Auteur
Yeslin Beljaars
Waarom AI-agents misschien niet aan de hype voldoen
De belofte van kunstmatige intelligentie is groot, en met de opkomst van AI-agents lijkt het alsof we aan de vooravond staan van een technologische revolutie. Maar zoals vaker gebeurt met nieuwe technologieën, rijst de vraag: is dit echt zo baanbrekend, of worden we verblind door de hype?
AI-agents worden gepresenteerd als de ultieme oplossing: systemen die autonoom complexe taken uitvoeren zonder dat er menselijke tussenkomst nodig is. Maar in de praktijk lijken ze niet altijd te voldoen aan de hoge verwachtingen. In dit artikel bespreek ik waarom.
Wat zijn AI-agents eigenlijk?
AI-agents worden vaak gepositioneerd als de volgende stap in AI-technologie. In een vorig blog heb ik uitgelegd wat AI Agents eigenlijk zijn, lees dat zeker hier eerst: https://www.bonsaisoftware.nl/blog/het-jaar-van-de-ai-agents-software-transformeren-met-agentic-ai
Wat zijn de mogelijke 'pitfalls' bij AI Agents?
1. Fouten stapelen zich op
Een van de grootste uitdagingen van AI-agents is dat ze afhankelijk zijn van grote taalmodellen, zoals GPT-4. Hoewel deze modellen indrukwekkende resultaten kunnen leveren, maken ze fouten. En die fouten stapelen zich op.
Stel, een agent moet een taak uitvoeren die uit vier stappen bestaat. Als het model elke stap met 90% nauwkeurigheid uitvoert, dan is de kans dat de hele taak succesvol wordt afgerond slechts 66%. Bij complexere taken, met meer stappen, neemt die kans exponentieel af.
Dit betekent dat je alsnog veel moet controleren en corrigeren, wat precies het voordeel van een autonome agent tenietdoet.
2. Kosten lopen uit de hand
Om de nauwkeurigheid van AI-agents te verbeteren, kun je overstappen op krachtigere modellen, zoals GPT-4. Deze leveren betere resultaten, maar ze zijn aanzienlijk duurder in gebruik. En dat is nog niet alles:
Goedkopere modellen hebben vaak een lagere nauwkeurigheid, wat leidt tot meer fouten en extra controles.
Sterkere modellen verhogen niet alleen de kosten, maar vereisen ook aanvullende validatie, vaak met nóg duurdere modellen.
De kosten kunnen snel oplopen, vooral als je de agent op schaal wilt inzetten. Dit maakt AI-agents vaak ongeschikt voor bedrijven die kritisch moeten kijken naar hun budgetten.
3. Niet-deterministische uitkomsten
In tegenstelling tot traditionele software, die voorspelbare en reproduceerbare resultaten oplevert, zijn AI-agents afhankelijk van niet-deterministische modellen. Dit betekent dat de output kan variëren, zelfs als je dezelfde input gebruikt.
Voor bedrijven die consistentie eisen, is dit een groot probleem. Bovendien zorgt het voor een afhankelijkheid van specifieke leveranciers, zoals OpenAI. Als je wilt overstappen naar een andere aanbieder, zul je vaak opnieuw moeten investeren in het finetunen van prompts en workflows. Dit maakt het moeilijk om flexibel te blijven.
4. De praktijk blijft achter bij de belofte
Hoewel de hype rond AI-agents groot is, blijven praktijktoepassingen beperkt. Veel bedrijven die met agents experimenteren, lopen tegen dezelfde obstakels aan:
Ze zijn ongeschikt voor taken die specialistische kennis of nuance vereisen.
Ze vereisen veel monitoring om fouten te corrigeren.
Ze kunnen complexe workflows niet autonoom aan.
Wat overblijft, is een hulpmiddel dat nuttig kan zijn voor eenvoudige, goed gedefinieerde taken, maar dat niet de revolutie biedt die wordt beloofd.
Waarom dan toch die hype?
Als AI-agents zoveel beperkingen hebben, waarom worden ze dan zo gehyped? Een paar redenen:
Marketing: Grote techbedrijven hebben er belang bij om AI-agents als de toekomst te positioneren, omdat dit investeringen en adoptie stimuleert.
Sociale media: Succesverhalen worden uitvergroot, terwijl de beperkingen onderbelicht blijven.
FOMO (Fear of Missing Out): Bedrijven willen niet achterblijven en investeren vaak in technologie zonder de risico’s goed te begrijpen.
Conclusie: een gezonde dosis realisme
Betekent dit dat AI-agents nutteloos zijn? Absoluut niet. Ze hebben zeker potentie, vooral als de technologie verder ontwikkelt. Maar op dit moment zijn ze eerder een hulpmiddel voor experimenten dan een volwaardige oplossing voor complexe bedrijfsprocessen.
De les? Laat je niet verblinden door de hype. AI-agents zijn een interessant concept, maar het staat nog in de kinderschoenen denk ik. Bedrijven doen er goed aan om kritisch te blijven en te investeren in bewezen AI-oplossingen die vandaag al waarde leveren.
AI heeft de toekomst, maar het pad naar volwassenheid is langer en hobbeliger dan velen willen toegeven.
