Agentic AI begrijpen: de kloof tussen Narrow en General Intelligence overbrugt
Ontdek hoe Agentic AI de kloof overbrugt tussen narrow en general intelligence en zo transformatieve oplossingen mogelijk maakt voor de zorg, overheid en rampenrespons. Leer waarom deze volgende golf van AI kan herdefiniëren hoe we werken, leven en ons aanpassen aan moderne uitdagingen.
Naarmate AI zich verder ontwikkelt, staan alle sectoren aan de vooravond van een grote transformatie, gedreven door de opkomst van Agentic AI. In tegenstelling tot huidige GenAI-modellen – die afhankelijk zijn van menselijke prompts – kan Agentic AI zelfstandig waarnemen, redeneren, handelen en leren. Het is in staat effectief te opereren zonder continue menselijke aansturing.
Net als menselijke experts die samenwerken, opereert Agentic AI veel onafhankelijker. Het kan taken delegeren over meerdere agents, terwijl GenAI niet in staat is om complexe taken zelfstandig af te handelen.
Agentic AI begrijpen
Agentic AI verwijst naar een vorm van artificiële intelligentie die in staat is om autonoom te handelen om vooraf vastgestelde doelen te realiseren, beslissingen te nemen en zich aan te passen zonder directe menselijke controle. Deze systemen zijn ontworpen om taken uit te voeren door hun omgeving waar te nemen, te redeneren over de beste acties en die acties vervolgens uit te voeren om specifieke doelen te bereiken.
Dat vraagt om de inzet van state-of-the-art machine learning-technieken, zoals reinforcement learning, waarbij algoritmes optimaal gedrag aanleren via trial-and-error, of neurale netwerken die complexe patronen kunnen verwerken, geïnspireerd op de onderling verbonden neuronen in het menselijk brein.
Om het verschil tussen Agentic AI en andere vormen van AI te duiden: Narrow AI is ontworpen om te presteren binnen één specifiek domein of een beperkt aantal taken. Een eenvoudig voorbeeld hiervan zijn virtuele assistenten zoals Siri en Alexa. Zij functioneren binnen vaste parameters en kunnen zich niet aanpassen buiten hun vooraf geprogrammeerde mogelijkheden.
General AI (ook wel Strong AI genoemd) staat hier tegenover. Dit zijn puur hypothetische systemen die, als ze zouden bestaan, in staat zouden zijn om kennis te begrijpen, te leren en toe te passen op een manier die niet te onderscheiden is van een mens. General AI is tot op heden theoretisch en kent geen praktische realisatie.
Agentic AI bevindt zich tussen narrow AI en de ambitieuze general AI. Het heeft het vermogen om te leren binnen zijn domein en zich zodanig aan te passen dat het autonoom beslissingen neemt om een doel te bereiken, zonder menselijke tussenkomst.
Een voorbeeld: een Agentic AI die is ingezet voor verkeersmanagement volgt niet simpelweg vooraf ingestelde regels, maar analyseert realtime data, leert van verkeerspatronen en past proactief verkeerslichten aan om congestie te voorkomen. Hoe groot zou die verbetering zijn?
Toepassingsmogelijkheden binnen de overheid
Agentic AI heeft veel meer potentie dan alleen het vereenvoudigen van administratief werk. In steden met veel verkeersdrukte kunnen agentic AI-systemen 24/7 de verkeersstromen monitoren en verkeerslichten en dienstregelingen van het openbaar vervoer aanpassen om alles in beweging te houden. Reistijden worden minder stressvol, de frustratie bij automobilisten neemt af en het brandstofverbruik daalt, wat ook bijdraagt aan milieuduurzaamheid.
Agentic AI kan een echte gamechanger zijn in de zorg, vooral op plekken waar middelen schaars zijn. Denk aan een plattelandskliniek met maar weinig zorgprofessionals. In zo’n omgeving kan een AI-assistent patiëntendossiers beheren, afspraken inplannen en zelfs 24/7 ondersteuning bieden bij medicatietrouw en gezondheidsadvies. Hierdoor worden patiënten sneller geholpen en kunnen zorgverleners hun aandacht richten op de meest kritieke gevallen.
Ook op het gebied van nationale veiligheid en cybersecurity biedt agentic AI grote voordelen. Overheidsnetwerken lopen voortdurend risico op cyberaanvallen. Agentic AI kan deze netwerken onafgebroken monitoren op afwijkende patronen en in realtime ingrijpen om risico’s te beperken. Doordat het zelfstandig grote hoeveelheden securitydata analyseert, worden potentiële dreigingen sneller geïdentificeerd dan met traditionele middelen. Dat geeft overheden een belangrijk voordeel bij het beschermen van gevoelige informatie.
Daarnaast bewijst agentic AI zijn waarde in milieumonitoring en rampenrespons. Tijdens bijvoorbeeld overstromingen of bosbranden kan een AI-agent de verwachte ontwikkeling van de ramp voorspellen en evacuaties en inzet van middelen aansturen op plekken waar die het hardst nodig zijn. Deze proactieve aanpak kan levens redden en de impact op getroffen gemeenschappen aanzienlijk beperken.
De toekomst vormgeven met Agentic AI
Het is niet langer de vraag wat Agentic AI voor ons kan doen, maar hoe we deze technologie omarmen en vormgeven in ons gezamenlijke belang. Agentic AI kan worden ingezet als katalysator voor positieve verandering en kan een tijdperk van vooruitgang inluiden dat werkelijk alle leden van de samenleving ten goede komt, mits dit gebeurt via bewuste keuzes en gezamenlijke inspanningen.
