Met de opkomst van AI komen er allerlei termen om de hoek kijken die te maken hebben met kunstmatige intelligentie, maar die nog wel wat uitleg kunnen gebruiken. Zo zijn er bijvoorbeeld AI-modellen en AI-agenten, maar wat zijn de verschillen, wat is de nieuwste stand van zaken en hoe gebruik je zoiets nou in de organisatie?
Om te begrijpen wat een AI-agent is, is het eerst belangrijk om te weten wat een AI-model is. Zo’n model, of soms meerdere modellen bij elkaar, vormt namelijk de basis voor zo’n ‘agent’. AI-modellen zijn er in allerlei vormen en maten, met elk hun unieke eigenschappen. Sommige zijn vooral goed in het voeren van gesprekken of genereren van teksten en met andere AI-modellen creëren gebruikers weer afbeeldingen in een handomdraai na het ingeven van een prompt.
Modellen als ChatGPT van OpenAI, Claude van Anthropic of Gemini van Google zijn simpelweg programma’s of algoritmes die zijn getraind met grote hoeveelheden data. Daardoor is het mogelijk voor zulke modellen om patronen te herkennen en te leren, waardoor ze specifieke taken kunnen uitvoeren. Je kunt een los AI-model het beste zien als een ‘brein’. Het heeft enorm veel kennis en kan slimmigheden bedenken, maar het kan uit zichzelf niets uitvoeren in de buitenwereld zolang een mens er niet om vraagt, althans in theorie.
En wat is dan precies een AI-agent?
Een AI-agent maakt dus gebruik van AI-modellen als slimme bouwsteen, maar voegt daar ‘handen en voeten’ aan toe. Waar een los model afhankelijk is van menselijke instructies per stap, heeft een agent de mogelijkheid om acties uit te voeren in externe systemen. Daarbij maakt een agent gebruik van verschillende ‘modules’, vaak ook componenten of subsystemen genoemd. De opbouw van deze modules samen noemt men de agent-architectuur.
In het algemeen zijn er vier tot vijf kernmodules aanwezig bij elke AI-agent, die worden aangevuld met gespecialiseerde modules. Denk aan standaardmodules voor perceptie (data opnemen), redenatie (nadenken over de beste aanpak), geheugen (onthouden van eerdere stappen) en plannen. Specialistische ‘bouwstenen’ zorgen er vervolgens voor dat een agent verbinding kan maken met bedrijfssystemen, API’s, softwaretools of beveiligingslagen die de agent binnen ethische en veilige grenzen houden.
Het grootste verschil tussen een AI-model en een AI-agent is autonomie. Een agent kan namelijk zelfstandig beslissingen nemen om een hoger doel te bereiken. Denk aan zogenaamde Agentic RAG: een techniek waarbij een agent zelfstandig bepaalt in welke interne bedrijfsdatabank hij moet zoeken om een probleem op te lossen, de gevonden informatie controleert op juistheid en pas actie onderneemt als de data compleet is.
AI-agenten verzamelen gegevens uit hun omgeving met behulp van data-invoer, koppelingen met software of bronnen als sensoren, microfoons en camera’s. Die gegevens worden gebruikt om de volgende stappen te bepalen. Daarvoor voert de agent acties uit, zoals het aansturen van een applicatie, het bijwerken van een database of het versturen van specifieke berichten. Het unieke is dat de AI-agent leert van tussentijdse resultaten en zijn plannen aanpast als een bepaalde stap niet meteen lukt.
Om het nog verwarrender te maken: je kunt niet alleen naar de productnaam kijken om te bepalen waar je mee te maken hebt. Een oplossing zoals Claude of Copilot is van origine een AI-model, maar zodra het platform gecombineerd wordt met externe gereedschappen, geautomatiseerde taken en een actieloop, functioneert het geheel als een AI-agent.
Van losse agent naar ‘Multi-Agent Systemen’
Waar de eerste generatie agenten vooral losse taken uitvoerde, verschuift de praktijk in organisaties snel naar Multi-Agent Systemen. Bedrijven zetten tegenwoordig zelden een grote agent in die alles moet kunnen. In plaats daarvan bouwen ze teams van kleine, gespecialiseerde agenten die nauw met elkaar samenwerken.
