow te plaatsen die als controlepunt fungeert. De agent probeert een oplossing te vinden, maar de workflow controleert de output aan de hand van vastgestelde criteria. Voldoet het resultaat van de agent aan de normen, dan wordt het probleem opgelost. Zo niet, dan lost de workflow het probleem op of activeert een nieuwe poging van de agent. Een agent kan bijvoorbeeld een door AI gegenereerd rapport schrijven, waarna een volgende workflow de resultaten kan controleren om te garanderen dat de uiteindelijke output betrouwbaar is.
In veel gevallen biedt een hybride aanpak de beste uitkomst: workflows voor voorspelbare taken en agents voor de complexere, onvoorspelbare taken. Zo kan je efficiëntie garanderen en toch flexibiliteit bieden waar nodig.
Tijd om actie te ondernemen
Naarmate AI zich verder ontwikkelt, worden agents steeds geavanceerder. Het doel is echter niet om de meest geavanceerde technologie te gebruiken, maar om bedrijfsproblemen effectief en efficiënt op te lossen.
Bij DataNorth helpen we organisaties bij het bouwen van AI-systemen die passen bij de bedrijfsdoelen, infrastructuur en beperkingen. Of je nu helemaal opnieuw begint of een bestaand proces optimaliseert, wij begeleiden je bij het selecteren en combineren van de juiste benaderingen.
U kunt klein beginnen met AI-workflows voor taken zoals het automatiseren van klantenservicereacties , het verwerken van offerteaanvragen of het afhandelen van inkomende orders . Of ga een stap verder met AI-agenten die uw CRM-leads kunnen monitoren en gepersonaliseerde communicatie kunnen versturen, uw voorraadgegevens op meerdere platforms kunnen afstemmen of ongebruikelijke patronen in uw operationele of financiële gegevens kunnen ontdekken.
Wat uw startpunt ook is, wij helpen u met praktische en schaalbare AI-oplossingen op maat voor uw bedrijf.
