In mijn vorige artikel schreef ik over de uitdagingen waar grote AI-bedrijven mee kampen. De vooruitgang lijkt te stagneren: de systemen hebben steeds meer data nodig om te blijven leren, maar data raakt op. Toch betekent dit niet dat AI stilstaat. Een van de meest veelbelovende nieuwe richtingen is Agentic AI.

IBM beschrijft deze ontwikkeling in hun recente artikel: Agentic AI: 4 redenen waarom het de volgende grote stap is in AI-onderzoek. Maar wat is agentic AI precies, en waarom zou je hier als professional of organisatie aandacht aan besteden? In dit artikel leg ik het uit in begrijpelijke taal.

Hoe pakt Agentic AI het tekort aan data aan?

Een van de meest interessante aspecten van Agentic AI is hoe het omgaat met het tekort aan beschikbare data, een uitdaging die ik in mijn vorige artikel besprak. Waar traditionele AI-modellen steeds grotere datasets nodig hebben om te leren, biedt Agentic AI een nieuw perspectief. Het kan zelfstandig relevante, real-time data verzamelen, patronen herkennen in bestaande informatie, en zelfs nieuwe inzichten genereren. Dit maakt het niet alleen minder afhankelijk van enorme datasets, maar ook efficiënter in het benutten van wat al beschikbaar is. Door deze autonomie verlegt Agentic AI de focus van reactief gebruik van data naar proactieve creatie van waardevolle inzichten.

Wat maakt Agentic AI anders?

De huidige generatie AI-modellen, zoals grote taalmodellen (bijvoorbeeld ChatGPT), zijn indrukwekkend in het geven van antwoorden en het genereren van teksten. Maar ze wachten altijd op een opdracht en handelen niet zelfstandig. Agentic AI verandert dat. Deze technologie kan autonoom taken oppakken, informatie verzamelen, analyses uitvoeren en beslissingen nemen zonder dat er constant menselijke input nodig is.

Je kunt agentic AI zien als een proactieve digitale assistent. Waar traditionele AI slechts reageert op vragen of opdrachten, is agentic AI in staat om zelfstandig te handelen. Stel je voor dat je vraagt om een rapport over je klantdata. Een traditionele AI zou dat rapport opstellen op basis van bestaande gegevens. Agentic AI zou daarentegen:

• Zelf op zoek gaan naar de meest actuele data.
• Trends en uitzonderingen herkennen in die data.
• Concrete suggesties of vervolgstappen voorstellen op basis van de analyse.

Dit maakt agentic AI een stap dichter bij systemen die echt autonoom kunnen opereren en niet alleen ondersteunen, maar ook vooruitdenken.

Waarom is dit belangrijk?

Agentic AI biedt bedrijven en professionals nieuwe mogelijkheden om slimmer en efficiënter te werken. Volgens IBM zijn er vier belangrijke redenen waarom deze ontwikkeling zo relevant is.

Ten eerste combineert agentic AI flexibiliteit met precisie. Waar taalmodellen zeer flexibel zijn in het geven van natuurlijke antwoorden, zijn ze niet altijd even nauwkeurig. Traditionele systemen daarentegen zijn heel precies, maar missen flexibiliteit. Agentic AI combineert deze twee werelden. Het kan flexibel inspelen op verschillende vragen en scenario’s, zonder de nauwkeurigheid te verliezen die nodig is voor complexe taken.

Daarnaast kan agentic AI werken met real-time informatie. In een wereld die steeds sneller verandert, is toegang tot actuele data cruciaal. Agentic AI kan direct de nieuwste informatie verzamelen, analyseren en toepassen. Hierdoor is het veel beter in staat om snel en accuraat beslissingen te nemen in dynamische situaties, zoals veranderingen in een markt of onvoorziene verstoringen in een supply chain.

Een ander voordeel is de autonomie. Agentic AI kan zelfstandig taken uitvoeren en problemen oplossen, zonder dat er continu menselijke tussenkomst nodig is. Dit maakt het mogelijk om repetitieve processen te automatiseren en efficiënter te maken, terwijl medewerkers zich kunnen richten op strategische beslissingen of complexere uitdagingen.

Tot slot is agentic AI gebruiksvriendelijk. De technologie maakt gebruik van natuurlijke taalverwerking, waardoor het voor iedereen toegankelijk wordt, zelfs zonder technische achtergrond. Dit verlaagt de drempel voor organisaties om ermee aan de slag te gaan.

