Agentische AI: de toekomst van autonome besluitvorming

Ocuco's Medewerkers de menselijke hersenen zijn de grootste energieverbruiker in het lichaam, en we hebben de neiging om het energieverbruik te verminderen en de cognitieve belasting te minimaliseren. We zijn van nature lui en zoeken altijd naar manieren om zelfs de kleinste taken te automatiseren. Echte automatisering betekent dat je geen vinger hoeft uit te steken om dingen gedaan te krijgen. Dit is waar agentische AI ​​schittert, de term "agentisch" is afgeleid van het concept van een "agent", wat in AI-jargon een entiteit is die taken onafhankelijk kan uitvoeren. In tegenstelling tot traditionele AI-systemen die werken op basis van vooraf gedefinieerde regels en datasets, bezit agentische AI ​​het vermogen om autonome beslissingen te nemen, zich aan te passen aan nieuwe omgevingen en te leren van zijn interacties. We zullen de complexiteit van agentische AI ​​onderzoeken en het potentieel en de uitdagingen ervan verkennen.

De belangrijkste componenten van Agentic AI begrijpen

Agentische AI systemen die ontworpen zijn om autonoom te handelen en beslissingen te nemen zonder menselijke tussenkomst. Deze systemen worden gekenmerkt door hun vermogen om hun omgeving waar te nemen, deze te beredeneren en acties te ondernemen om specifieke doelen te bereiken.

1. Perceptie: Agentische AI-systemen zijn uitgerust met geavanceerde sensoren en algoritmen waarmee ze hun omgeving kunnen waarnemen. Dit omvat visuele, auditieve en tactiele sensoren die een uitgebreid begrip van de omgeving bieden.
2. Redenering: De kern van agentische AI ​​is het redeneervermogen. Deze systemen gebruiken geavanceerde algoritmen, waaronder machine learning en deep learning, om data te analyseren, patronen te identificeren en weloverwogen beslissingen te nemen. Dit redeneerproces is dynamisch, waardoor de AI zich kan aanpassen aan nieuwe informatie en veranderende omstandigheden.
3. Communicatie: Een AI-collega is een verzameling agenten onder een supervisor die specifieke functies van begin tot eind uitvoert. Deze agenten coördineren met elkaar en brengen mensen in de lus in geval van escalaties of vooraf gedefinieerde verificatie om een ​​bepaald proces te voltooien.
4. Reactieve en proactieve aanpak:Agentische AI-systemen kunnen reageren op directe stimuli (reactief) en anticiperen op toekomstige behoeften of veranderingen (proactief). Deze dubbele capaciteit zorgt ervoor dat ze zowel huidige als toekomstige uitdagingen effectief aankunnen.
5. Actie: Zodra een beslissing is genomen, kunnen agentische AI-systemen autonoom acties uitvoeren. Dit kan variëren van fysieke acties, zoals het navigeren van een robot door een complexe omgeving, tot digitale acties, zoals het beheren van een financiële portefeuille.

Hoe Agentic AI in het echte leven zou kunnen werken

Om te illustreren hoe agentische AI ​​in de praktijk zou kunnen functioneren, kunt u het volgende voorbeeld bekijken. Hierbij voeren drie afzonderlijke AI-medewerkers taken gelijktijdig uit om automatische, gestroomlijnde gegevensaggregatie te realiseren:

1. AI-marketinganalist: Dit AI-systeem verzamelt en analyseert gegevens uit verschillende bronnen, waaronder website-interacties en sociale media. Het identificeert patronen en inzichten die kunnen worden gebruikt om klantgedrag en markttrends te begrijpen.
2. AI-bedrijfsontwikkelingsmanager: Door gebruik te maken van de intelligentie van de AI Marketing Analyst, communiceert dit AI-systeem effectiever met leads. Wanneer een bezoeker bijvoorbeeld een website bezoekt, kan de AI Business Development Executive de koopintentie van de bezoeker identificeren op basis van de data van de AI Analyst. Dit zorgt voor gerichtere en persoonlijkere interacties, waardoor de kans groter wordt dat leads worden omgezet in klanten.
3. AI Klantenservicemedewerker: De gegevens van luisteren naar sociale media en andere bronnen die door de AI Marketing Analyst worden geanalyseerd, worden ook gebruikt door de AI Customer Care Executive. Dit AI-systeem identificeert veelvoorkomende problemen en zorgen waarmee klanten worden geconfronteerd, vaak vanuit een concurrerend perspectief. Gewapend met deze informatie kan het verkoopteam deze inzichten gebruiken om proactief problemen van klanten aan te pakken en upsellingmogelijkheden te verkennen.

