Vergeet de hype — echte AI-agenten lossen afgebakende problemen op, geen open-wereldfantasieën

Overal waar je kijkt, wordt er gesproken over AI-agenten alsof ze slechts een opdracht verwijderd zijn van het vervangen van hele afdelingen. De droom is verleidelijk: autonome systemen die alles aankunnen wat je ze voorlegt, zonder beschermende maatregelen en zonder beperkingen. Geef ze gewoon je AWS-inloggegevens en ze lossen al je problemen op. Maar de realiteit is dat dit gewoon niet is hoe de wereld werkt, vooral niet in het bedrijfsleven, waar betrouwbaarheid geen optie is.

Zelfs als een agent 99% nauwkeurig is, is dat niet altijd goed genoeg. Als het de bezorgroutes voor voedsel optimaliseert, betekent dat dat één op de honderd bestellingen op het verkeerde adres belandt. In een zakelijke context is zo'n faalpercentage niet acceptabel. Het is duur, riskant en moeilijk uit te leggen aan een klant of regelgevende instantie.

In echte omgevingen zoals financiën, gezondheidszorg en operaties zien de AI-systemen die daadwerkelijk waarde leveren er helemaal niet uit zoals deze open-wereldfantasieën. Ze improviseren niet in de open wereld; ze lossen goed gedefinieerde problemen op met duidelijke inputs en voorspelbare uitkomsten.

Als we blijven jagen op open-wereldproblemen met halfafgeronde technologie, verbranden we tijd, geld en vertrouwen. Maar als we ons richten op de problemen die zich direct voor ons bevinden, de problemen met een duidelijke ROI en duidelijke grenzen, kunnen we AI vandaag de dag laten werken.

Dit artikel gaat over het doorbreken van de hype en het bouwen van AI-agenten die daadwerkelijk functioneren, draaien en helpen.

Het probleem met de open-wereldhype

De technologie-industrie houdt van een gedurfde sprong (en voor de duidelijkheid, ik ook). Op dit moment is de gedurfde sprong open-wereld AI — agenten die alles aan kunnen, zich kunnen aanpassen aan nieuwe situaties, ter plekke kunnen leren en kunnen opereren met onvolledige of dubbelzinnige informatie. Het is de droom van algemene intelligentie: systemen die niet alleen kunnen redeneren, maar ook kunnen improviseren.

Wat maakt een probleem 'open wereld'?

Open-wereldproblemen worden gedefinieerd door wat we *niet* weten.

Formeel gesproken, puttend uit onderzoek dat deze complexe omgevingen definieert, wordt een volledig open wereld gekenmerkt door twee kern eigenschappen:

In dergelijke omgevingen opereert de AI met onvolledige informatie; het kan niet aannemen dat wat niet bekend is als waar, vals is. Het is simpelweg onbekend. De AI wordt verwacht zich aan te passen aan deze onvoorziene veranderingen en nieuwe taken terwijl het door de wereld navigeert. Dit presenteert een ongelooflijk moeilijke set problemen voor de huidige AI-capaciteiten.

De meeste bedrijfsproblemen zijn niet zo

Tegenovergesteld zijn gesloten-wereldproblemen degene waarbij de reikwijdte bekend is, de regels duidelijk zijn en het systeem kan aannemen dat het over alle relevante gegevens beschikt. Als iets niet expliciet waar is, kan het als vals worden behandeld. Dit zijn de soorten problemen waar de meeste bedrijven elke dag mee te maken hebben: factuurafstemming, contractvalidatie, fraudedetectie, schadeverwerking, en voorraadvoorspelling.

De focus op afgebakende problemen stelt bedrijven in staat om de voordelen van AI te benutten zonder de risico's van open-wereldscenario's. Door te concentreren op taken die helder gedefinieerd zijn, kunnen organisaties de effectiviteit van hun AI-toepassingen maximaliseren en tegelijkertijd de kosten van mislukkingen minimaliseren.

Waarom afgebakende problemen de toekomst zijn

Het is essentieel dat bedrijven AI inzetten op gebieden waar de resultaten meetbaar zijn en waar de risico's beheersbaar blijven. Dit betekent dat we ons moeten richten op concrete toepassingen, zoals het automatiseren van repetitieve taken, het verbeteren van klantinteracties en het optimaliseren van interne processen. Door deze focus kunnen bedrijven niet alleen de ROI van hun AI-investeringen maximaliseren, maar ook het vertrouwen van hun klanten behouden.

Door duidelijke grenzen te stellen aan wat AI moet doen, kunnen bedrijven ook de ontwikkeling van de technologie zelf sturen. Dit betekent dat bedrijven zich kunnen concentreren op het verbeteren van de nauwkeurigheid en efficiëntie van hun AI-modellen, terwijl ze tegelijkertijd de risico's minimaliseren die gepaard gaan met de toepassing van onvolmaakte technologie in onvoorspelbare omgevingen.

Het bouwen van de juiste AI-agenten

Het bouwen van AI-agenten die daadwerkelijk waarde toevoegen vereist een grondige aanpak. Dit betekent dat ontwikkelaars en bedrijven moeten investeren in het begrijpen van de specifieke context waarin hun AI zal opereren. Dit houdt in dat ze moeten werken met goed gedefinieerde datasets, duidelijke doelstellingen en een solide infrastructuur om de AI te ondersteunen.

Daarnaast is samenwerking met domeinexperts cruciaal. Deze experts kunnen helpen bij het afbakenen van problemen en het bieden van inzicht in de nuances die AI moet begrijpen om effectief te kunnen functioneren. De combinatie van technische kennis en domeinspecifieke expertise zal de sleutel zijn tot het creëren van AI-oplossingen die niet alleen werken, maar ook echt waarde toevoegen aan de organisatie.

Conclusie

In een wereld waar de hype rond open-wereld AI groot is, is het belangrijk om terug te keren naar de basis. Door ons te concentreren op afgebakende problemen kunnen we AI effectief inzetten en de voordelen ervan benutten. De focus ligt niet op het creëren van fantasieën, maar op het bouwen van systemen die echt functioneren en waarde leveren in de echte wereld. Het is tijd om de hype achter ons te laten en praktische, betrouwbare AI-oplossingen te omarmen.

Vertaald met ChatGPT gpt-4o-mini