Iedereen heeft het over agentische AI en de belofte van transformatieve efficiëntie en ongekende automatisering. Maar de terminologie stapelt zich sneller op dan je ongelezen Slack-berichten. Als je het niet bijhoudt, is het gemakkelijk om achterop te raken.
Laat verwarring over agentische AI-jargon geen obstakel zijn voor acceptatie: deze woordenlijst helpt je de basisprincipes te begrijpen, zodat je vertrouwen kunt hebben in je acceptatiestrategie. Omdat AI buitengewoon dynamisch is, zal deze woordenlijst worden bijgewerkt naarmate er nieuwe concepten en termen ontstaan.
Ontdek strategieën voor vertrouwde generatieve AI
Bereid je voor op de toekomst met onze gids over vertrouwde generatieve AI. Lees meer over belangrijke strategieën voor databeveiliging en ontdek hoe het Salesforce je AI-initiatieven kan ondersteunen.
Agentische AI
Een type AI dat AI-agents gebruikt om autonoom werk gedaan te krijgen.
AI-agent
Software die generatieve AI-modellen voor grote taalmodellen (LLM’s) gebruikt om beslissingen te nemen over wat te doen en hoe het te doen. AI-agents gebruiken machine learning en natuurlijke taalverwerking (NLP) om alles af te handelen, van het beantwoorden van eenvoudige vragen tot het oplossen van complexe problemen.
Overdracht van agent naar mens
De overdracht van een klantinteractie van een AI-agent naar een menselijke medewerker. De meest succesvolle overdrachten zorgen ervoor dat context, gespreksgeschiedenis en alle relevante gegevens worden overgedragen, zodat klanten zichzelf niet hoeven te herhalen.
Agentische workflow
Een AI-gestuurd proces waarbij een of meer agents worden gebruikt om het werk gedaan te krijgen.
Complexiteitsdrempel
Het punt waarop een taak of probleem de mogelijkheden van een AI-systeem overschrijdt en ofwel meer geavanceerde AI vereist, ofwel een overdracht aan een menselijke medewerker om de taak te voltooien of de vraag te beantwoorden.
Contextueel bewustzijn
Contextbewuste AI maakt gebruik van interacties uit het verleden en realtime gegevens om inzicht te krijgen in en te reageren op de unieke omgeving en situatie van een gebruiker (zoals het tijdstip van de dag, of ze thuis of op het werk zijn). Dit helpt de AI-agent om relevantere en persoonlijkere antwoorden te geven.
Deterministisch redeneren
Een type redenering dat uitsluitend gebruikmaakt van op regels gebaseerde logica om dezelfde output voor dezelfde input te garanderen. AI-agents zijn niet-deterministisch. Dat betekent dat ze verschillende outputs kunnen produceren of verschillende acties kunnen ondernemen, zelfs als ze dezelfde aanwijzingen krijgen. Salesforce Flow, een tool voor het automatiseren van complexe workflows, maakt gebruik van deterministisch redeneren.
Digitale arbeid
Digitale arbeid verwijst naar technologieën (zoals AI-automatisering en AI-agents) die menselijke besluitvorming en cognitieve vaardigheden nabootsen. Het vergroot de menselijke capaciteit om taken uit te voeren met snelheden en schalen die een personeelsbestand dat alleen door mensen bestaat niet kan evenaren.
Digitale medewerker
Een digitale medewerker is een AI-softwaretoepassing die menselijke capaciteiten nabootst en complexe taken uitvoert. Het zijn AI-agents die functioneren als virtuele medewerkers en verschillende rollen kunnen vervullen die voorheen alleen door menselijke medewerkers konden worden vervuld.
Dynamische toewijzing van middelen
Een techniek om middelen zoals rekenkracht en geheugen te distribueren waar ze het meest nodig zijn, in realtime. In plaats van voor elke taak dezelfde hoeveelheid middelen te gebruiken, kunnen AI-systemen zich direct aanpassen, waardoor meer vermogen wordt gegeven aan taken met een hoge prioriteit, terwijl minder vermogen wordt gebruikt voor taken met een lagere prioriteit. Dit maakt AI efficiënter, sneller en in staat om complexe taken uit te voeren zonder energie te verspillen of te vertragen.
Verklaarbaarheid en transparantie
Verklaarbaarheid is het vermogen van het AI-systeem om te verwoorden waarom het de beslissingen neemt en de output ervan uitvoert, en de redenering achter zijn output duidelijk te communiceren. Het is het waarom. Transparantie is het vermogen om gebruikers duidelijke inzichten te geven in de processen en gegevensbronnen. Het is het hoe.
Ontdek hoe AI je CRM naar een hoger niveau tilt.
