AI-agent mythes - Wat zijn ze werkelijk? (Deel 1)

Hoi, welkom bij de korte aflevering van AIToday Live, de podcast die praktische AI kennis deelt via toegankelijke verhalen. Mijn naam is Joop Snijder, CTO van de Aigency. Je zit in een vergadering en iemand zegt enthousiast: we gaan AI agents inzetten om al onze problemen op te lossen. Direct daarna begint de discussie. Maar zijn dat niet gewoon fancy chatbots? Vraagt er één. Nee, het zijn super intelligente robots die ons allemaal gaan vervangen, zegt de ander. En dan heb je nog de persoon die roept, eindelijk, dan hoeven we nooit meer zelf na te denken. De afgelopen maanden hoor ik steeds meer van dit soort gesprekken natuurlijk niet letterlijk zo, maar daar komt het uiteindelijk misschien wel op neer. AI agents zijn het nieuwe buzzword, maar niemand lijkt het eens te zijn over wat ze nou eigenlijk zijn. En wat mij betreft is dat een probleem. Daarom begin ik vandaag een driedelige serie voor je waarin ik de grootste mythes over AI agents ga ontkrachten. Want alleen als je begrijpt wat deze technologie echt kan en niet kan, kun je er verstandige beslissingen over nemen. In deze eerste aflevering gaan we eerst maar eens naar de basis. Wat zijn agents werkelijk? Laten we eerlijk zijn, de term AI agent wordt momenteel gebruikt voor alles en nog wat. Van eenvoudige automatiseringsscripts tot complexe systemen die zelfstandig beslissingen nemen. En deze verwarring is niet toevallig ontstaan, want marketingteams hebben ontdekt dat AI agent veel spannender klinkt dan automatisering of regelgebaseerde software. En hierdoor krijgen we een wereldgroei aan producten die zichzelf agents noemen. Terwijl ze dat eigenlijk helemaal niet zijn. Maar wat maakt iets nou een echte AI agent? In aflevering 60 van dit seizoen heb ik al uitgelegd dat een AI agent drie kenmerken heeft. Ten eerste kan waarnemen. Een agent moet zijn omgeving kunnen observeren en begrijpen wat er gebeurt. Dit gaat verder dan alleen informatie binnenkrijgen. De agent analyseert bijvoorbeeld e-mails, herkent patronen in data of monitort IoT systemen bijvoorbeeld. Hij heeft ook tools nodig om daadwerkelijk te kunnen handelen. Zoals toegang tot databases, programmeerinterfaces, APIs, om andere systemen aan te sturen of functies voor tekstverwerking en berekeningen. Ten tweede, autonomie. En dit is misschien wel het belangrijkste onderscheid. Dus een agent krijgt een doel en bepaalt zelf hoe hij dat bereikt. Maakt zelfstandig een stappenplan, selecteert de juiste tools en voert acties uit zonder bij elke stap toestemming te vragen. Maar let op, autonomie betekent niet dat er geen grenzen zijn. Je stelt kaders waarbinnen de agent mag opereren. En ten derde leren van feedback. Een goede agent verbeter zichzelf door te observeren wat wel en niet werkt. Pas zijn gedrag aan op basis van resultaten, gebruikersfeedback of de uitkomsten van de acties die genomen zijn. Als een bepaalde aanpak het doel niet bereikt, probeert het een andere strategie uit. Deze drie kenmerken samen maken het verschil tussen een traditioneel softwareprogramma dat regels volgt en een AI agent die flexibel kan reageren op nieuwe situaties. Laten we starten met de mythes. Mythe 1. Agents, AI agents zijn gewoon slimmere chatbots. En dit is misschien wel de hardnekkigste mythe. Dus ja, veel mensen leren AI kennen via ChatGPT, dus het is logisch dat ze alles in die context plaatsen. Maar een chatbot en een AI agent zijn echt wel verschillend. Een chatbot reageert op vraag. Je stelt de vraag, krijgt een antwoord en dat is het einde van de interactie. Een AI agent daarentegen heeft een doel en werkt daarnaartoe. Het neemt initiatieven, maakt plannen, voert acties uit. Denk aan het verschil tussen een receptionist en een projectmanager. De receptionist beantwoordt vragen wanneer mensen die stellen. De projectmanager heeft een doel. project succesvol afronden