AI-agents: de hype van 2025?

AI-agents zijn een van de belangrijkste AI-trends van 2025, meldt BusinessWise. Ann Maya, EMEA CTO bij Boomi, is optimistisch over de toekomst van AI-agents. “AI-agents zijn ontworpen om zelfstandig te plannen en beslissingen te nemen. Hierdoor kunnen ze hun acties dynamisch aanpassen op basis van training en context,” aldus Maya. Volgens Deloitte zal in 2027 de helft van de bedrijven die generatieve AI gebruiken, AI-agents hebben gelanceerd.

Verwachtingen
Techbedrijven zoals Google, Microsoft en Apple hebben hoge verwachtingen van AI-agents, meldt Nu.nl. Ze gebruiken deze ‘superassistenten’ niet alleen om hun klanten te helpen, maar ook om hun eigen bedrijfsvoering te stroomlijnen. Creditcardmaatschappij Visa wil AI-agents gebruiken om taken over te laten nemen door computers. Werknemers bij Visa gaan komende jaren acht tot tien AI-collega’s aansturen die verschillende taken kunnen overnemen, is het idee.

Wat zijn AI-agents?
AI-agents zijn softwareapplicaties die met kunstmatige intelligentie (AI) een of meerdere taken uitvoeren in opdracht van een gebruiker. In tegenstelling tot de traditionele (generatieve) AI-systemen, die direct reageren op input, werken AI-agents autonoom. “Ze kunnen zelf beslissingen nemen en acties uitvoeren. Ze zijn in staat om te leren en zich aan te passen aan veranderingen in hun omgeving, net zoals een mens dat zou doen,” meldt Savvy.codes.

Traditionele AI-systemen werken meestal via directe interactie: een gebruiker voert een opdracht (prompt) in en een model genereert direct een resultaat. Dit heet ‘zero-shot prompting’. AI-agents delen een opdracht op in kleinere (soms iteratieve) stappen om tot resultaat te komen. Ze splitsen complexe taken op in meerdere stappen, zoals plannen, evalueren, corrigeren en herhalen. Dit maakt AI-agents geschikter voor ingewikkelde taken, meldt Data Science Partners.

Lukasz Ostrowski, business negotiator & AI procurement innovator, waarschuwt voor verwarring over ‘AI-agents’. “Niet alles dat AI gebruikt, is een ‘agent’. Ik heb veel oplossingen gezien die als ‘AI-agents’ worden gelabeld, maar eigenlijk goed gestructureerde workflows of procesautomatisering zijn. Ook simpele chatbots met enige beslisvaardigheden zijn geen AI-agents. Echte autonome AI-agents zijn zeldzaam en komen slechts in 5% van de gevallen voor, zoals bij complexe onderhandelingen, strategische sourcing met complexe beslissingsmatrixen en risicomanagementscenario’s,” aldus Ostrowski.

Wat maakt AI-agents zo bijzonder?
De iteratieve en modulaire aard van systemen van AI-agents opent de deur naar complexe toepassingen van AI die voorheen niet mogelijk waren, meldt Data Science Partners. AI-agents worden al ingezet in sectoren zoals juridische documentverwerking, gezondheidszorgdiagnoses en complexe compliance-taken. Ze maken het mogelijk om efficiënter en effectiever om te gaan met multimodale data, zoals afbeeldingen en video’s of combinaties daarvan.

Een voorbeeld: een systeem van AI-agents kan video’s analyseren om specifieke gebeurtenissen te identificeren, zoals het maken van een doelpunt in voetbalvideo’s, en kan hierbij metadata genereren, zoals de tijdstippen waarop doelpunten zijn gemaakt. Dit kan helpen om enorme hoeveelheden beeldmateriaal te verwerken tot bruikbare data. Een ander voorbeeld is de inzet van AI-agents bij de klantenservice, zoals het opzoeken van orderdata, productdata of details van een verzending, aldus Data Science Partners.

Zijn agents nieuw?
Nee. Agents zijn geen gloednieuw concept, zegt Marc Nehme, senior director AI-strategie bij Microsoft. “Agents bestaan ​​al jaren. Diverse sectoren passen ze toe over de hele wereld. Agents worden echter tegenwoordig gezien als een nieuw of hot topic vanwege de technologische vooruitgang die is geboekt. Dit wordt voornamelijk aangestuurd door Large Language Models (LLM’s) die agenten weer in de schijnwerpers hebben gezet.”