Uitdagingen en ethische overwegingen

Hoewel het potentieel van agentische AI ​​enorm is, brengt het ook verschillende uitdagingen en ethische overwegingen met zich mee:

1. Veiligheid en betrouwbaarheid: Het is van het grootste belang dat agentische AI-systemen veilig en betrouwbaar werken. Deze systemen moeten grondig worden getest om storingen te voorkomen die tot ongelukken of onbedoelde gevolgen kunnen leiden.
2. Transparantie: De besluitvormingsprocessen van agentische AI-systemen kunnen complex en ondoorzichtig zijn. Het is cruciaal om methoden te ontwikkelen om deze processen transparant en begrijpelijk te maken voor mensen, vooral in kritieke toepassingen zoals gezondheidszorg en financiën.
3. Ethische besluitvorming: Agentische AI-systemen moeten worden geprogrammeerd met ethische richtlijnen om ervoor te zorgen dat ze beslissingen nemen die aansluiten bij maatschappelijke waarden. Dit omvat het aanpakken van kwesties als vooringenomenheid, eerlijkheid en verantwoording.
4. Regulering en bestuur: Naarmate agentische AI ​​meer voorkomt, zal er behoefte zijn aan robuuste regelgevende kaders om het gebruik ervan te reguleren. Dit omvat het vaststellen van normen voor veiligheid, privacy en ethisch gedrag.

Vergelijking van Agentic AI met traditionele RPA

Traditioneel Automatisering van robotprocessen (RPA)-platforms waren primair gericht op het bouwen van bots die voornamelijk via gebruikersinterfaces (UI) communiceerden. Hun kracht ligt in het automatiseren van repetitieve taken door menselijke interactie met UI's te simuleren; maar naarmate we naar een agentische benadering gaan, verschuift het paradigma aanzienlijk.

In een agentisch raamwerk verbreedt de focus zich van UI-interacties naar back-end automatiseringsbesluitvorming, in plaats van uitsluitend te vertrouwen op UI-automatisering. De nadruk verschuift naar het benutten van API's die technologieën integreren zoals Grote taalmodellen (LLM's) die productieve, intelligente, beslissingsgestuurde workflows mogelijk maken.

Belangrijke onderscheidende kenmerken zijn:

• Verbeterde capaciteitsset: Agentic introduceert een hoger niveau van mogelijkheden die verder gaan dan traditionele RPA-functionaliteiten, waaronder geavanceerde integratie van Intelligent Document Processing (IDP) en de mogelijkheid van LLM om complexe workflows te beheren en besluitvormingsmogelijkheden aangestuurd door.
• Technologische convergentie:AI-medewerkers omarmen de strategie om een ​​ecosysteem te creëren waarin verschillende technologieën naadloos met elkaar samenwerken, in tegenstelling tot eerdere RPA-systemen die voornamelijk afhankelijk waren van UI-gebaseerde interacties. Het model maakt directe integratiecoördinatie tussen componenten, API's en andere systemen mogelijk.
• End-to-end automatisering zonder menselijk toezicht: Een AI-collega, bestaande uit een verzameling agenten onder een supervisor, beheert volledige workflows autonoom. Deze agenten coördineren met elkaar en betrekken mensen alleen bij escalaties of vooraf gedefinieerde verificatie, wat zorgt voor echte end-to-end automatisering.

De toekomst van Agentic AI

De agentische aanpak is niet geheel nieuw. Het is in feite al jaren een kernonderdeel van AI-ontwikkeling. Het concept omvat het creëren van AI-collega's, die elk als een specifieke agent functioneren, of nauwkeuriger gezegd, als een verzameling agenten. Een AI-collega is in wezen een team van agenten die samenwerken onder een uniform raamwerk dat is ontworpen om naadloos te coördineren met andere soortgelijke teams. Een AI-collega kan zich bijvoorbeeld specialiseren in Intelligent Document Processing (IDP) met zijn eigen agenten die specifieke subtaken afhandelen. Deze teams, elk met hun gespecialiseerde agenten en supervisors, kunnen samenwerken om bredere doelen te bereiken.

Concluderend vertegenwoordigt agentische AI ​​een belangrijke stap voorwaarts in kunstmatige intelligentie, die ongekende mogelijkheden biedt kansen voor innovatie en efficiëntie terwijl er zorgvuldige navigatie nodig is om te garanderen dat de voordelen ervan op een veilige, transparante en ethische manier worden gerealiseerd.