Agentic AI, ook wel agent based kunst­ma­tige intel­li­gentie genoemd, verwijst naar AI-systemen die autonome acties kunnen onder­nemen. Ze functi­o­neren als zelfstan­dige entiteiten die doelen nastreven, beslis­singen nemen en zich aanpassen aan veran­de­rende situa­ties zonder mense­lijke tussen­komst. In tegen­stel­ling tot tradi­ti­o­nele software, die speci­fiek gepro­gram­meerde instruc­ties volgt, beschikt Agentic AI over het vermogen om problemen op te lossen en beslis­singen te nemen op basis van contex­tuele gegevens. Dit maakt het een cruciale techno­logie voor toepas­singen waar snelheid, precisie en onafhan­ke­lijk­heid vereist zijn.

De term ‘agent’ in Agentic AI benadrukt het vermogen van deze systemen om te fungeren als een soort digitale verte­gen­woor­diger, die proac­tief taken uitvoert namens een gebruiker of organi­satie. Denk hierbij aan een AI-agent die finan­ciële trans­ac­ties optima­li­seert, een zelfrij­dende auto bestuurt, of zelfs besluit­vor­ming onder­steunt in complexe zakelijke processen.

De relatie tussen Agentic AI en Generatieve AI

---

---

Agentic AI en Genera­tieve AI worden vaak in één adem genoemd, maar ze vervullen verschil­lende rollen binnen het AI-ecosys­teem. Genera­tieve AI, zoals modellen als GPT‑4 of DALL‑E, is gespe­ci­a­li­seerd in het creëren van nieuwe content, zoals tekst, afbeel­dingen of muziek. Het gebruikt patroon­her­ken­ning en statis­ti­sche analyses om realis­ti­sche output te genereren op basis van grote datasets.

Agentic AI gaat een stap verder. Het gebruikt vaak de output van Genera­tieve AI, maar integreert die in een breder besluit­vor­mings­proces. Waar Genera­tieve AI bijvoor­beeld een techni­sche handlei­ding kan schrijven, kan Agentic AI beslissen hoe en waar die handlei­ding moet worden toege­past in een productieproces.

Een belang­rijk onder­scheid is dat Agentic AI actief handelt in de fysieke of digitale wereld. Stel dat een bedrijf een AI gebruikt om klant­ver­zoeken af te handelen. Een Genera­tieve AI kan e‑mails beant­woorden, maar een Agentic AI kan die e‑mails ook catego­ri­seren, priori­teren en vervolg­ac­ties onder­nemen, zoals het escaleren van kritieke problemen naar de juiste afdelingen. Dit maakt Agentic AI meer actie­ge­richt en geschikt voor toepas­singen die meer autonomie vereisen.

Technologische basis van Agentic AI

Agentic AI bouwt voort op verschil­lende AI-techno­lo­gieën, waaronder machine learning, reinfor­ce­ment learning en natural language proces­sing. Enkele cruciale compo­nenten zijn:

• Perceptie- Agentic AI-systemen zijn uitge­rust met sensoren of software die real-time gegevens kunnen verza­melen en inter­pre­teren. Denk hierbij aan visuele input via camera’s of tekstuele data uit webinteracties.
• Redene­ring – Het systeem gebruikt algoritmes om data te analy­seren en te begrijpen. Hierbij worden vaak technieken uit de symbo­li­sche AI toege­past, naast statis­ti­sche methoden.
• Plannen en besluiten – Door middel van reinfor­ce­ment learning en proba­bi­lis­ti­sche model­le­ring kan Agentic AI een strategie uitstip­pelen om een speci­fiek doel te bereiken.
• Actie – Een Agentic AI kan de benodigde acties uitvoeren, zoals het aansturen van machines, verzenden van berichten, of het aanpassen van parame­ters in een digitale omgeving.

Voordelen van Agentic AI

1. Autonomie in besluit­vor­ming – Agentic AI kan zelfstandig complexe beslis­singen nemen, waardoor mense­lijke tussen­komst niet langer noodza­ke­lijk is in routi­ne­ma­tige of zelfs ingewik­kelde processen. Dit bespaart tijd en verhoogt de effici­ëntie. Bijvoor­beeld, in logis­tiek kan Agentic AI trans­port­routes optima­li­seren zonder handma­tige input.

2. Aanpas­sings­ver­mogen – Een belang­rijk voordeel van Agentic AI is het vermogen om zich aan te passen aan veran­de­rende omgevingen. In de finan­ciële sector kan een AI-agent bijvoor­beeld markt­trends analy­seren en direct de handels­stra­te­gieën bijstellen als er grote schom­me­lingen optreden.

