Wat zijn agentische workflows?

Kunstmatige intelligentie (AI) geeft een nieuwe vorm aan de manier waarop organisaties werken, van eenvoudige e-mailautomatisering tot complexe AI-agents die dynamische taken kunnen uitvoeren. Een belangrijke verandering die voorop staat, zijn agentische AI-workflows; systemen die zijn ontworpen om onafhankelijk te functioneren, zich dynamisch aan te passen en efficiënt samen te werken. Omdat agentische workflows zo nuttig kunnen zijn, verspreiden deze zich over sectoren, van financiën tot gezondheidszorg en marketing. Lees verder voor meer informatie over hoe deze workflows werken en hoe ze kunnen worden gebruikt.

Agentische AI-workflows verwijzen naar AI-gestuurde systemen die autonoom kunnen werken, zich kunnen aanpassen aan veranderende omstandigheden en taken intelligent kunnen uitvoeren zonder dat er constant menselijk toezicht nodig is. In tegenstelling tot traditionele AI-benaderingen, die vaak gebaseerd zijn op voorgeprogrammeerde regels en statische modellen, integreren agentische AI-workflows dynamische besluitvorming, continu leren en samenwerking tussen meerdere agents. Deze workflows zijn gebouwd op AI-agents die hun omgeving kunnen waarnemen, complexe data kunnen analyseren en daarnaar kunnen handelen om vooraf gedefinieerde doelen te behalen.

Traditionele AI-systemen zijn doorgaans ontworpen voor specifieke taken met rigide parameters, wat betekent dat ze goed zijn in patroonherkenning, data-analyse en het uitvoeren van repetitieve taken, maar wat ze missen, is aanpassingsvermogen. Agentische AI-workflows daarentegen geven blijk van een hoger niveau van autonomie en intelligentie waardoor AI-agents onafhankelijke beslissingen kunnen nemen op basis van realtime data en zich kunnen aanpassen aan nieuwe informatie.

Agentische AI-workflows zijn gebouwd op drie fundamentele pijlers die ervoor zorgen dat de workflows autonoom functioneren, zich dynamisch aanpassen en slimme resultaten opleveren. Hieronder staan de drie pijlers en hoe ze werken.

AI-agents vormen het kernonderdeel van agentische workflows en fungeren als autonome besluitvormers die communiceren met hun omgeving, data verwerken en taken uitvoeren zonder menselijke tussenkomst. Deze agents zijn ontworpen om flexibel en onafhankelijk te zijn, waardoor ze realtime beslissingen kunnen nemen op basis van input, doelen en contextuele factoren. Door AI-agents aan je workflows toe te voegen, kun je ze flexibeler en responsiever maken.

Prompt-engineering is het maken van gestructureerde input die AI-agents begeleidt bij het nauwkeurig en efficiënt uitvoeren van taken. Door prompts zorgvuldig te ontwerpen, kun je het gedrag van AI-modellen beïnvloeden en ervoor zorgen dat hun antwoorden overeenkomen met specifieke doelstellingen en contexten. Effectieve prompt-engineering zorgt ervoor dat AI-agents responsief, relevant en afgestemd blijven op de overkoepelende workflowdoelen.

Wanneer je generatieve AI gebruikt om een kader te schetsen, een afbeelding te maken of code te schrijven, gebruik je een Large Language Model (LLM). In feite zijn LLM's de motor die generatieve AI aandrijft. Deze modellen maken gebruik van natuurlijke taalverwerking en zijn vooraf getraind op enorme hoeveelheden tekst, waardoor ze een vraag kunnen begrijpen en een antwoord kunnen genereren op basis van de patronen die in de trainingsdata worden waargenomen.

AI-agents zijn er in verschillende vormen en door hun veelzijdigheid kunnen ze een breed scala aan taken uitvoeren; van eenvoudige realtime reacties tot complexe probleemoplossing en samenwerking. Dit zijn de meest voorkomende soorten AI-agents.

Autonome AI-agents opereren zelfstandig en nemen beslissingen zonder menselijke tussenkomst. Deze agents gebruiken geavanceerde algoritmen en machine learning-modellen om data te analyseren, zich aan te passen aan nieuwe scenario's en de workflowprestaties te optimaliseren. Voorbeelden zijn chatbots die vragen van klanten afhandelen zonder handmatige ondersteuning en zelfrijdende voertuigen die zelfstandig over wegen rijden.

