AI-agents zijn niet zomaar de volgende stap in automatisering – ze zijn de sleutel tot een nieuwe manier van werken. Tijdens zijn gastcollege voor de leergang digitale transformatie aan de HAN benadrukte Joop Snijder, CTO van Aigency en Head of Research bij Infosupport, dat AI volwassen is geworden, maar dat de grootste uitdaging niet in de technologie ligt, maar in de mens en de organisatie. Veel organisaties blijven nog hangen in pilots, terwijl de echte transformatie met AI vraagt om een cultuurverandering, nieuwe vaardigheden en een heldere visie op governance en ethiek. In zijn boek Doeltreffend met AI-agents en tijdens de leergang deelde Snijder praktische inzichten: hoe bereid je je voor op de toekomst van werk, en hoe zet je AI-agents in om écht verschil te maken?
Wat is een AI-agent?
Een AI-agent is meer dan een chatbot. Het is een systeem dat zelfstandig waarneemt, handelt en leert. Denk aan een slimme thermostaat die je werkpatroon leert kennen, of een research-agent die zelfstandig informatie verzamelt, analyseert en een rapport schrijft – inclusief een ingebouwde ‘kritische agent’ die de output tegen het licht houdt. De architectuur bestaat vaak uit drie onderdelen: een planner, een generator en een evaluator. Deze drie-agentenstructuur zorgt ervoor dat taken niet alleen worden uitgevoerd, maar ook continu worden verbeterd en gecontroleerd op kwaliteit en coherentie. Zo voorkom je ‘context anxiety’ (waarbij een model te vroeg stopt omdat het denkt aan zijn limieten te zitten) en zelfoverschatting (agents die hun eigen werk onterecht prijzen) (zie ook dit artikel van Anthropic over autonoom programmeren ).
Voorbeelden uit de praktijk:
- Sensire gebruikt AI-agents om overdrachtsdocumenten voor verpleegkundigen samen te vatten, waardoor 63 documenten naar in één minuut per cliënt worden teruggebracht – met een nauwkeurigheidscheck om hallucinaties te voorkomen.
- Mytomorrows zet agents in om patiënten met zeldzame aandoeningen te matchen met experimentele studies, door ongestructureerde medische dossiers te analyseren.
- Infosupport past agents toe in klantenservice, onderzoek en procesautomatisering, altijd binnen strikte ethische en technische guardrails.
Succesfactoren voor werken met AI-agents
| Factor | Toepassing |
|---|---|
| Modulaire architectuur | Verdeel complexe taken in kleinere, beheersbare stappen. |
| Kritische evaluatie | Gebruik een aparte ‘evaluator-agent’ om bv. codekwaliteit en functionaliteit te toetsen. |
| Contextbeheer | Reset de context periodiek |
| Stopcondities | Stel harde grenzen (bv. max. iteraties, minimale verbetering van 1%). |
De kritische lus: reflectie en stopcondities
Een AI-agent werkt langs een eenvoudige lus:
- een agent neemt iets waar (via bv. een sensor of een interface)
- een agent handelt autonoom
- een agent leert en reflecteert en verbetert
Een AI-agent zonder kritische blik is als een auto zonder remmen. Daarom zijn ingebouwde ‘critics’ en stopcondities cruciaal:
- Harde grenzen: Bijvoorbeeld beslissingen boven €1.000 altijd door een mens laten controleren.
- Voortgangscontrole: Stop als de verbetering minder dan 1% is.
- Contextuele regels: Zorg dat de agent weet wanneer hij moet escaleren of stoppen.
Soorten agents
Er zijn verschillende soorten AI-agents waaronder:
- Kritiek-agent: Controleert of het tussenresultaat aansluit bij de vraag, met iteratieve lussen tot aan een vooraf gedefinieerde kwaliteit.
- Debate-agent: Laat twee agents (pro en contra) discussiëren over een stelling, met een ‘referee’ die de argumenten weegt.
- Parallel fan-out: Verdeelt taken over meerdere agents, ideaal voor complexe projecten zoals softwareontwikkeling.
- Swarm: Een team van agents dat parallel werkt aan deelopdrachten, met een ‘watchdog’ die het geheel monitort.
Ethisch grondslagen
| Principe | Toepassing in de praktijk |
|---|---|
| Transparantie | Leg uit hoe beslissingen tot stand komen. |
| Eerlijkheid | Voorkom bias in data en algoritmes. |
| Menselijk toezicht | Cruciale beslissingen altijd door mensen laten controleren. |
| Privacy by design | Persoonsgegevens beschermen vanaf het ontwerp. |
| Maatschappelijke impact | Evalueer langetermijneffecten op samenleving. |
AI-geletterdheid: vier lagen, één doel
AI-agents vragen om nieuwe vaardigheden in je organisatie. De EU AI Act verplicht sinds 2025 AI-geletterdheid voor iedereen die met AI werkt. Voor het goed werken met AI-Agents is dit cruciaal. Joop Snijder onderscheidt vier niveaus:
- Basis: Iedere medewerker begrijpt wat AI kan en wat de risico’s zijn.
- Kenniswerkers: Kunnen AI-tools effectief inzetten in hun dagelijkse werk.
- Besluitvormers: Weten wanneer en hoe ze AI kunnen vertrouwen.
- Techneuten: Bouwen en onderhouden agents, met oog voor ethiek en ‘zero trust’.
Actiepunten voor jouw organisatie als je wilt werken met AI-agents:
- Stop de koude oorlog tussen IT en business: Zet multidisciplinaire teams op.
- Kleine stappen, groot systeemdenken: Begin met behapbare projecten, voor repetitieve taken, maar bouw wel op een schaalbare infrastructuur.
- Schrijf vandaag je eerste AI-vacature: Zoek naar context engineers, augmented managers en AI ethics officers.
- Investeer in menselijke vaardigheden: Creativiteit, contextbewaking en ethisch oordeel worden steeds belangrijker.
De toekomst van werk
De rollen in onze organisaties zullen veranderen. Denk aan:
- Context engineers: van schrijven van prompts naar het ontwerpen van complexe contexten
- Augmented managers: Leiden zowel menselijke teams als AI-agents.
- AI ethics officers: Bewaken de verantwoorde inzet van AI.
- Domeinvertalers: Maken impliciete kennis expliciet, zodat agents beter kunnen leren en beslissen.
Conclusie: AI-agents is minder toekomstmuziek dan we denken. Het succesvol werken met AI-agents ligt in de juiste governance, ethiek en menselijke betrokkenheid. Zoals Joop Snijders het zegt: “AI is volwassen geworden. Nu is het aan ons om dat ook te worden.”
Meer weten?
- Luister naar de AI Today Live podcast met Joop Snijders.
- Bekijk de praktijkvoorbeelden van Infosupport.
- Lees het boek Doeltreffend met AI-agents voor concrete stappen en inspirerende cases.
- Lees dit artikel van Anthropic over autonoom programmeren
Wat is jouw volgende stap met AI-agents? Deel je ervaringen of vragen in de comments!
Leave a Reply