Een AI-agent aannemen alsof het een medewerker is

Wat mag een AI-agent zelf beslissen?

Bij een nieuwe medewerker legt u vast wat hij zelfstandig mag beslissen, wanneer hij moet overleggen en wat er gebeurt als hij een fout maakt. Bij een AI-agent wordt die stap meestal overgeslagen. Terwijl het dezelfde vraag is — en bij een agent dringender, want die vraagt uit zichzelf nooit om hulp.

Het verschil tussen een chatbot en een agent

Een chatbot geeft antwoord. Een agent doet iets: hij leest gegevens, neemt stappen, en het resultaat staat daarna ergens.

Dat verschil is klein in de uitleg en groot in de praktijk. Een verkeerd antwoord leest u en negeert u. Een verkeerde handeling staat in uw systeem, is naar een klant gestuurd, of heeft een afspraak verzet.

Daarom is de vraag bij een agent niet “hoe goed is hij” maar “wat mag hij”. Dat is precies de vraag die u bij een nieuwe medewerker in week één beantwoordt.

Een functieomschrijving voor een digitale collega

Zo ziet dat er bij ons uit. Dit is geen technisch document — het is een blad dat u aan tafel invult, en het bepaalt daarna wat er gebouwd wordt.

Functie: offerte-opvolging

Mag zelfstandig — het CRM lezen — zien welke offertes zijn verstuurd en wanneer — een conceptmail schrijven voor een offerte die twee weken stilligt — een klant indelen naar hoe hij binnenkwam

Mag niet — korting toezeggen — een levertijd noemen die niet in het systeem staat — een overeenkomst sluiten — zelf mailen zonder dat iemand het gezien heeft

Bij twijfel — naar Eline, met de reden erbij waarom hij twijfelde

Bij een fout — vastleggen wat er gebeurde, en het geval een week lang meelezen

Zet daar de naam van een mens boven en het is een gewone functieomschrijving. Dat is het punt.

Waarom “mag niet” belangrijker is dan “mag”

Bij een medewerker vult de rest zich vanzelf: iemand die twijfelt, vraagt. Iemand die iets niet weet, zoekt het op of laat het.

Een taalmodel doet dat niet. Het geeft een plausibel antwoord op bijna alles, ook op vragen waarop het geen antwoord heeft, en het meldt dat niet uit zichzelf. Daarover gaat waarom AI te vaak ja zegt uitgebreider — het is de belangrijkste eigenschap om te kennen voor u er iets mee bouwt.

Praktisch betekent dat: uw lijst met “mag niet” moet expliciet zijn. Niet “geen rare dingen doen” maar “geen bedragen noemen die niet uit de prijstabel komen”. Een grens die u niet opschrijft, bestaat niet.

Wat er in het echt misgaat

Drie dingen, en geen ervan is technisch.

De agent krijgt te veel rechten omdat het makkelijker was. Lezen én schrijven in hetzelfde systeem, omdat het scheiden van die twee een middag werk was. Dat gaat lang goed en dan één keer niet.

Er is geen plek waar de twijfel heen gaat. Als er niemand is aangewezen, komt er ook niets terug. De agent doet dan gewoon iets, want dat is wat hij doet.

Niemand leest de eerste weken mee. Bij een nieuwe medewerker kijkt er de eerste maand iemand over de schouder. Bij een agent gaat men ervan uit dat hij vanaf dag één goed is, en dan is de eerste die een fout ontdekt de klant.

Wanneer een agent niet het antwoord is

Als de handeling elke keer hetzelfde is. Dan hebt u geen agent nodig maar een koppeling — dat is goedkoper, sneller en het doet elke keer precies hetzelfde. Zie AI en koppelingen voor waar die grens ligt.

Als de beslissing echt oordeel vraagt. Wie krijgt korting, welke klant bellen we terug, gaan we deze opdracht aannemen — dat hoort bij een mens, en het gaat niet beter als er een model tussen zit.

En als niemand kan opschrijven wat er moet gebeuren. Dat klinkt vanzelfsprekend en het is de meest voorkomende reden dat het misloopt: de regels zaten in één hoofd, en bij het bouwen bleek er geen regel te zijn maar een gewoonte.

Wat wij doen voordat er iets gebouwd wordt

Dat blad hierboven invullen, aan tafel, met de mensen die het werk nu doen. Dat kost een dagdeel en het is de goedkoopste stap van het hele traject.

Wat er dan bijna altijd gebeurt: bij het invullen van “mag niet” komt er een discussie over een grens die intern nooit is uitgesproken. Die discussie is meer waard dan de agent — ook als er daarna niets gebouwd wordt.

Welke taak zou u durven weggeven?

Neem één taak waarvan u denkt dat AI hem zou kunnen doen. Schrijf op één A4 de vier kopjes: mag, mag niet, bij twijfel, bij een fout.

Lukt het niet om “mag niet” te vullen, dan is dat het antwoord: die taak is nog niet klaar om weggegeven te worden — aan een agent niet, en aan een nieuwe medewerker ook niet.