AI agents: de toekomst van digitaal samenwerken en leren

Technologie ontwikkelt zich in een razend tempo. Waar we ooit begonnen met eenvoudige automatisering via scripts en workflows, zien we nu dat steeds meer organisaties gebruikmaken van kunstmatige intelligentie. Denk aan chatbots die klantvragen beantwoorden, apps die patronen herkennen in de voorraad of software die op basis van data een compleet marketingplan uitstippelt. 

Binnen deze golf van vooruitgang duiken AI-agents op als een veelbelovende, volgende stap. Ze combineren meerdere AI-technieken in één systeem, denken vooruit, nemen proactief beslissingen en leren voortdurend van feedback.

AI-agents zijn dus geen simpele regelgebaseerde programma’s meer, maar digitale ‘collega’s’ die grotendeels zelfstandig kunnen handelen. Door informatie te verzamelen, te interpreteren en direct te reageren, kunnen ze complexe taken uitvoeren die voorheen uitsluitend door mensen werden gedaan. Tegelijkertijd zorgen ze ervoor dat de mens zich kan richten op de zaken die echte creativiteit en empathie vereisen.

De term ‘AI-agent’ wordt vaak in één adem genoemd met chatbots of zelflerende algoritmen, maar omvat eigenlijk meer dan dat. Een AI-agent functioneert als een zelfstandig handelende entiteit. Het wacht niet passief op input, maar kan ook zelf initiatief nemen. Die proactiviteit maakt het verschil met traditionele, regelgebaseerde systemen.

Dankzij technieken als machine learning, deep learning en (in sommige gevallen) symbolische AI kunnen AI-agents plannen maken en doelen nastreven. Ze kunnen leren van data en feedback, waardoor ze naarmate de tijd verstrijkt beter presteren. 

Dat maakt ze relevant in situaties die voortdurend veranderen. 
Neem bijvoorbeeld klantgedrag: seizoensinvloeden of maatschappelijke ontwikkelingen kunnen de vraag naar bepaalde producten of diensten vergroten of juist afremmen. Een AI-agent kan die veranderingen razendsnel signaleren en direct anticiperen door bijvoorbeeld marketingcampagnes te optimaliseren.

Een andere belangrijke eigenschap is het vermogen om te communiceren. Zo ontstaat een soort digitaal ecosysteem waarin gegevens en inzichten continu worden uitgewisseld. 

In multi-agent-systemen werken meerdere AI-agents in teamverband aan één doel. Denk aan een groep virtuele assistenten die samen rapportages genereren, data analyseren en strategische aanbevelingen doen. Die samenwerkingskracht is tegelijkertijd de reden waarom AI-agents zich zo snel ontwikkelen. Iedere afzonderlijke agent kan specialiseren in een bepaald aspect (zoals spraakherkenning, planningsvraagstukken of het automatiseren van administratieve taken), terwijl de groep als geheel een veelomvattende oplossing biedt.

AI agents in de zorg houden vitale functies van patiënten in de gaten, herkennen afwijkingen en geven een seintje als er direct ingegrepen moet worden. Zo krijgen zorgverleners meer tijd voor hun cliënten, omdat ze niet constant zelf de gegevens hoeven te controleren. Ook kan een AI agent administratieve taken overnemen, zoals het bijwerken van patiëntendossiers of het versturen van herhaalrecepten.

Bij de overheid kan een AI agent helpen aanvragen of formulieren automatisch te verwerken. Burgers ontvangen dan veel sneller antwoord op hun vragen. De agent kan ook fraude of ongewone patronen in uitkeringsaanvragen opsporen. Hierdoor blijft de service efficiënt en wordt fraude beter tegengegaan.