Hoe ziet dit er in de praktijk uit?

De toepassingen van agentic AI zijn veelzijdig en beloven impact te hebben in verschillende sectoren. Een goed voorbeeld is supply chain management. Agentic AI kan logistieke processen monitoren en optimaliseren door actuele en historische data met elkaar te combineren. Stel je voor dat een systeem niet alleen voorspelt wanneer er vertragingen zijn, maar ook zelf oplossingen bedenkt om de vertraging te minimaliseren, zoals het omleiden van transporten of het herverdelen van voorraden.

In de cybersecurity biedt agentic AI een grote stap vooruit. Waar traditionele AI vaak dreigingen detecteert, kan agentic AI zelf direct actie ondernemen om risico’s te beperken. Bijvoorbeeld door verdachte activiteiten te blokkeren en tegelijkertijd nieuwe veiligheidsmaatregelen in te stellen.

Ook in klantinteracties kan agentic AI van grote waarde zijn. In plaats van alleen klantvragen te beantwoorden, kan het systeem zelfstandig vervolgstappen initiëren, zoals het starten van een retourproces of het plannen van een vervolgafspraak. Dit zorgt voor snellere en efficiëntere dienstverlening.

Wat betekent dit voor jouw organisatie?

Agentic AI markeert een nieuwe fase in de evolutie van kunstmatige intelligentie. Het biedt de mogelijkheid om verder te gaan dan enkel het verzamelen en verwerken van data. Door autonome systemen in te zetten, kunnen bedrijven niet alleen hun processen efficiënter maken, maar ook proactiever inspelen op veranderingen en uitdagingen.

De technologie is nog in ontwikkeling, maar het is duidelijk dat agentic AI grote kansen biedt. De vraag is niet of het relevant wordt, maar hoe jouw organisatie zich hierop voorbereidt.

Zijn er ook risico’s?

Hoewel agentic AI veelbelovend is, brengt het ook enkele uitdagingen met zich mee. Net als bij eerdere AI-ontwikkelingen is het belangrijk om stil te staan bij de risico’s en ethische vraagstukken die deze technologie met zich meebrengt.

Een van de grootste aandachtspunten is controle en verantwoordelijkheid. Omdat agentic AI autonoom taken uitvoert en beslissingen neemt, is het essentieel om duidelijk te definiëren waar de verantwoordelijkheid ligt als er iets misgaat. Wie is er aansprakelijk wanneer het systeem een verkeerde beslissing neemt of ongewenste acties uitvoert?

Daarnaast spelen privacy en dataveiligheid een belangrijke rol. Agentic AI heeft toegang tot veel data, vaak in real-time, om de juiste beslissingen te nemen. Dit betekent dat bedrijven zorgvuldig moeten omgaan met de verwerking van gevoelige informatie en dat ze zich aan privacywetgeving, zoals de AVG, moeten houden.

Ook zijn er ethische vragen rondom autonomie. Hoeveel vrijheid wil je aan AI-systemen geven? En hoe zorg je ervoor dat ze handelen volgens de waarden en normen van je organisatie? Het opstellen van duidelijke richtlijnen en het implementeren van menselijke controle blijven belangrijk, vooral in sectoren waar AI directe impact heeft op mensen, zoals gezondheidszorg of financiële dienstverlening.

De balans tussen kansen en verantwoordelijkheid

Agentic AI biedt ongekende mogelijkheden voor efficiëntie, productiviteit en innovatie. Maar om de voordelen optimaal te benutten, is het belangrijk om de risico’s niet uit het oog te verliezen. Transparantie, ethiek en duidelijke afspraken over controle en verantwoordelijkheid zijn onmisbaar bij de invoering van deze technologie.

Door deze aspecten vanaf het begin mee te nemen, kunnen bedrijven niet alleen profiteren van agentic AI, maar ook het vertrouwen van klanten, medewerkers en partners behouden.

Klaar om AI écht te begrijpen?

Agentic AI biedt enorme kansen, maar ook vragen: wat betekent deze ontwikkeling voor jouw organisatie? Hoe bereid je je voor op de volgende fase van AI, zonder verdwaald te raken in technische details?

Wil je helder inzicht in wat AI is en wat het concreet kan betekenen voor jouw team of bedrijf? Neem gerust contact met me op. Samen kijken we naar de mogelijkheden, kansen en impact van AI op jouw organisatie.

Voor verdere verdieping kun je ook het volledige artikel van IBM hier lezen.