De afgelopen maand heb ik 200 trendrapporten voor 2025 met AI geanalyseerd. Dé trend waar met stip over werd gepraat? AI-agents. Ik zie dagelijks plannen, grote beloften en veel flinke voorspellingen voorbijkomen in het nieuws hierover. Maar kan je hier nu echt iets concreets mee als professional? In dit artikel duik ik er op in!
Automatiseren is niets nieuws – we doen het al eeuwen. Denk maar aan de eerste windmolens in de middeleeuwen, waarmee boeren graan maalden zonder fysieke arbeid. Of de industriële revolutie, toen machines zoals de weefgetouw en de stoomlocomotief handwerk en transport drastisch versnelden. Automatisering draait altijd om hetzelfde: het slimmer en efficiënter maken van repetitieve taken.
Vandaag de dag tillen AI-agents dit naar een hoger niveau door niet alleen fysieke arbeid over te nemen, maar ook cognitieve taken zoals e-mails beantwoorden, data-analyse, en zelfs creatieve processen. In tegenstelling tot traditionele software, die altijd menselijk ingrijpen nodig heeft, kunnen AI-agents informatie interpreteren en ervan leren.
The IT department of every company will become the HR department for AI agents – Jen-Hsun Huang, CEO Nvidia
Maar nog meer; ze kunnen zelfstandig taken uitvoeren, beslissingen nemen en zelfs namens ons onderhandelen met andere agents. En in tegenstelling tot de traditionele technologische transformaties van het verleden, waarvoor jaren van kostbare infrastructuuropbouw nodig waren, zijn deze nieuwe AI-agents eenvoudig te bouwen en te implementeren.
De voorspellingen
De voorspellingen zijn dan ook niet mals. Volgens McKinsey kunnen agents 60 tot 70 procent van de activiteiten die momenteel de tijd van werknemers in beslag nemen automatiseren. Op wereldwijde schaal voorspelt Goldman Sachs dat agents het BBP met 7%, of $ 7 biljoen, zou kunnen verhogen. Volgens Deloitte gaat het komende jaar daarom een kwart van de bedrijven al AI-agents gebruiken en volgend jaar zelfs al de helft. Het zou de ‘killer app’ van AI moeten gaan worden. Volgens Gartner zal tegen 2028 minstens 15% van de dagelijkse zakelijke beslissingen autonoom worden genomen door agentische AI.
Jouw volgende collega? Dat zou zo maar eens een AI-agent kunnen worden. Want onderzoek laat zien, dat AI-agents op manieren kunnen samenwerken, die veel verder gaan dan die van mensen. Volgens de onderzoeker:
Het ziet er zeker veelbelovend uit dat ze een groep verschillende meningen bij elkaar kunnen brengen en veel sneller tot een consensus kunnen komen dan wij, en met een grotere groep meningen.
“This isn’t just an evolution of technology. It’s a revolution that will fundamentally redefine how humans work, live, and connect with one another from this point forward.” – Marc Benioff, CEO of Salesforce
Maar de meeste grote voorspellingen worden gedaan door vooral partijen die zelf baat hebben bij het succes, zoals consultants en de leveranciers van AI-hardware en -software. Het zijn ook vaak diezelfde mensen die voorspelden dat anno 2025 crypto alle banken zou hebben vervangen, van alle kunst een NFT zou zijn gemaakt en we allemaal massaal in de metaverse aan het werk zouden zijn.
Geen draden, maar daden!
Voor 2025 hoor ik dan vooral ook veel nuchterheid rondom de ‘nodig-vraag’. Afgelopen week gaf ik een training over AI en kwam iemand uit het publiek met een prachtige opmerking; “Ik lees veel over allerlei nieuwe features, zoals het contextvenster, multilingualiteit en resoneren, maar mis steeds de ‘why’. Het lijkt wel alsof wij als professionals moeten nadenken hoe we deze tools gaan gebruiken, maar zou dat niet andersom moeten zijn?”.
Voor mij een terechte opmerking. Er wordt te veel gesproken over de techniek en te weinig over het écht praktische nut. We moeten in mijn optiek meer gaan praten over de daden, in plaats van steeds maar grote woorden te lezen over de ‘draden’.
Het is ook goed om nuchter te kijken naar waar we ook echt willen dat AI-taken gaan oppakken. Ik ben echt ongekend enthousiast over de technologie en gebruik de verschillende tools 1-2 uur op een gemiddelde werkdag. Het maakt me echt slimmer, beter, efficiënter en werk ook echt leuker. Maar ik kijk ook steeds scherper naar de verschillende tools en hun werking. Ja, AI-agents kunnen in principe een hele vakantie voor mij kunnen uitzoeken en boeken. Het afgelopen jaar heb ik bijvoorbeeld al voor drie trips gebruik gemaakt van AI.
Maar, in de resultaten zaten ook nog altijd fouten. Plaatsen die niet bestaan bijvoorbeeld. Zou jij zo’n agent je creditcard toevertrouwen om ook gelijk maar de vlucht en het hotel te laten boeken? Daarnaast, ik haal zelf te veel lol uit het uitzoeken van een vakantie, wat mijzelf ook steeds weer op andere, nieuwe ideeën brengt.
