S08E33 - Van chatbot naar AI-agent: lessen uit de praktijk

Artificial Intelligence-agents verschuiven van chatbots naar autonome collega's die plannen, redeneren en daadwerkelijk werk uitvoeren. Waar traditionele bots vastlopen in vooraf geprogrammeerde scenario's, handelen agents 60% van klantcontact af en verhogen klanttevredenheid met 10 NPS-punten. Het geheim zit in hybride reasoning: harde bedrijfsregels voor veiligheid, gecombineerd met LLM-creativiteit voor natuurlijke gesprekken.

Pandora's agent kent persoonlijke klantcontext en Bison's agent analyseert foto's om de juiste lijm te adviseren - services die voorheen niet bestonden. Morgen kun je beginnen door één proces te kiezen dat je nu niet doet omdat het te arbeidsintensief is, maar wel waarde zou opleveren.

Onderwerpen

• Het verschil tussen chatbots en AI-agents: autonomie, planning en het uitvoeren van acties in systemen, geïllustreerd door Pandora's klantenservice
• Configuratie en beheer van agents als inwerkproces met hybride reasoning: combinatie van harde bedrijfsregels en LLM-creativiteit voor enterprise-toepassingen
• Observability en continue verbetering: monitoring via gespecialiseerde agents die gesprekken analyseren en scoren op relevantie en correctheid
• Nieuwe organisatierollen en eigenaarschap: business-gedreven beheer met functies als agent supervisor en agent recruiter binnen Agent Centers of Excellence
• Toekomstige ontwikkelingen: agent swarms die samenwerken voor complexe problemen en wetenschappelijke doorbraken, plus agent-to-agent interacties in B2B

Links

• Bedrijf: Pandora A/S - Wikipedia
• Platform: Build, deploy, and manage AI agents at scale.
• Bedrijf: Salesforce: het toonaangevende AI CRM | Salesforce NL
• Bedrijf: Bison International - Wikipedia
• AI Model: OpenClaw — Personal AI Assistant
• AI Model: Enterprise AI: Private, Secure, Customizable | Cohere
• Concept: Announcing the Agent2Agent Protocol (A2A) - Google Developers Blog
• Platform: moltbook - the front page of the agent internet
• Persoon: Peter Steinberger
• Kaartspel: AI Game Changer - Generative AI editie

Genoemde entiteiten: Pandora - Salesforce Agent Force - OpenClaw - Bison

Aigency
Aigency ontwerpt en ontwikkelt waardevolle, robuuste en betrouwbare Machine Learning-modellen.

Info Support
Info Support is de specialist in maatwerk software en leidend in kunstmatige intelligentie (AI).

Disclaimer: This post contains affiliate links. If you make a purchase, I may receive a commission at no extra cost to you.

Schrijf je in voor onze nieuwsbrief en ontvang exclusieve toegang tot nieuws, blik achter de schermen en meer!

Transcript

1
00:00:00,340 --> 00:00:04,620
Je belt de klantenservice, ik krijg directe antwoord in wachtrijge en muziekje.

2
00:00:04,620 --> 00:00:07,059
En de klantenvredenheid gaat omhoog.

3
00:00:07,059 --> 00:00:10,099
En dat is dan geen belofte dat zijn resultaten van Pandora.

4
00:00:10,099 --> 00:00:14,619
60 procent van al hun klantcontact loopt via een AI-agent.

5
00:00:14,619 --> 00:00:17,420
En de NPS score die steeg met 10 punten.

6
00:00:17,420 --> 00:00:21,300
Daarover van leuke, die bouwt Agent Force met Salesforce.

7
00:00:21,300 --> 00:00:26,339
Het platform waarop bedrijven in eigen AI-agents kunnen configureren, uitrol en beheren.

8
00:00:26,339 --> 00:00:29,820
En Reinier vertelt daar nu alles over.

9
00:00:32,460 --> 00:00:35,100
Joop: Leuk dat je luistert naar een nieuwe aflevering van AIToday Live.

10
00:00:35,100 --> 00:00:39,260
Joop: Mijn naam Joop Snijder, ik ben Head of AI tegenwoordig bij Info Support.

11
00:00:39,259 --> 00:00:42,460
Niels: En ik ben Niels Naglé, Area Lead Data & AI bij Info Support.

12
00:00:42,460 --> 00:00:50,060
Joop: En in de studio Reinier van Leuken en hier fantastisch dat je hier bent, zou je jezelf heel kort even willen voorstellen, luisteraars.

13
00:00:50,060 --> 00:00:53,419
Reinier: Dankjewel, sowieso superleuk om hier te zijn in de studio vandaag.

14
00:00:53,419 --> 00:00:55,019
Reinier: Mijn naam is Reinier.

15
00:00:55,260 --> 00:00:58,219
Reinier: Ik werk al zo'n tien jaar bij Salesforce.

16
00:00:58,859 --> 00:01:03,179
Reinier: Dan ben ik verantwoordelijk voor productontwikkeling van ons AI-platform.

17
00:01:03,179 --> 00:01:04,700
Reinier: En dat heet Agent Force.

18
00:01:05,179 --> 00:01:07,100
Joop: En wat doet Agent Force?

19
00:01:07,100 --> 00:01:15,100
Reinier: Agent Force is het platform waarop onze klanten AI agents configureren, maken, bouwen en beheren.

20
00:01:15,739 --> 00:01:20,300
Reinier: Die hun in staat stelt om op een andere manier met hun klanten om te gaan.

21
00:01:20,300 --> 00:01:27,579
Reinier: Dus we hebben natuurlijk de afgelopen tijd al heel veel gezien over hoe we langzaamaan van chatbots naar agents gaan.

22
00:01:27,579 --> 00:01:31,340
Reinier: Daar is in jullie podcast denk ik ook veel over gesproken, stel ik me zomaar voor.

23
00:01:31,340 --> 00:01:31,660
Joop: Zeker.

24
00:01:31,899 --> 00:01:36,299
Reinier: En dat doen onze klanten ook, die bouwen ook autonome agents.

25
00:01:36,299 --> 00:01:41,899
Reinier: En die agents kunnen met hun klanten converseren, die kunnen hun klanten te woord staan ten dienste zijn.

26
00:01:41,899 --> 00:01:44,939
Reinier: Maar die agents die helpen ook de medewerkers van onze klanten.

27
00:01:44,939 --> 00:01:47,899
Reinier: Dus het zijn ook wat we dan noemen de employee agents.

28
00:01:48,139 --> 00:01:55,980
Reinier: Dus het is een platform waarop je eigenlijk op Salesforce agents kunt bouwen, die of wel met de klanten interacteren, of wel met de medewerkers.

29
00:01:55,979 --> 00:01:58,940
Reinier: En soms zelfs volledig autonoom op de achtergrond.

30
00:02:00,859 --> 00:02:03,499
Joop: Er is geen vaste definitie wat een agent is.

31
00:02:03,979 --> 00:02:07,100
Joop: Het gesprek dat iedereen weet waar we het over hebben.

32
00:02:07,100 --> 00:02:09,179
Joop: Wat vind jij een agent.

33
00:02:09,179 --> 00:02:13,739
Reinier: Volgens mij, het enige vaste aan een agent is dat alles tegenwoordig een agent wordt.

34
00:02:14,380 --> 00:02:22,300
Reinier: En als ik over een agent nadenk, dan denk ik over iets dat in de eerste plaats kan plannen en kan redeneren.

35
00:02:22,299 --> 00:02:24,460
Reinier: En ook acties uit kan voeren.

36
00:02:24,460 --> 00:02:31,019
Reinier: Dus volgens mij is een van de grote verschillen tussen een bot en een agent echt de autonomie in het uitvoeren van acties.

37
00:02:31,019 --> 00:02:32,939
Reinier: Het gebruiken van tools.

38
00:02:33,500 --> 00:02:37,339
Reinier: Het ondernemen van allerlei acties in systemen.

39
00:02:38,220 --> 00:02:39,820
Reinier: Allerlei integraties.

40
00:02:39,820 --> 00:02:44,700
Reinier: Maar ook om te bepalen wat de juiste acties zijn die ondernomen moeten worden, gegeven.

41
00:02:44,699 --> 00:02:49,900
Reinier: Een vraag van een gebruiker, of dat nou een klant of een medewerker is, moet zo'n agent ook een plan kunnen trekken.

42
00:02:49,899 --> 00:02:53,580
Reinier: En daar wordt natuurlijk dan heel veel van die reasoning modellen weer voor gebruikt.

43
00:02:53,579 --> 00:02:56,860
Reinier: Dus de planmatige en het actieondernemende.

44
00:02:56,860 --> 00:02:59,340
Reinier: Dat is wat een stuk autonomie aan een agent geeft.

45
00:02:59,340 --> 00:03:02,060
Reinier: En dat is volgens mij het verschil tussen een agent en een bot.

46
00:03:02,060 --> 00:03:03,820
Niels: En acties is nog redelijk abstract.

47
00:03:03,820 --> 00:03:07,419
Niels: Heb je een voorbeeld van zo'n actie die dan zo'n agent uitvoert of kan uitvoeren.

48
00:03:07,419 --> 00:03:08,060
Reinier: Jazeker.

49
00:03:08,060 --> 00:03:22,299
Reinier: Dus denk bijvoorbeeld aan allerlei acties in dienstverleningen, service, contactcenters, de service desk waar je als klant mee te maken krijgt als je je vlucht wil omboeken, of als je een product besteld hebt dat je misschien wil terugsturen.

50
00:03:22,300 --> 00:03:25,579
Reinier: Of je wil een vraag stellen over de garantievoorwaarden.

51
00:03:25,900 --> 00:03:31,100
Reinier: We kennen natuurlijk allemaal de situaties dat we met dat soort service desks in contact treden.

52
00:03:31,100 --> 00:03:34,300
Reinier: En acties die uitgevoerd kunnen worden, gaan precies daarover.

53
00:03:34,300 --> 00:03:43,259
Reinier: Dus bijvoorbeeld het doen van een refund, het terugnemen van artikelen, het geven van aanbevelingen over hoe je het product moet onderhouden of repareren.

54
00:03:43,340 --> 00:03:48,699
Reinier: Dat zijn allerlei acties die dat soort agents richting klanten kunnen uitvoeren.

55
00:03:48,700 --> 00:03:53,259
Joop: En heb je een concreet voorbeeld van een succesvolle agent.

56
00:03:53,580 --> 00:04:02,619
Reinier: Jazeker een hele succesvolle agent bijvoorbeeld is op Agent Force gebouwd door het Deens sieradenmerk Pandora.

57
00:04:02,699 --> 00:04:03,899
Reinier: Kennen we hier in Nederland ook.

58
00:04:03,979 --> 00:04:11,500
Reinier: Dat zijn die armbandjes waar je dan allerlei bedeltjes aan kan hangen die elke keer weer uitgebreid wordt als er een bepaald belangrijk moment in je leven is.

59
00:04:11,980 --> 00:04:14,140
Reinier: Nieuwe geboorte of je hebt een diploma gehaald.

60
00:04:14,380 --> 00:04:19,579
Reinier: Zo worden er echt live moments toegekend aan die sieraden.

61
00:04:19,978 --> 00:04:20,779
Reinier: Heel succesvol.

62
00:04:20,779 --> 00:04:22,699
Reinier: Het is het grootste sieradenmerk ter wereld.

63
00:04:23,179 --> 00:04:24,140
Joop: Dat wist ik niet.

64
00:04:24,380 --> 00:04:27,740
Reinier: Zij hebben verschillende agents op Agent Force gebouwd.

65
00:04:27,740 --> 00:04:30,780
Reinier: Een van is zo'n service agent.

66
00:04:30,780 --> 00:04:35,739
Reinier: die maar liefst 60% van al het klantcontact al afhandelt.

