- Agentic AI workflows zijn processen die worden aangestuurd door autonome AI-agenten die onafhankelijke beslissingen nemen met minimaal menselijk toezicht.
- Ethische agentische AI-workflows geven prioriteit aan transparantie, eerlijkheid en een op de mens gericht ontwerp, vooral in gebieden met een hoog risico, zoals de gezondheidszorg of de financiële sector.
- Niet alle AI-agenten zijn agentisch, want sommige volgen alleen voorgedefinieerde instructies zonder zelfstandig beslissingen te nemen.
- Het bouwen van deze workflows vereist real-time gegevenstoegang, sterke AI-modellen, duidelijke doelen en integraties via API's of low-code platforms.
Agentic AI navigeert door real-time gegevens en neemt onafhankelijke beslissingen met minimale menselijke begeleiding. Dit is alles wat je moet weten over agentic AI-workflows.
Wat zijn agentische AI-workflows?
Agentic AI workflows zijn processen die worden aangedreven door autonome AI agents die zelfstandig taken kunnen uitvoeren, beslissingen kunnen nemen en zich kunnen aanpassen aan veranderende omstandigheden binnen een gedefinieerde set regels of doelen.
Een AI-gestuurde toeleveringsworkflow kan bijvoorbeeld de vraag voorspellen, routes optimaliseren en bevoorrading automatiseren, terwijl een planningssysteem voor de gezondheidszorg afspraken efficiënt kan toewijzen op basis van de beschikbaarheid van artsen, de voorkeuren van patiënten en de middelen van de kliniek.
Hoe Agentic AI-workflows werken
Agentic AI workflows zijn ontworpen om taken proactief te beheren door gegevens te analyseren, beslissingen te nemen en acties te ondernemen met minimale menselijke tussenkomst.
Laten we eens doorlopen hoe deze workflows werken, aan de hand van het voorbeeld van een afsprakensysteem in de gezondheidszorg.
1. Doelen en context begrijpen
Een agentische AI-workflow is ontworpen met duidelijke doelen en parameters om de werking ervan te sturen.
In dit geval is het doel om efficiënt afspraken te plannen voor patiënten door rekening te houden met factoren zoals beschikbaarheid van artsen, voorkeuren van patiënten en middelen van de kliniek.
De AI-agent is geprogrammeerd om de specifieke regels en context te begrijpen waarbinnen hij opereert, zoals kliniekuren, specialisaties van artsen en geschiedenis van patiënten.
2. Live gegevens analyseren
De AI-agent analyseert voortdurend live gegevens, zoals updates over welke artsen zich ziek hebben gemeld of welke afspraken zijn verzet.
Als er bijvoorbeeld een arts beschikbaar komt door een annulering, verwerkt de AI-agent deze informatie om patiënten te identificeren die baat zouden kunnen hebben bij het nieuw geopende slot.
3. Autonome beslissingen nemen
Op basis van de geanalyseerde gegevens evalueert de AI-agent opties en beslist autonoom wat de beste handelwijze is.
Als een patiënt bijvoorbeeld afzegt op dezelfde dag als zijn afspraak, zal de AI-agent autonoom afwegen welke patiënten het meest geneigd zijn om een last-minute afspraak te maken. Het kan beginnen met het bellen van patiënten met dringende gezondheidskwesties totdat het iemand vindt die bereid en in staat is om de afspraak te maken.
4. Taken proactief uitvoeren
De AI-agent brengt vervolgens de meest geschikte patiënten op de hoogte, werkt de informatie in de agenda van de arts bij en bevestigt de afspraak - allemaal zonder menselijke input.
Gebruiksscenario's van Agentic AI-workflows
Agentic AI workflows hebben brede toepassingen in verschillende industrieën en maken transformatieve resultaten mogelijk. Hier zijn een paar voorbeelden:
Verkoop
Van het eenvoudigweg inzetten van een verkoopchatbot als hulpmiddel voor klantbetrokkenheid tot het implementeren van volledig geautomatiseerde verkoopprocessen: agentische AI-workflows veranderen de manier waarop bedrijven met klanten omgaan.
