De meeste mensen gebruiken artificiële intelligentie vandaag nog als een slimme assistent. Je stelt een vraag en krijgt een antwoord. Dat kan gaan van een tekst schrijven tot een samenvatting maken of een idee bedenken voor een marketingcampagne. Tools zoals ChatGPT en Claude hebben op die manier de manier waarop we werken al ingrijpend veranderd.
Maar ondertussen is er een nieuwe evolutie bezig. AI-systemen leren niet alleen antwoorden te geven, maar ook zelfstandig taken uit te voeren. Ze zoeken informatie, analyseren documenten, schrijven rapporten, plannen taken en voeren acties uit in software of op websites. De technologie evolueert van een slimme assistent naar een digitale medewerker die effectief werk kan uitvoeren.
Deze nieuwe generatie systemen wordt vaak aangeduid als agentic AI: artificiële intelligentie die niet alleen reageert op vragen, maar ook plannen maakt en acties uitvoert. In plaats van één antwoord te genereren, kan zo’n AI bijvoorbeeld zelf research uitvoeren, documenten analyseren, een rapport schrijven en de resultaten per e-mail bezorgen. De technologie staat nog relatief vroeg in haar ontwikkeling, maar het tempo waarmee nieuwe tools verschijnen is opmerkelijk.
Van klassieke AI naar agentic AI
Om te begrijpen waar deze evolutie vandaan komt, is het nuttig om kort terug te kijken naar de ontwikkeling van AI. De eerste generatie AI-systemen bestond uit toepassingen die één specifieke taak uitvoerden. Denk aan gezichtsherkenning, spraakherkenning of spamfilters. Deze systemen waren vaak zeer accuraat, maar ook beperkt. Ze konden geen context begrijpen en geen complexe taken combineren.
Generatieve AI
De volgende grote stap kwam met generatieve AI (GenAI). Modellen zoals GPT-4 en andere large language models werden getraind op enorme hoeveelheden tekst en data. Hierdoor konden ze natuurlijke taal begrijpen en zelf nieuwe inhoud genereren. Plots kon AI teksten schrijven, code genereren, afbeeldingen maken of video’s produceren. De mogelijkheden leken eindeloos, maar toch bleef er één fundamentele beperking bestaan: generatieve AI reageert op een prompt, maar onderneemt zelf geen actie.
Agentic AI
Agentic AI vormt de volgende stap in deze evolutie. In plaats van enkel tekst te produceren, kan een AI-agent een opdracht interpreteren, een plan opstellen en vervolgens verschillende stappen uitvoeren om het doel te bereiken. Zo’n agent kan bijvoorbeeld een browser gebruiken, documenten openen, informatie verzamelen, berekeningen uitvoeren en de resultaten structureren in een rapport of presentatie. In sommige gevallen kan de AI zelfs meerdere tools combineren en verschillende taken parallel uitvoeren.
AI als digitale collega
De impact van deze evolutie op werk en organisaties kan aanzienlijk zijn. Waar generatieve AI vooral ondersteuning biedt bij individuele taken, kan agentic AI volledige workflows automatiseren.
In een zakelijke context kan een AI-agent bijvoorbeeld zelfstandig marktonderzoek uitvoeren, concurrenten analyseren, een rapport samenstellen en aanbevelingen formuleren. In marketing kan een agent automatisch trends monitoren, content genereren en campagnes analyseren. In administratie kan AI documenten verwerken, e-mails opstellen en opvolgingstaken plannen.
Dat betekent niet dat AI werknemers vervangt. Veel experts verwachten eerder een model waarin mensen en AI samenwerken. De mens blijft verantwoordelijk voor strategie, interpretatie en beslissingen, terwijl AI repetitieve of tijdrovende taken uitvoert. Op die manier ontstaat een nieuwe vorm van samenwerking waarbij AI fungeert als een digitale collega.
AI-agents en platformen die vandaag al bestaan
De voorbije maanden zijn verschillende tools verschenen die deze nieuwe manier van werken mogelijk maken. Sommige zijn commerciële platforms, andere zijn open-source projecten die door ontwikkelaars worden gebouwd en gedeeld.
AI browsers
Een van de meest opvallende ontwikkelingen is de opkomst van AI-browsers. De browser is immers de plaats waar een groot deel van ons digitale werk plaatsvindt. Door AI rechtstreeks in de browser te integreren, kan een agent niet alleen informatie lezen maar ook acties uitvoeren.
Perplexity comet
Een voorbeeld hiervan is Perplexity Comet, een browser die artificiële intelligentie combineert met webnavigatie. De AI kan webpagina’s analyseren, informatie verzamelen en complexe researchopdrachten uitvoeren. In sommige gevallen kan de agent zelfs taken uitvoeren zoals het invullen van formulieren of het zoeken naar producten en diensten.
Manus AI
Ook Manus AI trekt veel aandacht. Deze AI-agent is ontworpen om complexe opdrachten uit te voeren door verschillende modellen en tools te combineren. Manus kan bijvoorbeeld datasets analyseren, juridische documenten samenvatten of uitgebreide rapporten opstellen. Gebruikers zijn vaak onder de indruk van de mogelijkheden, al blijft de technologie soms traag of onvoorspelbaar bij zeer complexe opdrachten.