67
00:04:35,900 --> 00:04:42,860
Reinier: Wat heel interessant daarbij is, is dat de NPS, dat is natuurlijk een belangrijk graadmeter in die dienstverlening vaak de Net Promoter Score.

68
00:04:42,859 --> 00:04:46,860
Reinier: die is na de invoering van die agent toegenomen met 10 punten.

69
00:04:46,860 --> 00:04:52,779
Reinier: Dus zo zie je dat mensen echt wel tevreden zijn, ook met de interactie met die agent.

70
00:04:52,779 --> 00:04:58,779
Reinier: En dat gaat bijvoorbeeld over vragen: waar is mijn order als ik iets besteld heb op de website.

71
00:04:58,780 --> 00:05:01,180
Reinier: Krijg ik die al, waar is dat pakketje ergens.

72
00:05:01,180 --> 00:05:03,180
Reinier: Frequently asked questions.

73
00:05:03,500 --> 00:05:06,299
Reinier: Nogmaals, inderdaad, hoe hou ik mijn sieraden schoon?

74
00:05:06,300 --> 00:05:06,940
Reinier: Dat soort dingen.

75
00:05:07,100 --> 00:05:14,220
Reinier: Die agent die ondersteunt klanten als 60% daarmee op een heel succesvolle manier.

76
00:05:14,220 --> 00:05:17,740
Joop: Toch hoor ik ook wel, zeker van mensen om ons heen.

77
00:05:17,459 --> 00:05:20,779
Joop: Maar jullie hebben eigenlijk ook ons benaderd.

78
00:05:20,779 --> 00:05:23,579
Joop: Met het verhaal van we hebben iemand in de podcast gehad, Wouter.

79
00:05:23,660 --> 00:05:27,659
Joop: En die zei van ja, maar de klantenservice moet je eigenlijk niet overlaten aan agents.

80
00:05:28,219 --> 00:05:30,259
Joop: Het voelt als iets onpersoonlijks.

81
00:05:30,579 --> 00:05:33,700
Joop: Wat was dan in dit geval dat het juist een succes is?
82
00:05:29,740 --> 00:05:35,620
Joop: Want met de NPS kan je het gewoon meten.
 82
00:05:36,579 --> 00:05:45,139
Joop: Wat maakt dan dat het uiteindelijk wel een succes is, terwijl mensen misschien het gevoel hebben van ja, maar ik wil niet door een agent geholpen worden.
 83
00:05:45,139 --> 00:05:47,060
Joop: Tenminste door een AI-agent.
 84
00:05:47,540 --> 00:05:54,820
Reinier: Wij merken dus dat de snelheid en de accuraatheid waarmee die agents goed geconfigureerd, zoals in het voorbeeld dat ik net noemde.
 85
00:05:54,820 --> 00:06:00,580
Reinier: De snelheid en de accuraatheid waarmee die agents de klanten helpen, toch enorm gewaardeerd wordt.
 86
00:06:00,579 --> 00:06:07,940
Reinier: En ja, de keerzijde van een menselijke service desk, is dat er een begrenste capaciteit aan is.
 87
00:06:07,940 --> 00:06:09,780
Reinier: Dus je zit misschien langer in de wacht.
 88
00:06:09,780 --> 00:06:12,979
Reinier: Of moet je door een of andere heel lang menu heen werken.
 89
00:06:13,380 --> 00:06:15,299
Reinier: Toets één voor dit, toets twee voor dat.
 90
00:06:15,300 --> 00:06:18,179
Reinier: Ja, zitten mensen helemaal niet op te wachten, die willen gewoon hun vraag stellen.
 91
00:06:18,180 --> 00:06:21,060
Reinier: En die willen daar een goed antwoord op, of die willen goed geholpen worden.
 92
00:06:21,060 --> 00:06:24,579
Reinier: En zodra dat lukt, dan zijn mensen daar heel tevreden mee.
 93
00:06:24,579 --> 00:06:26,740
Reinier: Want dan hebben ze een hele snelle dienstverlening gehad.
 94
00:06:26,740 --> 00:06:28,820
Reinier: Ik denk dat dat één heel belangrijk onderdeel is.
 95
00:06:28,820 --> 00:06:33,699
Reinier: En een ander belangrijk onderdeel is dat die agent ook niet helemaal op zichzelf staat.
 96
00:06:33,699 --> 00:06:36,980
Reinier: Ik noemde al Pandora het verschillende agents geïmplementeerd.
 97
00:06:36,979 --> 00:06:42,500
Reinier: Ze hebben ook agents die klanten helpen bij het uitkiezen van producten.
 98
00:06:42,500 --> 00:06:51,380
Reinier: Dus voor je gaat naar die website en je wil een sieraad kopen voor misschien je kind of je partner, omdat er een mooie gelegenheid is.
 99
00:06:51,860 --> 00:06:54,740
Reinier: Dan ga je daarover in gesprek met een agent.
 100
00:06:54,740 --> 00:06:55,860
Reinier: En die agent.
 101
00:06:55,859 --> 00:06:58,579
Reinier: Dat zijn natuurlijk ook vast de klanten van Pandora bent ingelogd.
 102
00:06:58,579 --> 00:06:59,780
Reinier: Die agent die kent jou.
 103
00:06:59,780 --> 00:07:01,780
Reinier: En die context die blijft bewaard.
 104
00:07:01,779 --> 00:07:06,020
Reinier: Dus zodra jij dan weer daar terugkomt en je hebt een vraag over dat product.
 105
00:07:06,019 --> 00:07:08,659
Reinier: Dan is die context nog steeds bewaard gebleven.
 106
00:07:08,660 --> 00:07:11,620
Reinier: En die agent die leert jou daarin steeds beter kennen.
 107
00:07:11,620 --> 00:07:14,099
Reinier: Dat is ook wel kenmerkend aan Pandora.
 108
00:07:14,099 --> 00:07:19,139
Reinier: Dat ze zeggen, we verkopen voor een heel natuurlijk sieraad, maar ook de ervaring.
 109
00:07:19,380 --> 00:07:25,139
Reinier: Het hele gesprek, dat gaat over het uitzoeken van dat stuk sieraad is heel belangrijk.
 110
00:07:25,139 --> 00:07:27,860
Reinier: En die agent die neemt dat heel natuurlijk over.
 111
00:07:27,859 --> 00:07:33,139
Reinier: Die kent dus echt de achtergrond en de connotatie die bij die sieraden zit.
 112
00:07:33,139 --> 00:07:35,940
Reinier: En die past daartoe in het zoeken naar een product.
 113
00:07:35,940 --> 00:07:43,380
Niels: En dat betekent die context van die gesprekken die normaal gesproken in de hoofden van mensen leeftijd, die nu gedigitaliseerd is, die is beschikbaar.
 114
00:07:43,380 --> 00:07:46,340
Niels: En je gaf aan, het is belangrijk dat hij goed geconfigureerd is.
 115
00:07:46,339 --> 00:07:49,139
Niels: Ik was even nieuwsgierig wat bedoel je met configuratie van zo'n agent.
 116
00:07:49,139 --> 00:07:50,899
Niels: Waar moeten we dan aan denken?
 117
00:07:51,300 --> 00:07:52,179
Reinier: Een hele goede vraag.
 118
00:07:53,780 --> 00:08:00,500
Reinier: Een agent voor een deel afhankelijk natuurlijk van de LLM's die eronder zitten.
 119
00:08:00,820 --> 00:08:02,660
Reinier: Ik noemde al dat redeneren.
 120
00:08:02,659 --> 00:08:06,820
Reinier: Welke tools moet die aan kunnen roepen, welke integraties moet die doen.
 121
00:08:06,820 --> 00:08:10,259
Reinier: Ja hij maakt een redeneerplan en dat gaat hij uitvoeren.
 122
00:08:10,259 --> 00:08:15,860
Reinier: Dus een deel ervan de configuratie is sowieso al welke acties stel ik ter beschikking aan de agent.
 123
00:08:15,859 --> 00:08:18,099
Reinier: Wat mag die doen, wat mag die niet doen.
 124
00:08:18,099 --> 00:08:22,180
Reinier: Maar vervolgens moet je natuurlijk ook dan in instructies gaan vastleggen.
 125
00:08:22,500 --> 00:08:24,419
Reinier: Welke voorwaarden mag die bepaalde dingen doen?
 126
00:08:24,420 --> 00:08:27,060
Reinier: En onder welke voorwaarden mag die bepaalde dingen niet doen.
 127
00:08:27,060 --> 00:08:31,699
Reinier: En hoe willen we dat die agent ons merk vertegenwoordigt.
 128
00:08:32,019 --> 00:08:37,780
Reinier: Dan moet je denken aan echte werkinstructies, die ook aan menselijke medewerkers zou geven.
 129
00:08:37,779 --> 00:08:41,539
Reinier: Nou, die werkinstructies, die horen natuurlijk ook bij een agent.
 130
00:08:41,860 --> 00:08:50,580
Reinier: Dus in algemene zin zie ik dat bedrijven die succesvol zijn met agents, echt nadenken over een agent als een nieuwe medewerker.
 131
00:08:50,579 --> 00:08:54,180
Reinier: En het ook op die manier aanvliegen.
 132
00:08:54,180 --> 00:09:01,299
Reinier: Natuurlijk vervolg er een stuk configuratie daarna van hoe leg je dan die werkinstructies ook vast?
 133
00:09:01,620 --> 00:09:03,940
Reinier: Dat is een heel belangrijk onderwerp.
 134
00:09:03,940 --> 00:09:06,420
Reinier: Hoe doe je die goede tuning van die agent?
 135
00:09:06,420 --> 00:09:11,300
Reinier: En daar hebben we ook op het platform een aantal mogelijkheden voor geïntroduceerd.
 136
00:09:11,300 --> 00:09:14,900
Reinier: Die denk ik het komend jaar heel belangrijk gaat zijn.
 137
00:09:14,899 --> 00:09:26,900
Reinier: En dat heeft met name te maken met hoe we logica en procesautomatisering nu samen met de creativiteit van een agent.
 138
00:09:26,899 --> 00:09:32,979
Reinier: En dat is denk ik iets waar we echt in de in de komende komende jaar, anderhalf jaar heel veel over gaan horen?
 139
00:09:32,979 --> 00:09:37,379
Reinier: Iedereen kent natuurlijk de beruchte hallucinaties van de agent.
 140
00:09:37,379 --> 00:09:39,780
Reinier: Je vraagt iets en je krijgt een verzonnen antwoord terug.
 141
00:09:39,780 --> 00:09:43,219
Reinier: Kijk, als jij aan een agent gaat vragen, maak nou eens een plan?
 142
00:09:43,219 --> 00:09:46,099
Reinier: Dan is daar natuurlijk ook een risico op hallucinaties.
 143
00:09:46,099 --> 00:09:50,499
Reinier: Hoe ga je voorkomen dat die agent de verkeerde acties neemt?
 144
00:09:50,899 --> 00:09:54,900
Reinier: Dat is waar wij heel sterk op inzetten met wat we dan noemen hybrid reasoning.
 145
00:09:54,899 --> 00:09:57,779
Reinier: Dus als een antwoord op je vraag van wat moet je dan configureren.
 146
00:09:57,780 --> 00:09:59,540
Reinier: Nou, dat gaat er dus over.
 147
00:09:59,540 --> 00:10:03,780
Reinier: Hoe maak je sommige dingen heel duidelijk aan de agent?
 148
00:10:03,780 --> 00:10:06,979
Reinier: En waar liggen de grenzen van waar die nog mag redeneren?
 149
00:10:06,980 --> 00:10:07,940
Reinier: Waar houden die op?
 150
00:10:07,940 --> 00:10:11,940
Reinier: En waar neemt procesautomatisering het weer over?
 151
00:10:11,940 --> 00:10:13,859
Reinier: Dat is een heel interessant spanningsveld.
 152
00:10:15,339 --> 00:10:21,420
Joop: Je zei net van instrueren als het ware als een nieuwe medewerker.
 153
00:10:21,739 --> 00:10:23,579
Joop: Maar die moet je ook inwerken.
 154
00:10:23,820 --> 00:10:25,820
Joop: Dat is een deel is die configuratie.
 155
00:10:25,820 --> 00:10:30,140
Joop: Maar die agent is niet op dag één dat hij precies doet wat je wil.
 156
00:10:30,619 --> 00:10:35,180
Joop: Waar zaten de worstelingen bij Pandora tussen het moment van idee.
 157
00:10:35,180 --> 00:10:38,619
Joop: Tot aan dat ze zeiden van, maar nu durven we het ook in productie te zetten.
 158
00:10:38,619 --> 00:10:43,579
Reinier: Ja, ik zeg wel eens de eerste agent die je bouwt, is de slechte, die het ooit zal zijn.
 159
00:10:43,579 --> 00:10:45,020
Reinier: Hij wordt alleen maar beter.
 160
00:10:45,020 --> 00:10:47,499
Reinier: En dat is wel het mooie aan deze technologie.
162
00:10:47,499 --> 00:10:50,459
Reinier: Maar alleen dat inderdaad goed in de gaten gaat houden.

