AI-agents in 2025: kunnen wij gaan achteroverleunen terwijl zij het werk voor ons doen?

‘Een nieuwe stap in het AI-tijdperk’ of ‘The next frontier of AI’: dit zijn de bombastische termen waarmee tech-giganten als Microsoft en Google de nieuwe AI-agents aankondigen. En als we adviesbureau Gartner mogen geloven nemen AI-agents binnen drie jaar tijd 15% van onze dagelijkse beslissingen!

Maar is al deze reuring ook terecht? Is het dan nu inderdaad echt tijd voor onze personal assistent die onze vergaderruimte automatisch boekt, mailtjes verstuurt bij klantproblemen en automatisch de facturatieprocessen bijwerkt?

Wat zijn deze AI-agents, worden ze volgend jaar onze belangrijkste collega’s? Waarom gaan ze voor een nieuwe revolutie zorgen? En hoe wordt deze trend ook toepasbaar voor jouw organisatie?

AI-expert Maurice Zondag is geboeid door deze trend. Hij zei een paar maanden geleden al dat deze trend voor een revolutie zou gaan zorgen. Vandaag zit ik met hem aan tafel en bespreken we alles over deze revolutionaire agenten.

AI-agents zijn uniek in AI-land

AI-agents onderscheiden zich van de traditionele generatieve AI-tools, doordat ze zelfstandig beslissingen nemen en taken zelfstandig uitvoeren binnen afgesproken kaders. Ze gaan dus een stap verder dan de huidige genAI, zoals Copilot, die vooral reageert op prompts en opdrachten op verzoek. Een AI-agent kan bijvoorbeeld zelfstandig vergaderingen inplannen of klantvragen op het juiste moment beantwoorden.

Een aantal praktische voorbeelden van AI-agents:

• Servicedesk-ondersteuning: Een AI-agent kan bij een servicedesk tickets openen, klantvragen registreren, oplossingen zoeken in de kennisbank en zelfs tickets sluiten.
• Detectie van verdachte transacties: In de financiële sector kan een AI-agent realtime banktransacties monitoren om verdachte activiteiten op te sporen. Als deze agent ongebruikelijke patronen ontdekt, zoals transacties van afwijkende grootte of locaties, kan hij de transactie blokkeren, de klant op de hoogte brengen en een onderzoek starten.

Maurice: “De toepassingen zijn eindeloos. Eigenlijk kan je het zo gek niet bedenken—van kredietacceptatie en marketingcampagnes tot het analyseren van röntgenfoto's. Voor elke sector is er wel een use case te bedenken.”

Specialisatie als kracht van AI-agents

AI-agents zijn sterk in hun precisie en efficiëntie, omdat ze zich richten op specifieke data en taken, terwijl generatieve AI vaak put uit een brede dataset. Juist door deze beperking tot een specifieke dataset kunnen AI-agents beter presteren binnen hun gespecialiseerde toepassingen.

Een voorbeeld: een AI-agent kan de onboarding van nieuwe medewerkers begeleiden. Hij beantwoordt vragen over bedrijfsregels, werktijden, vakantiedagen, en inlogprocedures, allemaal toegespitst op één organisatie. In tegenstelling tot een algemene chatbot bevat deze AI-agent alleen informatie die voor dit specifieke bedrijf relevant is, wat de interactie veel efficiënter en nauwkeuriger maakt.

Voordelen van AI-agents: efficiëntie, concurrentievoordeel en verbeterde beslissingen

Volgens Maurice bieden AI-agents organisaties veel voordelen. Hij somt een aantal voordelen op:

1. Efficiëntie en tijdsbesparing

AI-agents zijn in staat om complexe taken uit te voeren die voorheen alleen mensen konden uitvoeren. Maar dan op een efficiëntere en snellere manier. Ze verwerken data razendsnel: taken die eerder uren of dagen in beslag namen, kunnen AI-agents in enkele minuten voltooien. Dit levert flinke tijds- en kostenbesparingen op.

Voorbeeld: Maurice gebruikt zijn eigen AI-agent Andrew om zijn online aanwezigheid en social mediastrategieën te beheren. Hierdoor bespaart hij veel tijd die hij anders aan handmatige taken zou besteden. De AI-agent kan bijvoorbeeld automatisch berichten inplannen, analyses uitvoeren op de prestaties van posts, en gepersonaliseerde content aanbevelen op basis van trends en doelgroepgedrag. Dit zorgt ervoor dat Maurice zich kan richten op strategische beslissingen in plaats van dagelijkse operationele taken.

2. Aanpasbaarheid en specifieke taken

Je kunt AI-agents aanpassen aan de specifieke behoeftes van je organisatie. Maurice legt uit: “AI-agents kunnen HR-teams bijvoorbeeld helpen bij het screenen van cv’s, het plannen van sollicitatiegesprekken en het beantwoorden van vragen van medewerkers.” Door zich te richten op specifieke doelstellingen voegen AI-agents waarde toe in precies die processen waar organisaties dat het meest nodig hebben.

