Een agent die een antwoord op een klantvraag voorbereidt, laat de beslissing nog bij een medewerker. Mag diezelfde agent zelf verzenden, prijzen aanpassen of een levering toezeggen, dan verandert de opdracht en gaat het ook over bevoegdheden.
Dat verschil moet je vastleggen voordat je een agent in het werkproces opneemt. Welke handelingen mag het systeem zelfstandig uitvoeren, welke vragen goedkeuring en wie kan ingrijpen? Daar begint voor mij het ontwerp van een bruikbare AI-agent.
Van voorstel naar handeling
Chatbots werden steeds beter in antwoorden, samenvatten en uitleggen. Een AI-agent krijgt ook een doel en toegang tot tools, systemen en gegevens, zodat hij zelf taken kan uitvoeren. Binnen de instructies en toegang die hij heeft, kiest hij de vervolgstappen. Denk aan:
- e-mail verwerken
- rapportages samenstellen
- voorstellen en besluiten voorbereiden
Bij een vaste workflow ligt de volgorde vooraf vast. Een agent kiest binnen een taak zelf de volgende stap. In de praktijk kunnen die twee werkwijzen samengaan. Voor de organisatie heeft dat verschil grote gevolgen.
Hoeveel zelfstandigheid krijgt een agent?
De discussie over AI gaat vaak over wel of geen autonomie en wel of geen controle. Zelfstandigheid is eerder een schaal. Een agent kan:
- alleen informatie voorbereiden
- aanbevelingen doen
- beslissingen uitvoeren binnen strikte kaders
- of bepaalde taken zonder tussentijdse goedkeuring uitvoeren
Het risico hangt samen met de handelingsruimte, toegang, taak en gevolgen van fouten.
Veel organisaties experimenteren met agents zonder vast te leggen waar op deze schaal ze zitten. Dat is ook een bestuurlijke ontwerpvraag. Zodra een systeem zelfstandig handelingen kan uitvoeren, moet duidelijk zijn wie die handelingen toestaat en wie bij fouten ingrijpt.
- Wie is verantwoordelijk als een agent een verkeerde toezegging doet?
- Wie bewaakt de samenhang in de communicatie met klanten?
- Wie controleert of beslissingen uit te leggen zijn?
Die vragen blijven makkelijk liggen. Leg toegang en bevoegdheden daarom bewust vast in het ontwerp.
Gegevens en afhankelijkheden
Een agent werkt zo goed als de omgeving waarin hij draait. Als gegevens onbetrouwbaar zijn, processen versnipperd en verantwoordelijkheden onduidelijk, maakt een agent het werk niet efficiënter. Hij versnelt dan vooral de verwarring.
De technologische ambitie kan groter zijn dan de kwaliteit en ordening van de gegevens. Je hoeft daarom niet stil te staan. Denk wel bewust na over het ontwerp en over de werkprocessen, gegevens en systemen waarop de agent is aangesloten. Niet alles wat zelfstandig kan, hoeft direct zelfstandig te gebeuren.
Maak de grenzen uitvoerbaar
Welke fouten aanvaardbaar zijn, hangt af van de toepassing en de gevolgen. Een onhandig conceptbericht is iets anders dan een verkeerd verstuurde toezegging. Bij klantgegevens, contracten en financiële handelingen moet daarom vooraf duidelijk zijn welke toegang nodig is, welke controle geldt en hoe iemand kan ingrijpen.
Tegelijk experimenteren medewerkers vaak al met AI-tools buiten de afgesproken inrichting. IT probeert bij te houden en beveiliging reageert achteraf of wordt juist streng. Het management ziet de mogelijkheden, maar mist soms een kader. Dat vraagt om expliciete keuzes:
- Welke taken willen we laten uitvoeren en waarom?
- Hoeveel zelfstandigheid is gewenst?
- Welke beheersmaatregelen bouwen we in?
- Welke handelingen vragen vooraf toestemming van een medewerker?
- Wat leggen we vast, hoe maken we handelingen controleerbaar en wie is verantwoordelijk?
Drie besluiten voordat een agent aan het werk gaat
Leg vast welke handelingen de agent mag uitvoeren, welke eerst toestemming vragen en wie hem kan stopzetten. Controleer vervolgens of die afspraken ook in de toegangsrechten en het werkproces zijn verwerkt. Een instructie op papier helpt weinig als de agent technisch meer kan dan is toegestaan.
Daarna kun je gericht beproeven of deze toepassing bruikbaar is. Dat kan ook tot de conclusie leiden dat een eenvoudiger oplossing beter past.