161
00:10:50,459 --> 00:10:52,540
Reinier: Dus zo'n medewerker die blijf je monitoren.

162
00:10:52,540 --> 00:10:54,619
Reinier: Een agent moet je ook blijven monitoren.

163
00:10:54,619 --> 00:10:59,099
Reinier: Dus er zit een heel stuk, wat ze dan met een mooie Engels woord observability achter.

164
00:10:59,099 --> 00:11:01,180
Reinier: Je moet die agent in de gaten gaan houden.

165
00:11:01,420 --> 00:11:03,099
Reinier: Wat doet die in de praktijk.

166
00:11:03,099 --> 00:11:05,260
Reinier: Vaak komen daar dan weer andere agents bij kijken.

167
00:11:05,260 --> 00:11:07,899
Reinier: Want je gaat ook niet als mens elk gesprek nalezen.

168
00:11:07,900 --> 00:11:10,780
Reinier: Dus je hebt verschillende agents die dat dan weer in de gaten houden.

169
00:11:10,780 --> 00:11:12,619
Reinier: Die scoren die gesprekken.

170
00:11:12,619 --> 00:11:17,420
Reinier: En vervolgens kun je dan gaan zien van oké, welke categorieën gesprekken gaan goed.

171
00:11:17,420 --> 00:11:22,780
Reinier: Welke categoriegesprekken zijn nog niet zo relevant voor de klant.

172
00:11:22,780 --> 00:11:25,820
Reinier: Of lukken soms niet om tot een goed uitkomst te komen.

173
00:11:25,820 --> 00:11:29,900
Reinier: Nou, dan kun je dus gaan kijken van waar moeten we dan die verbeteringen toepassen.

174
00:11:29,899 --> 00:11:35,500
Joop Snijder: En die observability voor de luisteraar, dus je legt vast welke tools zijn aangeroepen, met welke data.

175
00:11:35,820 --> 00:11:38,219
Joop Snijder: Dus je legt eigenlijk alles vast wat er gebeurt.

176
00:11:38,219 --> 00:11:42,860
Reinier: Ja, je legt alles vast wat er gebeurt, inderdaad, welke tools zijn er aangeroepen, welke data, wat was de status.

177
00:11:43,180 --> 00:11:50,060
Reinier: Maar ook een kwalitatieve score, wordt er door een andere agent gegeven aan het gesprek.

178
00:11:50,060 --> 00:11:55,180
Reinier: Heeft die klant nou uiteindelijk gekregen waar die naar zocht als antwoord of als uitkomst.

179
00:11:55,180 --> 00:11:58,060
Joop Snijder: Maar moet dat de agent doen, of kan de klant dat ook zelf aan geven?

180
00:11:58,060 --> 00:11:59,900
Reinier: De klant geeft het uiteraard ook zelf aan.

181
00:11:59,979 --> 00:12:02,219
Reinier: We hebben natuurlijk nog steeds, ik noemde net al de NPS.

182
00:12:02,219 --> 00:12:05,180
Reinier: We hebben natuurlijk nog steeds ook de duimpjes en de feedback die de klant geeft.

183
00:12:05,420 --> 00:12:08,300
Reinier: Dus dat is natuurlijk ook een heel belangrijke input.

184
00:12:08,300 --> 00:12:13,739
Reinier: Maar wat in ieder geval heel belangrijk is, ook in het succes hiermee.

185
00:12:13,739 --> 00:12:17,580
Reinier: Is dat je ook die agent benadert als een medewerker.

186
00:12:17,579 --> 00:12:21,660
Reinier: Dus ga nou niet tegen die agent zeggen van je mag nooit praten over.

187
00:12:21,660 --> 00:12:24,299
Reinier: Of als de klant dit zegt, dan moet jij dat zeggen.

188
00:12:24,300 --> 00:12:27,579
Reinier: Want dan zijn we eigenlijk weer terug bij traditionele chatbots.

189
00:12:27,579 --> 00:12:31,260
Reinier: In plaats daarvan moet je veel hoger niveau instructies geven.

190
00:12:31,260 --> 00:12:33,500
Reinier: Precies zoals je een mens ook zou instrueren.

191
00:12:33,500 --> 00:12:35,980
Reinier: Op deze manier vertegenwoordig je ons brand.

192
00:12:35,979 --> 00:12:39,020
Reinier: En dit zijn onze styleguides en dit is onze talking points.

193
00:12:39,020 --> 00:12:40,379
Reinier: Geef ook voorbeelden.

194
00:12:40,379 --> 00:12:43,100
Reinier: En daar kan die agent dan heel goed over redeneren.

195
00:12:43,099 --> 00:12:46,300
Reinier: En die vindt dan vanzelf wel uit wat hij wel en niet moet zeggen.

196
00:12:46,300 --> 00:12:51,019
Reinier: Dus dat is vaak ook iets waar klanten wel een beetje mee zien worstelen van oh, ik wil het helemaal vastleggen.

197
00:12:51,020 --> 00:12:52,619
Reinier: Zeg wel dit, zeg niet dat.

198
00:12:52,619 --> 00:12:54,060
Joop Snijder: En dan ben je weer regelgebaseerd bezig.

199
00:12:54,139 --> 00:12:55,660
Reinier: En dan ben je weer regelgebaseerd bezig.

200
00:12:55,660 --> 00:13:01,660
Reinier: En daar moet je een beetje van afstappen in het ontwerpen van het zeg maar conversationele gedrag van die agent.

201
00:13:01,660 --> 00:13:03,499
Reinier: Maar die regels heel belangrijk voor zijn.

202
00:13:03,499 --> 00:13:11,019
Reinier: Er zijn natuurlijk dingen zoals je mag een gebruiker nooit bij zijn data laten voordat hij volledig ingelogd en authenticated is.

203
00:13:11,020 --> 00:13:12,539
Reinier: Ja, dat is een harde regel.

204
00:13:12,540 --> 00:13:13,659
Reinier: Die moet je vastleggen.

205
00:13:13,660 --> 00:13:17,420
Reinier: En die moet je ook vooral niet aan een LLM vragen als instructie.

206
00:13:17,420 --> 00:13:22,380
Reinier: Van oh, LLM, reasoning model, zorgt er alsjeblieft voor dat die gebruiker wel ingelogd is.

207
00:13:22,379 --> 00:13:24,540
Reinier: Nee, laat dat niet over aan de instructies.

208
00:13:24,699 --> 00:13:26,459
Reinier: Leg dat vast als een regel.

209
00:13:26,459 --> 00:13:37,180
Reinier: Maar als die dan eenmaal uitgevoerd is, die regel en die klant is ingelogd, dan start het creatieve proces weer, waarbij je die agent niet helemaal moet vast instrueren.

210
00:13:38,699 --> 00:13:41,420
Joop Snijder: Wie maakt de agent op dit platform?

211
00:13:42,060 --> 00:13:45,660
Reinier: De agent wordt gemaakt door dat is ook een hele interessante vraag.

212
00:13:45,660 --> 00:13:51,979
Reinier: We zien natuurlijk zelfs bij alle IT een combinatie van business en IT teams.

213
00:13:52,219 --> 00:13:56,060
Reinier: En dat is meer dan ooit van belang bij agents.

214
00:13:56,060 --> 00:14:00,699
Reinier: Omdat, ik spreek al over werkinstructies en hoe vertegenwoordig je ons brand en al dat soort dingen.

215
00:14:00,699 --> 00:14:07,019
Reinier: Ja, dat kan natuurlijk alleen maar met een stevige involvement van business stakeholders.

216
00:14:07,020 --> 00:14:12,459
Reinier: Dus wij adviseren ook vaak om het ownership van de agent bij de business te leggen.

217
00:14:12,459 --> 00:14:15,579
Reinier: En niet bij IT of bij AI teams.

218
00:14:15,579 --> 00:14:20,940
Reinier: Natuurlijk is het maken van zo'n agent wel iets waarbij verschillende expertises samenkomen.

219
00:14:20,940 --> 00:14:25,579
Reinier: Dat is overigens niet iets waar je dan allerlei programmeurs per se voor nodig hebt.

220
00:14:25,579 --> 00:14:27,900
Reinier: Dat is natuurlijk op een veel hoger niveau.

221
00:14:27,899 --> 00:14:31,180
Reinier: Dat je instructies geeft in natuurlijke taal.

222
00:14:31,500 --> 00:14:35,340
Reinier: Maar er is wel een stukje configuratie nodig en een stukje release management.

223
00:14:35,339 --> 00:14:38,459
Reinier: Dus we zien ook Salesforce Administrators daar een rol spelen.

224
00:14:38,459 --> 00:14:39,500
Reinier: Dus zo zie je dat er van.

225
00:14:39,500 --> 00:14:44,859
Reinier: En er komen trouwens ook allerlei nieuwe rollen op in die hele agente spaces, is ook interessant om over na te denken.

226
00:14:44,859 --> 00:14:48,699
Reinier: Maar zo zie je dat er allerlei verschillende expertise bij elkaar komen.

227
00:14:48,699 --> 00:14:52,219
Reinier: Belangrijk is de ownership van die agent, die willen we bij de business zien.

228
00:14:52,619 --> 00:14:59,579
Joop Snijder: Waar ik het om vraag, is dat we zien natuurlijk meer van dit soort platformen, die ontstaan, waar je agents op kan bouwen.

229
00:14:59,859 --> 00:15:07,860
Joop Snijder: Waar ik nog wel bang voor ben, is, kijk, die eerste agents die werken, maar wie houdt nou in de gaten dat de agent blijft doen wat hij moet doen.

230
00:15:08,180 --> 00:15:11,379
Joop Snijder: Als het goed is, beïnvloed je de omgeving.

231
00:15:11,699 --> 00:15:14,420
Joop Snijder: Dus je krijgt iets als model drift, datadrift.

232
00:15:14,579 --> 00:15:19,940
Joop Snijder: Dus die agent die gaat die blijft doen wat je gevraagd had, maar de wereld verandert.

233
00:15:20,180 --> 00:15:21,539
Joop Snijder: Wie houdt dat in de gaten?

234
00:15:21,540 --> 00:15:26,900
Joop Snijder: Wie is uiteindelijk zo direct nog de specialist die snapt wat de agent doet.

235
00:15:27,780 --> 00:15:40,260
Reinier: We zien dus dat er echt agent centers of excellence komen bij onze klanten waar nieuwe rollen ontstaan, zoals de agent supervisor en de agent coach en de agent recruiter.
238
00:15:40,260 --> 00:15:43,940
Reinier: Dat zijn nieuwe rollen die we opzien komen bij onze klanten.

236
00:15:43,940 --> 00:15:49,140
Reinier: Ik adviseer daar vaak onze klanten over hoe ze zo'n Center of Excellence dan kunnen inrichten.