Zitten we er echt op te wachten?
Hetzelfde geldt voor mij bijvoorbeeld voor het schrijven van teksten. Ja, ik gebruik ChatGPT wel eens om te kijken of mijn stijl goed is, zodat de dames van Frankwatching minder moeten redigeren. En ja, ik krijg nog vaak de vraag of ik mijn laatste boek ook met AI geschreven heb (terwijl ik er drie jaar lang volledig zelf aan heb geschreven). Dit had ik met een van de 320 AI’s waarmee je een heel boek kan laten schrijven, waarschijnlijk binnen een dag kunnen voltooien.
Ook hier rijst de vraag; zou ik dat ook echt willen? Tech-giganten als Microsoft en TikTok hebben inmiddels eigen uitgeverijen van AI-gegenereerde boeken. Maar wil de consument dit echt? Zit die te wachten op AI-gegenereerde boeken, muziek en video’s, waar geen enkele moeite, bezieling en passie in is gestopt?
Uiteraard zie ik ook wel hoe snel AI ontwikkelt, kijk even hoe ongekend goed tools als GPT en Midjourney zijn geworden in minder dan twee jaar tijd. Volgens onderzoek zijn bijvoorbeeld hallicunaties bij de grote modellen teruggebracht van 10-15% naar bijna 1%. Het zal wel niet lang meer duren voordat dit risico verwaarloosbaar is.
In zijn roman ‘Looking Backward’ uit 1888 speculeert Bellamy over een toekomst waarin kunst en literatuur floreren, zodra automatisering mensen heeft bevrijd van de sleur van ellendig werk, waardoor ze meer tijd overhouden voor culturele bezigheden. Het omgekeerde lijkt nu te gebeuren.
Het mainstream moment
Volgens OpenAI worden agents het komende jaar echt ‘mainstream’. Elke grote AI-boer zal agent-producten lanceren, of heeft dit al gedaan; OpenAI, Microsoft, Google, Salesforce, Antropic en Meta. Net als dat AI al jarenlang in ons leven zat verweven, voordat we uberhaupt van GPT hoorden, zitten agents ook al in talloze bekende functies verweven. Van de klantenservice van bijvoorbeeld ING en bol, tot Fitbits, robotstofzuigers en spamfilters.
Adecco, een van ’s werelds grootste wervingsbureaus, verwerkt jaarlijks meer dan 300 miljoen sollicitaties. Door deze grote hoeveelheid kan het op minder dan 5% reageren. Door het gebruik van AI-agents kwalificeert het sollicitanten automatisch, waardoor het binnen 24 uur met elke sollicitant in contact kan komen. Google publiceerde dit lijstje met meer dan 300 usecases van bedrijven.
Crypto AI-agents
Een andere sector waar ik nu veel agents gebouwd en met succes ingezet zie worden, is crypto. Ik ben sinds 2013 bezig met zaken als Bitcoin, maar vooral startups bouwen en bedrijven adviseren. Absoluut niet traden, omdat ik dat niet kan. De meeste mensen verliezen hier namelijk geld door, omdat ze handelen met emotie. Een doodsteek in traden. Inmiddels zijn er al crypto AI-agents zoals Virtuals, die het volledige traden automatiseren. Kijken naar trends, analyseren en daarop handelen. Soms wel 10.000 keer per dag. Kwestie van een agent instellen en ja; slapend rijk worden. Als de agent uiteraard goed is ingesteld.
Ik geniet zelf ook van de vele gekke AI-agents die mensen nu bouwen. Van een agency die hyperrealistiche virtuele influencers content laat maken voor OnlyFans en daar goud geld aan verdient. Tot een startup uit San Francisco, Altera. Deze heeft een fascinerend experiment uitgevoerd door 1.000 autonome AI-agents los te laten op een Minecraft-server. Onder leiding van voormalig MIT-professor Robert (Guangyu) Yang werkte Project Sid aan de vraag of deze agents samen meer kunnen bereiken dan alleen.
Het resultaat? De agents vormden een handelscentrum, stemden op een grondwet via Google Docs, verspreidden een religie (Pastafarianisme!) door middel van omkoping, en hielpen een verdwaalde villager met fakkels de weg terug te vinden.
Zoals elke verandering van deze omvang voor organisaties, brengt de verschuiving naar agents duidelijke uitdagingen en begrijpelijke angsten met zich mee. By far de grootste angst die ik lees en hoor? Onze banen! Door agents kunnen we waarschijnlijk over 5 jaar met z’n allen voorgoed op vakantie.
Maar ook voor al die bold statements, is het goed om even uit te zoomen. In de geschiedenis hebben we vaak gezien hoe nieuwe technologieën hele industrieën transformeren. Denk aan de opkomst van vliegtuigen, satellieten, het internet, smartphones en groene energie. Hoewel deze innovaties soms duidelijk banen wegvagen, creëren ze uiteindelijk ook weer allemaal nieuwe mogelijkheden.
