AI-agents, wat zijn het en hoe werken ze?

Een AI-agent is software die taken kan uitvoeren namens een gebruiker. In tegenstelling tot traditionele AI-systemen, die doorgaans direct reageren op input, hebben AI-agents het vermogen om autonoom beslissingen te nemen en acties uit te voeren. Ze zijn in staat om te leren en zich aan te passen aan veranderingen in hun omgeving, net zoals een mens dat zou doen. 

Laten we dieper ingaan op wat AI-agents precies doen, wat de belangrijkste kenmerken zijn, welke toepassingen er zijn en welke impact het gaat hebben op hoe bedrijven te werk gaan.

Begrijpen van AI-agents

In de kern is een AI-agent een geavanceerde vorm van kunstmatige intelligentie die de besluitvormingsvaardigheden van mensen nabootst. Het maakt gebruik van grote taalmodellen (LLM’s), traditionele programmeertechnieken en realtime feedback om taken autonoom uit te voeren. De term “agent” verwijst naar het vermogen van deze AI om als een onafhankelijke agent te handelen, geïnformeerde beslissingen te nemen en zich aan te passen aan veranderende omstandigheden zonder voortdurende menselijke tussenkomst.

Hoe werkt een AI-agent?

Een AI-agent werkt door gebruik te maken van machine learning, natuurlijke taalverwerking en andere AI-technieken om taken te automatiseren en beslissingen te maken. Dit lijkt op het eerste gezicht ingewikkeld. Dat is ook zo. Om je een beter begrip te geven van hoe een AI-agent werkt, leggen we de belangrijkste kenmerken uit.

1. Autonomie

AI-agents werken zelfstandig. Ze analyseren uitdagingen, ontwerpen workflows en voeren oplossingen uit met minimale menselijke tussenkomst. Deze autonomie maakt ze ideaal voor taken die real-time besluitvorming en complexe stappen vereisen.

Voorbeelden van autonomie:

• Klantenservice: automatische reacties op vragen, het oplossen van eenvoudige problemen en alleen complexe kwesties doorsturen naar menselijke medewerkers.
• Logistiek: zelfstandige voorraadbeheer, optimalisatie van transportroutes en het omgaan met onverwachte verstoringen.

2. Aanpassingsvermogen

Aanpassingsvermogen is een kernkwaliteit van AI-agents. Deze systemen leren continu van gebruikersgedrag, feedback en nieuwe gegevens. Ze verbeteren hun prestaties voortdurend en kunnen complexe problemen oplossen die dynamische reacties vereisen.

Voorbeelden van aanpassingsvermogen:

• Gepersonaliseerde aanbevelingen: E-commerceplatforms die zich aanpassen aan de voorkeuren en het gedrag van klanten.
• Medische diagnostiek: Tools die nieuwe patiëntgegevens integreren en analyses verfijnen voor nauwkeurigere diagnoses.

3. Integratie

Ai-agents integreren naadloos met externe tools, datasets en omgevingen. Door de flexibiliteit van LLM’s (Large Language Models) te combineren met de precisie van traditionele programmering, kunnen AI-agents samenwerken met verschillende platformen en applicaties om uitgebreide oplossingen te leveren.

Voorbeelden van integratie:

• API-koppelingen: Real-time data ophalen, zoals van financiële markten of weersystemen.
• Cloudresources: Het uitvoeren van complexe modellen en opslaan van grote datasets.

Toepassingen van AI-agents

AI-agents kunnen op verschillende manieren worden toegepast. Hier zijn een aantal voorbeelden van hoe wij AI-agents al inzetten en andere veelvoorkomende toepassingen.

Klantenservice

We kennen ze allemaal: chatbots. Maar steeds vaker maken bedrijven gebruik van AI-agents in plaats van traditionele chatbots. Het verschil? AI-agents gaan een stap verder door slimmer, persoonlijker en veelzijdiger te zijn.

AI-agents kunnen klanten bijvoorbeeld gepersonaliseerde productaanbevelingen geven op basis van hun eerdere aankopen of zoekgedrag. Daarnaast begrijpen ze complexe vragen beter, waardoor klanten sneller en nauwkeuriger geholpen worden. Dit verhoogt niet alleen de klanttevredenheid, maar bespaart bedrijven ook kostbare tijd en middelen.