AI-chatbots kunnen direct antwoord geven op vragen van klanten, producten aanbevelen op basis van browsegeschiedenis en gebruikers door het afrekenproces leiden. Herinneringen over achtergelaten winkelwagentjes of tijdgevoelige aanbiedingen kunnen ervoor zorgen dat er geen verkoopkans wordt gemist.
Marketing
Agentic AI-workflows, zoals chatbotmarketing, transformeren marketing door gepersonaliseerde promoties te leveren, live gegevens te analyseren en het bereik te optimaliseren.
Chatbots betrekken klanten met interacties op maat, bevelen producten aan en sturen herinneringen voor achtergelaten winkelwagentjes.
Tijdens piekperiodes, zoals de vakantieverkoop, passen ze dynamisch promoties aan om maximale inkomsten te genereren:
- Productaanbevelingen
- Persoonlijke kortingen
- Realtime promotieaanpassingen
Gezondheidszorg
Agentic AI workflows vergemakkelijken het plannen van patiëntenafspraken door de beschikbaarheid van artsen te optimaliseren en de patiënttevredenheid te verbeteren.
Deze workflows sturen proactief herinneringen, verzetten zo nodig afspraken en geven patiënten voorrang op basis van urgentie en specifieke zorgbehoeften.
Beheer van de toeleveringsketen
Real-time vraagvoorspelling en dynamisch voorraadbeheer zijn twee belangrijke manieren waarop agentic AI workflows supply chain management transformeren. Deze workflows maken gebruik van live gegevens om vertragingen te minimaliseren, kosten te verlagen en efficiëntie te optimaliseren in elke fase van de supply chain.
Een AI-agent kan bijvoorbeeld pieken in de vraag voorspellen en automatisch de voorraadniveaus aanpassen om aan deze veranderingen te voldoen. Tijdens evenementen zoals Black Friday, wanneer de vraag meestal hoger is, kunnen AI-agents hierop anticiperen en proactief de voorraadniveaus verhogen.
Soorten Agentic AI-workflows
Agentic AI workflows zijn er in verschillende soorten, elk ontworpen voor specifieke bedrijfsbehoeften en operationele processen.
Gespreks-AI workflows
Conversationele AI-workflows, zoals die worden gebruikt in AI-gestuurde assistenten, leiden gebruikers door interacties in meerdere stappen op basis van context, intentie en historische gegevens.
Deze workflows zijn ontworpen om een persoonlijke en efficiënte ervaring te bieden door te anticiperen op de behoeften van de gebruiker en de antwoorden autonoom aan te passen.
Een AI-ondersteunende workflow kan bijvoorbeeld routinevragen afhandelen, zoals het volgen van bestellingen of het oplossen van problemen met accounts, door gebruikers door een reeks contextbewuste vragen te leiden.
Complexere problemen kunnen worden doorverwezen naar menselijke tussenpersonen, terwijl een gedetailleerde conversatiegeschiedenis wordt bijgehouden. Hoge chatbot containment rates, het meten van het percentage interacties dat wordt opgelost zonder menselijke tussenkomst, benadrukken het succes van deze workflows in het verminderen van kosten en het verbeteren van responstijden.
Multi-agent systemen (MAS)
In multi-agent systemen (MAS) werken meerdere AI-agenten samen binnen dezelfde omgeving om complexe, gedistribueerde problemen op te lossen.
MAS maakt gebruik van agentic AI-workflows om agenten in staat te stellen gegevens uit te wisselen, acties te coördineren en gezamenlijke beslissingen te nemen in realtime, waardoor het opsplitsen van taken en het bereiken van gedeelde doelen wordt vergemakkelijkt.
Een kleinhandel zou bijvoorbeeld een MAS kunnen implementeren om een autonome leveringsvloot te beheren, waarbij meerdere leveringsdrones of zelfrijdende voertuigen samenwerken om levertijden en routes te optimaliseren.
Met deze systemen kunnen de voertuigen communiceren en zich aanpassen aan realtime omstandigheden, zoals wegafsluitingen of weersveranderingen, zodat er efficiënt en op tijd geleverd kan worden.