en onderneemt actief stappen om dat te bereiken. Mythe 2. AI agents begrijpen en denken zoals mensen. Deze mythe is best wel gevaarlijk omdat het tot verkeerde verwachtingen lijkt. AI agents lijken soms menselijk te redeneren, maar dat dus schijn. Het is soms ook wel fijn om agents als mensen neer te zetten als een soort van metafoor, omdat het dan heel handig klinkt. Maar goed, wat er werkelijk gebeurt is dat de agent verwerkt patronen in data en berekent waarschijnlijkheden. Het heeft geen bewustzijn, geen intuïtie, geen emoties. Het begrijpt niet wat het doet in de zin waarin wij dat woord gebruiken. Dat betekent niet dat agents waardeloos zijn. Een tegendeel en een vermogen om patronen te herkennen en consistent beslissingen te nemen kan zeer waardevol zijn. Maar je moet niet verwachten dat ze creatief, out of the box denken of complexe ethische afwegingen maken zoals wij dat doen. Miete drie. Argentic AI is hetzelfde als Artificial General Intelligence. Hier raken veel mensen de weg kwijt. Laat ik eerst even uitleggen. Argentic AI is waarbij meerdere gespecialiseerde agents samenwerken. En dat wordt vaak voorgesteld als de voorloper van AGI. En dat is misleidend. AGI zou een systeem zijn dat intellectueel op alle fronten ons voorbij streeft als mens. Terwijl agentic AI is eerder te vergelijken met een team van specialisten die elk hun eigen expertise hebben. Denk aan een ziekenhuis. Je hebt cardiologen, neurologen, radiologen en die werken samen. Dat maakt het systeem niet tot één superbrein dat alles weet. Zo werkt Agentic AI ook. Gespecialiseerde agents die elke taak uitvoeren en informatie kunnen delen. Mythe 4. En de laatste in ieder geval voor vandaag. De rest komt verder in de serie. Mythe 4 is AI agents zijn onveilbaar en werken foutloos. Deze mythe ontstaat omdat we hopen dat agents consistent blijven presteren. Maar ze zijn niet perfecte agents maken ook fouten. Ze kunnen, dat weet denk ik iedereen nu wel, hallucineren, overtuigende maar onjuiste informatie produceren. Maar ze kunnen ook vastlopen op edge cases waar ze niet voor getraind zijn. Ze kunnen de verkeerde tools aanroepen, waardoor ze niet de gewenste resultaten behalen. En ze kunnen verkeerde conclusies trekken als de input data incompleet of incorrect is. Eerder in het seizoen, aflevering 26, heb ik uitgebreid gesproken over AI-hallucinaties en waarom die term eigenlijk misleidend is. Agents produceren geen hallucinaties zoals mensen die ervaren, maar ze maken statistische fouten in een patroonkenning. Laten we eens kijken waarom deze mythes nou zo gevaarlijk zijn. Want als je denkt dat AI-agents superintelligent zijn, ga je ze echt te veel verantwoordelijkheid geven. Als je denkt dat ze foutloos zijn, bouw je geen safeguards in. Als je denkt dat ze net zoals mensen redeneren, ga je verkeerde verwachtingen hebben van hun output. Deze misverstanden leiden tot teleurstellende implementaties, beveiligingsproblemen en uiteindelijk mogelijk een afkeer van de technologie. Voordat je met AI Agents begint, test ze uitgebreid in de veilige omgeving. En geef ze eerst eenduidige, goed afgebakende taken en bouw geleidelijk op naar complexe scenario's. En belangrijk, houd altijd menselijk toezicht. AI agents zijn krachtige tools, maar zijn geen magie. In de volgende aflevering van deze serie ga ik verder in op de mythes over autonomie en samenwerking. En wie heeft werkelijk controle als AI agents aan het werk zijn? Als je meer wilt leren over hoe je AI agents strategisch kunt inzetten in je organisatie, dan wil ik je wijzen op mijn nieuwe boek Doeltreffend met AI agents. Zo bereid je jouw organisatie voor op de toekomst van werk. Hierin deel ik niet alleen de fundamenten van AI agents, maar ook concrete stappen, plannen voor implementatie en cases van organisaties die al succesvol met agents werken. Je vindt de link in de show notes. Tot de volgende keer!