Reactieve AI-agents reageren in realtime op omgevingsstimuli en richten zich op onmiddellijke input in plaats van op langetermijnplanning. Deze agents zijn goed in taken die snelle, adaptieve reacties vereisen op basis van de huidige omstandigheden. Een veelvoorkomend voorbeeld zijn aanbevelingsengines, die content of productsuggesties aanpassen op basis van gebruikersinteracties en voorkeuren.

Proactieve AI-agents anticiperen op toekomstige behoeften en nemen preventieve maatregelen om de resultaten te optimaliseren. Deze agents doen meer dan alleen reageren op bestaande omstandigheden door trends te voorspellen, potentiële problemen te identificeren en strategieën te plannen om doelen te bereiken. Een voorbeeld zijn voorspellende onderhoudssystemen, die data van machines analyseren om mogelijke storingen te voorspellen en onderhoud te plannen voordat er zich problemen voordoen.

Samenwerkende AI-agents werken samen om informatie te delen en inspanningen te coördineren om onderling afhankelijke problemen op te lossen. Deze agents functioneren binnen systemen met meerdere agents waarbij ze communiceren, taken delegeren en gezamenlijk de workflowprestaties optimaliseren. Voorbeelden zijn robotzwermen die worden gebruikt in magazijnlogistiek en slimme systemen voor supply chain-beheer die voorraad en distributie coördineren.

AI-agents voeren verschillende functies uit die cruciaal zijn voor het succes van agentische workflows. Deze functies werken samen om efficiënte, adaptieve en intelligente workflows mogelijk te maken.

AI-agents verzamelen en verwerken data uit hun omgeving om de besluitvorming te onderbouwen. Ze gebruiken hiervoor sensoren, API's en realtime datastromen om hun omgeving te begrijpen. IoT-apparaten die zijn uitgerust met sensoren kunnen bijvoorbeeld temperatuur, druk of beweging in industriële automatiseringssystemen bewaken.

AI-agents analyseren verzamelde data en bepalen de beste manier van aanpak op basis van vooraf gedefinieerde doelen en geleerde ervaringen. Door deze functie kunnen ze weloverwogen en efficiënte beslissingen nemen. AI-gestuurde fraudedetectiesystemen evalueren bijvoorbeeld transactiepatronen en signaleren verdachte activiteiten in de financiële dienstverlening.

AI-agents voeren taken uit en lossen complexe problemen op basis van hun analyse en redenering op. Ze helpen bij het automatiseren van processen, het optimaliseren van workflows en zorgen voor een soepele bedrijfsvoering. Geautomatiseerde orderafhandelingssystemen in e-commerce en slimme planningstools in personeelsbeheer kunnen bijvoorbeeld effectief op een situatie reageren.

AI-agents communiceren met menselijke gebruikers, andere agents en systemen om werkzaamheden te coördineren en workflows te optimaliseren. Hun vermogen om informatie te delen en gezamenlijke beslissingen te nemen, maakt hen efficiënter. Een opmerkelijk voorbeeld zijn AI-agents die supply chains beheren en zorgen voor een soepele coördinatie tussen leveranciers, fabrikanten en distributeurs.

Agentische workflows bieden tal van voordelen, waaronder het verhogen van de efficiëntie, schaalbaarheid en besluitvorming van je bedrijf. Hieronder noemen we een paar van de belangrijkste voordelen van het gebruik van agentische workflows.

Agentische workflows automatiseren repetitieve taken, verminderen menselijke inspanning, minimaliseren fouten en verhogen de operationele snelheid. Chatbots voor klantenservice verbeteren bijvoorbeeld de support door routinematige vragen af te handelen zonder menselijke tussenkomst, waardoor je medewerkers meer tijd overhouden om zich te concentreren op meer strategische taken.

Agentische workflows kunnen zich aanpassen aan veranderende omstandigheden en meegroeien met de organisatie. Een belangrijk voorbeeld is vraagvoorspelling in e-commerce, waarbij AI-agents de voorraad aanpassen op basis van realtime salesdata.

Deze workflows helpen de geïnformeerde besluitvorming te verbeteren door gebruik te maken van realtime data-analyse. Dynamische prijssystemen gebruiken bijvoorbeeld AI om productprijzen aan te passen op basis van marktomstandigheden en schommelingen in de vraag.

