Van bots naar agents: de weg naar autonome AI-systemen

Intussen wil elke organisatie een AI-bedrijf zijn. Het gebruik van de technologie is een prioriteit voor de meeste directies. Bedrijven vrezen dat ze de AI-trein zullen missen als ze er nu niet mee beginnen. Daarin hebben ze gelijk. Bedrijven die nog niet met AI bezig zijn, lopen het risico terrein te verliezen op de concurrentie. En dat kan sneller gebeuren dan ze denken, zeker nu we van chatbots en copilots evolueren naar autonome AI-agents.
Chatbots maken weg vrij voor copilots
Lang voor er bij het brede publiek sprake was van grote taalmodellen – Large Language Models (LLM’s) – en generatieve AI, nam iedereen al deel aan interacties met eenvoudige AI-chatbots. De bots doken overal op en voerden simpele taken uit zoals het beantwoorden van vaak gestelde vragen of het aanbevelen van producten op basis van de aankoopgeschiedenis van een klant. In veel bedrijven hebben ze klantervaringen (kost)efficiënter gemaakt.
Bots blijven evenwel gebonden aan scripts, waardoor hun antwoorden eerder kunstmatig lijken. Ze beschikken niet over natuurlijke taal en kunnen geen vragen interpreteren. Het ontbreekt ook aan nuance, context en personalisatie wanneer ze niet gebouwd zijn op bedrijfsdata en metadata over klanten. Copilots brachten hier verandering in. Ze voegden GenAI en Natural Language Processing (NLP) toe aan de bots. En voor sommige bedrijfstoepassingen ook CRM. Op die manier konden ze routinetaken vereenvoudigen en dynamische suggesties aan de workflow toevoegen.
En toch zijn copilots nog steeds niet autonoom. In een bedrijfscontext zijn ze erg nuttig voor taken zoals het plannen van vergaderingen, het updaten van CRM-gegevens, het opstellen van e-mails en het uitvoeren van research. Ze voeren complexe activiteiten uit op vraag van de gebruiker, maar die moet hun taken configureren en er blijft ook redelijk veel manueel werk vereist om optimaal te functioneren. Je kunt copilots daarom vergelijken met stagiairs of nieuwe medewerkers die goed zijn in duidelijk omschreven taken, maar veel begeleiding nodig hebben om meer te doen.
De komst van de agents
Agents zijn geen stagiairs of digitale assistenten, het zijn betrouwbare digitale collega’s. Ze bieden een geavanceerde vorm van AI die kan plannen, redeneren en uitvoeren zonder menselijke hulp. Autonome agents verhogen niet alleen de productiviteit, ze versterken medewerkers met nieuwe skills en mogelijkheden. In elke interactie verdiepen ze hun relaties met klanten, en ze verhogen de marges door routinewerk volledig automatisch uit te voeren. Ook met menselijke collega’s en klanten communiceren ze net zoals een mens zou doen.
In het begin zullen deze agents nog onafhankelijk werken. Dat wil zeggen dat ze niet met andere agents communiceren en op verschillende taken focussen. Maar ook hier komt verandering in. Net zoals een verkoper moet spreken met de service- en marketingteams, of een HR-medewerker moet overleggen met teamleiders, gaan ook agents een team met andere agents moeten vormen.
Natuurlijk kan dit alles wel heel ingewikkeld maken. Daarom is het belangrijk om over één platform te beschikken waarop je agents bouwt, traint en opvolgt. Net zoals in de echte wereld, hebben we systemen nodig om agents te monitoren en snel uit te rollen waar en wanneer ze nodig zijn. We moeten nagaan hoe ze presteren en erover waken dat ze hun doelstellingen bereiken.
Er valt zeker nog veel te verkennen in de wereld van agents. Vergelijk het met de ontwikkeling van zelfrijdende wagens. Ook die technologie begon met simpele features in wagens, zoals systemen die bestuurders helpen om binnen hun lijnen te rijden, of automatisch parkeren en remassistentie in noodsituaties. Maar de technologie bleef zich ontwikkelen en vandaag zien we zelfs zelfrijdende taxi’s die passagiers door drukbezette straten vervoeren. Met dank aan een breed spectrum van oplossingen die zelfstandig of samen functioneren.
Hetzelfde is van toepassing op chatbots, copilots en agents: we gaan ze allemaal nodig hebben om de toekomst van bedrijfs-IT vorm te geven.
Vangrails en vertrouwen
Bedrijfsleiders zijn op dit moment nog voorzichtig om autonome AI-agents uit te rollen. Dat komt omdat het vertrouwen in de technologie nog moet groeien. Ze zijn zich bewust van het risico op fouten met verouderde data, wat nefast is voor de efficiëntie van een agent. Maar als je gebruik maakt van je eigen bedrijfsdata zullen de problemen met efficiëntie en relevantie snel verdwijnen.
Het is voor AI-agents ook belangrijk dat ze hun eigen capaciteiten en limieten kennen. Ze moeten weten wanneer menselijke interventie nodig is. Op die manier zal het vertrouwen toenemen en gaan autonome agents zich stilaan over de markt verspreiden.

Dit artikel is geschreven door Gianni Cooreman, Chief Inspiration Officer en Presales Director bij Salesforce Benelux en valt buiten de verantwoordelijkheid van de redactie.