Lef om controle los te laten met automatiseren met AI-agents

Ik begin vandaag met de kern en werk vanuit daaruit terug. De grootste verandering die AI-agents brengen, is niet dat ze ons werk sneller doen. Het is dat ze samen dingen gaan doen die geen van hen in zijn eentje voor elkaar krijgt. En het vervelende is, we kunnen op dit moment nog niet voorspellen wat dat zal zijn. Welkom bij AIToday Live. Dit is de korte aflevering. Mijn naam Joop Snijder, van jou bij Info Support. In een van de vorige afleveringen had ik het over verbeeldingskracht. Over durven denken voorbij wat er nu al mogelijk is. Vandaag zet ik daar een stap bij.… Er zijn namelijk twee begrippen die je helpen om je die andere toekomst voor te stellen. En dat is emergentie en stigmergie. Twee dure woorden voor iets wat in de natuur elke dag gebeuren. Ik leg ze zo uit. We staan aan het begin van AI-agents die werk kunnen automatiseren dat voorheen buiten bereik lag. Het zal je niet zijn ontgaan. Merk alleen even op hoe we het nu aanpakken. We laten agents het werk overnemen. En dan proberen we dat precies zoals wij het zelf zouden doen. Zelfde stappen, dezelfde volgorde, alleen nu uitgevoerd door een agent. Dat gaat veranderen. En hoe precies dat is moeilijk in te schatten. We vinden het namelijk al lastig om te bedenken wat één agent straks doet. Bedenken wat een groep samenwerkende agents doet, is nog een graad ingewikkelder. Maar daarvoor helpt het om te rade te gaan bij de natuur. Neem een mier. Één op zichzelf kan bijna niet. Ze volgt een paar simpele regels en reageert vooral op haar directe omgeving. Toch bouwt een mierenkolonie samen bruggen, wegen en zelfs voorraadkamers. En niemand die een tekening vasthoudt of zo. Er is geen mier die de leiding heeft en zegt dit en dit moet gebeuren. En toch ontstaat er gedrag dat je bij één losse mier nooit had kunnen voorspellen. Dat noemen we emergentie. Het geheel vertoont gedrag dat de losse delen niet in zich hebben. Dus je kunt één mier tot in detail bestuderen en nog steeds geen kolonie uit afleiden. En verwacht niet dat dit alleen bij insecten hoort. Wij zelf doen namelijk precies hetzelfde. Eén mens kan in zijn eentje geen brug bouwen om hartslag te noemen. En niet omdat de spierkracht ontbreekt, maar omdat niemand alle benodigde vaardigheden in zich verenigt. Zet je genoeg mensen bij elkaar, elke met andere kennis en net andere handigheid, vaardigheden. Dan staat die brug er opeens wel. Ook dat is emergentie. Het resultaat overstijgt wat ieder afzonderlijk kan. Maar dan is het de vraag: hoe stemmen die mieren dan af? Wat moeten gaan doen zonder vergadering zonder baas. En daar komt het tweede woord om de hoek kijken: stigmergie. Mieren praten niet met elkaar. Ze laten een spoor achter in een omgeving, een geurspoor. En de volgende mier reageert op dat spoor en niet op de mier zelf. Dus de omgeving wordt zo een prikbord. Wie langskomt, leest wat er ligt en voegt er iets aan toe. Stigmergie is dus indirect samenwerken via sporen in de omgeving. Precies daaruit ontstaat dus de emergentie. Geen centrale regie, wel een gedeeld prikbord waar iedereen op reageert. Als we dat nou eens trekken naar de werkwijze van AI coding agents. Daar gebeurt dat namelijk ook al. Je kunt namelijk een agent de coding agent één bestand geven. Daarin staat het doel en de afspraak luidt. Na elke ronde schrijf je op waar je staat en de volgende ronde leest de agent. Lees die agent dat bestand en die gaat dan verder. En dat bestand zou je dan kunnen zien als een geurspoor. Stigmergie, maar dan met tekst in plaats van geur. Voor de technische mensen onder de luisteraars. Dit is typisch de rolfloop. Je mag deze term ook zo weer vergeten. Laten we het praktisch maken. Want wil je de kracht van samenwerkende agents benutten, dan moet je het ontwerp van systemen anders gaan aanpakken. Dus niet één groot systeem bedenken waarin elke stap vast ligt. Maar de agents helpen door juist kleine eenvoudige tools te bouwen. En vervolgens dus meer zelf laten uitzoeken hoe ze tot een oplossing komen. En dat is geen theorie aan, want de coding agents die op dit moment veel gebruikt worden, werken al zo. Dus er zijn niet gebouwd rond één groot doordacht bouwwerk. Deze bestaan uit kleine, op zichzelf staande hulpmiddeltjes die al jaren meegaan. Een zoekfunctie, het schrijven van een bestandje, het vinden van iets op de web, een webpagina lezen. Allemaal zou je kunnen zeggen, kleine tools. Meer is het eigenlijk niet. Een klein tooltje, zie je trouwens een voordeel, geen tekortkoming. Want een klein tooltje, die begrijp je, die test je, en vervang je zonder dat het je hele bouwwerk hoeft te doorgronden. Waar we vroeger dachten in grote samenhangende systemen, worden nu in die zin dan kleine onderdelen