237
00:15:49,140 --> 00:15:53,060
Reinier: En ja, daar zie je nu gewoon letterlijk de vacatures voor voorbij vliegen.

238
00:15:53,060 --> 00:15:55,140
Joop: Ik vind die agent recruiter vind ik wel heel aardig.

239
00:15:55,139 --> 00:15:56,340
Joop: Kan je daar wat over vertellen?

240
00:15:56,579 --> 00:16:02,979
Reinier: Dat heeft alles te maken met welke taken zien wij als geschikt voor agents.

241
00:16:02,979 --> 00:16:08,900
Reinier: En dat is natuurlijk iemand die een heel groot besef heeft ook van de dynamiek van de organisatie.

242
00:16:08,900 --> 00:16:12,980
Reinier: En die dan dus echt kan snappen van oké, hier liggen winstkansen.

243
00:16:13,060 --> 00:16:19,540
Reinier: Deze processen kunnen volledig, of deels door een agent overgenomen en ondersteund worden.

244
00:16:19,540 --> 00:16:25,780
Reinier: En dat is dus iemand die echt op zoek gaat naar use cases die binnen een bedrijf agentfied kunnen worden.

245
00:16:26,099 --> 00:16:26,899
Unknown: Mooi.

246
00:16:27,459 --> 00:16:29,699
Niels: Meerdere vragen die naar boven gekomen.

247
00:16:29,699 --> 00:16:31,779
Niels: Dus ik probeer even de vraag terug te halen die je voorlag.

248
00:16:31,780 --> 00:16:38,099
Niels: En je had het over dat je het niet te veel in regels vast moet leggen en sommige zaken wel in regels vast moet leggen.

249
00:16:38,099 --> 00:16:46,020
Niels: Hoe maak je nou daar de afweging in van wat moet ik nou echt in het rigide proces vastleggen en waar laat ik de dynamiek.

250
00:16:46,979 --> 00:16:52,900
Reinier: Ik adviseer daar toch vaak om wederom terug te komen op het idee dat je die agent.

251
00:16:52,899 --> 00:16:55,859
Reinier: Benade die nou als een junior medewerker.

252
00:16:56,180 --> 00:17:02,740
Reinier: Bij een junior medewerker, heb je ook zaken zoals data access en role-based access.

253
00:17:02,739 --> 00:17:07,618
Reinier: Die junior medewerker heeft natuurlijk ook bepaalde zaken die die wel en niet kan en mag zien.

254
00:17:07,618 --> 00:17:11,060
Reinier: O processen die die wel en niet mag uitvoeren.

255
00:17:11,060 --> 00:17:14,420
Reinier: Misschien mag die een refund doen naar een klant toe.

256
00:17:14,420 --> 00:17:16,259
Reinier: Tot een bepaald bedrag bijvoorbeeld.

257
00:17:16,500 --> 00:17:19,138
Reinier: Dat soort processen zijn bij agents niet anders.

258
00:17:19,138 --> 00:17:26,579
Reinier: Dus denk op die manier na over hoeveel autonomie wil je die agent geven en welke tools geef je hem ter beschikking.

259
00:17:26,579 --> 00:17:41,139
Reinier: En als je het op die manier in een soort mindset vastlegt, volgens mij kun je dan ook comfortabeler worden bij het idee dat die agent wel vrij mag converseren en binnen die grenzen vrij vrij mag acteren.

260
00:17:41,460 --> 00:17:43,700
Niels: Het woordje proces trigger je maar mee.

261
00:17:43,939 --> 00:17:51,859
Niels: Dus ik was even benieuwd inderdaad, vaak zien we nu dat heel veel processen die er al zijn, worden geautomatiseerd, waar agents voor ingezet worden.

262
00:17:52,180 --> 00:17:58,179
Niels: Zie jij ook al een beweging naar dat we opnieuw naar processen gaan kijken, in plaats van maar hetgene automatiseren wat er al is.

263
00:17:58,179 --> 00:18:02,099
Reinier: Absoluut en uiteindelijk is daar ook de grootste waarde mee te creëren.

264
00:18:02,099 --> 00:18:08,260
Reinier: Een heel ander leuk voorbeeld van een van onze Nederlandse klanten vind ik daarin Bison.

265
00:18:08,579 --> 00:18:14,180
Reinier: Het bekende lijmmerk van de Bison kit, die thuis wel eens wat aan het doe-het-zelfen is, die kent het al getwijfeld.

266
00:18:14,180 --> 00:18:18,659
Reinier: Nou, dan kan je waarschijnlijk ook de situatie dat er thuis misschien iets stuk gegaan is.

267
00:18:18,659 --> 00:18:27,619
Reinier: Je gaat naar de bouwmarkt en je staat daarvoor dat schap en je denkt: mijn hemel, welke lijm is geschikt voor de klus die ik moet uitvoeren.

268
00:18:27,859 --> 00:18:31,859
Reinier: Zij hebben nu een agent live op hun website, gebouwd met Agent Force.

269
00:18:31,859 --> 00:18:37,219
Reinier: Je kunt een foto uploaden van hetgeen dat stuk is gegaan, misschien een stoelpoot die is afgebroken, ik noem maar wat.

270
00:18:37,540 --> 00:18:40,420
Reinier: Die agent die analyseert die foto.

271
00:18:40,419 --> 00:18:47,220
Reinier: En die gaat vervolgens advies geven over welke lijm geschikt is om dat mee te repareren.

272
00:18:47,220 --> 00:18:53,939
Reinier: Vervolgens ook kennisnemende natuurlijk van mogelijke risico's natuurlijk best wel een dingetje van is die stoel ernaar nog veilig en zo.

273
00:18:53,939 --> 00:19:01,059
Reinier: Dus die heeft een heleboel van die veiligheidsinstructies die gepaard gaan met die producten ook in zijn lange termijn geheugen.

274
00:19:01,300 --> 00:19:03,540
Reinier: Die analyseert die foto die geeft advies.

275
00:19:03,540 --> 00:19:10,419
Reinier: En de wall of confusion, zoals ze dat noemen, waarbij je dan nu de bouwmarkt voor die muur met lijm staan, is daarmee opgelost.

276
00:19:10,419 --> 00:19:12,979
Reinier: Nou, dat is een proces dat bestond niet.

277
00:19:13,540 --> 00:19:17,220
Reinier: En die agent hebben ze gebouwd omdat die technische mogelijkheid er was.

278
00:19:17,220 --> 00:19:18,740
Reinier: En dat is natuurlijk hartstikke waardevol.

279
00:19:18,820 --> 00:19:21,699
Reinier: Je doet een QR-code zet je naast je producten in die bouwmarkt.

280
00:19:21,700 --> 00:19:24,020
Reinier: en je kunt je klant op een andere manier helpen.

281
00:19:24,020 --> 00:19:25,059
Niels: Mooi mooi voorbeeld.

282
00:19:25,060 --> 00:19:30,820
Niels: Ik heb vooral de web of confusion inderdaad, omdat er in het web nog meer opties zijn daarin.

283
00:19:31,939 --> 00:19:34,659
Niels: Nou, of ontglipt mijn vraag helemaal.

284
00:19:34,660 --> 00:19:35,859
Niels: Kom ik zo nog wel even op terug.

285
00:19:36,099 --> 00:19:40,020
Joop: Je geeft al mooi twee voorbeelden van agents die in product zijn.

286
00:19:40,260 --> 00:19:42,579
Joop: We hebben natuurlijk ook wat vooronderzoek gedaan.

287
00:19:42,579 --> 00:19:43,859
Joop: En dan geven jullie aan.

288
00:19:44,020 --> 00:19:48,619
Joop: Er zijn 9500 plus agents al in productie.

289
00:19:44,820 --> 00:19:51,660
Joop: Maar dat kunnen ook pilots of dat soort dingen zijn.

290
00:19:52,460 --> 00:20:00,619
Joop: Wat maakt het nou hoeveel van dit soort agents en zeg maar echt productierijp, die bedrijven draaien.

291
00:20:00,619 --> 00:20:06,700
Reinier: Als wij zeggen dat agents in productie zijn, dan zijn ze ook in productie en dat kan natuurlijk zijn dat dat een eerste stap is.

292
00:20:06,700 --> 00:20:16,699
Reinier: Maar wij benadrukken wel bij onze klanten dat een pilot in een laboratorium, de zogenaamde proof of concept, dat is niet zo relevant.

293
00:20:16,700 --> 00:20:27,259
Reinier: Want je leert pas echt als je die agent laat interacteren met jouw klanten of met jouw medewerkers nogmaals, dat kan natuurlijk ook gericht op de interne medewerker.

294
00:20:27,899 --> 00:20:31,660
Reinier: Dus ja, misschien is het een kleinere pilot.

295
00:20:32,540 --> 00:20:34,379
Reinier: Zo zijn we zelf ook met agent gestart.

296
00:20:34,379 --> 00:20:37,099
Reinier: Eerst met een klein groepje klanten en dan met een grotere groep klanten.

297
00:20:37,099 --> 00:20:40,540
Reinier: En vervolgens haal je de login eraf en zet je het publiek beschikbaar.

298
00:20:40,540 --> 00:20:42,700
Reinier: Zo zijn we zelf natuurlijk ook opgeschaald.

299
00:20:42,700 --> 00:20:44,380
Reinier: Maar productie is productie.

300
00:20:44,379 --> 00:20:51,899
Reinier: En we willen dus echt onze klanten direct die agents in een live context laten opereren.

301
00:20:52,379 --> 00:20:58,699
Niels: Dat betekent dat je in live context opereert, dat je ook een bepaald vertrouwen moet opbouwen en al mee moet geven.
305
00:20:58,700 --> 00:21:01,899
Niels: Want het is wel gewoon klantdata of medewerkenddata.

302
00:21:01,899 --> 00:21:04,619
Niels: Het is wel gewoon data waarmee gewerkt wordt dan in productie.

303
00:21:04,619 --> 00:21:06,940
Niels: Hoe zorg je ervoor dat dat veilig blijft?

304
00:21:07,180 --> 00:21:10,540
Reinier: Nou, dat is een hele belangrijke belangrijke vraag.

305
00:21:10,540 --> 00:21:28,540
Reinier: En daarmee kunnen we natuurlijk terugvallen, en hebben we profijt van het Salesforce platform, waar we al 26 jaar lang werken aan procesautomatisering, data veiligheid, role-based access, alle security predicates.

306
00:21:28,540 --> 00:21:34,140
Reinier: Ja, dat hele platform, dat is een platform waar we nou agents in laten werken.

307
00:21:34,139 --> 00:21:38,540
Reinier: En eigenlijk is een agent daarmee een nieuwe gebruiker van dat platform.

308
00:21:38,540 --> 00:21:47,659
Reinier: Maar alle veiligheidsmaatregelen die we op dat platform hebben, al wat ik zeg 26 jaar als Salesforce als uitvinder van de cloud.

309
00:21:47,899 --> 00:21:53,740
Reinier: Dat was natuurlijk de enige manier waarop wij konden voortbestaan door die veiligheid zo hoog in het vaandel te hebben staan.

310
00:21:54,379 --> 00:21:57,980
Reinier: Dat is een veiligheid waar die agent ook binnen opereert.

311
00:21:57,980 --> 00:22:08,940
Reinier: Dus het is heel belangrijk om vast te stellen dat zo'n agent niet zomaar opnieuw from scratch aan de gang gaat en die veiligheidsmaatregelen opnieuw moet uitvoeren.

312
00:22:08,939 --> 00:22:10,459
Reinier: Dat hoor je natuurlijk ook nu een beetje.

313
00:22:10,459 --> 00:22:14,940
Reinier: Want we hebben heel veel gehoord de afgelopen tijd over OpenClaw en over al die agents.

314
00:22:14,939 --> 00:22:20,060
Reinier: Dus er komt ook een zorg over de veiligheidsrisico's van die agents terecht naar boven.

