Wat zijn agentische AI-workflows?

Agentische AI verwerkt realtime data en neemt zelfstandig beslissingen met minimale menselijke begeleiding. Hier vind je alles wat je moet weten over agentische AI-workflows.

Wat zijn agentische AI-workflows?

Agentische AI-workflows zijn processen die worden aangedreven door autonome AI-agenten die zelfstandig taken uitvoeren, beslissingen nemen en zich aanpassen aan veranderende omstandigheden binnen een vastgestelde set regels of doelen.

Zo kan een AI-gestuurde workflow voor de toeleveringsketen de vraag voorspellen, routes optimaliseren en automatisch de voorraad aanvullen, terwijl een planningssysteem in de zorg efficiënt afspraken inplant op basis van de beschikbaarheid van artsen, voorkeuren van patiënten en middelen van de kliniek.

Hoe werken agentische AI-workflows?

Agentische AI-workflows zijn ontworpen om taken proactief te beheren door data te analyseren, beslissingen te nemen en acties uit te voeren met minimale menselijke tussenkomst.

Laten we bekijken hoe deze workflows werken aan de hand van een voorbeeld van een planningssysteem voor zorgafspraken.

1. Doelen en context begrijpen

Een agentische AI-workflow wordt ontworpen met duidelijke doelen en parameters die de werking sturen.

In dit geval is het doel om patiëntafspraken efficiënt in te plannen door rekening te houden met factoren zoals doktersbeschikbaarheid, patiëntvoorkeuren en kliniekmiddelen.

De AI-agent is geprogrammeerd om de specifieke regels en context waarin hij opereert te begrijpen, waaronder openingstijden, specialisaties van artsen en patiëntgeschiedenis.

2. Live data analyseren

De AI-agent analyseert continu live data, zoals meldingen van zieke artsen of verplaatste afspraken.

Als bijvoorbeeld een arts beschikbaar komt door een annulering, verwerkt de AI-agent deze informatie om patiënten te identificeren die baat hebben bij het vrijgekomen tijdslot.

3. Zelfstandig beslissingen nemen

Op basis van de geanalyseerde data beoordeelt de AI-agent de opties en kiest zelfstandig de beste aanpak.

Als een patiënt bijvoorbeeld op de dag zelf annuleert, bepaalt de AI-agent autonoom welke patiënten het meest waarschijnlijk een last-minute afspraak kunnen aannemen. Hij kan beginnen met het bellen van patiënten met dringende gezondheidsklachten totdat iemand de afspraak kan en wil overnemen.

4. Proactief taken uitvoeren

De AI-agent brengt vervolgens de meest geschikte patiënten op de hoogte, werkt de agenda van de arts bij en bevestigt de afspraak – allemaal zonder menselijke tussenkomst.

Toepassingen van agentische AI-workflows

Agentische AI-workflows worden breed ingezet in verschillende sectoren en zorgen voor ingrijpende veranderingen. Hier enkele voorbeelden:

Verkoop

Van het eenvoudig inzetten van een verkoopchatbot als klantentool tot het volledig automatiseren van verkoopprocessen: agentische AI-workflows veranderen de manier waarop bedrijven met klanten omgaan.

AI-chatbots kunnen direct reageren op klantvragen, producten aanbevelen op basis van surfgedrag en gebruikers begeleiden bij het afrekenen. Herinneringen voor verlaten winkelwagentjes of tijdgevoelige aanbiedingen zorgen ervoor dat geen enkele verkoopkans wordt gemist.

Marketing

Agentische AI-workflows, zoals chatbotmarketing, vernieuwen marketing door gepersonaliseerde promoties te leveren, live data te analyseren en campagnes te optimaliseren.

Chatbots gaan in gesprek met klanten via persoonlijke interacties, doen productaanbevelingen en sturen herinneringen voor verlaten winkelwagentjes.

Tijdens piekperiodes, zoals uitverkoop rond de feestdagen, passen ze promoties dynamisch aan om de omzet te maximaliseren via:

• Productaanbevelingen
• Gepersonaliseerde kortingen
• Realtime promotie-aanpassingen

Gezondheidszorg

Agentische AI-workflows maken het plannen van patiëntafspraken efficiënter door doktersbeschikbaarheid te optimaliseren en patiënttevredenheid te verhogen.

Deze workflows sturen proactief herinneringen, verplaatsen afspraken indien nodig en geven voorrang aan patiënten op basis van urgentie en zorgbehoefte.

Supply chain management

Realtime vraagvoorspelling en dynamisch voorraadbeheer zijn twee belangrijke manieren waarop agentische AI-workflows het supply chain management transformeren. Deze workflows gebruiken live data om vertragingen te minimaliseren, kosten te verlagen en efficiëntie te optimaliseren in elke fase van de keten.

Een AI-agent kan bijvoorbeeld pieken in de vraag voorspellen en automatisch het voorraadniveau aanpassen. Tijdens evenementen als Black Friday, wanneer de vraag doorgaans hoger is, kunnen AI-agenten dit voorzien en proactief de voorraad verhogen.

Soorten agentische AI-workflows

Agentische AI-workflows zijn er in verschillende vormen, elk gericht op specifieke bedrijfsbehoeften en operationele processen.

Conversational AI-workflows

Conversational AI-workflows, zoals gebruikt in AI-gestuurde assistenten, begeleiden gebruikers door meerstapsinteracties op basis van context, intentie en historische data.

Deze workflows zijn ontworpen om een persoonlijke en efficiënte ervaring te bieden door gebruikersbehoeften te voorspellen en reacties zelfstandig aan te passen.