aan elkaar geknoopt. En die combinatie levert gedrag op dat je bij geen van de losse onderdelen had kunnen bedenken emergentie. Dit sluit aan bij wat Peter van der Putten eerder in onze podcast besprak aangaf. Agents die met elkaar gaan bepalen hoe ze een proces gaan aanvliegen in plaats van een route die wij van tevoren helemaal hebben dichtgetimmerd. Link daarna vind je in de in de show notes trouwens. Maar goed, dan is het volgende wat er dan komt, is een vraag die misschien wel iets ongemakkelijk in zich herbergt. Want we stappen af van de workflow waarin we vooraf alle stappen bedenken. En zeker weten dat ze in die volgorde worden doorlopen. We geven de agent ruimte om zelf een weg te kiezen. En dat betekent ook dat hij een verkeerde weg kan kiezen. Dus ja, is de vraag waar laten we de controle los? Welke risico's zijn we bereid te nemen? Welke fouten mogen er gemaakt worden? Dat zijn best wel lastige vragen. En ik heb er eerlijk gezegd geen kant-en-klaar antwoord op, maar ik wil er wel iets tegenover zetten. Kijk, we accepteren nu ook fouten, menselijke fouten. En geen enkel werkproces wordt altijd foutloos doorlopen. Het gaat elke dag van alles mis en we vangen het op, we sturen het bij, we herstellen. En dat vinden we doodnormaal. Dus de vraag is of we op diezelfde manier durven omgaan met softwaresystemen waarin agents werken. Mogen die ook fouten maken en herstellen, of eisen we van software een perfectie die we van onszelf nooit hebben gevraagd. Ik heb daar ook eerder een aflevering aan gewijd in de vragensessie over agents. Uiteindelijk hoort het ook een beetje bij de techniek, maar goed. Het zijn vragen waar je dan wel antwoord op moet kunnen geven, wat mij in ieder geval hoopvol stemt. Het antwoord hoeft namelijk niet in de perfectie te zitten. Ga weer even terug naar de mierenkolonie. Een mierenkolonie stort namelijk ook niet in als één mier verdwaalt. Er zijn namelijk genoeg andere manieren. Andere manieren, andere mieren, die andere sporen ook uitleggen. Zo mag je ook gaan denken over zo'n softwaresysteem. Want faalt dan één klein tooltje. Dan pikt de agent misschien een andere tool of je bouwt het misschien wel opnieuw. Het geheel hoeft niet om te vallen omdat één onderdeeltje het begeeft. Daar zit echt wel de omslag in ons denken. We stopten altijd tijd, energie, vakmanschap, altijd in dat ene onderdeel zo goed mogelijk maken. Hoe steviger elk onderdeel, hoe betrouwbaarder het geheel, zo redeneerden we. Dat klopt ook, zolang een systeem uit een paar grote vaste bouwstenen bestaat. Valt zo'n bouwsteen weg, dan valt het hele systeem stil. Dus moest die bouwsteen wel bijna onverwoestbaar zijn. Maar bij een systeem van veel kleine uitwisselbare onderdelen werkt dat misschien wel anders. Dan zou je kunnen denken aan de lampen in een groot kantoorgebouw. Er brandt er altijd wel eentje door. En niemand haalt zo'n lamp uit elkaar om hem te repareren. Nee, je draait er een nieuwe in en het licht blijft aan. Het gebouw blijft verlicht. Niet omdat elke lamp eeuwig meegaat, maar omdat een kapotte lamp gewoon in één handeling te vervangen is. Datzelfde principe. Logisch is natuurlijk altijd een beetje lastig, maar datzelfde principe schuift nu op naar software. Dus faalt een tooltje van een agent. Dan hoeft niemand er meteen midden in te duiken om hem direct te repareren. De agent heeft dan waarschijnlijk de mogelijkheid om via andere tools toch de taak uit te voeren. En misschien niet volgens de meest efficiënte weg. Moet het misschien een deel van de data uit tool 3 gebruiken met handeling van tool 7 en misschien aftoppen met toeven, ik noem maar wat. Dit zorgt er dan in ieder geval voor dat het werk niet stilvalt. En omdat het geheel overeind blijft, krijgen wij daarna rustig de tijd om of de tool opnieuw te bouwen, het steviger te maken of er een variant naast te zetten voor misschien bijzondere gevallen. Dus dat betekent dat de betrouwbaarheid daar niet langer in het perfectioneren van elk onderdeel vooral. Maar juist in het gemak waarmee je een onderdeel misschien wel loslaat, vervangt of verbetert. Straks zit de robuustheid misschien niet in de perfectie, maar juist in vervangbaarheid. We zijn opgeleid om een soort architect te zijn van één perfect gebouw. Dus de komende jaren moeten we misschien juist gaan leren tuinman te worden van de mierenhoop. En het lastige aan dat vak is niet het bouwen, maar het lef hebben om iets te laten groeien dat je niet volledig in de hand hebt. Dus ja, ik ben benieuwd naar jouw verbeeldingskracht, wat jij denkt waar emergentie, stigmergie zich naartoe gaat ontwikkelen met AI-agents. Laat het ons weten via de socials. En bedenk sowieso: AI is niet de oplossing voor elk probleem, onmisbaar waar het past. Tot de volgende keer.