315
00:22:20,060 --> 00:22:23,980
Reinier: Maar die OpenClaw agent, ja, dat is natuurlijk nogal een ander verhaal.

316
00:22:23,980 --> 00:22:26,379
Reinier: Die installeer je om te beginnen op je laptop.

317
00:22:26,379 --> 00:22:28,379
Reinier: Die draait lokaal op je laptop.

318
00:22:28,379 --> 00:22:38,939
Reinier: Bovendien kan die ook nog eens veel vrijer opereren op jouw laptop dan dat we zo'n agent natuurlijk laten opereren binnen het Salesforce platform.

319
00:22:38,939 --> 00:22:47,820
Reinier: Om een heel belangrijk voorbeeld te geven, trouwens wel interessant naar ik erover nadenken die open claw agents, om dat een beetje te contrasteren met zo'n Agent Force agent.

320
00:22:47,820 --> 00:22:49,179
Reinier: Die OpenClaw agent.

321
00:22:49,180 --> 00:22:52,460
Reinier: Ik zie dat toch een beetje als de Pippi Langkous van de agent.

322
00:22:52,619 --> 00:22:59,099
Reinier: Dat is natuurlijk iemand die een soort ongebreideld optimisme heeft en overal invliegt.

323
00:22:59,180 --> 00:23:01,979
Reinier: Volgens mij is ook de quote die haar een beetje wordt toegeschreven.

324
00:23:02,139 --> 00:23:04,540
Reinier: Ja, ik heb het nog nooit gedaan, dus ik denk dat ik het wel kan.

325
00:23:04,540 --> 00:23:09,260
Reinier: Volgens mij heeft het niet precies zo gezegd, maar dat karakteriseert haar persoon in elk geval een beetje.

326
00:23:09,260 --> 00:23:15,900
Reinier: Kijk, wat zo'n OpenClaw agent kan, als je hem iets vraagt, dan gaat hij niet zoals ChatGPT zeggen van ja, daar kan ik niet.

327
00:23:15,899 --> 00:23:18,300
Reinier: Dan zegt hij, oh, wacht even, ik kan het niet.

328
00:23:18,300 --> 00:23:19,900
Reinier: Ik ga het wel even programmeren.

329
00:23:19,899 --> 00:23:21,339
Reinier: Dan ga ik die software installeren.

330
00:23:21,339 --> 00:23:24,139
Reinier: Dan ga ik die software draaien en dan kom ik terug met het resultaat.

331
00:23:24,139 --> 00:23:29,820
Reinier: Nou, dat is natuurlijk waarom die die handjes krijgt, die claws van die krijgt, zo zit die analogie natuurlijk een beetje in elkaar.

332
00:23:30,220 --> 00:23:35,979
Reinier: Die is zo vrij dat die nieuwe skills zelf gaat ontwikkelen, gegeven de vraag van een gebruiker.

333
00:23:36,780 --> 00:23:39,980
Reinier: Waanzinnig fascinerend, ook waanzinnig eng.

334
00:23:40,300 --> 00:23:45,020
Reinier: En Agent Force is daar natuurlijk op een hele andere manier mee bezig.

335
00:23:45,020 --> 00:23:47,419
Reinier: Dat is geen agent die zelf even gaat verzinnen.

336
00:23:47,419 --> 00:23:49,099
Reinier: Oh, deze data kan er ook nog wel bij.

337
00:23:49,099 --> 00:23:51,900
Reinier: O, ik ga even een nieuwe skill verzinnen.

338
00:23:51,899 --> 00:23:58,700
Reinier: Nogmaals, al die guardrails en limits die op dat Salesforce platform zitten, daarbinnen begeeft die agent zich ook.

339
00:23:58,700 --> 00:24:06,300
Reinier: Dus het is echt een nieuw type gebruiker, dat op dezelfde manier behandeld wordt als een menselijke gebruiker.

340
00:24:06,300 --> 00:24:08,459
Reinier: En daarmee is dat een heel ander speelveld.

341
00:24:08,459 --> 00:24:10,460
Niels: En dan hebben we het met name over veiligheid.

342
00:24:10,459 --> 00:24:15,339
Niels: Maar mensen moeten ook op een nieuwe manier met nieuwe tooling gaan werken en daar moet vertrouwen op gebouwd worden.

343
00:24:15,339 --> 00:24:19,099
Niels: Hoe zorg je ervoor dat vertrouwen gebouwd kan worden?

344
00:24:19,099 --> 00:24:22,220
Niels: Wat voor middelen zijn daarvoor?

345
00:24:22,220 --> 00:24:28,460
Reinier: Nou, dat is iets waar op heel veel vlakken, denk ik, aangevlogen wordt momenteel.

346
00:24:28,459 --> 00:24:30,820
Reinier: Vertrouwen is natuurlijk deels inzicht.

347
00:24:29,579 --> 00:24:34,820
Reinier: En dan komen we terug bij die observability, dat je dus kunt zien wat doet die agent.

348
00:24:35,939 --> 00:24:39,300
Reinier: Hoe goed is die in het te woord staan van onze klanten.

349
00:24:39,300 --> 00:24:42,979
Reinier: Nou, daar zijn al die observability tools die helpen daarbij.

350
00:24:43,379 --> 00:24:52,659
Reinier: Te gelijkertijd is het ook een kwestie van inzage gegeven in hoe heeft die agent dan zijn antwoord gevonden.

351
00:24:53,540 --> 00:24:58,740
Reinier: Vroeger in de traditionele machine learning heb je zoiets als explainable AI.

352
00:24:58,740 --> 00:25:02,260
Reinier: Dat je kunt gaan afpellen van oké, hij doet deze voorspelling.

353
00:25:02,260 --> 00:25:03,940
Reinier: Maar waarom doet hij die voorspelling?

354
00:25:03,939 --> 00:25:07,300
Reinier: Welke factoren zijn er van belang geweest om deze voorspelling te doen.

355
00:25:07,300 --> 00:25:13,540
Reinier: Bijvoorbeeld of een klant wel of niet een product gaat kopen, of dat dan lead wel of niet gaat converteren.

356
00:25:13,540 --> 00:25:18,820
Reinier: Dan kun je allerlei voorspellingen over doen en dan kun je ook analyseren van hoe heeft dat model die voorspelling gedaan.

357
00:25:18,820 --> 00:25:23,619
Reinier: Dat is bij een agent een stukje lastiger, maar niet onmogelijk.

358
00:25:23,619 --> 00:25:27,619
Reinier: Je kunt nog wel steeds afpellen welke acties eruit.

359
00:25:27,619 --> 00:25:33,139
Reinier: En met welke context heeft die agent besloten om die acties uit te gaan voeren.

360
00:25:33,139 --> 00:25:38,099
Reinier: En dat is dus nog een slag dieper dan observability, dan kom je bij explainability.

361
00:25:38,419 --> 00:25:43,460
Reinier: Niet elke businessgebruiker gaat zo diep in het platform zitten, grasduinen.

362
00:25:43,460 --> 00:25:52,659
Reinier: Maar het feit dat die data er is en dat de agent builders dat helemaal kunnen napluizen, dat geeft wel een stuk vertrouwen van hoe komt die tot zijn werk.

363
00:25:52,659 --> 00:25:58,499
Reinier: Daarmee is het hele black box gedeelte wel een beetje transparanter geworden.

364
00:25:58,740 --> 00:26:07,220
Reinier: En een derde heeft heel veel te maken met education, enablement.

365
00:26:07,220 --> 00:26:16,179
Reinier: We vinden het heel belangrijk dat al onze klanten en alle medewerkers van onze klanten, eigenlijk het hele ecosysteem, hier steeds meer begrip van opbouwt.

366
00:26:16,179 --> 00:26:19,220
Reinier: Dus we doen ontzettend veel aan training van mensen.

367
00:26:19,220 --> 00:26:20,900
Reinier: Hoe werkt deze technologie?

368
00:26:20,899 --> 00:26:21,859
Reinier: Wat zijn de grenzen?

