Wat is agentic AI?

Kunstmatige intelligentie (AI) evolueert zo snel dat het lijkt alsof we in een sciencefictionfilm leven. Eerst was er voorspellende AI die gegevens analyseert en machine learning-algoritmes gebruikt om toekomstige resultaten te voorspellen.

Daarna kwam generatieve AI die nieuwe inhoud creëert, zoals tekst, afbeeldingen en muziek.

Inmiddels zijn we aangekomen in het stadium van agentic AI. Daarbij genereert AI niet alleen inhoud, maar is het ook in staat om op een natuurlijke manier te communiceren en autonoom te handelen.

Wat deze autonome agents onderscheidt van hun voorgangers, is dat ze naast redeneren aan de hand van voorspellingen die zijn gebasseerd op inzichten uit grote datasets, ook hun omgeving kunnen waarnemen. Daarnaast kunnen ze zelfstandig actie ondernemen leren van feedback en zich aanpassen.

Agentic AI en de AI-agents die het helpen bij het uitvoeren van taken, zijn naar verwachting de belangrijkste strategische technologietrends . Deze evolutie legt de nadruk op autonomie en aanpassingsvermogen. Agentic AI is klaar om branches zoals de gezondheidszorg, financiën en productie te hervormen, door naadloos te integreren met dataplatforms en te helpen bij tijdrovende taken. Stel je AI voor die kan fungeren als digitale arbeidskracht, die beslissingen kan nemen en zich opmerkelijk efficiënt kan aanpassen aan nieuwe situaties.

Wat we zullen behandelen:

• Agentic AI: definitie
• Hoe werkt agentic AI?
• Voordelen van agentic AI
• Agentic AI- en dataplatforms: een fundamenteel partnerschap
• Hoe ziet de toekomst van agentic AI eruit?

Agentic AI is de technologie die AI-agents aandrijft, zodat ze autonoom kunnen handelen zonder menselijk toezicht. Als allesomvattend platform faciliteert agentische AI moeiteloze interactie tussen AI-agents en mensen. Hierdoor ontstaat een omgeving waarin beide kunnen samenwerken.

Dit platform heeft een reeks tools en services om AI-agents te helpen bij het leren, het aanpassen en het samenwerken, zodat ze snel complexe en dynamische taken kunnen uitvoeren. Het is de volgende stap binnen AI waarbij het onafhankelijk kan opereren door beslissingen te nemen, zich aan te passen aan dynamische situaties, doelen te stellen en te redeneren.

Eén van de opvallende kenmerken van agentic AI is dat het de ontwikkeling en implementatie van AI-agents kan vereenvoudigen, wat de integratie van AI in de dagelijkse bedrijfsvoering minder arbeidsintensief maakt. Met dit platform kunnen bedrijven AI-agents aanpassen aan hun specifieke behoeften, of het nu gaat om het automatiseren van repetitieve taken, het verbeteren van de klantenservice of het ondersteunen van strategische besluitvorming.

Waar traditionele AI-systemen rigide zijn en worstelen met complexe, uit meerdere stappen bestaande taken, is agentic AI flexibel en aanpasbaar. Door de flexibiliteit en het aanpassingsvermogen van het platform zijn AI-agents inzetbaar in uiteenlopende branches en toepassingen. Door middel van natuurlijke taalverwerking (NLP) kunnen agentic AI-systemen zoals Agentforce menselijk gedrag nabootsen, waardoor ze bij uitstek geschikt zijn om een breed scala aan ingewikkelde en steeds veranderende situaties aan te kunnen.

Agentic AI heeft drie belangrijke kenmerken:

1. Autonomie: Agents kunnen taken zelfstandig uitvoeren, zonder menselijk toezicht of leiding.
2. Aanpassingsvermogen: Agents kunnen leren van hun interacties en de feedback die ze krijgen. Ze kunnen hun beslissingen veranderen op basis van wat ze hebben geleerd.
3. Doelgerichtheid: Agents kunnen specifieke taken op zich nemen en zelf nadenken over hoe ze deze het beste kunnen uitvoeren.

