Hoeveel laat je aan AI-agents over? Twee vragen

Je AI-agents meer vertrouwen omdat de modellen slimmer worden? Dat is als je gordel afdoen omdat je een mooiere auto hebt gekocht.

De vraag "hoeveel kunnen we aan agents overlaten?" horen we bij BrA1n bijna dagelijks. Het antwoord heeft verrassend weinig met het model te maken, en alles met de taak.

Er zijn maar twee vragen die ertoe doen:

1. Is objectief vast te stellen of het resultaat klopt?
2. Is een fout goedkoop terug te draaien?

Bij een factuur is dat eerste objectief vast te stellen: het bedrag klopt of het klopt niet. Bij een websitetekst niet, daar is "goed" een kwestie van smaak.

Die twee vragen op een assenkruis: dat is het kwadrantenmodel dat we bij BrA1n hanteren.

• De bijrijder: niet objectief te controleren én duur om terug te draaien. De mens doet het werk, de AI denkt mee. Prijsstrategie, een reorganisatievoorstel.
• De rijschool: niet objectief te controleren, maar makkelijk terug te draaien. De agent maakt concepten, de mens beoordeelt met de voet boven de rem. Websiteteksten, vacatures, de eerste opzet van een presentatie.
• De slagboom: objectief te controleren, maar pijnlijk als het misgaat. De agent doet al het werk, de mens drukt op de knop. Facturen versturen, een mailing naar het hele klantenbestand.
• De automatische piloot: objectief te controleren en makkelijk terug te draaien. Laat maar lopen. Vergaderverslagen, inbox sorteren, gegevens overnemen in het CRM.

Zelf gebruik ik dit verschil bijvoorbeeld bij het automatisch beantwoorden van e-mails. De bot de concepten laten genereren is super, maar ongezien uitsturen, dat doen we toch maar even niet.

Wil je meer taken richting de automatische piloot schuiven? Dan is er werk aan de winkel: maak taken kleiner, bouw controles in waar het kan, en vooral geef duidelijke kaders mee zodat de agent weet waar de grens ligt. Niet wachten tot het volgende model "slim genoeg" is.

Want dat volgende model komt er. Maar je gordel houd je om.