3. Complexe probleem­op­los­sing – Agentic AI kan problemen aanpakken die mense­lijke experts veel tijd zouden kosten. Dit maakt het nuttig in sectoren zoals genees­kunde, waar AI-agenten kunnen helpen bij het stellen van diagnoses op basis van duizenden patiëntengegevens.

4. Multi­mo­dale Inter­actie – Agentic AI kan werken met diverse input- en output­vormen, zoals spraak, tekst en beeld. Dit maakt het geschikt voor toepas­singen in klanten­ser­vice, zoals een AI die zowel gesproken vragen als geschreven klachten kan behandelen.

Nadelen en uitdagingen van Agentic AI

Het trainen en uitvoeren van Agentic AI-modellen vraagt veel reken­kracht. Deze systemen zijn vaak afhan­ke­lijk van groot­scha­lige servers, wat leidt tot een hoge CO₂-uitstoot en aanzien­lijke opera­ti­o­nele kosten.

De ontwik­ke­ling van Agentic AI is ingewik­keld en vereist exper­tise in meerdere domeinen, van deep learning tot systeem­ont­werp. Daarnaast kan de imple­men­tatie uitda­gend zijn, vooral in legacy-omgevingen waar integratie met bestaande systemen proble­ma­tisch is.

De autonomie van Agentic AI roept ethische vragen op. Wat gebeurt er als een AI-agent een verkeerde beslis­sing neemt? En wie is aanspra­ke­lijk? Bijvoor­beeld, als een zelfrij­dende auto een ongeluk veroor­zaakt, ligt de verant­woor­de­lijk­heid dan bij de ontwik­ke­laar, de gebruiker, of de AI zelf?

Agentic AI kan gevoelig zijn voor cyber­aan­vallen. Kwaad­wil­lenden kunnen proberen om de AI te manipu­leren, wat ernstige gevolgen kan hebben, vooral in kritieke sectoren zoals gezond­heids­zorg of infrastructuur.

Toepassingen van Agentic AI

Agentic AI wordt al in diverse sectoren toege­past, waaronder:

• Autonome voertuigen – Zelfrij­dende auto’s gebruiken Agentic AI om continu beslis­singen te nemen op basis van verkeers­si­tu­a­ties. Ze analy­seren snel gegevens van camera’s, sensoren en GPS om veilig te navigeren.
• Gezond­heids­zorg – In zieken­huizen monitoren AI-agenten patiënten, voorspellen ze compli­ca­ties en optima­li­seren ze de zorgpro­cessen. Denk aan AI die vitale functies continu analy­seert en waarschuwt voor afwijkingen.
• Finan­ciële diensten – Agentic AI kan risico’s analy­seren, markt­kansen identi­fi­ceren en zelfs geauto­ma­ti­seerde handels­stra­te­gieën uitvoeren. Dit verhoogt de snelheid en nauwkeu­rig­heid van finan­ciële beslissingen.
• E‑commerce en klanten­ser­vice – Digitale AI-agenten beant­woorden vragen, verwerken retouren en doen aanbe­ve­lingen op maat. Dit verbe­tert de klant­er­va­ring en verlaagt opera­ti­o­nele kosten.

Toekomstperspectieven

Volgens Gartner wordt Agentic AI een van de meest invloed­rijke techno­lo­gi­sche trends van dit decen­nium. Het wordt verwacht dat tegen 2030 een groot deel van bedrijfs­soft­ware autonome functies zal bevatten, waarbij AI-agenten worden ingezet om dagelijkse processen effici­ënter te maken.

Innova­ties zoals hybride AI-systemen, waarin Genera­tieve AI wordt geïnte­greerd met Agentic AI, beloven nog meer mogelijk­heden. Bijvoor­beeld, een AI die zowel kan voorspellen welke marke­ting­cam­pagnes effec­tief zijn (Agentic) als deze automa­tisch kan ontwerpen (Genera­tief).

Tegelij­ker­tijd groeit de vraag naar regel­ge­ving en standaarden om de ontwik­ke­ling van Agentic AI in goede banen te leiden. Trans­pa­rantie en ethiek zullen cruciaal zijn om het vertrouwen van gebrui­kers te waarborgen.

Agentic AI markeert een nieuw tijdperk in kunst­ma­tige intel­li­gentie, waarin systemen niet alleen infor­matie verwerken, maar ook autonoom handelen en complexe problemen oplossen. De techno­logie biedt enorme voordelen op het gebied van effici­ëntie, produc­ti­vi­teit en innovatie, maar brengt ook uitda­gingen met zich mee, zoals ethische dilemma’s en hoge energiebehoeften.

Met de juiste benade­ring kan Agentic AI echter een waarde­volle kracht worden in zowel zakelijke als sociale toepas­singen. Naarmate de techno­logie vordert, zullen bedrijven en overheden moeten samen­werken om een balans te vinden tussen vooruit­gang en verantwoordelijkheid.