AI-agents kunnen samenwerken om onderling afhankelijke taken te beheren. AI-agents in de logistiek coördineren bijvoorbeeld leveringen, supply chain-operaties en voorraaddistributie. Door samen te werken, helpen agents logistieke bedrijven om efficiënter en met minder knelpunten te opereren.

Agentische workflows kunnen gebruikersinteracties verbeteren door ervaringen te personaliseren en de tevredenheid te verbeteren. Een plek waar je dit vaak tegenkomt, zijn op maat gemaakte winkelaanbevelingen in e-commerce. AI-agents kunnen helpen bij het weergeven van gepersonaliseerde resultaten om de ervaring van je klanten te verbeteren, en mogelijk ook hun betrokkenheid bij je merk.

Agentische workflows transformeren tal van verschillende sectoren door praktische problemen op te lossen. Dit zijn een aantal sectoren waar je agentische workflows kunt tegenkomen:

In e-commerce en de detailhandel verbeteren agentische workflows de klantervaring door middel van gepersonaliseerde aanbevelingen, geautomatiseerde orderverwerking en dynamische prijsaanpassingen. AI-gestuurde chatbots en aanbevelingsengines analyseren gebruikersgedrag om relevante producten voor te stellen, terwijl voorraadbeheersystemen de supply chain-activiteiten afhandelen. Ondertussen helpen AI-gestuurde fraudedetectiesystemen transacties te beveiligen om de risico's te beperken die gepaard gaan met het runnen van een online winkel.

AI-agents kunnen een belangrijke rol spelen in de gezondheidszorg, waaronder patiëntbewaking, diagnostiek en ontdekking van geneesmiddelen. Draagbare apparaten volgen de vitale functies van de patiënt in realtime, wat proactieve gezondheidsinterventies eenvoudiger maakt. Ondertussen versnellen AI-gestuurde simulaties het onderzoek naar en de ontwikkeling van geneesmiddelen om patiënten te helpen toegang te krijgen tot betere behandelmogelijkheden. Geautomatiseerde analyse van medische beeldvorming helpt radiologen bij het detecteren van ziekten met een grotere nauwkeurigheid, waardoor de diagnostische snelheid en patiëntresultaten worden verbeterd.

Bedrijven in de maakindustrie profiteren van voorspellend onderhoud en productieoptimalisatie. AI-agents kunnen apparatuurdata analyseren om te anticiperen op mogelijke storingen. Dit kan de downtime verminderen en de operationele efficiëntie verbeteren. Slimme fabrieken gebruiken AI om productieschema's en de toewijzing van resources te verbeteren, allemaal om knelpunten en menselijke fouten te verminderen.

Agentische workflows maken marketing effectiever door je tools te bieden voor campagne-optimalisatie en klantsegmentatie. Je AI kan consumentengegevens analyseren om gerichte advertenties en gepersonaliseerde marketingcampagnes te leveren, en ervoor zorgen dat je de advertenties naar de juiste doelgroep stuurt om de betrokkenheid en conversiepercentages te verhogen. Bovendien helpen tools voor sentimentanalyse je bedrijf om de publieke perceptie te beoordelen en je berichtstrategieën te verfijnen voor maximale impact.

In de financiële dienstverlening kunnen agentische workflows de efficiëntie, beveiliging en besluitvorming verbeteren. AI-gestuurde fraudedetectiesystemen monitoren continu transacties in realtime om ongebruikelijke patronen te identificeren en verdachte activiteiten te signaleren voordat ze leiden tot financiële verliezen. Voordelen van portfoliobeheer kunnen AI-gestuurde robo-adviseurs gebruiken om enorme datasets te analyseren en gepersonaliseerde beleggingsaanbevelingen te doen die zijn afgestemd op individuele risicoprofielen. Bovendien maakt AI-gestuurde automatisering de naleving van regelgeving eenvoudiger door complexe financiële regelgeving te analyseren en ervoor te zorgen dat bedrijven blijven voldoen aan veranderend beleid.