369
00:26:21,859 --> 00:26:24,260
Reinier: Wat is er wel mogelijk, wat is er niet mogelijk.
374
00:26:24,260 --> 00:26:29,380
Reinier: En ja, dan zie je ook heel vaak dat toch de schellen van de ogen vallen en dat mensen denken, oh, is het dat zo.
 370
00:26:29,379 --> 00:26:33,459
Reinier: En dat geeft ontzettend veel vertrouwen ook in de technologie.
 371
00:26:33,939 --> 00:26:35,459
Niels: Er is echt grenzen.
 372
00:26:35,459 --> 00:26:40,579
Niels: Wat is zo'n grens waar jullie tegenaan zijn gelopen of waar je organisatie tegenaan op zien lopen?
 373
00:26:41,139 --> 00:26:53,060
Reinier: Een van de belangrijkste grenzen die wij hebben vastgesteld, dus bij het implementeren van agents in een enterprise context, is wat ik al even noemde het omgaan met die harde regels.
 374
00:26:53,060 --> 00:26:59,940
Reinier: En daarom hebben we dus onze hybrid reasoning engine gebouwd, die dus echt een hybride vormt.
 375
00:26:59,939 --> 00:27:06,020
Reinier: tussen het opvolgen van pure logica, hardwired rules.
 376
00:27:06,020 --> 00:27:11,460
Reinier: En die LLM creativiteit en fluiditeit die een agent heeft.
 377
00:27:11,460 --> 00:27:14,420
Reinier: En die mix daartussen is cruciaal.
 378
00:27:14,419 --> 00:27:20,500
Reinier: Dus als je kijkt naar pure LLM-based agents, die zijn niet geschikt voor de enterprise.
 379
00:27:20,500 --> 00:27:21,540
Reinier: Vol stop.
 380
00:27:21,540 --> 00:27:23,859
Reinier: En helaas is er een soort beeld ontstaan.
 381
00:27:23,859 --> 00:27:27,140
Reinier: En je ziet het wel eens in de media van oh Salesforce geeft AI op.
 382
00:27:27,139 --> 00:27:28,820
Reinier: Ze hebben het vertrouwen verloren.
 383
00:27:28,820 --> 00:27:30,180
Reinier: Nou, niks is minder waar.
 384
00:27:30,180 --> 00:27:32,980
Reinier: Salesforce is verre van het vertrouwen verloren in AI.
 385
00:27:32,980 --> 00:27:39,780
Reinier: Sterker nog, we zijn AI aan het sterker maken door het in te bedden in die enterprise regels.
 386
00:27:39,780 --> 00:27:43,540
Reinier: En dat is een hele belangrijke grens die we die we hebben vastgesteld.
 387
00:27:43,859 --> 00:27:49,780
Joop Snijder: Als je kijkt, want het platform gaat er natuurlijk om dat je werkautomatiseert.
 388
00:27:50,180 --> 00:27:55,859
Joop Snijder: Volgens mij hebben jullie hebben jullie zelfs slogan van if you can describe it Agent Force can do it.
 389
00:27:55,859 --> 00:27:56,980
Joop Snijder: Zet ik het zo goed?
 390
00:27:58,579 --> 00:28:05,939
Joop Snijder: Wat zeg je dan tegen die mensen zichzelf dan niet aan het wegautomatiseren?
 391
00:28:06,260 --> 00:28:07,779
Reinier: Nee, dat denk ik niet.
 392
00:28:07,859 --> 00:28:09,060
Reinier: Zeker niet.
 393
00:28:10,339 --> 00:28:18,099
Reinier: Het is natuurlijk zo zoals bij alle industriele revoluties, dat vaak er zorgen zijn over banen die verdwijnen.
 394
00:28:18,099 --> 00:28:22,020
Reinier: In de praktijk zie je dat er banen bij komen en dat banen vooral veranderen.
 395
00:28:22,020 --> 00:28:23,859
Reinier: En ik denk dat dat hier ook zo is.
 396
00:28:23,859 --> 00:28:34,659
Reinier: We zien nu al bij al onze klanten dat zij dus in staat zijn om hun bedrijf en hun operatie verder te laten groeien.
 397
00:28:35,619 --> 00:28:39,460
Reinier: Doordat iedereen daar gewoon op een productievere manier mee aan de slag gaat.
 398
00:28:39,459 --> 00:28:47,139
Reinier: En volgens mij, een van jullie noemde dat ook al een beetje in het gebruik van allerlei persoonlijke agents.
 399
00:28:47,139 --> 00:28:49,940
Reinier: Ja, uiteindelijk is het niet zo dat je minder gaat doen.
 400
00:28:49,939 --> 00:29:00,500
Reinier: Je gaat vaak meer doen, omdat je meer mogelijkheden hebt, omdat je meer schaalvergroting tot je beschikking hebt.
 401
00:29:00,500 --> 00:29:02,739
Reinier: En dat is precies wat we bij onze klanten ook zien.
 402
00:29:02,899 --> 00:29:04,740
Joop Snijder: Zie je dat ook bij jullie zelf intern?
 403
00:29:04,740 --> 00:29:12,020
Joop Snijder: Want volgens mij de CEO heeft gezegd van 50% van het werk bij ons intern wordt al met AI gedaan.
 404
00:29:12,020 --> 00:29:15,099
Joop Snijder: Volgens mij zeg maar zijn jullie niet gehalveerd.
 405
00:29:16,780 --> 00:29:18,700
Joop Snijder: Dus zie je dat zelf intern ook?
 406
00:29:14,579 --> 00:29:19,259
Reinier: Nou, absoluut.
 407
00:29:19,339 --> 00:29:25,179
Reinier: Kijk, wij hebben dus bijvoorbeeld een volledig nieuw deel van onze organisatie ingericht.
 408
00:29:25,339 --> 00:29:28,540
Reinier: Wij noemen dat de forward deployed engineers.
 409
00:29:28,540 --> 00:29:32,859
Reinier: En dat zijn mensen die al bij Salesforce werk, soms in andere rollen.
 410
00:29:32,859 --> 00:29:36,139
Reinier: En die zijn nu in die nieuwe organisatie opgenomen.
 411
00:29:36,139 --> 00:29:42,700
Reinier: En hun nieuwe rol is het ondersteunen van onze klanten bij het inrichten van agents.
 412
00:29:42,700 --> 00:29:54,940
Reinier: Of dat nou technisch is of meer gericht op de organisatie, wat ik net al even beschreef, dat zijn dus echt investeringen die wij doen in de markt om onze klanten beter en sneller met die agents aan de gang te laten gaan.
 413
00:29:54,939 --> 00:29:59,820
Reinier: Dus zo zien wij ook al een repurposing van een heleboel skills binnen onze organisatie.
 414
00:30:00,300 --> 00:30:03,259
Joop Snijder: Wat is nou een agent die je zelf graag gebruikt?
 415
00:30:03,579 --> 00:30:10,619
Reinier: Nou, een van de agents die ik zelf ontzettend graag gebruik, heeft ermee te maken dat ik bouwt natuurlijk ons platform.
 416
00:30:10,619 --> 00:30:13,020
Reinier: Ik ben verantwoordelijk voor productontwikkeling.
 417
00:30:13,020 --> 00:30:18,300
Reinier: Maar daarnaast ben ik ook met veel van onze klanten gelukkig nog bezig.
 418
00:30:18,300 --> 00:30:20,940
Reinier: Dus het is een wereldwijde rol die ik heb.
 419
00:30:20,939 --> 00:30:24,540
Reinier: Maar ik ben gelukkige omstandigheid dat ik dat vanuit Nederland kan doen.
 420
00:30:24,540 --> 00:30:30,619
Reinier: En dus werk ik heel veel met Europese klanten gelukkig ook af en toe nog in mijn eigen tijdzone wat werk te doen.
 421
00:30:30,859 --> 00:30:36,700
Reinier: En als ik veel met zoveel klanten schakelt, terwijl ik ook die verantwoordelijkheid heb voor productontwikkeling.
 422
00:30:36,700 --> 00:30:42,060
Reinier: Dan ontbreekt het natuurlijk nog wel eens aan tijd om je heel goed in te lezen in die klant en heel goed voor te bereiden.
 423
00:30:42,060 --> 00:30:47,579
Reinier: Maar ja, als ik bij een klant kom en die klant heeft toch de verwachting dat ik advies ga leveren over de AI-strategie.
 424
00:30:47,579 --> 00:30:51,980
Reinier: Dan verwacht die klant terecht dat ik wel weet wat daar precies gaande is.
 425
00:30:52,220 --> 00:30:53,659
Reinier: Dan kan ik twee dingen doen.
 426
00:30:53,659 --> 00:30:58,139
Reinier: Dan kan ik een gesprek opzetten met onze sales collega's.
 427
00:30:58,139 --> 00:30:59,740
Reinier: Dat doe ik natuurlijk ook graag.
 428
00:30:59,740 --> 00:31:02,300
Reinier: Maar eerlijk gezegd zijn die soms wel eens wat lang van stof.
 429
00:31:02,300 --> 00:31:06,220
Reinier: Dus dan zit ik een uur te luisteren naar de hele achtergrond van die klant.
 430
00:31:06,460 --> 00:31:08,780
Reinier: En dat is natuurlijk interessante context.
 431
00:31:08,780 --> 00:31:12,300
Reinier: Maar als ik dat voor al die klanten moet doen, dan kan ik een platform niet meer bouwen.
 432
00:31:12,300 --> 00:31:15,339
Reinier: En dus hebben wij onze eigen interne sales agent.
 433
00:31:15,339 --> 00:31:17,260
Reinier: En aan die sales agent kan ik gewoon zeggen.
 434
00:31:17,260 --> 00:31:19,340
Reinier: Oké, ik ga me die en die klant overleggen.
 435
00:31:19,339 --> 00:31:20,780
Reinier: Geef mij een point of view.
 436
00:31:20,780 --> 00:31:21,820
Reinier: Wat speelt hier allemaal?
 437
00:31:21,820 --> 00:31:23,579
Reinier: Wat heeft je de afgelopen twee jaar gespeeld?
 438
00:31:23,579 --> 00:31:26,699
Reinier: Wie zijn de belangrijke stakeholders bij die klant.
 439
00:31:26,700 --> 00:31:28,060
Reinier: Waar zijn we mee bezig?
 440
00:31:28,060 --> 00:31:30,300
Reinier: En dan krijg ik een perfecte summary.
 441
00:31:30,300 --> 00:31:32,859
Reinier: Vervolgens ga ik dat natuurlijk nog even checken met die sales medewerker.
 442
00:31:32,859 --> 00:31:35,099
Reinier: En ook nog even gauw een telefoontje als ik onderweg ben.
 443
00:31:35,099 --> 00:31:37,099
Reinier: En krijg ik daar wat laatste feedback op.
449
00:31:37,099 --> 00:31:41,260
Reinier: Maar het is een enorme timesaver om gewoon die hele sales point of view.

444
00:31:41,260 --> 00:31:46,460
Reinier: en die maakt dus gebruik van alle informatie die wij in onze interne sales systemen hebben van die klant.

445
00:31:46,460 --> 00:31:51,339
Reinier: En die wordt dat helemaal afgehecht met onze nieuwe productpropositie.

446
00:31:51,339 --> 00:31:53,579
Reinier: Wat gaat er wel passen, wat gaat er niet passen.

447
00:31:53,820 --> 00:31:57,820
Reinier: Zo krijg ik een heel genuanceerd point of view op die klant.

448
00:31:58,300 --> 00:32:00,459
Reinier: Dat scheelt mij ontzettend veel tijd.

449
00:32:01,579 --> 00:32:07,179
Joop: En nog even de tegenovergestelde waar ga je hem zet je ze hem absoluut niet voor in.

450
00:32:08,780 --> 00:32:13,579
Reinier: Ik vraag nooit meer aan een agent, geef mij eens vijf punten over.

451
00:32:15,020 --> 00:32:20,619
Reinier: Nou, ik denk dat dat ook een soort intellectuele luiheid in de hand werkt.

452
00:32:20,619 --> 00:32:22,379
Reinier: En die probeer ik tegen te gaan.

453
00:32:22,459 --> 00:32:27,740
Reinier: Dus ik gebruik wel veel modellen en veel agents om mee te sparren.

454
00:32:27,740 --> 00:32:32,300
Reinier: Maar ik laat het het oorspronkelijke denkwerk niet aan die agent over.

455
00:32:32,300 --> 00:32:36,300
Reinier: Dus ik kom met een eigen voorstel en dan zeg ik schiet hier er gaten in.

456
00:32:36,300 --> 00:32:39,020
Reinier: Of verzinnen ze een tegenargument.

457
00:32:39,020 --> 00:32:46,380
Reinier: Maar ik probeer dus echt mezelf aan te leren om zelf kritisch na te denken, vervolgens dan naar die agent toe te gaan en dan te gaan sparren.

458
00:32:46,379 --> 00:32:50,299
Reinier: En om dus zomaar te vragen van ja, schrijven ze een stuk over.

459
00:32:51,099 --> 00:32:53,820
Reinier: Dat vind ik zelf ook heel vermoeiend als ik dat op LinkedIn voorbij zie komen.

460
00:32:54,060 --> 00:32:56,379
Joop: Ja, dat heb je zo handje bij mij gevraagd.

461
00:32:56,379 --> 00:32:58,139
Niels: Hoe krijgen we de mensen dan toch zover?

462
00:32:58,139 --> 00:33:05,579
Niels: Wat voor tip wil je meegeven op learning van jezelf, om inderdaad die moeite in die eerste stap te zetten, in plaats van het gemak maar toe te passen.

463
00:33:05,579 --> 00:33:13,260
Reinier: Omdat uiteindelijk het resultaat veel sterker is als je wel eerst zelf nadenkt en dan vervolgens aan die agent vraagt, geef hier feedback op.

464
00:33:13,260 --> 00:33:23,259
Reinier: Dan zal je zien dat de conversatie die je met die agent hebt, of met dat taalmodel, ook veel rijker wordt en veel dieper gaat dan het oppervlakkige van geef eens vijf redenen voor.

465
00:33:23,339 --> 00:33:25,260
Niels: Ik denk dat hetzelfde bij een collega ook zo verder hoor.

466
00:33:25,339 --> 00:33:30,060
Niels: Als je daar gewoon vijf reden voor vraagt of ze zegt van nou doe even binnen deze context vijf punten, inderdaad.

467
00:33:30,060 --> 00:33:30,699
Niels: Gelukkig wel.

468
00:33:30,700 --> 00:33:38,459
Reinier: Dus ja, zo kom je toch weer bij het punt uit dat je zo'n agent en elk taalmodel eigenlijk moet gaan zien als een medewerker.

469
00:33:39,899 --> 00:33:50,740
Niels: Je hebt een wereldwijd beeld van het platform waar je in ontwikkeling bent, zie jij verschillen in de global implementation, dus de globale gebruik van deze oplossingen.

470
00:33:50,740 --> 00:33:53,179
Niels: Of zie je ze allemaal wel ermee bezig zijn.

471
00:33:53,180 --> 00:33:55,219
Niels: Dus Europa verder?

472
00:33:55,579 --> 00:33:59,420
Reinier: We zien het over de hele wereld snel gaan nu.

473
00:33:59,419 --> 00:34:02,179
Reinier: Er zijn uiteraard verschillen.

474
00:34:02,980 --> 00:34:16,339
Reinier: Een interessant verschil ook vind ik wel, is dat wij zien dat sommige kleine bedrijven zoals we dat hier in Nederland, MKB zouden noemen, soms harder gaan dan de grote enterprises.

475
00:34:16,579 --> 00:34:19,619
Reinier: Dat er toch sneller use cases gevonden worden.

