Wat is agentic AI?

Kunstmatige intelligentie (AI) evolueert zo snel dat het lijkt alsof we in een sciencefictionfilm leven. Ten eerste was er voorspellende AI die gegevens analyseert en machine learning-algoritmen gebruikt om toekomstige resultaten te voorspellen. Vervolgens zijn we overgestapt op generatieve AI die nieuwe inhoud creëert, zoals tekst, afbeeldingen en muziek. Nu zijn we aangekomen in het stadium van agentic AI. Daarbij genereert AI niet alleen inhoud, maar het is ook in staat om gemoedelijk te communiceren en autonoom te handelen.

Wat autonome agents onderscheidt van zijn voorgangers, is dat het niet alleen kan redeneren aan de hand van voorspellingen met grote datasets, maar ook op basis van het vermogen om hun omgeving waar te nemen en vervolgens autonome actie te ondernemen, en zelfs te leren van feedback en zich aan te passen.

Agentic AI en de AI-agents die het helpen bij het uitvoeren van taken zullen naar verwachting de belangrijkste strategische technologietrends zijn. Deze evolutie legt de nadruk op autonomie en aanpassingsvermogen. Agentic AI is klaar om industrieën zoals de gezondheidszorg, financiën en productie te transformeren door naadloze integratie 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 generatieve AI?
• Voordelen van agentic AI
• Agentic AI- en dataplatforms: een fundamenteel partnerschap
• Wat biedt de toekomst voor agentic AI?

Agentic AI is de technologie die AI-agents aandrijft , zodat ze autonoom kunnen handelen zonder menselijk toezicht. Door te dienen als een uitgebreid platform, faciliteert agentic AI naadloze interactie tussen AI-agents en mensen, wat een omgeving bevordert waarin beiden 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 nieuwe horizon van 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, zodat de integratie van AI in de dagelijkse bedrijfsvoering minder arbeidsintensief is. Met dit framework 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 stimuleren van strategische besluitvorming.

Waar traditionele AI-systemen rigide zijn en worstelen met complexe, uit meerdere stappen bestaande taken, kan agentic AI flexibel en aanpasbaar zijn. De flexibiliteit en het aanpassingsvermogen van het platform zorgen ervoor dat AI-agents kunnen worden afgestemd op een breed scala aan industrieën 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.

Er zijn drie belangrijke functies die bijdragen aan agentic AI:

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

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 te verbeteren. Elke agent is ontworpen met specifieke doelen en capaciteiten, en werkt in harmonie samen 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 bevindt zich 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 naadlozer met gebruikers te communiceren.

Agentic AI maakt gebruik van op zichzelf staande agents: AI-modellen die autonoom taken voltooien en workflows beheren met behulp van machine learning, algoritmen 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 lokaliseren betekenisvolle patronen en extraheren wat het meest relevant is in hun omgeving.
2. Reden: 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. Daad: Agents voeren taken uit door via API's verbinding te maken met externe systemen. Ingebouwde vangrails zorgen voor veiligheid en naleving, zoals het beperken van de verwerking van verzekeringsclaims tot specifieke bedragen vóór menselijke beoordeling.
4. Leren: Agents evolueren door feedback en worden bij elke interactie beter om beslissingen en processen te verfijnen. Deze continue verbetering zorgt in de loop van de tijd voor slimmere prestaties en meer efficiëntie.
5. Samenwerken: Tools voor het bouwen van agents zijn ontworpen om het gemakkelijk te maken om agents in te zetten door de toetredingsdrempel te verlagen voor zowel ervaren programmeurs als nieuwkomers. Het open-source karakter van de agentic builder tools stimuleert verder een dynamische gemeenschap van bijdragers die het platform voortdurend verbeteren. Deze gezamenlijke inspanning versnelt niet alleen de ontwikkeling van nieuwe functies, maar zorgt er ook voor 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 industrieën en rollen veranderen, waardoor de manier waarop we met technologie omgaan verbetert.