Onderwijsinstellingen kunnen AI-gestuurde agentische workflows gebruiken om het leren te personaliseren en administratieve taken te automatiseren. Adaptieve leerplatforms analyseren bijvoorbeeld de prestaties van studenten en passen de lesinhoud dynamisch aan de individuele behoeften aan. AI-gestuurde chatbots kunnen studenten en docenten helpen met vragen, waardoor de administratieve werklast wordt verminderd. Bovendien helpen geautomatiseerde beoordelingssystemen en door AI gegenereerde feedback docenten om de voortgang van studenten efficiënter te beoordelen. Daardoor houden ze meer tijd over om zich te concentreren op hoogwaardige onderwijsactiviteiten in plaats van routinematige beoordelingen.

Ondanks hun voordelen brengen agentische workflows ook verschillende uitdagingen met zich mee, die van invloed zijn op hun toepassing en prestaties.

Het ontwerpen en beheren van agentische workflows, vooral die in systemen met meerdere agents, kan zeer complex zijn. Het vergt veel coördinatie en werk om een naadloze interactie tussen autonome agents te garanderen met behoud van een stabiel systeem. Je hebt geavanceerde algoritmen en een uitgebreide rekenkracht en infrastructuur nodig om een functionele workflow volledig te integreren. Deze eisen kunnen een aanzienlijke barrière vormen voor organisaties zonder gespecialiseerde technische teams.

Agentische workflows worstelen vaak met problemen als bias, eerlijkheid en transparantie in AI-gestuurde besluitvorming. AI-redeneerprocessen kunnen moeilijk te interpreteren zijn, wat aanleiding geeft tot bezorgdheid over verantwoording en ethiek. Bovendien kan bias in trainingsgegevens leiden tot oneerlijke of discriminerende resultaten. Het kan een uitdaging zijn om ervoor te zorgen dat je AI-workflows eerlijk en transparant zijn, waardoor er voortdurend onderzoek en een bestuurskader nodig zijn.

Aangezien agentische workflows afhankelijk zijn van enorme hoeveelheden data om effectief te kunnen functioneren, vormen ze aanzienlijke beveiligings- en privacyrisico's. Cyberdreigingen zoals datalekken, vijandige aanvallen en ongeoorloofde toegang kunnen gevoelige informatie in gevaar brengen en de bedrijfsvoering verstoren.

Dit zijn de algemene stappen die je kunt volgen om agentische AI-workflows te implementeren die samenwerken met je bedrijfsdoelen:

• Beoordeel de gereedheid van je bedrijf: Evalueer de huidige processen, infrastructuur en belangen van stakeholders om te bepalen of je voorbereid bent op AI-gestuurde workflows.
• Identificeer geschikte processen: Selecteer taken die repetitief of data-intensief zijn of die besluitvorming vereisen; dit zijn vaak ideale kandidaten voor automatisering.
• Kies de juiste AI-tools: Zorg ervoor dat geselecteerde AI-oplossingen schaalbaar, interoperabel en geschikt zijn voor de behoeften van je organisatie.
• Voer pilotprojecten uit: Test workflows in een gecontroleerde sandbox-omgeving om de prestaties te valideren en mogelijke verbeteringen vast te stellen.
• Schaal en implementeer stapsgewijs: Rol agentische workflows gefaseerd uit en verfijn ze op basis van feedback en prestatiegegevens.
• Zorg voor training en bijscholing van medewerkers: Bied medewerkers de kennis en vaardigheden om effectief samen te werken met AI-agents en workflow-interacties te optimaliseren.
• Bewaak en optimaliseer de prestaties: Beoordeel continu de effectiviteit van de workflow, breng aanpassingen aan voor efficiëntie en controleer of deze voldoet aan alle relevante wettelijke normen.
• Bewaak en optimaliseer de prestaties: Beoordeel continu de effectiviteit van de workflow, breng aanpassingen aan voor efficiëntie en controleer of deze voldoet aan alle relevante wettelijke normen.

AI-agentische workflows kunnen je organisatie efficiënter, schaalbaarder en nauwkeuriger maken. Door ze te gebruiken om de lasten voor je werknemers te verlichten en je klantervaring te verbeteren, kan je bedrijf effectiever dan ooit worden. Begin met het maken van workflows van hoge kwaliteit met behulp van Agentforce; een proactieve, autonome AI-toepassing die gespecialiseerde ondersteuning biedt aan je werknemers en klanten. Agentforce brengt je AI-workflows tot leven.

Lees meer over Salesforce Agentforce 2.0.