OpenAI Atlas
Een ander experiment komt van OpenAI zelf. Met OpenAI Atlas werkt het bedrijf aan een browser waarin ChatGPT volledig geïntegreerd is. De AI kan webpagina’s samenvatten, informatie onthouden en acties uitvoeren op websites. Het doel is een browser waarin AI voortdurend meedenkt met de gebruiker.
Agentic software
Naast cloudplatformen bestaan er ook lokale oplossingen.
Accomplish AI
Accomplish.ai is een voorbeeld van een AI-assistent die op de eigen computer draait. Daardoor blijven gevoelige documenten lokaal opgeslagen. De AI kan bestanden analyseren, rapporten schrijven en gegevens structureren zonder dat informatie naar externe servers wordt gestuurd.
OpenClaw (voorheen Clawdbot en Moltbot)
Een project dat veel aandacht kreeg binnen de AI-community is OpenClaw. Dit open-source platform laat ontwikkelaars toe om AI-agents te bouwen die via chatcommando’s taken uitvoeren. OpenClaw kan websites analyseren, bestanden beheren en zelfs shell-commando’s uitvoeren. De technologie is krachtig, maar vereist wel technische kennis om te installeren en te configureren.
Claude Cowork
Ook andere bedrijven experimenteren met AI-agents die samenwerken met gebruikers. Zo biedt Claude Cowork een omgeving waarin AI grote projecten kan analyseren en meerdere taken parallel kan uitvoeren. Het systeem kan documenten analyseren, dashboards maken en research uitvoeren terwijl de gebruiker aan andere taken werkt.
Tasklet AI
Platforms zoals Tasklet.ai richten zich eerder op automatisering van bedrijfsprocessen. Ze verbinden verschillende tools en API’s zodat een AI-agent volledige workflows kan beheren. In marketing kan zo’n agent bijvoorbeeld automatisch nieuws monitoren, SEO-data analyseren en rapporten genereren.
AiAgent.app
Een vergelijkbare benadering zien we bij Aiagent.app, waar bedrijven zonder programmeerkennis eigen AI-agents kunnen bouwen. Deze agents kunnen marktonderzoek uitvoeren, data analyseren en rapportages genereren, terwijl ze samenwerken met andere softwaretools.
| Tool | Functionaliteit | Complexiteit | Kostprijs | Doelgroep |
|---|---|---|---|---|
| Comet | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | Freemium | Power users |
| Manus | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | Variabel | Professionals |
| Atlas | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | ChatGPT-abonnement | Algemeen |
| Accomplish | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | Gratis / BYO API | Tech users |
| OpenClaw | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | Open source | Developers |
| Claude Cowork | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | Abonnement | Analisten |
| Tasklet | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | Usage based | Marketing |
| Aiagent.app | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐ | Abonnement | Bedrijven |
De kansen en risico’s van autonome AI
De mogelijkheden van agentic AI zijn indrukwekkend, maar de technologie brengt ook uitdagingen met zich mee. Wanneer AI-systemen toegang krijgen tot documenten, e-mails of browsers, ontstaan er vragen rond privacy en veiligheid. Organisaties moeten duidelijk bepalen welke gegevens AI mag gebruiken en welke acties automatisch mogen worden uitgevoerd.
Menselijke controle blijft belangrijk, omdat AI-systemen toegang hebben tot cruciale informatie.
Daarnaast blijft menselijke controle belangrijk. AI kan fouten maken, verkeerde interpretaties doen of misleid worden door informatie op het internet. In veel toepassingen wordt daarom gewerkt met een model waarbij AI taken uitvoert, maar de gebruiker het eindresultaat controleert.
De toekomst van AI-agents
De ontwikkeling van agentic AI staat nog maar aan het begin. Toch is de richting duidelijk: AI-systemen evolueren van eenvoudige assistenten naar autonome digitale medewerkers. In de toekomst zal één enkele AI-tool waarschijnlijk plaatsmaken voor een volledig ecosysteem van gespecialiseerde agents.
Een organisatie zou bijvoorbeeld kunnen werken met een research-agent, een marketing-agent, een projectmanager-agent en een administratieve agent die allemaal samenwerken. Elk van deze systemen kan specifieke taken uitvoeren, terwijl de mens de strategie en beslissingen bepaalt.
Het resultaat is een nieuwe manier van werken waarin technologie niet alleen ondersteunt, maar actief meewerkt.
Hulp nodig bij AI in je bedrijf?
Voor veel bedrijven is het moeilijk om te bepalen welke AI-tools echt waarde opleveren. Het aanbod groeit razendsnel en de mogelijkheden veranderen bijna dagelijks.
Bij Hotel Charlie helpen we organisaties om de juiste AI-toepassingen te kiezen en te implementeren. Dat kan gaan van het automatiseren van workflows tot het bouwen van AI-agents die marketing, communicatie of administratie ondersteunen.