Agenten die versterking leren (RL)
Agenten die leren op basis van versterking (Reinforcement learning, RL) leren door vallen en opstaan, waarbij ze hun beslissingen aanpassen op basis van de beloningen of straffen die ze ontvangen voor hun acties.
In magazijnrobots kan een RL-agent bijvoorbeeld de bewegingen van een robotarm optimaliseren om efficiënter items te picken en in te pakken. In het begin kan de agent fouten maken, zoals het verkeerd inschatten van de plaatsing van een item, maar na verloop van tijd leert de agent de meest efficiënte paden en acties door het beloningssignaal voor succesvolle taken te maximaliseren.
Ethische agentische AI-workflows
De toenemende autonomie van agentische AI-workflows vraagt om zorgvuldige ethische afwegingen, met name bij de introductie van technologie in sectoren met een hoog risico, zoals chatbots in de gezondheidszorg of AI-agenten in de financiële sector.
Ongereguleerde systemen, zoals de systemen die afwijzingen van gezondheidsclaims automatiseren, kunnen schade toebrengen aan individuen en het vertrouwen van het publiek aantasten doordat efficiëntie voorrang krijgt op menselijk welzijn.
Ethische workflows moeten transparantie, verantwoording en eerlijkheid benadrukken, met verklaarbare beslissingen en robuust toezicht om aan te sluiten bij maatschappelijke waarden.
Bijvoorbeeld, in een MAS die een autonome leveringsvloot beheert, moeten ethische richtlijnen ervoor zorgen dat efficiëntie niet ten koste gaat van veiligheid of toegankelijkheid.
Hoewel agentic AI workflows enorme mogelijkheden bieden, moeten ze worden ontworpen met een mensgerichte benadering.
Aan de slag met Agentic AI-workflows
Agentic AI workflows transformeren bedrijfsactiviteiten door gegevens te gebruiken om proactief beslissingen te nemen en uit te voeren.
Botpress-gestuurde workflows hebben bedrijven zoals Waiver Group geholpen om binnen drie weken een toename van 25% in leads te realiseren en hostifAI in staat gesteld om 75% van de klantgesprekken te beheren zonder menselijke tussenkomst.
Klaar om de kracht van agentic AI workflows in te zetten voor slimmere bedrijfsvoering?
Begin vandaag nog met bouwen. Het is gratis.
FAQs
Zijn alle AI-agenten inherent agentisch?
Niet echt. Hoewel alle agentische AI's AI-agenten zijn, zijn niet alle agenten agentisch. Sommige AI-agenten volgen gewoon eenvoudige instructies zonder autonome beslissingen te nemen of zich aan te passen aan nieuwe situaties.
Kunnen agentische AI-workflows werken in ongestructureerde of onvoorspelbare omgevingen?
Ja, ze zijn ontworpen om zich in realtime aan te passen met behulp van live gegevens en feedback, maar hoe goed ze presteren hangt af van hoe slim en goed getraind ze zijn.
Wat zijn de technische vereisten om een agentic AI workflow te bouwen?
Je hebt meestal toegang nodig tot schone, realtime gegevens, een degelijk AI-model (zoals een LLM agent of beslissingsmotor), een manier om doelen of regels te definiëren en een infrastructuur om alle onderdelen met elkaar te verbinden, meestal met API's of low-code platforms.
Hoe bepaal ik of mijn bedrijfsproces geschikt is voor agentic automation?
Als je proces veel herhalende beslissingen en realtime gegevens omvat en gebaat zou kunnen zijn bij sneller handelen zonder altijd op mensen te hoeven wachten, zou agentic AI wel eens goed kunnen passen.
Hoe wordt de prestatie van een agentische AI-workflow gemeten?
Het wordt meestal bijgehouden aan de hand van statistieken zoals het succespercentage van taken, snelheid, kostenbesparingen of gebruikerstevredenheid. Je zult ook willen kijken hoe vaak het menselijke hulp nodig heeft (of niet!).
.png)