Het onderwijs is bij uitstek een sector waar AI agents veel kunnen betekenen. Een paar voorbeelden:

• Een AI agent kan zien hoe een leerling presteert, welke lessen hij of zij lastig vindt en welke oefeningen juist gemakkelijk gaan. Op basis van die informatie biedt de agent extra uitleg of moeilijkere opgaven. Zo krijgt elke leerling ondersteuning op maat.
• Docenten besteden enorm veel tijd aan administratie en nakijkwerk. Met een AI agent worden bijvoorbeeld toetsen automatisch gescand, voorzien van feedback en geregistreerd in het leerlingvolgsysteem. De docent kan zich daardoor meer richten op persoonlijke begeleiding in de klas. Ook kan de agent afwijkend gedrag signaleren en een melding geven wanneer een leerling extra aandacht nodig heeft.
• Een AI agent kan buiten lestijden vragen beantwoorden, zodat leerlingen niet vastlopen. Studenten met bijvoorbeeld dyslexie, gehoor- of andere beperkingen profiteren extra van de flexibiliteit die de agent biedt: denk aan automatische ondertiteling of extra visuele uitleg. Daarmee wordt het onderwijs toegankelijker voor iedereen.

Omdat AI agents veel data verwerken, is het belangrijk na te denken over de privacyregels en hoe je de informatie beveiligt. Zeker bij gevoelige gegevens, zoals leerlinggegevens in het onderwijs of patiëntendossiers in de zorg, is een goede bescherming essentieel.

Daarnaast kan AI soms gezien worden als een ‘zwarte doos’: de technologie kan ingewikkeld zijn, en het is niet altijd duidelijk waarom de AI agent een bepaalde beslissing neemt. Het is daarom belangrijk te zorgen voor voldoende transparantie en uitleg. Ook moet je voorkomen dat een AI agent eenzijdige vooroordelen overneemt uit de data waarmee het is getraind.

De angst dat AI agents banen overbodig maken blijkt in de praktijk niet nodig. De technologie werkt vaak ondersteunend en neemt repetitieve taken over, waardoor mensen zich kunnen richten op complexere en persoonlijkere taken. Goede communicatie en training helpen medewerkers om deze nieuwe manier van samenwerken te omarmen.

Wij starten vaak met een kleinschalig experiment, een Proof of Concept. Zo ontdekken we samen wat de toegevoegde waarde van een AI agent kan zijn, zonder meteen alles op z’n kop te zetten. Dit geeft concrete inzichten en helpt bij het overtuigen van de organisatie dat AI agents echt het verschil kunnen maken. 

Om een AI agent goed te laten functioneren, is een solide data-infrastructuur nodig. We bekijken welke data er al beschikbaar is, waar die zich bevindt en hoe we die veilig kunnen ontsluiten. Daarnaast kijken we naar de huidige processen en bedenken we hoe de AI agent daar het best in past, zodat mensen en technologie elkaar versterken.

Natuurlijk letten we op privacy, beveiliging en ethiek. AI agents kunnen diep ingrijpen in je organisatie en in het leven van gebruikers, dus we nemen de tijd om te zorgen dat alles eerlijk en transparant verloopt. Dat is niet alleen wettelijk verplicht, maar ook nodig voor het vertrouwen van de mensen.

Een AI agent is nooit ‘af’. Het wordt steeds slimmer door nieuwe data en feedback, en het kan ook zijn dat de organisatie andere wensen krijgt naarmate de technologie zich ontwikkelt. We begeleiden dit proces stap voor stap. Denk aan trainingen voor medewerkers, monitoring van de prestaties en optimalisatieslagen om de AI agent up-to-date te houden.

Bij Finalist geloven we dat AI agents de potentie hebben om organisaties te transformeren – niet van de ene op de andere dag, maar in een proces van gezamenlijk leren en ontdekken. 

Wil je weten wat deze technologie voor jouw organisatie kan betekenen? Neem dan contact met ons op. Samen verkennen we de mogelijkheden en zorgen we dat ook jouw organisatie de vruchten plukt van de slimme, mensgerichte inzet van AI.