3. Concurrentievoordeel

AI-agents helpen bedrijven innoveren en sneller te reageren op veranderingen, wat een concurrentievoordeel kan opleveren.

Voorbeeld: Het farmaceutische bedrijf Moderna gebruikte AI-agents om data-analyse en modellering te versnellen, waardoor ze binnen 63 dagen een werkend COVID-19-vaccin konden ontwikkelen. Dit snelle proces gaf Moderna een voorsprong op de concurrentie.

4. Hoge nauwkeurigheid en minder fouten

AI-agents voeren taken uit met een hoge mate van nauwkeurigheid, wat fouten en inconsistenties vermindert. Ze kunnen bijvoorbeeld data invoeren in Excel of grammatica controleren, wat handmatige fouten voorkomt.

Een voorbeeld: In fabrieken kunnen AI-agents data van machinesensoren analyseren om slijtage te voorspellen. Door op tijd onderhoud in te plannen, kunnen fabrieken onverwachte stilstand voorkomen en hun betrouwbaarheid en productiviteit verhogen.

5. 24/7 beschikbaarheid

AI-agents zijn altijd beschikbaar en worden niet moe, wat continuïteit in de bedrijfsvoering bevordert. Waar mensen pauzes nodig hebben, werken AI-agents dag en nacht door. En dat zorgt natuurlijk voor meer productiviteit.

6. Productiviteit en werktevredenheid

Maurice verwacht dat AI-agents repetitieve taken wegnemen, waardoor medewerkers zich kunnen richten op strategische en creatieve taken. Dit verhoogt niet alleen de productiviteit, maar ook de werktevredenheid: “Routinematige en repetitieve taken doet niemand graag. Hoe mooi is het als een AI-agent dit over kan nemen?”

Voorbeeld: Een telecombedrijf kan AI-agents inzetten om eenvoudige klantenservicevragen te beantwoorden, zoals het controleren van rekeningen of het aanpassen van abonnementen. Hierdoor krijgen medewerkers meer tijd voor uitdagende taken die bijdragen aan een hogere klanttevredenheid.

7. Betere inzichten voor betere beslissingen

AI-agents kunnen grote hoeveelheden data analyseren, waarmee ze besluitvormers waardevolle inzichten bieden. Deze inzichten zijn vaak moeilijk handmatig te verkrijgen, maar met AI-agents kan dit snel en efficiënt.

In de praktijk: Grote bedrijven zoals Amazon en Netflix gebruiken AI-agents om hun bedrijfsprocessen te optimaliseren. AI-agents helpen hen om de enorme hoeveelheden data efficiënt te beheren en te analyseren, wat bijdraagt aan betere bedrijfsbeslissingen.

Nadelen van AI-agents: ethische dilemma’s, milieukwesties en afhankelijkheid van datakwaliteit

Hoewel AI-agents veel voordelen bieden, brengen ze ook een paar belangrijke nadelen en uitdagingen met zich mee:

1. Hoge energieconsumptie en energie-impact

Het gebruik van AI, en dus ook van AI-agents, vergt veel energie, wat gevolgen heeft voor het milieu. Net zoals bij generatieve AI (genAI) ligt het energieverbruik van AI-agents enorm hoog. Dit is een probleem wat betreft duurzaamheid. We zien bijvoorbeeld nu al dat onze regionale energiecapaciteit dichtloopt door het gebruik van genAI.

2. Ethische dilemma's en risico op misbruik

AI-agents brengen ook ethische uitdagingen met zich mee, vooral rond het risico van desinformatie. Ze kunnen informatie genereren die onjuist of zelfs schadelijk is. Denk aan deepfake-video’s en gemanipuleerde afbeeldingen; voorbeelden van hoe AI-agenttechnologie kan worden misbruikt om verwarring te zaaien of verkeerde informatie te verspreiden. Dit maakt het noodzakelijk om als organisatie duidelijke grenzen en richtlijnen op te stellen voor het gebruik van AI-agents.

3. Afhankelijkheid van datakwaliteit

AI-agents zijn sterk afhankelijk van de kwaliteit van de data waarop ze getraind zijn. Maurice licht toe: “De nauwkeurigheid van AI-agents hangt af van de betrouwbaarheid van de data die ze gebruiken. Vervuilde of onvolledige data kan leiden tot verkeerde resultaten en foute conclusies.

Daarnaast kunnen AI-tools onbewuste vooroordelen creëren doordat ze leren van de aangeleverde data. Een voorbeeld hiervan is Amazon, dat een AI-systeem inzette om het ideale profiel voor programmeurs samen te stellen. Omdat het merendeel van de aanwezige programmeurs mannen waren, werd het profiel onbedoeld daarop gebaseerd. Daardoor maakten vrouwelijke kandidaten automatisch minder kans. Op deze manier kunnen AI-systemen onbedoeld bijdragen aan discriminatie en vooroordelen."

