Agentic AI is een delicate vierdaagse dans die toegang tot kritische bedrijfsinzichten democratiseert

AI heeft sinds zijn ontstaan te maken gehad met valse claims, deels door een algemene kennislacune. Mensen zonder technische achtergrond kunnen moeite hebben om onderscheid te maken tussen termen als generatieve AI, symbolische AI of Agentic AI, en we hebben gezien dat technologiebedrijven misbruik maken van deze kennislacune door te claimen dat ze functionaliteiten bieden die ze niet daadwerkelijk hebben. Om dingen nog ingewikkelder te maken, nu AI steeds meer alomtegenwoordig wordt, beginnen bedrijven die zelfs maar de meest basale statistische analyse uitvoeren, zich plotseling te profileren als “machine learning-bedrijven”. Deze groeiende trend heeft potentieel klanten onzeker gemaakt over wat verschillende “AI”-oplossingen eigenlijk kunnen doen.

Nu Agentic AI opkomt, zien we al bedrijven die de term op vergelijkbare onnauwkeurige manieren gebruiken – in feite profileren veel bedrijven die eenvoudige “chatbots” gebruiken, zichzelf als Agentic AI-aanbieders. Agentic AI vertegenwoordigt een significante stap voorwaarts voor AI-technologie, maar het is essentieel om precies te begrijpen wat het betekent. Echte Agentic AI is een delicate, vierdaagse dans die elementen van generatieve AI, symbolische AI en verklarende wiskunde en niet-lineaire optimalisatie-engines in een agent-gebaseerde presentatie in evenwicht brengt, waardoor menselijke gebruikers worden opgewaardeerd door toegang te democratizeren tot geavanceerde technologie.

Door de moderne AI-misvattingen heen

De definitie van “kunstmatige intelligentie” is breed – maar als je overweegt wat nodig is om het zowel nuttig als robuust te maken, is een ensemble van technologie vereist. Een chatbot kan het internet doorzoeken en samenvatten en zijn bevindingen uitspugen, maar hij kan de data die in Large Language Models (LLM’s) zitten, niet valideren, noch kan hij redeneren met het subtiele, menselijke oordeel dat nodig is om vertrouwde inzichten te genereren. Het creëren van een AI-oplossing met een transformatieve zakelijke impact vereist een reeks componenten die samen een groter geheel vormen. Deze ingewikkelde balans ondersteunt redenering op een menselijke manier, terwijl het synthetiseert, analyseert en optimaliseert vertrouwde data voor de eindgebruiker op een schaal die verder gaat dan de menselijke capaciteit. Een basisgereedschap kan technisch gezien voldoen aan de minimale definitie van “kunstmatige intelligentie”, maar vandaag de dag hebben bedrijven oplossingen nodig die meer kunnen bereiken.

Denk eraan als een massamarktautomobielbedrijf dat probeert de look van een luxemerken na te bootsen. Ze kunnen de oppervlakkige esthetiek op afstand nabootsen, maar bij het onderzoeken van de details en de materiaalkwaliteit (laat staan wat er onder de motorkap zit) zal de waarheid aan het licht komen. Diegenen die “Agentic AI” als marketingterm gebruiken zonder de functionaliteit om het te ondersteunen, zouden even gemakkelijk te herkennen moeten zijn – maar klanten hebben niet altijd de technische expertise om te identificeren welk niveau van AI-maturiteit ze wordt aangeboden. Een bedrijf kan claimen een “optimalisatiebedrijf” te zijn, maar kan het daadwerkelijk constraint-gebaseerde niet-lineaire optimalisatie uitvoeren? Of gebruikt het een lineaire regressiemodel om basale forecasting uit te voeren? Erger nog, gebruikt het een programma dat slechts vier van de 40 beperkingen kan verwerken die nodig zijn om een bepaald probleem te modelleren? Iedereen kan claimen “AI-gebaseerde” oplossingen te bieden, maar het verschil in resultaten is aanzienlijk.

Dit is belangrijk om te begrijpen terwijl we de volgende fase van AI-ontwikkeling en -implementatie ingaan. Agentic AI belooft een revolutionaire technologie te zijn – een die effectief toegang tot krachtige, AI-gebaseerde analytics en geavanceerde optimalisatiecapaciteiten democratiseert.

