AI agents: wat leveren ze echt op? Onze AI developer over agents en de mens in de loop
AI agents zijn overal. Elke softwareleverancier belooft er een, en elke organisatie vraagt zich af wat ze ermee moet. Maar wat is een agent eigenlijk, en waar levert het echt iets op?
We vroegen het opnieuw aan Thomas, AI developer bij Humanoids. Hij werkt op dit moment bij IVO Rechtspraak, de ICT-organisatie van de Rechtspraak. In deel 1 sprak hij over soevereiniteit en lokale AI. In dit tweede deel gaat het over agents: wat ze kunnen, waar ze waarde leveren en waar het misgaat.
Een taalmodel dat zelf actie onderneemt
Sinds de komst van ChatGPT wordt een groot deel van het AI-debat gevoerd door marketing. Ook de term AI agent komt daar vandaan. Toch zit er iets wezenlijks onder.
"Een agent is een taalmodel waar je een schil omheen bouwt, een zogenoemde harness", legt Thomas uit. "Daarmee geef je het toegang tot zijn omgeving: je mail, je Slack-berichten, een zoekfunctie."
Het verschil wordt duidelijk met een voorbeeld. Vraag een los taalmodel wat een vliegticket naar Italië in november kost, en het noemt een bedrag dat het ooit in een brochure tegenkwam. Een agent redeneert anders: je wilt actuele informatie, ik heb een zoekfunctie, dus ik zoek het op. "Dat maakt dat het zelfstandig acties kan uitvoeren."
Kansen voor het mkb
De meeste winst zit volgens Thomas in repetitief werk dat nu nog handmatig gebeurt. Denk aan:
- gegevens van facturen overnemen in Excel
- spreadsheets overzetten naar een ERP-systeem
- tekst uit pdf's herkennen en nauwkeurig verwerken
Juist voor mkb-bedrijven levert dat snel iets op. Daar doet vaak een klein team de administratie naast het echte werk, en elk uur dat een agent overneemt, merk je direct.
"Je moet kritisch kijken welke processen een agent prima kan overnemen. Het inrichten moet nog door een mens gebeuren en het moet goed worden afgestemd. Maar daarna loopt het."
Van programmeur naar architect
In het eigen vak van Thomas, programmeren, zijn agents al onmisbaar. "Vroeger schreef ik elke regel code zelf. Nu stuur ik met duidelijke instructies een agent op pad, die weer andere agents aanstuurt en hele bestanden samenstelt."
De voorwaarde is een goede opdracht: welke patronen, welke conventies, welke gegevens wel en niet. "Als je dat goed afvangt, hoef je geen syntax meer te schrijven. Je bent minder programmeur en meer architect."
Zonder kaders gaat het mis
Juist omdat een agent zelf beslist welke stappen hij zet, zijn duidelijke grenzen nodig. "Anders gaat het taalmodel van de weg af. Kan het niet bij de informatie komen, dan probeert het een andere route, ook als die ongewenst is. Het denkt dat jij dat als gebruiker wilt."
Die kaders stel je vooraf. Je bepaalt waar een agent bij mag, wat hij alleen mag lezen en wat hij mag aanpassen. Voor acties met gevolgen, zoals een mail versturen of een betaling klaarzetten, laat je hem eerst om bevestiging vragen.
Houd altijd een mens in de loop
De grootste valkuil is blind vertrouwen op de output. Stel dat je een AI elk kwartaal de bedrijfsrapportage laat maken en daar beleid op bouwt. Als niemand de cijfers controleert, merk je pas te laat dat ze niet kloppen.
"Is iets bedrijfskritisch? Laat er dan altijd iemand naar kijken", zegt Thomas. "Je hebt dan nog steeds een hoop werk bespaard op de invoer."
Wanneer is het de moeite waard?
De winst meet je uiteindelijk in tijd. Neemt een agent het overtypen, overzetten en controleren van gegevens over, dan houden je mensen tijd over voor werk dat echt aandacht vraagt: klanten helpen, processen verbeteren, nieuwe dingen bedenken.
Wat doe je zelf, en wat de agent?
Welke taken je aan een agent geeft en welke bij de mens blijven, verschilt per organisatie. Het ene bedrijf wint het meest bij de factuurverwerking, het andere bij rapportages of klantvragen. Begin daarom bij de vraag waar de tijd nu echt naartoe gaat.
Dat doen we bij Humanoids. Met UX-onderzoek brengen we in kaart welke processen zich lenen voor een agent en welke bij de mens moeten blijven. Onze developers bouwen vervolgens de agent, inclusief de kaders waarbinnen hij werkt. Voor mkb-bedrijven die met één proces willen beginnen, en voor overheden en corporates met complexere processen.
Benieuwd welke processen in jouw organisatie een agent kan overnemen? Plan een verkennend gesprek met ons.