Het bijzondere aan AI-chatbots is dat ze getraind kunnen worden met specifieke bedrijfsgegevens. Hierdoor beschikken ze over alle benodigde informatie om klanten optimaal te ondersteunen. Maar het blijft niet bij het beantwoorden van vragen. AI-chatbots kunnen ook acties uitvoeren, zoals een retourlabel aanmaken of accountgegevens aanpassen. Dit maakt ze een krachtige tool die verder gaat dan eenvoudige interacties.

Zoekmachine voor informatievoorziening

Voor opwegnaarzes.nl hebben we de manier waarop informatie wordt gezocht volledig getransformeerd.

In het digitale tijdperk zijn we gewend om te zoeken naar antwoorden via zoekwoorden, vaak met de hoop de juiste combinatie te vinden. Maar wat als je niet meer hoeft te zoeken? Wat als je simpelweg je vraag kunt stellen, zoals je dat zou doen tegen een collega, en direct een relevant antwoord krijgt?

Met een AI-zoekfunctie is dit mogelijk. Gebruikers kunnen direct hun vraag stellen en krijgen relevante informatie terug. Daarnaast worden ook relevante pagina’s getoond, zodat bezoekers verder kunnen lezen en meer details kunnen vinden.

E-commerce

E-commerceplatformen maken steeds vaker gebruik van AI-agents om de winkelervaring te verbeteren en te personaliseren voor elke bezoeker.

Deze AI-agents kunnen verschillende taken uitvoeren die de klantervaring optimaliseren, zoals:

• Automatisch bestellingen plaatsen en verwerken
• Bezorgupdates volgen en communiceren
• Producten zoeken op basis van afbeeldingen
• Herinneringen sturen voor verlaten winkelwagentjes
• Gepersonaliseerde productaanbevelingen doen

Dit alles draagt bij aan een vlottere, meer gepersonaliseerde shopervaring die klanten aanspoort om langer te blijven en meer te kopen. Een goed voorbeeld hiervan is Amazon’s AI-aangedreven systeem voor productaanbevelingen, dat verantwoordelijk is voor maar liefst 35% van hun winst.

Nog een aantal real-world AI-agent toepassingen

• AI-agents worden ingezet voor zelfrijdende auto’s. Hiervoor worden verschillende types ingezet om beslissingen te nemen, te navigeren, real-time reacties en te leren om de prestaties over tijd te verbeteren.
• Streamingplatforms zoals Netflix en Spotify gebruiken je kijk- of luistergeschiedenis om je voorkeuren te begrijpen en passen hun aanbevelingen hierop aan.
• Dynamische prijssystemen voor diensten zoals Uber of Bolt. Deze AI agent kan real-time prijzen aanpassen op basis van vraag, aanbod en tijd van de boeking. Hierdoor kan een Uberrit duurder zijn tijdens spitsuren of met slecht weer.

Maak kennis met de toekomst van bedrijfsvoering

De toekomst van AI-agents is veelbelovend en zal naar verwachting een enorme impact hebben op de manier waarop bedrijven opereren. Naarmate de technologie zich verder ontwikkelt, zullen AI-agents steeds slimmer, efficiënter en veelzijdiger worden. 

De verwachting is dan ook dat AI-agents in 2025 geavanceerder worden en een nog grotere rol gaan spelen in ons dagelijks leven en werk. Ze zullen niet alleen routinetaken overnemen, maar ook samenwerken met andere agents om complexe vraagstukken op te lossen en strategische beslissingen te ondersteunen. Een grote cryptobeurs (Coinsbase) heeft al met succes een test afgerond waarin AI-agents zelfstandig betalingen uitvoeren. De agents vergoeden elkaar in crypto voor geleverde diensten, volledig zonder menselijke tussenkomst.

De vraag is niet meer óf AI-agents bedrijven zullen transformeren, maar hoe snel dit zal gebeuren. Bedrijven die zich aanpassen aan deze ontwikkelingen zullen in staat zijn om innovatieve oplossingen te bieden en zich te onderscheiden in een snel veranderende markt.

Bij Savvy.codes helpen we jouw bedrijf groeien met slimme AI-agents. Of je nu een geavanceerde chatbot nodig hebt voor je klantenservice, een AI-zoekfunctie die razendsnel informatie levert, of een ander innovatief idee hebt voor een AI-oplossing – wij denken met je mee.