Lees in ons rapport hoe AI je klantrelaties versterkt, nieuwe mogelijkheden schept en je team effectiever maakt.
Headless AI-agent
Een AI-systeem dat werkt zonder een traditionele gebruikersinterface. Het functioneert volledig op de achtergrond om taken uit te voeren en beslissingen te nemen zonder menselijke interactie. In plaats van te integreren met een chatbot of dashboard, werkt de AI-agent met bestaande systemen via API’s, waardoor workflows worden geautomatiseerd en in realtime op triggers wordt gereageerd.
Intentieherkenning
Het vermogen van AI om het doel of de bedoeling achter de input van een gebruiker te begrijpen. Bij klantenservice kan intentieherkenning bijvoorbeeld onderscheiden of een klant vraagt naar factureringsproblemen, producthulp of bestelstatus, waardoor de AI-agent het beste antwoord kan geven.
Langetermijncoherentie
Het vermogen van AI-agents om consistentie en context te behouden in uitgebreide interacties en workflows. Een agent die helpt bij het beheren van softwareabonnementen herinnert zich bijvoorbeeld dat een klant maanden geleden heeft geïnformeerd naar verlenging, maar daar nooit op terugkwam. Dankzij langetermijncoherentie onthoudt de AI alle eerdere interacties en stelt ze proactief relevante opties voor.
Multi-agentsysteem
Een systeem waarin meerdere AI-agents samenwerken om complexe taken uit te voeren. In plaats van dat één agent alleen werkt, coördineert een multi-agentsysteem verschillende bedrijfsgebieden om te automatiseren en beslissingen intelligenter en efficiënter te nemen.
Multimodale AI
Deze systemen verwerken en reageren op verschillende inputs, zoals tekst, afbeeldingen, audio en video. Een multimodale AI-agent kan een spraakopdracht analyseren, een afbeelding interpreteren en tegelijkertijd een document lezen om betere antwoorden te geven en problemen op te lossen zonder menselijke tussenkomst.
Ontologie
Een systeem voor het organiseren van informatie, zodat computers die gegevens kunnen begrijpen en gebruiken om beslissingen te nemen over de output. Ontologieën vormen datamodellen voor kennisgrafieken, wat zorgt voor consistentie en begrip.
Polyfone AI
Een systeem waarin gespecialiseerde AI-agents, elk met hun eigen expertise, samenwerken. Een serviceagent ontvangt bijvoorbeeld een retourverzoek, terwijl een voorraadagent de beschikbaarheid controleert en een logistiek agent de verzendgegevens uitwerkt. Een orchestrator-agent brengt dit alles samen in één soepele interactie.
Probabilistisch redeneren
Een vorm van redeneren waarbij conclusies worden getrokken en voorspellingen worden gedaan op basis van waarschijnlijkheden die de kans op verschillende uitkomsten inschatten. Sommige variaties in antwoorden zijn acceptabel, waardoor de AI-agent voorspellingen kan doen, zelfs als de informatie onvolledig of dubbelzinnig is. Probabilistisch redeneren leidt de meest waarschijnlijke intentie af van een vraag als: “Zou deze oplossing werken voor een middelgroot team?” zonder de sector of usecase te kennen.
Reasoning engine
Een reasoning engine is een AI-systeem dat het beslissings- en probleemoplossend vermogen van mensen nabootst op basis van bepaalde regels, data en logica. Het is hoe een agent beslist welke acties moeten worden ondernomen en welke gegevens nodig zijn om die acties uit te voeren. Het systeem emuleert drie soorten menselijk redeneren: deductief (conclusies trekken uit feiten), inductief (een waarschijnlijke conclusie trekken uit patronen) en abductief (de beste gok).
Reinforcement learning
Een vorm van machine learning waarbij een AI-agent leert door interactie met een omgeving, acties uit te voeren en feedback te ontvangen over de volledigheid en nauwkeurigheid van de output. Na verloop van tijd verbetert de agent de besluitvorming om consistent positieve resultaten te maximaliseren.
Sentimentanalyse
Het vermogen van AI om de emotionele toon achter de woorden van een klant te detecteren en te interpreteren, waardoor hij kan begrijpen of het sentiment positief (zoals enthousiasme of tevredenheid), negatief (zoals frustratie of urgentie) of neutraal is. Het zoekt naar aanwijzingen in taal, interpunctie en zelfs emoji’s om te peilen hoe iemand zich voelt.
Begin vandaag nog met het opbouwen van je Agentforce-agents!
Benut het volledige potentieel van Agentforce door te leren rollen te definiëren, de mogelijkheden met geavanceerde tools uit te breiden en aan te passen aan de behoeften van je bedrijf. Meld je nu aan voor onze demo’s!