Kijk maar eens naar de VS. In 1950 waren er 43 miljoen werkenden in de VS. Tegen 2020 was dat aantal gegroeid naar meer dan 152 miljoen. Dit is een toename van ruim 100 miljoen banen, vaak in sectoren die in 1950 niet eens bestonden.
Een van de redenen waarom ik ook heel enthousiast ben over AI? Ik merk en zie overal steeds grotere problemen, door personeelstekort. In sommige regio’s en sectoren zie je de beroepsbevolking stagneren of zelfs krimpen. Als ik iets vroeger leerde op de universiteit, dan is het dat voor verdere economische groei de productiviteit van de bestaande werknemers daarom veel belangrijker wordt. Vooral in de dienstensector, waar in Nederland 80% van de mensen werkt. Agents gaan hierin naar mijn mening een cruciale rol spelen.
Killer apps? Killer robots!
Hoe groot de verdere risico’s van het gebruik zijn, hangt af van hoe je deze systemen gebruikt, wat je ermee wil bereiken en hoeveel je ervan begrijpt. Een AI-agent kan bijvoorbeeld verkeerde beslissingen nemen als zijn doelen niet goed aansluiten bij die van de gebruiker of organisatie. Dit kan niet alleen tot slechte keuzes leiden, maar soms ook tot heftige situaties. Het lijkt nog een ‘ver van ons bed-show’, maar in Oekraïne wordt al gewerkt met autonome wapens. Inderdaad. Wapens die met AI zelf bepalen of ze schieten of niet.
Bovendien kunnen AI-agenten gedrag vertonen dat niet was voorzien of bedoeld door de makers, met alle gevolgen van dien. Het aantal kwalijke gevallen rondom bias door AI, neemt sterk toe volgens onderzoek. Dan is het niet handig, als op basis daarvan ook automatisch beslissingen worden genomen. Op bijvoorbeeld het gebied van recruitment.
Een ander risico is dat mensen te veel op deze technologie gaan vertrouwen. Dat kan ertoe leiden dat ze minder kritisch nadenken of problemen minder goed zelf oplossen. Een mooi voorbeeld hoorde ik laatst van de directie van een ziekenhuis die ik begeleidde. Op de oncologie-afdeling gaat iedereen door het geluid, omdat ze nu razendsnel diagnoses kunnen stellen met AI, wat er voor zorgt dat patiënten veel minder lang op hun uitslag moeten wachten.
Geweldig, riep ik! Want een oud-medewerker van mij moest bijvoorbeeld twee maanden wachten op de volgende afspraak rondom haar zware borstkanker. De nieuwe artsen worden dan ook met AI nu opgeleid. Maar volgens de oudere oncologen, missen ze daardoor de finesse bij het zelf analyseren van de mammogrammen. Finesse die vaak nog echt nodig is en die AI nu nog niet heeft.
Zelf aan de slag met AI-agents
Technologie is op zichzelf niet goed of fout. Het draait er in mijn optiek om hoe wij het inzetten. Zonder goed toezicht en de juiste data kunnen agents keuzes maken die botsen met menselijke waarden, zoals het prioriteren van winst boven veiligheid of het onbedoeld discrimineren van bepaalde groepen.
Zelf heb ik al een aantal agents gebouwd en getest. Ik ben eerst nuchter gaan kijken naar processen die ik zelf nog regelmatig uitvoer en het liefste laat automatiseren. Een voorbeeld hierin is SEO; het analyseren van trends en data, om te komen tot goede zoekwoorden en zinnen die populair zijn bij mijn mogelijke klanten. En die vervolgens omtoveren tot SEO-vriendelijke blogs, met gelijk ook alle bijbehorende meta-omschrijvingen voor Yoast etc. SEOBot automatiseert voor mij SEO door zoekwoorden te analyseren, genereren en daarmee blogcontent te creëren in 50 talen.
Daarnaast ben ik voor mijn nieuwe AI-startup bezig een app te bouwen, die ik door AI grotendeels wil laten ontwikkelen. Ik ben echt verbaasd over de vele tools die al duidelijk, hoge kwaliteit apps afleveren, zoals Databutton en Replit.
In een paar stappen
Een van de startpunten om zelf aan de slag te gaan en eens te experimenteren, is AgentGPT. Ook GenFuse kan je gebruiken zonder technische achtergrond. Hier kan je heel makkelijk zelf een agent samenstellen. Amazon heeft Lex geintroduceerd die je ook in een paar stappen een ‘conversational AI interface’ laat bouwen, zonder technische kennis. Daarnaast zie ik in veel communities mensen positief praten over hun agents, gemaakt met het het OS Rasa. Ik ben zelf ook heel enthousiast over Botpress, maar die wordt al heel snel heel duur. Als laatste kan ik Dify aanraden, omdat het echt een schat aan andere A-toepassingen biedt, die je kan koppelen aan je agent.