Hoe Agentic AI werkt en waarom het ertoe doet

Er zijn vier kritische elementen van Agentic AI: symbolische AI, verklarende wiskunde en optimalisatie-engines, generatieve AI en de “agent” zelf:

• Symbolische AI is het “diepe redeneren”-deel van de hersenen dat verantwoordelijk is voor dingen als logische inferentie in de vorm van abductieve en deductieve redenering. Het gebruikt logica-gebaseerde programmering en stellingenbewijstechnieken om problemen op te lossen op een manier die de menselijke hersenen simuleert.
• Krachtige, hoge-dimensionale, verklarende wiskunde en optimalisatie-engines worden gebruikt om deel te nemen aan de zware, wiskundige berekeningen die nodig zijn om grote hoeveelheden data te verwerken en doorborende inzichten te genereren.
• Generatieve AI voert de “dunne snede”-functies uit die nodig zijn om patronen over grote datasets te identificeren en daaruit te extrapoleren.
• Agentic AI is het conversatiecomponent dat de machine in staat stelt om met mensen te communiceren op een menselijke manier, waardoor de interactie wordt vergemakkelijkt en toegang tot geavanceerde analytics en inzichten wordt gedemocratiseerd. Het is de “quarterback” van het team, dat acties in het systeem coördineert.

Agentic AI is als een delicate, vierdaagse dans – en de agent is de leider. Zonder een agent om de data die van de analytische engines onder hem komt, te synthetiseren en te optimaliseren, zouden gebruikers toegang hebben tot grote hoeveelheden informatie, maar weinig idee hebben hoe ze deze moeten organiseren of gebruiken. Agentic AI vertaalt complexe analytics en optimalisatiegegevens in een democratisch toegankelijke gebruikersinterface om bedrijfsgebruikers toegang te geven tot nuttige en actiegerichte inzichten zonder dat een geavanceerde achtergrond in data-analyse nodig is. Generatieve AI, symbolische AI en wiskunde en optimalisatie-engines hebben allemaal individuele toepassingen, maar de agent is het kritische vierde onderdeel dat alle vier de elementen in staat stelt om op een unieke en harmonieuze manier te werken.

Vóór Agentic AI werd de rol van de agent gespeeld door een menselijke operator – en het is gewoon niet mogelijk voor een mens om een volume aan informatie te verwerken dat zelfs maar in de buurt komt van dit niveau. Vandaag de dag kan een AI-agent, ondersteund door de andere drie delen van de “hersenen”, grote datasets analyseren die worden beïnvloed door tientallen beperkingen. Deze agenten hebben ook een diepgaand begrip van hoe elk onderdeel de anderen beïnvloedt, waardoor de optimalisatie-inzichten die nodig zijn om de bedrijven van vandaag vooruit te helpen, worden gegenereerd. En omdat ze worden gepresenteerd door een AI-agent die in staat is tot menselijke redenering en conversatie, zijn deze kritische bedrijfsinzichten steeds meer toegankelijk, zelfs voor gebruikers zonder een hoge mate van technische expertise.

Ware Agentic AI revolutioneert bedrijfsoptimalisatie

Op de Consumer Electronics Show (CES) van dit jaar voorspelde NVIDIA (NVDA ) CEO Jensen Huang dat 30% van de bedrijven “digitale werknemers” zullen hebben die een significante bijdrage aan het bedrijf zullen leveren tegen het einde van 2025. Dat klinkt misschien als een gewaagde voorspelling, maar voor diegenen die veel tijd hebben besteed aan het werken met Agentic AI, is het gewoon de erkenning van een langgehouden waarheid. De samenvloeiing van symbolische AI, generatieve AI en moderne verklarende wiskunde en optimalisatie-engines, dansend samen met de behulpzame leiding van een AI-agent, maakt kritische bedrijfsinzichten toegankelijker dan ooit. Ware Agentic AI is een revolutionaire technologie, en diegenen die het niet adopteren, riskeren achtergelaten te worden. Symbolische AI, generatieve AI en moderne verklarende wiskunde en optimalisatie-engines, dansend samen met de behulpzame leiding van een AI-agent, maken kritische bedrijfsinzichten toegankelijker dan ooit. Ware Agentic AI is een revolutionaire technologie, en diegenen die het niet adopteren, riskeren achtergelaten te worden.