Agentic AI heeft het potentieel om de manier waarop we omgaan met technologie te veranderen. Hoewel het nog vroeg is, wijst de basis die vandaag wordt gelegd op een toekomst waarin AI-agents werken met de autonomie en het aanpassingsvermogen van hun menselijke tegenhangers. Dit transformatieve potentieel belooft de efficiëntie te verbeteren en nieuwe kansen voor innovatie te bieden in bijna elk aspect van ons leven.

Agentic AI werkt via een complex netwerk van autonome softwarecomponenten die bekend staan als 'agents' en die putten uit enorme hoeveelheden gegevens en leren van gebruikersgedrag om in de loop van de tijd beter te worden. Elke agent is ontworpen voor specifieke doelen en met de capaciteiten die nodig zijn om die doelen te halen.

Ze kunnen in harmonie samenwerken om complexe taken aan te pakken. Deze innovatieve benadering van agentic AI is gebaseerd op een mix van geavanceerde technologieën zoals machine learning, NLP en kennisrepresentatie die agents helpt effectief te leren, te communiceren en te redeneren.

De onderliggende architectuur van agentic AI is gebouwd op een gedistribueerd systeemplatform, wat zorgt voor schaalbaarheid en hoge prestaties. Met dit platform kunnen meerdere agents (of een multi-agent) tegelijkertijd op verschillende servers werken om de algehele efficiëntie en betrouwbaarheid van het systeem te verbeteren. Agents kunnen in realtime samenwerken door informatie te delen en hun acties te coördineren om intuïtiever en moeiteloos met gebruikers te communiceren.

Agentic AI maakt gebruik van op zichzelf staande agents: AI-modellen die autonoom taken voltooien en werkprocessen beheren met behulp van machine learning, algoritmes en voorspellende analyses om realtime beslissingen te nemen.

Het volgt een proces van vijf stappen om complexe problemen op te lossen:

1. Waarnemen: AI-agents verzamelen en decoderen informatie uit bronnen zoals sensoren, databases en interfaces om gegevens om te zetten in inzichten. Ze signaleren betekenisvolle patronen en extraheren wat het meest relevant is in hun omgeving.

2. Redeneren: Een groot taalmodel (LLM) begeleidt het redeneerproces: taken begrijpen, oplossingen bedenken en gespecialiseerde modellen coördineren voor taken zoals het genereren van inhoud of beeldanalyse.

3. Actie ondernemen: Agents voeren taken uit door via API's verbinding te maken met externe systemen. Ingebouwde kaders zorgen voor veiligheid en naleving, zoals het beperken van de verwerking van verzekeringsclaims tot specifieke bedragen vóórdat menselijke controle plaatsvindt.

4. Leren: Agents evolueren op basis van feedback en worden bij elke interactie beter omdat ze beslissingen en processen verfijnen. Deze continue verbetering zorgt in de loop van de tijd voor intelligentere prestaties en meer efficiëntie.

5. Samenwerken: Tools voor het bouwen van agents zijn ontworpen om het eenvoudig te maken om agents in te zetten. Dit verlaagt de toetredingsdrempel voor zowel ervaren programmeurs als nieuwkomers. Het open-source karakter van de agentic ontwikkeltools builder tools bevordert daarnaast een dynamische gemeenschap van bijdragers die het platform voortdurend verbeteren. Deze gezamenlijke inspanning versnelt de ontwikkeling van nieuwe functies én zorgt ervoor dat de technologie voorop blijft lopen op het gebied van AI-innovatie.

Over het algemeen zijn de operationele mechanismen van agentic AI ontworpen om autonomie, aanpassingsvermogen en efficiëntie te bevorderen. Door gebruik te maken van geavanceerde technologieën en een collaboratieve, open-sourcebenadering, zal agentic AI verschillende branches en rollen veranderen, waardoor de manier waarop we met technologie omgaan verbetert.