Wat zijn de beperkingen van AI-agents?
Eén van de beperkingen van AI-agents is dat ze doorgaans zijn ontworpen voor specifieke taken en niet kunnen worden gegeneraliseerd naar verschillende domeinen. Dat schrijven Ryan White van Microsoft Research en professor Chirag Shah van de University of Washington in een wetenschappelijk artikel, opgepikt door The Stack. “Zorgen voor naadloze interactie tussen agents blijft een aanzienlijke uitdaging, wat vaak leidt tot inefficiënties en conflicten,” melden de twee.

Beperkt begrip
AI-agents maken gebruik van LLM’s, maar probleem is dat LLM’s nog steeds moeite hebben om zich effectief aan te passen aan andere agenten. Daarvoor waarschuwen onderzoekers van IBM en de Universiteit van Montreal in een recent wetenschappelijk artikel. Ze lieten een LLM-agent het klassieke spel ‘steen, papier, schaar’ 100 keer spelen, waarbij de LLM zoveel mogelijk met ‘papier’ reageert. De tegenstander speelde elke keer ‘steen’, wat wijst op een gebrek aan begrip.

Privacyrisico’s
Andere nadelen van AI-agents: ze verzamelen persoonlijke gegevens om hun taken uit te voeren. Dit kan leiden tot zorgen over privacy en beveiliging van data. AI-agents kunnen kwetsbaar zijn voor cyberaanvallen. Daarnaast bestaat de kans op discriminatie, als AI-agents beslissen op basis van gebrekkige data en algoritmen. Tot slot is het vaak onduidelijk wie verantwoordelijk is voor de acties van AI-agents, vooral als ze autonoom opereren. Dit roept ethische vragen op over aansprakelijkheid en controle. Toezicht is nodig, meldt het World Economic Forum.

Datakwaliteit
Ook is voor het gebruik van AI-agents goede en gestructureerde data nodig. “Om AI-agents te laten werken, moeten bedrijven eerst hun data op orde hebben, zodat de AI-agent effectief de benodigde informatie kan vinden en gebruiken om de vraag van de gebruiker te beantwoorden,” zegt Jasper Rijk van Smartner op Frankwatching. Dit hebben we eerder gehoord als voorwaarde voor de het succesvol uitvoeren van projecten met AI.

Gaan AI-agents mensen vervangen?
‘Autonome agenten’ klinkt futuristisch. Het doet denken aan HAL 9000, de pratende computer uit de iconische film 2001: A Space Odyssey. AI-agenten blijven echter afhankelijk van menselijke input. Gebruikers of ontwikkelaars moeten aangeven wat de agent moet doen en welke stappen het dan moet uitvoeren. Vervolgens lost de agent zelfstandig problemen op om de taak zo goed mogelijk te voltooien, meldt AI Personeelstraining.

Het World Economic Forum waarschuwt voor het risico dat AI-agents banen vervangen, vooral in sectoren waar routinematige taken worden geautomatiseerd. AI-expert Remy Gieling denkt dat de technologie op termijn elke kantoorbaan gaat veranderen. “Ieder proces waar een toetsenbord en muis bij komen kijken, zal in de komende jaren veranderen”, voorspelt hij. “Een inkoopafdeling kan agents inzetten om leveranciers te zoeken, te onderhandelen en contracten te sluiten. Dat kunnen die agents zelfs onderling afstemmen, zonder tussenkomst van mensen,” aldus Gieling op Nu.nl.

Hoe kunnen AI-agents ondernemers helpen?
Vooral kleine ondernemers kunnen profiteren van AI-agents, meldt Ondernemen.ai. Door routinetaken te automatiseren, kunnen ze tijd en geld besparen en zich richten op belangrijkere aspecten van hun bedrijf, zoals groei en strategie. Zo kunnen AI-agents worden ingezet bij de klantenservice, voor het snel en nauwkeurig beantwoorden van vragen. Ook zijn AI-agents te gebruiken voor het beheer van administratieve taken en social media, aldus Ondernemen.ai.

We zijn benieuwd naar de eerste praktijkervaringen met echte autonome AI-agents…

Foto: robot zit achter computer, terwijl kantoormedewerker toekijkt (beeld gemaakt met AI-plaatjesgenerator Dall-E)