Zo kan een ‘Research Agent’ de nodige marktdata verzamelen, geeft hij zijn bevindingen door aan een ‘Analyse Agent’ die de data verwerkt tot een rapport, waarna een ‘Review Agent’ weer controleert of alles voldoet aan de interne richtlijnen. Door taken op te splitsen over gespecialiseerde virtuele medewerkers worden foutenmarges drastisch verlaagd en blijven processen overzichtelijk.
Inzet van AI-agenten in bedrijven
AI-agenten worden op steeds grotere schaal ingezet in uiteenlopende sectorale processen. Bij klantenservices gaan geavanceerde agents verder dan standaard antwoorden. Ze kunnen zelfstandig retouren afhandelen in het ERP-systeem, factuurfouten herstellen en dossiers bijwerken. In de gezondheidszorg ondersteunen ze bij de analyse van medische dossiers door automatisch onvolkomenheden te signaleren en behandelplannen voor te bereiden ter controle door artsen.
In de IT- en softwareontwikkeling zijn agenten inmiddels onmisbaar. Ze helpen niet alleen bij systeembewaking, maar kunnen ook autonoom eenvoudige softwarebugs opsporen en een correctievoorstel klaarzetten in de code. Bij cybersecurityafdelingen voeren agenten de eerste triage uit bij incidentmeldingen (SOC-alerts) om urgente dreigingen direct te isoleren.
Financiële organisaties benutten agenten voor fraudedetectie en kredietbeoordelingen, waarbij de agent zelfstandig meerdere gegevensbronnen raadpleegt. Ook in retail, marketing en supply chain management regelen agents de automatische herbevoorrading, passen ze voorraadplanningen aan op basis van weer- of verkeersdata en optimaliseren ze logistieke routes in realtime.
Voor- en nadelen (en de uitdaging van governance)
De voordelen van AI-agenten zijn overduidelijk. De verhoogde efficiëntie en productiviteit springen het meest in het oog. Agenten worden niet moe, voeren repetitieve en complexe taken foutloos op schaal uit en ontlasten menselijke werknemers, die daardoor meer tijd overhouden voor strategische, creatieve en mensgerichte taken. Bovendien verwerken agenten gigantische hoeveelheden bedrijfsdata in een fractie van een seconde, waardoor besluitvorming sneller en beter onderbouwd plaatsvindt. De 24/7 beschikbaarheid en schaalbaarheid op piekmomenten bieden grote operationele voordelen zonder directe stijging van de personeelskosten.
Aan de andere kant brengt de autonomie van AI-agenten ook serieuze aandachtspunten met zich mee. De implementatie vergt forse investeringen en de juiste technische expertise, maar het grootste heikelpunt voor de C-suite zit momenteel in governance, beveiliging en controle. Omdat een agent zelfstandig acties uitvoert binnen bedrijfsnetwerken, is strikt rechten- en toegangsbeheer noodzakelijk. Een agent met te veel bevoegdheden kan immers onbedoeld cruciale data overschrijven of verwijderen.
Daarnaast brengen agenten nieuwe cyberrisico’s met zich mee. Naast het bekende gevaar van datalekken en misbruik van AI-modellen, spelen bij agenten specifieke kwetsbaarheden zoals indirect prompt injection. Hierbij kan een kwaadwillende via een externe bron, zoals een geïnfecteerde e-mail of een PDF-bestand, de agent manipuleren om ongewenste acties uit te voeren.
Net als bij de inzet van AI-browsers in een organisatie spelen ethische kaders en bias een belangrijke rol; keuzes moeten transparant blijven en vooroordelen in trainingsdata kunnen anders leiden tot verkeerde beslissingen. Om die reden blijft het voor kritieke bedrijfsprocessen noodzakelijk om een Human-in-the-loop in te bouwen. Omdat een agent geen menselijke empathie kent en soms onlogische stappen kan zetten, is menselijke goedkeuring bij cruciale besluiten een vereiste.
Tot slot vraagt de introductie van agenten om goede begeleiding van het personeel. Rollen veranderen en werknemers moeten leren samenwerken met hun nieuwe ‘virtuele collega’s’. Als organisaties deze governance en menselijke controle echter strak inrichten, vormen AI-agenten een van de krachtigste aanjagers van digitale transformatie van dit moment.