In de klantenservice kunnen autonome agents bijvoorbeeld gepersonaliseerde interacties verbeteren, proactieve service bieden en klantenvia meerdere kanalen ondersteunen. Gaat het om verkoop, dan kunnen AI-agents leads binnenhalen en deze door de pijplijn loodsen, vergaderingen boeken en vragen beantwoorden, dag en nacht. In marketing kunnen autonome agents campagnes zelfstandig uitvoeren, van creatie tot optimalisatie. Ze kunnen klantreizen ontwerpen, prestatiestatistieken analyseren en suggesties aandragen om een marketingplan te verbeteren.

Agentic AI-software is een vorm van kunstmatige intelligentie die zelfstandig kan opereren, beslissingen kan nemen en taken kan uitvoeren zonder menselijke tussenkomst. Deze systemen zijn in staat om te leren van hun interacties en zich aan te passen aan nieuwe situaties, waardoor hun prestaties in de loop van de tijd verbeteren.

Agentic software is vooral handig in omgevingen waar taken complex zijn, waar sprake is van grote hoeveelheden gegevens en realtime besluitvorming cruciaal is. Voorbeelden van AI-agentsoftware in actie zijn AI-chatbots die vragen van klantenservice kunnen afhandelen en aanbevelingssystemen die inhoud of producten personaliseren.

Agentic AI maakt een sprong voorwaarts in de ontwikkeling van AI en onderscheidt zich duidelijk van eerdere AI-systemen.

Eén van de opvallende voordelen is dat agentische AI het aanpassingsvermogen en de efficiëntie van AI-toepassingen verbetert. Agentic AI kan ontwikkelingsprocessen aanzienlijk versnellen door taken te automatiseren en zelfstandig beslissingen te nemen. Deze autonomie bespaart tijd en verlaagt de operationele kosten. Bovendien zorgen onderliggende complexe algoritmen van agentic AI voor verbeterde algehele prestaties, waardoor het een aanwinst is in elke branche.

Eén van de meest overtuigende voordelen van agentic AI is het potentieel om meer gepersonaliseerde en boeiende interacties voor gebruikers te creëren. Door menselijke besluitvorming na te bootsen, kan agentic AI intuïtief en soepel interacteren. Of het nu gaat om klantenservice, gezondheidszorg of onderwijs, de mogelijkheid van gepersonaliseerde klantenondersteuning kan leiden tot een hogere gebruikerstevredenheid en loyaliteit.

Autonome AI-agents verwerken enorme gegevensstromen in realtime en bieden bruikbare inzichten voor slimmere beslissingen. Door patronen te detecteren en resultaten te voorspellen, faciliteren ze snellere en betrouwbare datagestuurde keuzes.

Agentische AI automatiseert repetitieve taken en stroomlijnt werkprocessen waardoor menselijke teams zich kunnen concentreren op meer strategisch, waardevol werk. Met realtime besluitvorming en doordat ze continu leren, voeren deze agents taken sneller en nauwkeuriger uit, wat de algehele efficiëntie verhoogt.

In de kern zorgt agentic AI voor een revolutie in het werk in verschillende sectoren en functies door gebruik te maken van bedrijfskennis, daarvan te leren en die kennis verder uit te bouwen om werkprocessen te automatiseren. Tegenwoordig beschikken bedrijven over geavanceerdere mogelijkheden om ongelijksoortige en diverse gegevensbronnen samen te brengen.

Deze data wordt toegankelijk gemaakt via een gemeenschappelijk metadataframework dat ‘dezelfde taal spreekt’. Daardoor kunnen organisaties al hun gegevens benutten om complexe taken te automatiseren en realtime, datagedreven beslissingen te nemen. Deze naadloze integratie verbetert de efficiëntie en maakt de weg vrij voor innovatie en groei.

Agentic AI combineren met Data Cloud en retrieval augmented generation (RAG), stelt bedrijven in staat om zowel gestructureerde als ongestructureerde gegevens te gebruiken om klanten beter van dienst te zijn.