Een AI-gestuurde klantenservice-workflow kan bijvoorbeeld routinematige vragen afhandelen, zoals orderstatus of accountproblemen, door gebruikers door contextafhankelijke vragen te leiden.

Complexere kwesties kunnen worden doorgestuurd naar menselijke medewerkers, waarbij het volledige gespreksverloop wordt meegegeven. Hoge chatbot containment rates, die het percentage interacties meten dat zonder menselijke tussenkomst wordt opgelost, tonen het succes van deze workflows in kostenbesparing en snellere reacties.

Multi-agent systemen (MAS)

In multi-agent systemen (MAS) werken meerdere AI-agenten samen in dezelfde omgeving om complexe, gedistribueerde problemen op te lossen.

MAS maken gebruik van agentische AI-workflows om agenten data te laten uitwisselen, acties te coördineren en gezamenlijke beslissingen te nemen in realtime, waardoor taken worden verdeeld en gezamenlijke doelen worden bereikt.

Een retailbedrijf kan bijvoorbeeld een MAS inzetten om een autonome bezorgvloot te beheren, waarbij meerdere bezorgdrones of zelfrijdende voertuigen samenwerken om bezorgtijden en routes te optimaliseren.

Deze systemen zorgen ervoor dat voertuigen met elkaar communiceren en zich aanpassen aan realtime omstandigheden, zoals wegafsluitingen of weersveranderingen, zodat leveringen efficiënt en op tijd plaatsvinden.

Reinforcement learning (RL)-agenten

Reinforcement learning (RL)-agenten leren door trial-and-error en passen hun beslissingen aan op basis van beloningen of straffen voor hun acties.

In magazijnrobots kan een RL-agent bijvoorbeeld de bewegingen van een robotarm optimaliseren om items efficiënter te picken en te verpakken. In het begin maakt de agent fouten, zoals het verkeerd plaatsen van een item, maar na verloop van tijd leert hij de meest efficiënte routes en handelingen door de beloning voor succesvolle taken te maximaliseren.

Ethische agentische AI-workflows

De toenemende autonomie van agentische AI-workflows vraagt om zorgvuldige ethische afwegingen, vooral bij de inzet in risicovolle sectoren zoals zorgchatbots of AI-agenten in de financiële sector.

Ongecontroleerde systemen, zoals die automatisch zorgclaims afwijzen, kunnen individuen schaden en het publieke vertrouwen ondermijnen door efficiëntie boven menselijk welzijn te stellen.

Ethische workflows moeten de nadruk leggen op transparantie, verantwoordelijkheid en eerlijkheid, met uitlegbare beslissingen en stevige controle om aan maatschappelijke waarden te voldoen.

In een MAS dat een autonome bezorgvloot aanstuurt, moeten ethische richtlijnen bijvoorbeeld waarborgen dat efficiëntie niet ten koste gaat van veiligheid of toegankelijkheid.

Hoewel agentische AI-workflows veel potentie bieden, moeten ze ontworpen worden met een mensgerichte benadering.

Aan de slag met agentische AI-workflows

Agentische AI-workflows veranderen bedrijfsprocessen door data te gebruiken om proactief beslissingen te nemen en uit te voeren.

Workflows aangedreven door Botpress hebben bedrijven zoals Waiver Group geholpen om 25% meer leads te genereren binnen drie weken en hostifAI in staat gesteld om 75% van de klantgesprekken af te handelen zonder menselijke tussenkomst.

Klaar om de kracht van agentische AI-workflows te benutten voor slimmere bedrijfsvoering?

Begin vandaag nog met bouwen. Het is gratis.

Veelgestelde vragen

1. Zijn alle AI-agenten per definitie agentisch?

Nee, niet alle AI-agenten zijn agentisch. Een AI-agent wordt pas 'agentisch' als deze zelfstandig beslissingen kan nemen, zich kan aanpassen aan veranderende omstandigheden en doelen zelfstandig kan nastreven. Veel eenvoudige agenten volgen alleen vaste regels of flows zonder autonomie.

2. Kunnen agentische AI-workflows werken in ongestructureerde of onvoorspelbare omgevingen?

Ja, agentische AI-workflows zijn ontworpen om te functioneren in onvoorspelbare omgevingen door gebruik te maken van realtime data en adaptieve besluitvorming. Hun effectiviteit hangt echter af van de gebruikte trainingsdata en feedbackmechanismen.

3. Wat zijn de technische vereisten om een agentische AI-workflow te bouwen?

Om een agentische AI-workflow te bouwen, heb je een krachtig AI-model nodig (zoals een LLM of een reinforcement learning-agent), toegang tot realtime data, een framework om doelen en beperkingen te definiëren, en een integratielaag (meestal via API's of low-code platforms) om het te koppelen aan relevante systemen.

4. Hoe bepaal ik of mijn bedrijfsproces geschikt is voor agentische automatisering?

Je bedrijfsproces is geschikt voor agentische automatisering als het zich moet aanpassen aan verschillende input of repetitieve taken bevat die geen voortdurende menselijke beoordeling vereisen. Processen zoals het beoordelen van verzoeken of het routeren van leads zijn goede voorbeelden.

5. Hoe wordt de prestatie van een agentische AI-workflow gemeten?

De prestatie van een agentische AI-workflow wordt gemeten aan de hand van het succespercentage van taken, responstijd, kostenbesparing, frequentie van menselijke tussenkomst en gebruikers­tevredenheid.