Wat is het verschil tussen een AI-agent en een chatbot?

Als je ooit hebt gechat met een online klantenservicemedewerker of aan Siri hebt gevraagd wat de officiële vogel van de staat Rhode Island is, dan heb je contact gehad met een chatbot.

Deze handige digitale assistenten zijn geweldig in het beantwoorden van eenvoudige vragen en het uitvoeren van basistaken. In het tijdperk van generatieve kunstmatige intelligentie (AI) kunnen ze echter behoorlijk beperkt aanvoelen. Als je Siri om een lijst van je belangrijkste verkoopprospects per regio vraagt, zal het je waarschijnlijk aanbieden om het voor je te googelen.

Een AI-agent daarentegen, is vergelijkbaar met het laten inbouwen van een digitale AI-assistent in je workflow. Heb je hulp nodig bij het prioriteren van je beste verkoopprospects voor de dag? Ben je op zoek naar een snelle samenvatting van de vergadering van het klantenserviceteam die je vanmorgen hebt gemist? Loop je tegen een creatieve muur aan en heb je een marketingtekst nodig die op de demografische informatie van je klanten is afgestemd? Een agent die bekend is met de unieke data van jouw bedrijf, kan je daarbij helpen.

Toch is het, gezien de conversationele aard van beide mogelijkheden, logisch om je af te vragen waar chatbots ophouden en agents beginnen. Lees verder om erachter te komen.

Een traditionele chatbot is een computerprogramma dat vooraf gedefinieerde regels, beslisbomen en gescripte reacties gebruikt om met gebruikers te communiceren. Chatbots worden aangedreven door een minder geavanceerde vorm van AI die natuurlijke-taalverwerking (NLP) mogelijk maakt en vereisen doorgaans aanzienlijke training en fijnafstemming om verzoeken van gebruikers nauwkeurig te kunnen verwerken. Deze chatbots, die al bestaan sinds Joseph Weizenbaum in 1964 ELIZA creëerde, worden voornamelijk gebruikt voor het ophalen van informatie, het afhandelen van basisinteracties en het beantwoorden van veelvoorkomende vragen aan de klantenservice. Hoewel chatbots chatmogelijkheden hebben die lijken op die van een AI-agent, begrijpen ze taal niet op dezelfde manier als large language models (grote taalmodellen, LLM's) dat doen.

Dankzij hun vermogen om snelle, consistente antwoorden op veelvoorkomende vragen te geven, bieden ze een betrouwbare, kosteneffectieve oplossing voor het afhandelen van routinematige vragen aan de klantenservice, het verzamelen van basisinformatie en het voorstellen van relevante informatiebronnen. Hun vermogen om context te begrijpen en te leren van interacties is echter beperkt, net als hun vermogen om vragen te verwerken buiten de vooraf gedefinieerde conversational stromen. Zij zijn dus effectief voor eenvoudige, repetitieve taken, maar hebben moeite met meer vrije gesprekken.

"De gespreksstroom zelf wordt bij traditionele bots op een zeer declaratieve en vooraf gedefinieerde manier opgebouwd. Dit levert niet een volledig natuurlijke gesprekservaring op," aldus Abhi Rathna, directeur productbeheer van het AI-team van Salesforce.

Je kunt een chatbot als een verkoopautomaat beschouwen: hij bevat een vaste voorraad snacks (vooraf bepaalde antwoorden), een klein toetsenbord voor gebruikersinvoer (de vragen die je kunt stellen) en kan je alleen precies geven wat je hebt geselecteerd (een gescript antwoord). Een chatbot is eenvoudig, voorspelbaar en werkt goed als je op een bepaalde behoefte wilt inspelen.

Chatbots zijn zeer geschikt voor scenario's waarbij het cruciaal is dat alle reacties aan de richtlijnen van de merkboodschap voldoen. "Voor gebruikers met een zeer specifieke merkstem, die in belangrijke scenario's voorschrijvende gespreksstromen willen toepassen, bieden traditionele bots de mogelijkheid om deze gesprekken te sturen," vertelt Rathna.

Een AI-agent is een geavanceerde AI-assistent, die is ontwikkeld om menselijke capaciteiten in een breed scala aan taken te vergroten. In tegenstelling tot meer beperkte chatbots, kunnen AI-agents (ook bekend als autonome agents) natuurlijke taal begrijpen en genereren, grote hoeveelheden informatie verwerken en analyseren, en helpen bij complexe activiteiten zoals schrijven, coderen, problemen oplossen en creatieve taken.