In de klantenservice kunnen autonome agents bijvoorbeeld gepersonaliseerde interacties bevorderen, proactieve service bieden en ondersteuning via meerdere kanalen afhandelen. In de sales kunnen AI-agents leads binnenhalen en deze door de pijplijn verplaatsen, vergaderingen boeken en vragen beantwoorden, dag en nacht. Zelfs in marketing kunnen autonome agents campagnes afhandelen van creatie tot optimalisatie. Ze kunnen klantreizen ontwerpen en ze kunnen ook prestatiestatistieken analyseren en manieren 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, gegevens overvloedig aanwezig zijn 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 vertegenwoordigt een sprong voorwaarts in AI die het onderscheidt van zijn voorganger AI-systemen.

Eén van de opvallende voordelen is dat het 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 de complexe algoritmen in het hart 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 mensachtige besluitvorming na te bootsen, kan agentic AI intuïtieve en naadloze interacties bieden. Of het nu gaat om klantenservice, gezondheidszorg of onderwijs, de mogelijkheid om gepersonaliseerde klantenondersteuning te bieden 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, maken ze snellere, datagestuurde keuzes met vertrouwen mogelijk.

AgentiscAI automatiseert repetitieve taken en stroomlijnt workflows, waardoor menselijke teams zich kunnen concentreren op strategisch, waardevol werk. Met realtime besluitvorming en continu leren voeren deze agents taken sneller en nauwkeuriger uit, waardoor de algehele efficiëntie wordt verhoogd.

In de kern zorgt agentic AI voor een revolutie in het werk in verschillende sectoren en binnen functies door bedrijfskennis te gebruiken, te leren en erop voort te bouwen om workflowautomatisering te stimuleren. Nu, met meer geavanceerde mogelijkheden om ongelijksoortige en diverse gegevensbronnen samen te brengen en beschikbaar te maken via een gemeenschappelijk metadataframework dat dezelfde taal spreekt, kunnen bedrijven al hun gegevens gebruiken 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 Cloudgeavanceerde datatools van de VS, gecombineerd met autonome besluitvorming, werken naadloos samen voor slimmere resultaten. Deze samenwerking vergemakkelijkt de creatie van intelligente applicaties om een concurrentievoordeel te bieden door zich aan te 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 algehele gebruikerservaring verbetert. Als gevolg hiervan kunnen bedrijven zich concentreren op hun kerncompetenties, terwijl deze geavanceerde AI-mogelijkheden strategische initiatieven stimuleren. Bovendien leert en evolueert de agentic AI-laag continu naarmate het systeem meer gegevens verwerkt. Deze continue leerlus 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 verkoop, service, marketing en handel.

Agentic AI is goed gepositioneerd om een revolutie teweeg te brengen in de wereld. De compatibiliteit met bestaande systemen, de mogelijkheid om gepersonaliseerde gebruikerservaringen te creëren en robuuste beveiligingsfuncties maken het een onmisbaar hulpmiddel voor de toekomst.

Innovaties die industrieën zoals verkoop, service, marketing en handel zullen transformeren. 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 naadloos 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, naadloze toegang bieden tot enorme hoeveelheden informatie en beter geïnformeerde en tijdige beslissingen mogelijk maken.

Bovendien reikt de impact van agentic AI verder dan individuele industrieën. 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 agentic laag van het Salesforce-platform die bedrijven helpt meer gedaan te krijgen, vertegenwoordigers in staat stelt betere klantrelaties op te bouwen en dient als een always-on digitaal personeelsbestand voor AI-succes.

De toekomst van agentic AI gaat niet alleen over wat er vandaag mogelijk is, maar ook over de eindeloze mogelijkheden die vóór ons liggen.

Sarah Sung is een senior schrijver bij Salesforce. Voorheen was ze een allround lifestyle-schrijver, met onderwerpend variërend van AI en technologie tot gezondheid en welzijn voor publicaties zoals de San Francisco Chronicle en AFAR. Ze heeft ook gewerkt in contentmarketing bij Under Armour, Gap en Travelocity.