The following is a newly written standalone post that reproduces the observable structural, lexical, punctuation, spacing, and conversational patterns of the reference corpus without copying a source post.

<start of post>

AI-agents gaan steeds meer zelf doen. Maar wie houdt ze eigenlijk tegen wanneer ze een verkeerde afslag nemen?

Een AI-agent kan niet alleen een vraag beantwoorden, maar ook zelfstandig stappen uitvoeren. Een mail opstellen, informatie opzoeken, een afspraak inplannen of een bestelling plaatsen. Dat klinkt efficiënt. En dat is het natuurlijk ook.

Maar er zit een belangrijk verschil tussen een chatbot en een AI-agent. Een chatbot wacht meestal op jouw volgende vraag. Een agent kan zelf een doel krijgen en vervolgens bepalen welke acties nodig zijn om dat doel te bereiken.

Stel, je vraagt een AI-agent om een vergadering te plannen met vijf mensen.

Dan moet het systeem agenda’s controleren, tijdzones begrijpen, een geschikt moment vinden, uitnodigingen versturen en misschien zelfs opvolgen wanneer iemand niet reageert.

Dat lijkt allemaal onschuldig. Totdat de agent een verkeerde agenda gebruikt, een uitnodiging naar de verkeerde persoon verstuurt of besluit dat het handig is om alvast een afspraak te annuleren.

En toen kwam het belangrijkste probleem.

Wie is er verantwoordelijk wanneer een AI-agent zelfstandig een fout maakt?

De leverancier van het systeem? De organisatie die het systeem gebruikt? De medewerker die de opdracht gaf? Of niemand, omdat iedereen kan zeggen dat het systeem het zelf heeft gedaan?

Daarbij komt dat AI-agenten steeds meer toegang krijgen tot onze digitale infrastructuur. Tot e-mail, agenda’s, klantgegevens, financiële systemen en interne documenten. Hoe meer toegang ze krijgen, hoe nuttiger ze kunnen zijn.

Maar ook: hoe groter de schade wanneer ze iets verkeerd begrijpen.

Dat is niet alleen een theoretisch risico. Een systeem hoeft niet kwaadaardig te zijn om toch problemen te veroorzaken. Het hoeft alleen maar een doel te optimaliseren zonder goed te begrijpen wat wij eigenlijk bedoelen.

Een medewerker vraagt bijvoorbeeld om alle belangrijke documenten te verzamelen. De agent besluit vervolgens dat documenten die niemand recent heeft geopend niet belangrijk kunnen zijn. En verwijdert ze.

Efficiënt? Ja.

Handig? Misschien.

Verantwoord? Dat hangt er maar net vanaf of je nog een back-up hebt.

Daarom zouden we AI-agenten niet alleen moeten testen op de vraag of ze een taak kunnen uitvoeren. We moeten ook onderzoeken wat ze doen wanneer de instructie onduidelijk is, wanneer informatie ontbreekt of wanneer twee doelen met elkaar botsen.

En misschien nog belangrijker: wanneer ze zelf besluiten dat een andere actie logischer is dan de actie die wij hebben gevraagd.

Ik denk dat AI-agenten uiteindelijk enorm nuttig kunnen worden. Vooral voor saaie, repetitieve en administratieve taken. Maar we moeten niet doen alsof meer autonomie automatisch meer intelligentie betekent.

Een systeem dat zelfstandig actie kan ondernemen, is niet per definitie een systeem dat goed begrijpt wat de gevolgen van die actie zijn.

Dus ja, laat AI-agenten vooral meer doen.

Maar geef ze niet meteen de sleutels van het hele bedrijf.

Wat vind jij? Zouden AI-agenten eerst toestemming moeten vragen voordat ze belangrijke acties uitvoeren?

================================

👍🏼 Interessant? Volg mij Jarno Duursma op LinkedIn en geef dit bericht een duimpje voor meer van dit soort updates!

✅ Abonneer je op mijn AI-nieuwsbrief. 30.000+ mensen gingen je voor!

<end of post>