Bij het beoordelen van een AI-oplossing kijken mensen vaak vooral naar het gebruikte model. Ze vragen of het systeem werkt met GPT, Claude, Gemini of een ander model.
Het onderliggende model is belangrijk, maar bepaalt niet alleen hoe goed een AI-oplossing werkt.
Het sterkste model geeft niet automatisch het beste resultaat
Een agent met een krachtig AI-model kan nog steeds slecht functioneren wanneer:
- de instructies onduidelijk zijn;
- de informatie onbetrouwbaar is;
- de verkeerde systemen zijn gekoppeld;
- de tools niet goed werken;
- de toegangsrechten te ruim zijn;
- goede veiligheidsmaatregelen ontbreken.
Een andere agent met hetzelfde model kan veel betere resultaten leveren doordat de werkwijze, informatie en grenzen beter zijn ingericht.
Het complete systeem bepaalt de kwaliteit
Een bruikbare AI-oplossing bestaat uit verschillende lagen:
Het AI-model begrijpt taal en redeneert.
De AI-agent probeert een doel te bereiken.
Agentic AI beschrijft een bredere aanpak waarbij AI kan plannen en handelen.
Tools maken het mogelijk om informatie op te halen en acties uit te voeren.
Skills geven de agent een gespecialiseerde werkwijze.
MCP verbindt de AI-toepassing met externe systemen.
Geheugen zorgt voor continuïteit.
Toestemmingen en guardrails bepalen wat de AI wel en niet mag doen.
AI verschuift steeds verder van het beantwoorden van losse vragen naar het uitvoeren van echte werkzaamheden. Daardoor worden niet alleen de mogelijkheden van het model, maar ook het ontwerp van het volledige systeem steeds belangrijker.
Wie deze begrippen begrijpt, kan beter beoordelen wat een AI-oplossing werkelijk kan en wat er nodig is om deze veilig en effectief in te zetten.
