Sales Leader France & Benelux. Verantwoordelijk voor de verkoop van IBM-licenties en AEXIS-oplossingen, van scoping tot licensing, renewals en software- + dienstenbundels.
In veel AI-projecten lijkt de eerste versie van een agent enkele minuten overtuigend, maar toont daarna snel haar grenzen zodra de echte gevallen concreter worden. Er ontbreekt een regel, een tool, een beperking, een zakelijke herformulering of een guardrail over wat de agent mag afleiden. watsonx Orchestrate AI Builder is juist interessant omdat het deze verbeterfase structureert. Het maakt het mogelijk om een agent vanuit een intentie te creëren, instructies te verfijnen, de definitie te herzien en de agent geleidelijk robuuster te maken. Voor AEXIS is die logica essentieel: een agent heeft alleen waarde als hij betrouwbaar, begrijpelijk en bestuurbaar wordt in een echte bedrijfscontext.
Een nuttige agent begint met een goed afgebakende rol
De meeste fouten ontstaan wanneer een agent te breed, te vaag of te autonoom wordt ingezet zonder precies kader. Het resultaat zijn aantrekkelijke maar ongelijke antwoorden, met gedrag dat moeilijk te voorspellen is.
De eerste stap is daarom om de exacte rol van de agent te definiëren: wat hij moet doen, wat hij niet mag doen, op welke situaties hij reageert en in welke gevallen hij op een tool moet steunen of de vraag moet doorsturen.
AI Builder helpt een intentie om te zetten in een bruikbare definitie
De waarde van AI Builder is niet alleen tekst genereren. Het helpt om een agent te structureren vanuit een behoefte die in natuurlijke taal is uitgedrukt, en vervolgens te verbeteren door instructies, verwachte gedragingen en herbruikbare elementen geleidelijk te verfijnen.
Deze aanpak is bijzonder nuttig om business- en technische teams dichter bij elkaar te brengen. Ze maakt het mogelijk om te vertrekken van een intentie die voor de business begrijpelijk is, terwijl men evolueert naar een explicietere en beter controleerbare agentdefinitie.
Een agent betrouwbaarder maken betekent de zones van improvisatie verkleinen
Een agent die te veel initiatief neemt bij berekeningen, interpretaties of impliciete aannames wordt snel risicovol. In bedrijfsprocessen is het juist nodig om duidelijk af te bakenen wat onder toegestane redenering valt en wat verplicht via een tool, een brongegeven of een validatie moet verlopen.
De echte maturiteit komt uit die discipline voort. Het doel is niet alleen om de agent intelligenter te maken, maar om hem voorspelbaarder, consistenter en veiliger in zijn gedrag te maken.
Tools en instructies tellen evenveel als het model
Veel organisaties overschatten de keuze van het model en onderschatten het ontwerp van de agent. In de praktijk hangt een goede agent echter sterk af van de kwaliteit van de aangesloten tools, de precisie van de instructies en de manier waarop de verwachte antwoorden worden afgebakend.
AI Builder is vooral waardevol wanneer het wordt gebruikt om deze bouwstenen correct te articuleren: businessintentie, instructies, beschikbare tools, actielimieten en de houding die tegenover de gebruiker wordt verwacht.
De AEXIS-aanpak: van een indrukwekkend prototype naar een operationele agent
Bij AEXIS willen we geen agent bouwen die alleen in een demo indrukwekkend is. We willen een agent opbouwen die duurzame waarde levert binnen een duidelijk afgebakende scope.
Dat vereist werk rond afbakening, testen, bijsturing en prioritering. Die methode maakt het mogelijk om een proof of concept om te zetten in een agent die echt nuttig is voor finance, IT, support of transversale functies.