476
00:34:19,619 --> 00:34:25,940
Reinier: En dat er een snellere verandermindset bij kleinere bedrijven mogelijk is dan bij grote bedrijven.

477
00:34:25,938 --> 00:34:31,060
Reinier: Uiteraard is dat geen wede of pers, er zijn natuurlijk altijd uitzonderingen bij de kanten op.

478
00:34:31,060 --> 00:34:40,179
Reinier: Maar dat is wel een patroon dat ik zie dat de kleinere organisaties, midden en klein bedrijf, toch snel kunnen schakelen en deze technologie inzetten.

479
00:34:40,418 --> 00:34:48,260
Reinier: Aan de andere kant, als grote organisaties er volledig gas op zetten, dan is er ook in één keer heel snel heel veel mogelijk.

480
00:34:50,659 --> 00:35:00,580
Joop: Wat kan het platform nou bieden ten opzichte van wat ik zelf zou kunnen maken met een taalmodel en het worden een hele hoop gevibecode?

481
00:35:00,580 --> 00:35:02,740
Joop: Ik vind de verschrikkelijke termen.

482
00:35:04,979 --> 00:35:06,339
Joop: Hoe verhoudt zich dat?

483
00:35:06,339 --> 00:35:12,339
Joop: En zeker, kijk, de beurs is best wel op dit moment hysterisch rondom SaaS-bedrijven, bij jullie ook.

484
00:35:12,580 --> 00:35:21,139
Joop: Wat levert nou, zeg maar, zo'n platform als je dat zou moeten zeggen tegen iemand die zeggen van ja, maar ik kan het nu eigenlijk, ik kan nu eigenlijk mijn eigen CRM maken en mijn eigen dataanalyses doen.

485
00:35:21,620 --> 00:35:23,140
Joop: Wat is het verschil nou?

486
00:35:23,379 --> 00:35:36,740
Reinier: Ja, ik denk dat overigens zelfs de architect van OpenClaw, Peter Stijnberger, die zegt zelf al: ja, vibecode is eigenlijk een soort scheldwoord.

487
00:35:37,059 --> 00:35:39,539
Reinier: Hij stapt daar al volledig van af.

488
00:35:39,539 --> 00:35:41,379
Reinier: Hij spreekt over agentic engineering.

489
00:35:41,620 --> 00:35:44,740
Joop: Terwijl hij geloof ik OpenClore in een weekendje gemaakt heeft of zo.

490
00:35:44,740 --> 00:35:49,460
Reinier: Ja, de eerste versie, maar ik geloof dat hij ook in die tijd ongeveer twee uur per nacht sliep.

491
00:35:50,100 --> 00:35:52,659
Reinier: Het is ook wel wat dat betreft een bijzonder figuur.

492
00:35:52,660 --> 00:36:03,220
Reinier: Hoe dan ook vibecoding, als zo iemand dat al een scheldwoord noem, het geeft ook een beetje aan wat je kunt verwachten als resultaat als je iets gaat vibecoden.

493
00:36:03,220 --> 00:36:04,659
Reinier: Kijk, wat kun je vibecode?

494
00:36:04,660 --> 00:36:13,779
Reinier: Laatst had ik een collega van me van onze marketingafdeling en die had een fantastische app gevipecode, die ging namelijk een evenementje doen.

495
00:36:13,780 --> 00:36:23,219
Reinier: En die wilden een soort Kahoot-achtige ervaring met gewoon wat vragen aan het publiek en dat was dan helemaal branded in de stijl van het evenement en van de klanten die daar waren.

496
00:36:23,220 --> 00:36:27,540
Reinier: Dat is natuurlijk een fantastische toepassing om gauw iets te vibecoden.

497
00:36:28,180 --> 00:36:37,219
Reinier: De vraag is, wil je ook je CRM-systeem vibecoden met alle klantdata die daarin staat en die compliant moet zijn in regulated industries.

498
00:36:37,220 --> 00:36:46,900
Reinier: En waar natuurlijk GDPR en allerlei andere certificeringen een rol spelen, waar 50.000 medewerkers op moeten vertrouwen.

499
00:36:46,899 --> 00:36:53,379
Reinier: Dat ook moet werken 24 uur zeven als de support team natuurlijk around the clock gaat.

500
00:36:53,379 --> 00:36:55,700
Reinier: Ja, we hebben het hier over enterprise software.

501
00:36:55,700 --> 00:37:04,980
Reinier: En het hele idee dat je zulke enterprise software wel eventjes vibecode, dat is natuurlijk eigenlijk als je erover nadenken, een vrij ridicule idee.

502
00:37:05,140 --> 00:37:09,060
Reinier: Dus wederom het idee dat zo'n platform bestaat.
509
00:37:09,620 --> 00:37:19,220
Reinier: Wat op die schaal kan opereren, dat je daar agents in los laat, dat is precies de sterke combinatie die maakt dat je dit op een veilige manier kunt gaan doen.

503
00:37:21,459 --> 00:37:23,700
Joop Snijder: Heel duidelijk trouwens, dankjewel.

504
00:37:23,700 --> 00:37:27,619
Joop Snijder: Hebben jullie een eigen taalmodel, gebruiken jullie taalmodellen van leveranciers?

505
00:37:27,859 --> 00:37:33,859
Reinier: Ja, wij geloven heel sterk in model pluriformiteit.

506
00:37:34,979 --> 00:37:44,579
Reinier: We laten het duidelijk aan onze klanten om zelf ook te werken met verschillende taalmodellen van alle aanbieders, dus ons platform is daarin heel agnostisch.

507
00:37:44,580 --> 00:37:50,579
Reinier: Je kunt met alle grote aanbieders werken, net waar je contracten of voorkeuren hebt.

508
00:37:50,580 --> 00:37:53,300
Reinier: We zien natuurlijk ook die modellen die ontwikkelen zich heel snel.

509
00:37:53,300 --> 00:37:57,540
Reinier: Dus we willen heel duidelijk dat onze klanten zelf die keuze kunnen maken.

510
00:37:58,499 --> 00:38:00,740
Reinier: We hebben zelf ook taalmodellen.

511
00:38:01,059 --> 00:38:09,780
Reinier: We hebben ook partnerships met grote leveranciers, die ons de mogelijkheid geven om die taalmodellen binnen onze infrastructuur te draaien.

512
00:38:09,780 --> 00:38:16,579
Reinier: Sommige van onze klanten die zeggen bijvoorbeeld, ja, wij willen dat de data de muren van Salesforce absoluut niet verlaat.

513
00:38:16,580 --> 00:38:18,660
Reinier: Nou, dat kunnen we ondersteunen in zulke gevallen.

514
00:38:18,660 --> 00:38:23,059
Reinier: Dan hebben we bijvoorbeeld modellen van Anthropic, die wij binnen onze infrastructuur draaien.

515
00:38:23,059 --> 00:38:32,179
Reinier: En dus alle contracten die onze klanten met ons hebben op het gebied van trust, die zijn dan natuurlijk onverminderd geldig, die modellen die draaien volledig binnen onze muren.

516
00:38:32,180 --> 00:38:39,219
Reinier: Dus we hebben eigen taalmodellen, vaak zijn die we zelf hebben ontwikkeld, vaak zijn die voor subfuncties van het platform.

517
00:38:39,379 --> 00:38:45,979
Reinier: Stel je bijvoorbeeld voor die modellen waar ik het al over had in die observability, die dus bekijken van wat zo'n gesprek nou relevant of niet.

518
00:38:46,140 --> 00:38:53,020
Reinier: Of bijvoorbeeld een model dat citations genereert.

519
00:38:53,019 --> 00:38:55,020
Reinier: Dus je krijgt een antwoord op een vraag.

520
00:38:55,100 --> 00:38:59,019
Reinier: Op welke bronnen was dat antwoord nou precies gebaseerd.

521
00:38:59,019 --> 00:39:05,899
Reinier: Dus bronvermeldingsmodellen, die moeten natuurlijk de semantiek vergelijken tussen het antwoord en de bronnen.

522
00:39:06,300 --> 00:39:11,499
Reinier: Dat zijn specialiteitsmodellen, specialismemodellen, waarvan we er een aantal zelf hebben ontwikkeld.

523
00:39:11,499 --> 00:39:14,139
Reinier: We hebben zelf ook een groot onderzoeksteam dat daarmee bezig is.

524
00:39:14,140 --> 00:39:15,820
Reinier: En die draaien we dan natuurlijk ook zelf.

525
00:39:15,979 --> 00:39:22,619
Reinier: Maar nogmaals, we werken ook met alle grote met OpenAI, met Gemini, met Anthropic, met Cohere.

526
00:39:22,620 --> 00:39:25,099
Reinier: Al die modellen zijn ook beschikbaar via ons platform.

527
00:39:25,100 --> 00:39:25,740
Joop Snijder: Duidelijk.

528
00:39:25,740 --> 00:39:35,420
Joop Snijder: Wat je wat ik zelf nog wel lastig vind, bij de agents die ontwikkeld zijn, is als het taalmodel namelijk daaronderliggend verandert.

529
00:39:36,379 --> 00:39:40,539
Joop Snijder: OpenAI heeft nu aangekondigd dat de GPT-4o-modellen gaan eruit.

530
00:39:40,780 --> 00:39:45,820
Joop Snijder: Stel, je hebt je, dit was nou niet echt een model wat je onder een agent centrum.

531
00:39:46,059 --> 00:39:47,899
Joop Snijder: Stel, je hebt die daaronder.

532
00:39:47,899 --> 00:39:52,780
Joop Snijder: En je krijgt daar een ander model onder, dan gaat je agent zich dus ook anders gedragen.

533
00:39:53,419 --> 00:39:55,820
Joop Snijder: Hoe kijk jij daartegen aan?

534
00:39:55,979 --> 00:40:03,580
Joop Snijder: Wit gaat natuurlijk heel snel, dat je steeds maar eigenlijk het hart, je motor van je agent.

535
00:40:03,580 --> 00:40:04,940
Joop Snijder: Die verandert.

536
00:40:04,939 --> 00:40:08,460
Reinier: Ja, en dat is iets om goed in de gaten te houden.

537
00:40:08,459 --> 00:40:13,339
Reinier: Je ziet denk ik wel dat naarmate die modellen nu zich verder ontwikkelen.

538
00:40:13,339 --> 00:40:15,979
Reinier: Er een zekere mate van robuustheid ontstaat.

539
00:40:15,979 --> 00:40:23,180
Reinier: Ik denk dat als die zich volledig anders ging gedragen, dat is volgens mij vooral wel wat we in het begin hadden toen de modellen wat minder sterk waren.

540
00:40:23,180 --> 00:40:27,820
Reinier: Maar je hebt gelijk, als je de motor verandert, dan kan je agent zich anders gaan gedragen.

541
00:40:28,059 --> 00:40:34,619
Reinier: En daarom hebben we naast die observability ook uitgebreide testingfunctionaliteit.

542
00:40:34,620 --> 00:40:36,939
Reinier: Dus dat is nog voordat je de agent live zet.

543
00:40:36,939 --> 00:40:44,539
Reinier: Dus als je nou die motor verandert, dan wil je natuurlijk wel eerst in een uitgebreide testingomgeving zien, hoe die agent zich dan gedraagt.

544
00:40:44,539 --> 00:40:48,859
Reinier: Nou, dat ga je ook niet doen door uitgebreid zelf tegen die agent te gaan lopen praten.

545
00:40:48,859 --> 00:40:51,499
Reinier: Dus daar hebben we allerlei simulatieomgevingen voor.

546
00:40:51,820 --> 00:40:55,260
Reinier: Soms met bestaande test cases.

547
00:40:55,260 --> 00:40:59,099
Reinier: Of soms gaat het systeem zelfs opnieuw testcases genereren.

548
00:40:59,100 --> 00:41:03,579
Reinier: Op basis van bestaande gesprekken die zijn gevoerd, op basis van kennis die er in het systeem is.

