De invloed van AI-agents op de werkplek van morgen

De ontwikkeling van AI blijft razendsnel gaan en een van de meest intrigerende toepassingen van de laatste tijd vind ik AI-agents. Ik verwacht dat AI-agents een enorme impact gaan hebben op het dagelijks werk van medewerkers en daarmee ook op leren & ontwikkelen. In dit blog neem ik je mee in de wereld van AI-agents en hoe deze technologie de toekomst van werk vormgeeft.
Wat zijn AI-agents?
AI-agents zijn slimme digitale assistenten die zelfstandig taken uitvoeren, beslissingen nemen en processen organiseren om mensen te ondersteunen. Waar traditionele AI-tools zoals ChatGPT vooral gericht zijn op het beantwoorden van vragen of genereren van tekst (reactief dus), gaan AI-agents een stap verder. Ze kunnen proactief handelen op basis van doelen, regels en hun omgeving. Bijvoorbeeld een AI-agent die een projectplanning maakt en bijhoudt door de agenda’s van teamleden en vergaderingen te analyseren. Of een AI-agent die een training monitort en huiswerkopdrachten aanpast op basis van de reacties, prestaties en voorkeuren van de deelnemers.
Belangrijke eigenschappen van AI-agents zijn:
– Autonomie: Ze werken zelfstandig binnen de gegeven kaders
– Aanpassingsvermogen: Ze leren en verbeteren hun prestaties met de data die ze verwerken.
– Interactief: Ze kunnen samenwerken met andere agents, systemen en mensen.
Wat is het verschil tussen AI-agents en tools zoals ChatGPT?
Hoewel zowel AI-agents als tools als ChatGPT gebruikmaken van AI, zijn er op dit moment nog duidelijke verschillen. ChatGPT is ontworpen voor conversaties, terwijl AI-agents specifiek zijn afgestemd op het uitvoeren van taken. AI-agents kunnen meerdere stappen en processen beheren, terwijl ChatGPT zich richt op losse interacties en taken. AI-agents kunnen direct gekoppeld worden aan andere systemen, zoals ERP-software, CRM-tools en productiedatabases.
Een voorbeeld van een tool die al dichterbij AI-agents komt, is Microsoft Copilot. Deze tool integreert in Microsoft 365-apps en biedt proactieve ondersteuning bij dagelijkse taken. Denk aan het automatisch genereren van samenvattingen van Teams-vergaderingen, het opstellen van e-mails of het analyseren van data in Excel. Hoewel Copilot niet volledig autonoom is zoals een AI-agent, laat het wel zien hoe AI werkprocessen ondersteunt en taken automatiseert. Voor organisaties die al werken met Microsoft 365 kan dit een laagdrempelige manier zijn om de voordelen van AI in de praktijk te brengen en na te denken over de verdere ontwikkeling richting AI-agents.
Wat kun je met AI-agents?
AI-agents kunnen een breed scala aan taken overnemen, zodat medewerkers meer tijd hebben voor strategisch en creatief werk. Of alleen die taken overhouden die ze leuk vinden en de rest bij ‘hun’ agent neerleggen. Enkele voorbeelden:
- Automatiseren van repetitieve taken zoals rapportages genereren of e-mails categoriseren.
- Persoonlijke ondersteuning bij tijdbeheer, taakprioritering en kennisdeling.
- Procesoptimalisatie door inefficiënties in workflows te signaleren en verbeteringen voor te stellen.
- Inclusiever werken door barrières voor mensen met een beperking te verminderen.
Lisa werkt bij een bouwadviesbureau. Haar werk bestaat uit het opstellen van gedetailleerde rapporten voor klanten, waarin ze technische oplossingen en aanbevelingen presenteert. Voorheen kostte het haar uren om informatie te verzamelen en te analyseren en deze om te zetten in begrijpelijke rapporten. Sinds Lisa een AI-agent gebruikt, verloopt haar werk veel efficiënter. De AI-agent ondersteunt Lisa door:
- Automatisch relevante data te verzamelen uit verschillende bronnen, zoals technische handleidingen, wetgeving, klantdossiers en productdatabases.
- Conceptteksten te genereren op basis van de verzamelde data, inclusief visuele elementen zoals grafieken en tabellen.
- Feedback van Lisa te verwerken en het rapport aan te passen aan de specifieke wensen van de klant.
Hierdoor kan Lisa zich volledig richten op de inhoudelijke controle en het bieden van strategisch advies aan klanten. Het resultaat? Snellere levering van rapporten, een hogere kwaliteit en meer tevreden klanten.
Hoe train je AI-agents?
Net zoals medewerkers training nodig hebben om beter te worden in hun werk, moeten AI-agents worden getraind om optimaal te functioneren. Dit proces omvat:
- Data verzamelen: AI-agents leren van de data die je hen geeft. Het is belangrijk om kwalitatieve en representatieve data te gebruiken.
- Doelen instellen: Definieer duidelijk wat je van de AI-agent verwacht. Welke taken moet hij uitvoeren? Welke resultaten wil je behalen?
- Feedback geven: Monitor de prestaties van de AI-agent en geef feedback. Dit kan bijvoorbeeld door aan te geven welke beslissingen correct waren en waar verbeteringen nodig zijn.
- Bijsturen: AI-agents leren continu. Door hun algoritmes en datasets te blijven verbeteren, zorg je ervoor dat ze steeds beter worden.
Wie traint AI-agents?
De verantwoordelijkheid voor het trainen van AI-agents ligt op meerdere niveaus binnen een organisatie:
- Learning & Development-afdelingen stellen de trainingsprogramma’s op en ontwikkelen strategieën voor het inzetten van AI-agents.
- Werknemers die direct met AI-agents werken, geven specifieke feedback op de prestaties en sturen de agent bij voor hun dagelijkse taken.
- IT- en datateams zorgen voor de technische infrastructuur en datamanagement, en spelen een cruciale rol in het verzamelen en valideren van de benodigde data.
In de praktijk werken deze teams samen: L&D biedt kaders en trainingen, medewerkers verfijnen de agents en IT zorgt voor technische ondersteuning en kwaliteitscontrole van de data.
Conclusie
AI-agents bieden organisaties enorme kansen om efficiënter te werken, medewerkers te ondersteunen en innovatie te versnellen. Ze gaan verder dan traditionele AI-tools zoals ChatGPT door autonoom te handelen en complexe taken te beheren. Ze kunnen ook helpen bij moeilijk vervulbare vacatures of het opvangen van piekbelasting.
De toekomst van de arbeidsmarkt zal draaien om samenwerking tussen mensen en AI-agents. Mensen bepalen de richting, AI-agents zorgen voor uitvoering en optimalisatie. Dit vraagt om een nieuwe manier van werken, waarbij AI-agents niet de vervangers zijn, maar juist de versterkers van menselijk talent.
Start vandaag nog met je eigen AI-agents
Wil jij ook aan de slag met AI-agents? Neem contact met ons op en start vandaag nog!
Recente blogberichten
- Medewerkers opleiden in een AI-organisatie
- Waarom DeepSeek R1 zo revolutionair is
- De invloed van AI-agents op de werkplek van morgen
- Transfer learning
- De valkuilen van AI bij kennismanagement
- Kennis uit het hoofd halen met AI
- Hardware voor het trainen van een AI-Model
- Zo bouw je een succesvol AI-expertteam
- Kennis is meer dan data
- Data voor het trainen van je eigen model
- Zo voorkom je een kennis-drain door pensionering