AI Agents: een nieuw tijdperk in automatisering
Stel je een tool voor die alles kan wat een mens ook kan, of dit nou gaat om het schrijven van een verhaal, een bug in code oplossen, e-mail beantwoorden, en nog veel meer.
Dit is het idee achter Artificial General Intelligence (AGI). AGI volgt niet alleen instructies, maar kan volledig autonoom het werk van een volledige organisatie uitvoeren. Het representeert een baanbrekende mijlpaal in de ontwikkeling van AI, en OpenAI heeft vijf stappen gedefinieerd die ons naar dit doel zullen brengen.
De eerste stap richting AGI is conversationele AI. Denk hierbij aan bijvoorbeeld chatbots, die vragen kunnen beantwoorden en gesprekken voeren. Deze modellen zijn echter afhankelijk van specifieke instructies en missen enige vorm van autonomie.
De tweede stap betreft AI-systemen met redeneringsvermogen. Deze modellen kunnen complexe problemen oplossing en zijn ontworpen voor analytisch denken, maar zijn nog steeds taakgericht. Een voorbeeld hiervan is OpenAI’s eigen o1 model, die wiskundige en wetenschappelijke problemen stap voor stap oplost.
De derde stap maakt een sprong vooruit naar AI Agents, die voor een lange tijd autonoom kunnen werken zonder toezicht. Nog fascinerender is dat ze met elkaar kunnen communiceren en samenwerken, om nog complexere problemen en vragen aan te pakken en op te lossen. Denk bijvoorbeeld aan een agent die data anlyseert, terwijl een andere een rapport opstelt en weer een derde de logistieke kant overziet. Ze werken allemaal in harmonie samen naar één, gezamenlijk doel. Dit wordt ook wel Agentic AI genoemd.
De vierde stap richt zich op AI die nieuwe ideeën kan ontwikkelen en menselijke kennis op een betekenisvolle manier kan uitbreiden. Denk aan het creëren van nieuwe content, producten, oplossingen of ideeën. Dit tilt AI en innovaties naar een hoger niveau door, bijvoorbeeld, het ontwikkelen van baanbrekende nieuwe technologieën in verschillende sectoren.
De vijfde stap is AGI zelf. Zoals eerder genoemd zal deze zelfstandig de werkzaamheden van een volledige organisatie kunnen uitvoeren, inclusief het ontwikkelen van strategieën, beheren van producten en het handelen van complexe operaties.
Volgens OpenAI zijn we nu erg dichtbij de derde stap met AI Agents, die verbazingwekkend veel potentieel laten zien. Dit schetst een toekomst waarin AI ons dagelijks leven en industrieën zal transformeren op nog ingrijpendere manieren dan nu al het geval is.
Een eerste test met Claude 3.5
AI Agents tillen automatisering dus naar een volgende stap op weg naar AGI , en wij bij Squadra hebben dit potentieel al vroeg herkend. Wij zijn daarom ook al gestart met experimenteren om AI Agents te gebruiken voor het scrapen van productinformatie van een webshop.
Door Claude 3.5 de opdracht te geven om data te scrapen, gaat het model zelf aan de slag. Het model kan zelfstandig de juiste codering libaries opzoeken, de browser vinden en uitzoeken waar het webadres ingevoerd kan worden. Vervolgens analyseert het de website en lay-out ervan, om te zien waar de relevante data staat zodat het deze kan verzamelen.
Dit proces verliep natuurlijk niet geheel zonder gebreken bij de eerste poging. De AI Agent maakte wat fouten aan het begin, maar wat indrukwekkend is, is hoe het leert van zijn eigen fouten. De agent evalueert wat er precies misgaat en kan zichzelf aanpassen en zijn aanpak verbeteren. Na ongeveer 10 minuten had de agent een volledig werkend script opgesteld, en dus zijn doel bereikt om data van een website te scrapen.
Deze mate van autonomie is een grote game-changer. Het automatiseren van dit soort processen kan kosten opmerkelijk verlagen en efficiëntie verbeteren op een manier die we nog niet eerder hebben gezien. Tot nu toe was deze vorm van automatisering namelijk nog niet mogelijk. Dit laat ook zien dat er een toekomst zal zijn vol buitengewone mogelijkheden, en dit is nog maar het begin.
Wat brengt de toekomst?
Zoals eerder genoemd gaan de ontwikkelingen richting Artificial General Intelligence (AGI) heel snel. Deze vooruitgang gaat zelfs zo snel dat we deze mijlpaal al in de komende vijf tot tien jaar gaan bereiken. Natuurlijk zijn er nog wat uitdagingen die we moeten overkomen. Wat deze modellen echter onderscheidt is dat ze leren van hun fouten en zichzelf verbeteren met elke iteratie.
Toch is het ook belangrijk om voorzichtig te blijven en te luisteren naar experts op het gebied van AI-technologie. Voormalig CEO van Google, Eric Smidt, heeft bijvoorbeeld benadrukt dat als AI Agents op het punt komen dat ze gaan samenwerken en de mens volledig uit het proces wordt gehaald, we bereid en voorbereid moeten zijn om in te grijpen. Om hem te citeren: “At some point, people believe, these agents will develop their own language, and that’s the point when we don’t understand what we’re doing. You know what we should do? Pull the plug.”
Door te ontwikkelen op een verantwoordelijke manier en de ethische consequenties ook in overweging te nemen, beloven AI Agents een fenomenale toekomst. Huidige functies zullen hier echter door veranderen. Klantenservice kan worden verbeterd doordat klantgeschiedenis en voorkeuren onthouden worden zodat we 24/7 gepersonaliseerde antwoorden en oplossingen kunnen krijgen. Fabrieken zullen efficiënter opereren doordat agents de supply chain kunnen overzien en kwaliteitscontroles monitoren om workflows te optimaliseren en kosten te verminderen. Administratief werk zoals plannen en rapporteren kunnen volledig worden geautomatiseerd, waardoor professionals zich kunnen richten op anders zaken zoals innovatie en strategie.
De mogelijkheden zijn eindeloos, ook doordat AI Agents zich dagelijks blijven verbeteren. De sleutel tot succes ligt in het verantwoord implementeren van deze ontwikkelingen, zodat AI samen met mensen blijft werken om een betere en efficiëntere toekomst op te bouwen. De komende jaren zullen cruciaal zijn en ons laten zien hoe AI Agents onze toekomst gaan beïnvloeden en vormgeven.
Over de auteur: Guus van de Mond is de oprichter van Squadra Machine Learning Company.
Plaats een reactie
Uw e-mailadres wordt niet op de site getoond