Agentic AI: Van prompt naar proactief
Autonoom. Zodra die term valt in de context van AI, gaan alle alarmbellen af – de robots nemen de boel over. Dat is niet anders bij agentic AI. Een impactvolle technologische versnelling, die evenwel twee nuances behoeft. Ten eerste past het gros van wat het label agentic meekrijgt, niet of slechts deels onder die noemer. Ten tweede leeft het besef dat deze innovaties een robuuste (ethische) omkadering vergen. (Wout Ectors)
Automatisering via AI is daarom nog geen agentic AI. Om dat label effectief te verdienen en het niet gewoon opgespeld te krijgen als marketingtrucje – agentwashing is een issue en holt het vertrouwen in echte innovaties uit, zeggen experts – moeten systemen zelfstandig, proactief en adaptief handelen. Tools die louter voorgekauwde scripts volgen, beantwoorden niet aan die criteria.
Wat is agentic AI (niet)?
Tom Vanderbauwhede, CEO bij consultancybedrijf Aigentel en docent AI aan de Karel de Grote Hogeschool, omschrijft agentic AI als een samenwerking tussen meerdere agents. “Elke agent voert één of enkele taken uit, om het resultaat daarvan door te geven aan de volgende in het rijtje – of aan de vorige, als nieuwe informatie daarom vraagt.” Een tastbaar voorbeeld is het boeken van een vlucht en een hotel. Op basis van iemands agenda en eerdere reisvoorkeuren kan een systeem perfect op zoek gaan naar de beste opties én die transacties ook zelfstandig afhandelen. “Met agentic AI kunnen complexe workflows volkomen automatisch verlopen – binnen een duidelijk afgebakende ruimte weliswaar.”
In de bedrijfswereld duiken verschillende toepassingen op, van autonoom verrichte administratieve processen tot coding agents die onderling sparren om zo tot de beste configuratie te komen. Het meest concreet zijn de tools in het domein van customer support, waar slimme systemen komaf maken met de gebrekkige ondersteuning die een traditionele chatbot biedt en de klant op maat bijstaan. “Toch is veel van wat vandaag gebeurt eerder klassieke automatisering dan agentic AI”, nuanceert Vanderbauwhede de huidige impact van deze technologie. Dirk Van Rooy, professor aan de Universiteit Antwerpen en daar verbonden aan het Antwerp Center for Responsible AI (ACRAI), deelt die kijk. Hij voorspelt een snelle vooruitgang en een groot disruptief vermogen, maar benadrukt tegelijk dat we vandaag pas de eerste stadia bewandelen van wat een breed spectrum is. “Het zijn nog veelal large language models ingebouwd in een workflow script of software pipeline. Die zijn slimmer dan ooit, maar nog lang geen kunstmatige medewerkers met begrip en verantwoordelijkheid.”
Human in the loop
Hoe meer autonoom de AI-tools, hoe belangrijker alleszins de operationele maar zeker ook de ethische en de juridische frameworks. Zo is het straks noodzakelijk om de AI Act nauwgezet na te leven, stipt Van Rooy aan. “Agentic AI zal onder het hoogste risiconiveau vallen. Dat vraagt een sterke nadruk op risicobeheer, transparantie en menselijke supervisie.” Hij pleit voor wat hij human-centric AI noemt. “Bij het ontwikkelen van AI-systemen is het cruciaal om menselijke controlepunten in te bouwen: bij de validatie van uitkomsten én doorheen het proces. Dat bewezen ook schandalen als de Nederlandse toeslagenaffaire, die mee veroorzaakt werd door discriminerende algoritmes.”
Dat organisaties steeds a human in the loop moeten houden, daar zijn alle experts het over eens. Zo ook AI-onderzoeker Thomas Van den Bossche (Odisee). “Het is zaak om je rol en verantwoordelijkheid in dit verhaal te omarmen en vooral te documenteren. Dat helpt om de kwaliteit en de veiligheid van de systemen te waarborgen. Tegelijk zorgt het ook voor duidelijkheid binnen de organisatie.” Zo slaat hij meteen de brug naar de noden op vlak van changemanagement. “In dat licht is het bovendien aangewezen om over levende kaders te beschikken, die in overleg met de medewerkers ontstaan, voldoende tastbaar zijn én meebewegen met de technologische ontwikkelingen.”
Weerstand op de werkvloer
Onduidelijkheid over wat agentic AI echt is en onvoldoende controlemechanismen: het zijn precies de redenen die marktanalist Gartner aanhaalt bij zijn voorspelling dat bedrijven meer dan 40% van hun opgezette projecten tegen 2027 zullen afbreken. Al zegt dat meer over het belang van een goede aanpak dan over de werkelijke meerwaarde van de technologie. Tegenover dat cijfer staat immers de verwachting dat 33% van de bedrijfssoftware in 2028 op agentic AI zal draaien.
“Eerder dan het ethische aspect is het de weerstand op de werkvloer die een rem plaatst op innovatie”, weet Vanderbauwhede. “Veel medewerkers zien AI als een risico dat hun job bedreigt.” Medewerkers goed meenemen in de vernieuwingstrajecten, is zo het fundament van een goede aanpak. “Vraag hen – nog zonder AI of agentic AI te noemen – waar ze dagelijks tegenaan lopen en welke efficiëntieslag hen zou kunnen ontlasten. Op die manier is het mogelijk om de eerste projecten te lanceren, kleine successen te boeken en daarop verder te bouwen.” “Probeer niet te lopen vooraleer je kan stappen”, geeft Van den Bossche ondernemingen een gelijkaardige tip mee. “Ga na waar je voor verbetering kan zorgen, al dan niet met de meest gevorderde toepassingen.” Tijdens dat proces zal de acceptatie van (agentic) AI stelselmatig toenemen. “Of toch als je timmert aan een bredere AI-cultuur, waarin medewerkers relevante opleidingen genieten en ook de ruimte hebben om zelf te experimenteren met de gekende tools.”
AI sandbox
De ethische, organisatorische en dus ook technische afwegingen vloeien kortom in elkaar over. Vanuit datzelfde perspectief en in de wetenschap dat het ook op bedrijfsniveau wenselijk is om te experimenteren, zet ACRAI sterk in op AI sandboxes. “Dat zijn omgevingen die je in staat stellen om nieuwe systemen grondig te testen”, legt Van Rooy uit. “Pas wanneer ze volledig op punt staan – inclusief alle privacyvraagstukken en andere ethische kwesties – rol je ze organisatiebreed uit.”
Op technisch vlak is datakwaliteit het codewoord bij uitstek, geeft Van den Bossche nog mee. “Zeker wanneer je tools zelf aan de slag laat gaan met allerlei gegevens, moeten die hoogst accuraat zijn én blijven. Dat zien bedrijven weleens over het hoofd.” Mogelijk ging het daar ook mis bij Air Canada, dat even geleden werd teruggefloten in de rechtszaal. Het achtte zich niet aansprakelijk voor een hallucinatie van zijn AI-agent, die een reiziger fout had geïnformeerd. De rechter ging daar niet in mee. “Bedrijven dragen een grote verantwoordelijkheid en riskeren reputatieschade als ze die niet opnemen. Het devies: koppel innovatie aan een gewaarborgde datakwaliteit en aan ethische kaders die geen promotiestunt zijn, maar een integer kompas.”