Voor organisaties betekent dit: Zorg dat je de data die AI-agents gebruiken zorgvuldig controleert en beheert, om nauwkeurige uitkomsten te garanderen.

4. Privacy- en beveiligingsrisico's 

Omdat AI-agents vaak met gevoelige bedrijfsinformatie werken, brengt dit serieuze privacy- en beveiligingsrisico’s met zich mee. Maurice benadrukt: “Data die door AI-agents wordt gegenereerd en gebruikt moet goed beschermd zijn, om te voorkomen dat gevoelige informatie in verkeerde handen valt.” Dit vraagt om uitgebreide beveiligingsmaatregelen en naleving van privacywetgeving, zoals de AVG.

Risico bij cyberaanvallen: Een cyberaanval kan verstoringen in de bedrijfsvoering veroorzaken en brengt het risico’s van datalekken met zich mee. Organisaties moeten zich daarom afvragen hoe groot hun afhankelijkheid van AI-agents moet zijn en welke maatregelen ze nemen om de gegevens veilig te houden.

Hoe je je organisatie voorbereidt op Agentic AI: stappen voor een succesvolle implementatie

Kan elke organisatie wel iets met AI-agents? Volgens Maurice wel. Maar een goede voorbereiding is van groot belang. De investering in AI-agents kan groot zijn, dus het is belangrijk om duidelijk voor ogen te hebben hoe deze technologie bijdraagt aan de organisatiedoelen.

Maurice benadrukt: “Bedrijven moeten hun processen en structuren aanpassen om AI-agents effectief in te zetten, net zoals bij elke generatieve AI-implementatie.” Ook is het cruciaal dat je je data onder de loep neemt en zorgt dat je AI-ready bent. Meer hierover lees je in dit artikel.

Elke organisatie heeft een ander ict-volwassenheidsniveau. “De bakker om de hoek bevindt zich op een ander niveau dan een multinational,” zegt Maurice. Het is cruciaal om te weten waar je organisatie staat om AI effectief te implementeren, bijvoorbeeld door gebruik te maken van het CMMI-model.

Maurice beschrijft een aantal belangrijke stappen die organisaties kunnen volgen om zich goed voor te bereiden op het gebruik van AI-agents:

• Identificeer geschikte taken voor automatisering: Start met het bepalen van specifieke taken en processen waar AI-agents waarde kunnen toevoegen. “Wil je AI effectief inzetten, begin dan met een grondige analyse van je bedrijfsprocessen,” zegt Maurice. “Zo kun je bijvoorbeeld per functie onderzoeken welke routinetaken kunnen worden geautomatiseerd, zoals tekstcorrectie, werkplekreserveringen, of het stroomlijnen van een vergaderplanning.”
• Zorg voor hoogwaardige data en beheer deze zorgvuldig: Het succes van AI-agents hangt af van de kwaliteit van de data. Selecteer en bereid de juiste data voor om te gebruiken in de AI-systemen. Maurice legt uit: “Dit omvat het opschonen van data, en het waarborgen van nauwkeurigheid en volledigheid, ondersteund door robuuste databeheersystemen.”
• Ontwikkel maatwerk-AI en integreer deze met je bedrijfsprocessen: Creëer AI-agents die specifiek zijn afgestemd op de unieke behoeften van jouw organisatie en integreer deze binnen je bestaande processen. Maurice zegt: “Dit kan betekenen dat je infrastructuur moet worden aangepast of dat je nieuwe technologieën moet implementeren om AI effectief in te zetten.”
• Experimenteren en optimaliseren: Maurice raadt aan klein te beginnen en verschillende AI-toepassingen uit te proberen om te zien wat het beste werkt. “Door de resultaten te analyseren en geleerde lessen toe te passen, kun je de effectiviteit van AI-agents vergroten en de technologie verder optimaliseren.”
• Investeer in training en de vaardigheden van medewerkers: Het succes van AI-agents hangt ook af van de mensen die ermee werken. Maurice benadrukt het belang van training en ontwikkeling, zodat medewerkers effectief met AI kunnen werken.

AI-agents: is deze reuring terecht of is het een hype?

Absoluut. AI-agents staan op het punt om een revolutie te ontketenen in de manier waarop we werken en beslissingen nemen. Ze bieden ongekende efficiëntie, nauwkeurigheid en continue beschikbaarheid, waardoor ze een waardevolle aanvulling zijn op elke organisatie. Hoewel er uitdagingen zijn, zoals datakwaliteit en ethische overwegingen, wegen de voordelen zwaar. Dus, worden AI-agents onze belangrijkste collega's in 2025? Nou, wie weet. Misschien stuurt jouw AI-agent je binnenkort wel op pad voor je favoriete kopje koffie, terwijl hij je dag en je vergaderingen efficiënt inplant, wie weet 😉!