Hoe haal je het meeste uit AI met agents?

Agentic AI is de volgende grote stap in automatisering – AI-systemen die niet alleen reageren, maar ook handelen. Dit is wat het betekent voor drukkers, hoe het verschilt van traditionele AI en hoe het zowel uw repro als uw bedrijfsvoering kan transformeren.

Kunstmatige intelligentie heeft de printsector al op talloze manieren veranderd – van online offertesystemen en voorspellende analyses tot workflowautomatisering. Maar we gaan nu een nieuwe fase in van de ontwikkeling van AI: agentic AI.

In tegenstelling tot de grote taalmodellen (LLM’s) waar de meesten van ons bekend mee zijn – zoals ChatGPT – reageert agentische AI niet alleen op aanwijzingen; het handelt. Het neemt initiatief, stelt doelen en voert taken uit met minimale menselijke supervisie.

Voor drukkers kan dit een van de grootste operationele verschuivingen betekenen sinds de introductie van digitale persen. Dus wat is agentic AI precies en hoe kunnen drukkers het gaan gebruiken om de efficiëntie te verbeteren, de kosten te verlagen en de klantenservice te verbeteren?

Eenvoudig gezegd verwijst agentische AI naar kunstmatige intelligentiesystemen die autonoom actie kunnen ondernemen om specifieke doelen te bereiken. In plaats van te wachten op menselijke input om tekst of analyses te genereren, kunnen deze AI ‘agents’ beslissingen nemen, acties uitvoeren en coördineren met andere systemen of agents om resultaten te behalen.

Een groot taalmodel zoals ChatGPT kan je vertellen hoe je je afdrukschema kunt optimaliseren als je het de juiste vraag stelt. Een agentische AI kan daarentegen je planning analyseren, knelpunten identificeren en taken automatisch herschikken – allemaal zonder te wachten tot je ingrijpt.

Grote taalmodellen (LLM’s) – de technologie achter conversatietools zoals ChatGPT en CoPilot – zijn ontworpen om mensachtige tekst te genereren. Ze zijn krachtig voor communicatie, het genereren van inhoud en het redeneren binnen een bepaalde conversatie. LLM’s zijn echter reactief. Ze hebben aanwijzingen nodig en nemen geen echte acties tenzij ze verbonden zijn met andere systemen.

Agentic AI neemt die basis en voegt de mogelijkheid toe om zelfstandig taken te plannen en uit te voeren, de voortgang naar doelen te bewaken, beslissingen te nemen op basis van veranderende gegevens en samen te werken met mensen of andere agents.

Praktisch gezien zou een LLM je kunnen vertellen hoe je inkt moet bijvullen als deze bijna op is. Een agent AI zou de inktniveaus opmerken, de beschikbaarheid van leveranciers…