Doordat deze systemen meestal zijn gebaseerd op grote taalmodellen (LLM's) die zijn getraind met behulp van enorme hoeveelheden gegevens, zijn ze beter in meer genuanceerde en contextgevoelige interacties. Als een bedrijf gepersonaliseerde outputs wil genereren of belangrijke bedrijfsinzichten wil blootleggen, kan een agent ook zijn verankerd in je unieke bedrijfsgegevens, waaronder gestructureerde gegevens zoals een spreadsheet of database en niet-gestructureerde gegevens, zoals pdf's, e-mails en chatlogboeken.

Doordat AI-agenten zich kunnen aanpassen aan en leren van interacties, zijn het veelzijdige tools die uitblinken in het verbeteren van productiviteit en besluitvorming.

"Een AI-agent gebruikt een groot taalmodel om gesprekken te coördineren, waardoor het heel eenvoudig is om een natuurlijke stroom te creëren en tegelijkertijd de configuratietijd te verkorten," vertelt Rathna. "De agent is beter in het begrijpen van de intentie en deze aan de juiste antwoorden te koppelen."

Als een chatbot op een verkoopautomaat lijkt, dan is een AI-agent een persoonlijke chef-kok met een indrukwekkend repertoire aan recepten (uitgebreide kennisdatabase), het vermogen om verzoeken tot complexe gerechten te begrijpen (natuurlijke-taalverwerking) en nieuwe maaltijden kan leren die zich aan jouw voorkeuren aanpassen (vermogen om van historische data te leren).

Chatbots onderscheiden zich op veel belangrijke manieren van AI-agents, zoals hun mogelijkheden, de manieren waarop ze worden getraind en de benodigde tijd om ze te implementeren.

Waar chatbots grotendeels op regels gebaseerde dialogen volgen en zijn beperkt tot het beantwoorden van vooraf gedefinieerde vragen, kunnen AI-agents logisch redeneren en antwoorden op relevante kennis en inhoud baseren. Klantenservicechatbots hebben, in tegenstelling tot agents, uitgebreide training nodig over honderden uitingen om verzoeken in natuurlijke taal te kunnen begrijpen, waardoor agents aanzienlijk sneller en eenvoudiger zijn te implementeren en te lanceren. Bovendien hebben agents geen regelgebaseerde dialogen en configuratie nodig om acties op te roepen en het gesprek te leiden.

Maar wat betekent dat allemaal om te bepalen welke het beste is voor jouw bedrijf? Dat komt misschien neer op klantgerichte behoeften versus medewerkersgerichte behoeften, zegt Rathna.

"Voor voornamelijk klantgerichte scenario's denk ik dat er een combinatie zal zijn van traditionele chatbots en moderne, generatieve AI-agenten. Voor scenario's waarbij medewerkers zijn betrokken, heeft een agent de voorkeur," vertelt hij. "Ons Einstein Copilot is geïntegreerd in de workflow naast andere bedrijfsprocessen. In combinatie met een snelle integratie, zorgt dat voor een snellere acceptatie."

Aangezien de betrouwbaarheid van generatieve AI-antwoorden op de korte termijn blijft verbeteren, ziet Rathna een hybride model voor veel klanten als een goede optie.

"Ik voorzie dat klanten in sommige gevallen chatbots gaan gebruiken, waarin ze meer voorschrijvend willen zijn en meer controle willen hebben. Daarnaast zullen ze agents inzetten voor andere use cases, waarin het prettig is om het gesprek te laten sturen door generatieve AI. De technologie is nog aan het evolueren, dus misschien verandert dit over een paar jaar. Tot die tijd moeten we agenten en chatbots beschouwen als een geheel dat beter is dan de som der delen."

Naarmate AI-technologie zich blijft ontwikkelen, worden AI-agents klaargestoomd voor een dramatische groei in de komende jaren. Interacties tussen agents zullen intuïtiever worden via tekst, spraak en visuele media. Een beter begrip van de context is daarom essentieel om hen in staat te stellen om na verloop van tijd relevantere informatie te verstrekken.

Hoewel de evolutie van traditionele chatbots niet zo spannend is als die van AI-agents, kunnen we praktische vooruitgang verwachten in de gebruikerservaring, een verbeterde integratie met andere bedrijfssystemen en een eenvoudigere implementatie van aangepaste chatbotstromen en -antwoorden.

Nu we met z'n allen door dit snel evoluerende AI-landschap navigeren, is het belangrijk om te begrijpen op welke unieke manieren chatbots en agenten jouw bedrijf kunnen helpen, zowel nu als in de toekomst, om hun impact te maximaliseren. Deze tools gaan ongetwijfeld een steeds belangrijkere rol spelen in de bedrijfsvoering, waardoor we de manier waarop we met technologie en met elkaar omgaan, opnieuw vormgeven, of er nu een chatbot, een agent of een hybride aanpak wordt gebruikt.