Data Cloud geavanceerde datatools, gecombineerd met autonome besluitvorming, werken naadloos samen voor slimmere resultaten. Deze samenwerking vereenvoudigt de ontwikkeling van intelligente applicaties die een concurrentievoordeel bieden doordat ze zich aan kunnen passen aan dynamische zakelijke omgevingen.

Naast de mogelijkheid om toegang te krijgen tot een breed scala aan gegevens, vereenvoudigt deze samenwerking het implementatieproces, wat de totale gebruikerservaring verbetert. Als gevolg hiervan kunnen bedrijven zich concentreren op hun kerncompetenties, terwijl deze geavanceerde AI-mogelijkheden worden ingezet voor strategische initiatieven. Bovendien leert en evolueert de agentic AI-laag continu naarmate het systeem meer gegevens verwerkt. Deze doorlopende leercyclus betekent dat het AI-systeem zich kan aanpassen aan nieuwe gegevens om nauwkeurige inzichten te leveren en intelligentere besluitvorming te bieden als reactie op veranderende omstandigheden en eisen.

Met het voordeel dat ze volledige toegang hebben tot hun gegevens en deze kunnen combineren met AI, kunnen bedrijven in de financiële sector, de gezondheidszorg, de detailhandel en de productie hun activiteiten vereenvoudigen en de klantbetrokkenheid verbeteren in gebieden als verkoop, service, marketing en e-commerce.

Agentic AI heeft het potentieel om onze wereld radicaal te vernieuwen. De compatibiliteit met bestaande systemen, de mogelijkheid om gepersonaliseerde gebruikerservaringen te creëren en krachtige beveiligingsfuncties maken het een onmisbaar hulpmiddel voor de toekomst.

Innovaties die functies zoals verkoop, service, marketing en e-commerce onherkenbaar zullen veranderen. Gartner voorspelt dat "tegen 2028 15% van de dagelijkse werkbeslissingen autonoom zal worden genomen door middel van agentic AI, tegenover 0% in 2024."

Stel je een wereld voor waarin AI-agents complexe vragen van klanten probleemloos kunnen afhandelen, marketingstrategieën in realtime kunnen aanpassen en supply chains kunnen optimaliseren met een ongeëvenaarde efficiëntie. Het potentieel van agentic AI om activiteiten te stroomlijnen en klantervaringen te verbeteren is enorm.

Eén van de meest opwindende aspecten van agentic AI is het vermogen om in de loop van de tijd te leren en te verbeteren. Naarmate deze AI-agents meer gegevens en ervaring verzamelen, zullen hun besluitvormingsvaardigheden steeds geavanceerder worden.

Dit continue leerproces helpt bedrijven om voorop te blijven lopen en snel te reageren op veranderingen in de markt en de behoeften van klanten. De integratie van agentic AI met dataplatformen zal een game-changer zijn omdat het moeiteloos toegang biedt tot enorme hoeveelheden informatie en beter geïnformeerde en tijdige beslissingen mogelijk maakt.

Bovendien reikt de impact van agentic AI verder dan individuele branches. Het heeft het potentieel om hele ecosystemen opnieuw vorm te geven en samenwerking en innovatie op wereldschaal te bevorderen. Naarmate meer organisaties deze technologie adopteren, verwachten we de opkomst van nieuwe bedrijfsmodellen en partnerschappen die het meeste uit de unieke mogelijkheden van agentic AI halen. Deze gezamenlijke aanpak zal exponentiële groei stimuleren en nieuwe kansen creëren voor zowel bedrijven als consumenten.

Agentforce, als voorbeeld van agentic AI, is de agentische laag van het Salesforce-platform. Het helpt bedrijven efficienter te werken, stelt vertegenwoordigers in staat betere klantrelaties op te bouwen en is als een altijd beschikbare digitale medewerker voor succesvolle AI-toepassingen.

De kracht van agentische AI zit niet alleen in wat we vandaag al kunnen, maar vooral in toekomstige mogelijkheden.