549
00:41:03,580 --> 00:41:05,260
Reinier: Dus we hebben een heel testing center.

550
00:41:05,260 --> 00:41:11,979
Reinier: waarbij je eigenlijk dus die check van hoe gedraagt die agent zich nu kunt doen voordat je die agent met dat nieuwe model live zet.

551
00:41:11,979 --> 00:41:14,459
Reinier: Dus eigenlijk de unit test van een agent.

552
00:41:14,459 --> 00:41:18,060
Reinier: Ook multiuren, dus met een hele conversatie.

553
00:41:18,140 --> 00:41:21,419
Reinier: Kun je vooraf testen, zien hoe die ze gedraagd.

554
00:41:21,419 --> 00:41:28,859
Reinier: En als het nou blijkt dat in sommige gevallen die agent zich anders gedraagt dan je had verwacht, hij voert een andere actie uit.

555
00:41:28,859 --> 00:41:33,019
Reinier: Of heeft een antwoord gegeven wat niet helemaal klopt, dan wordt dat natuurlijk geflagd.

556
00:41:33,019 --> 00:41:36,459
Reinier: En dan zijn er direct ook weer andere agents in het spel die zeggen.

557
00:41:36,459 --> 00:41:39,820
Reinier: Oh, maar wacht even, ik vermoed dat dat komt door die instructie.

558
00:41:39,820 --> 00:41:42,459
Reinier: Dus ik denk dat je dat beter zo en zo kan formuleren.

559
00:41:42,459 --> 00:41:43,659
Reinier: Dus zo is het eigenlijk.

560
00:41:43,820 --> 00:41:57,100
Reinier: En zo komen we dus eigenlijk een beetje weg van dat stomme prompt engineering, gaan we naar agent engineering, waarbij je een agent ook gaat helpen in het bouwen en het sterker maken van een agent in dat soort testingcenters.

561
00:41:57,580 --> 00:42:07,339
Niels Naglé: Dat betekent ook heel veel agents die met agents samen gaan werken, zijn er nog zaken waar je extra uit op moet letten als het agent to agent is, in plaats van human to agent en agent to human.

562
00:42:08,700 --> 00:42:14,220
Reinier: In de ontwikkeling van die agent, dat is waar ik net even aan refereer, zien we dus steeds meer agents ook een rol spelen.

563
00:42:14,220 --> 00:42:23,179
Reinier: Waarbij agents de menselijke agent builder gaan adviseren van joh, misschien is dit een goede instructie voor die agent, of ik zou hier juist een harde regel van maken.

564
00:42:23,180 --> 00:42:26,459
Reinier: Daar zetten we allerlei agents in om die agent builder te helpen.
572
00:42:26,459 --> 00:42:35,659
Reinier: Daarnaast is het natuurlijk ook zo, dat haal je terecht aan, dat een agent, net als een menselijke medewerker uiteindelijk zijn werk het beste doet, als die ook samenwerkt met anderen.

565
00:42:35,660 --> 00:42:39,499
Reinier: Dus die agent interoperability, dat is voor ons ook een heel belangrijk thema.

566
00:42:39,499 --> 00:42:47,659
Reinier: En dat gaat niet alleen over het kunnen aanroepen van tools door die agent, dat die in andere systemen kan werken, maar dat die ook met andere agents kan samenwerken.

567
00:42:47,660 --> 00:42:53,099
Reinier: Nou, daar zijn allerlei protocollen voor in opkomst, of al gedefinieerd.

568
00:42:53,099 --> 00:42:55,499
Reinier: A2A is daar een belangrijke van.

569
00:42:55,740 --> 00:43:00,379
Reinier: En een heel belangrijk onderdeel van het A2A-protocol.

570
00:43:00,539 --> 00:43:04,459
Reinier: Is de discoverability, zoals het dan heet.

571
00:43:04,459 --> 00:43:08,299
Reinier: Oftewel, er is gewoon een groot register van agents eigenlijk.

572
00:43:08,300 --> 00:43:10,459
Reinier: En elke agent die registreert zich daar en die zegt.

573
00:43:10,620 --> 00:43:12,780
Reinier: Ik ben een agent en ik kan deze en deze dingen doen.

574
00:43:12,780 --> 00:43:15,539
Reinier: Als iemand mij nodig heeft, dan ben ik er hiervoor je.

575
00:43:15,740 --> 00:43:19,659
Joop: Net zo goed als dat er een registratie is op internet.

576
00:43:19,979 --> 00:43:22,059
Joop: Als ik ergens naartoe wil.

577
00:43:22,300 --> 00:43:24,859
Joop: Dan kan de gevonden worden waar een website staat.

578
00:43:24,859 --> 00:43:25,419
Reinier: Precies.

579
00:43:25,419 --> 00:43:30,099
Reinier: Ja, en zo is er dus ook een groot registry van agents die allerlei taken kan doen.

580
00:43:30,100 --> 00:43:34,260
Reinier: Maar dat registry van agents, dat is dan wel weer iets dat je natuurlijk als bedrijf beheert.

581
00:43:29,740 --> 00:43:35,459
Reinier: Dit zijn mijn agents.

582
00:43:35,780 --> 00:43:38,980
Reinier: Deze agents mogen op die manier met elkaar samenwerken.

583
00:43:38,979 --> 00:43:41,299
Reinier: Deze data mag worden uitgewisseld worden.

584
00:43:41,300 --> 00:43:46,499
Reinier: Op deze manier moet de authenticatie gegarandeerd worden tussen die agents.

585
00:43:46,499 --> 00:43:49,379
Reinier: Dus het faciliteert ook de handshake tussen die agents.

586
00:43:49,379 --> 00:43:53,219
Reinier: En zo kom je dus in een gesprek wat we nu ook heel veel met onze klanten hebben.

587
00:43:53,220 --> 00:43:57,139
Reinier: over hoe ziet die volledige agent orchestration lag er dan uit.

588
00:43:57,140 --> 00:44:00,820
Reinier: Welke agents heb je en op welke manier mogen die met elkaar samenwerken.

589
00:44:00,820 --> 00:44:02,579
Reinier: En zo'n orchestrator agent.

590
00:44:02,580 --> 00:44:04,099
Reinier: Ja, je voelt hem al aankomen.

591
00:44:04,100 --> 00:44:06,659
Reinier: Dat is natuurlijk weer een agent op zichzelf.

592
00:44:06,660 --> 00:44:09,699
Reinier: Dus zo krijg je een soort hiërarchie en een soort netwerk van agents.

593
00:44:09,700 --> 00:44:12,820
Niels: Ik ben wel benieuwd met wie voer je dan zoal dat soort gesprekken.

594
00:44:12,820 --> 00:44:16,419
Niels: Want we hadden al bestempeld: wie is de eigenaar van de agent?

595
00:44:16,419 --> 00:44:17,379
Niels: Dat is de business.

596
00:44:17,379 --> 00:44:21,059
Niels: Dit zijn vraagstukken dat is abstract, dat is organisatorisch, maar ook technisch.

597
00:44:21,059 --> 00:44:23,459
Niels: Wie zitten er aan tafel als je dit soort gesprekken voert?

598
00:44:23,539 --> 00:44:25,060
Niels: Wie denk je hierover na?

599
00:44:25,379 --> 00:44:28,500
Reinier: Het is hoofdzakelijk.

600
00:44:28,499 --> 00:44:33,939
Reinier: Dit gesprek over agent orchestration is hoofdzakelijk een technisch gesprek momenteel.

601
00:44:33,939 --> 00:44:44,820
Reinier: Maar er is eigenlijk altijd een fundamentele interesse en investment van de C-suite van de boardroom in dat gesprek.

602
00:44:44,820 --> 00:44:55,379
Reinier: Dus ja, veel vaker dan vroeger zie ik nu gesprekken ontstaan, waar je met AI-architecten en de CEO aan tafel zit.

603
00:44:55,379 --> 00:45:02,740
Reinier: En dat we eigenlijk vroeger, hoe graag we ook wilden dat business en IT de handen ineens sloegen, gebeurde dat helaas te weinig.

604
00:45:02,740 --> 00:45:09,139
Reinier: En die brug, ik denk dat dat een van de voordelen is die AI ons nu biedt, die brug steeds vaker geslagen.

605
00:45:09,379 --> 00:45:12,740
Niels: En waar komt dat door, dat die brug dan nu geslagen wordt.

606
00:45:12,740 --> 00:45:24,900
Reinier: Ik denk omdat het zo in elke vezel nu bij mensen doordrongen is dat hier zowel kansen als risico's liggen, dat de interesse per definitie is.

607
00:45:25,140 --> 00:45:27,700
Joop: Gaat het dan meer over de kans of de risico's?

608
00:45:27,859 --> 00:45:28,499
Reinier: Beide.

609
00:45:28,499 --> 00:45:32,579
Reinier: Ja, daar is bijna geen voorkeur in aan te geven.

610
00:45:32,580 --> 00:45:43,699
Reinier: Ik denk iedereen voelt en weet en is ervan doordrongen dat die moet gaan schakelen, dat hij hierover moet nadenken, dat die initiatieven moet ontwikkelen.

611
00:45:43,700 --> 00:45:49,379
Reinier: En ook iedereen is zich ervan bewust dat dat op een verantwoorde manier moet gebeuren.

612
00:45:49,379 --> 00:45:53,540
Reinier: Want als je dat niet doet, daar hebben we denk ik genoeg voorbeelden van gezien.

613
00:45:54,740 --> 00:45:56,499
Reinier: Die risico's moeten vermeden worden.

614
00:45:57,939 --> 00:46:01,939
Reinier: En dat spanningsveld, dat is natuurlijk waar al die interesse vandaan komt.

615
00:46:01,939 --> 00:46:06,740
Joop: Hoe zie jij zeg maar de ontwikkeling van agents voor de aankomende jaren.

616
00:46:06,740 --> 00:46:08,659
Joop: En laten we laten we er drie pakken.

617
00:46:08,660 --> 00:46:10,739
Joop: Want heel veel verder kunnen we niet kijken.

618
00:46:10,740 --> 00:46:11,939
Reinier: Ik vind drie al heel ver.

619
00:46:11,939 --> 00:46:12,740
Joop: Ja, toch?

620
00:46:13,620 --> 00:46:23,539
Reinier: Ik denk dat agents inderdaad steeds vaker die combinatie in zich gaan hebben van heel sterk vastgelegde guardrails.

621
00:46:23,859 --> 00:46:26,500
Reinier: Met redeneercapaciteiten.

622
00:46:26,499 --> 00:46:35,540
Reinier: En dat is niet alleen iets dat vanuit Tech komt, zelfs binnen de wetenschap wordt daar nu heel veel aandacht aan besteed.

623
00:46:36,660 --> 00:46:39,459
Reinier: Neuro symbolic hybridization, noemen ze dat.

624
00:46:39,700 --> 00:46:43,939
Reinier: Neuro, dat is het redeneerstuk, dat zijn de LLMs, dat is de creativiteit.

625
00:46:43,939 --> 00:46:44,979
Reinier: En symbolic.

626
00:46:44,979 --> 00:46:46,979
Reinier: Ja, dat is de harde logica.

627
00:46:47,140 --> 00:46:50,900
Reinier: En de hybride daartussen is precies wat we gaan zien.

628
00:46:52,339 --> 00:46:58,499
Reinier: Daarnaast zie je natuurlijk ook de persoonlijke agents steeds verder opkomen.

629
00:46:58,499 --> 00:47:01,699
Reinier: En we hebben dus al even gehad over open clo.

630
00:47:01,700 --> 00:47:06,580
Reinier: Nou, daar zijn van allerlei zorgen terecht over nu qua veiligheid.

631
00:47:06,580 --> 00:47:10,499
Reinier: Maar die persoonlijke agents gaan wel een vlucht nemen.

632
00:47:10,499 --> 00:47:14,019
Reinier: En die gaan er wel steeds meer komen.

633
00:47:14,019 --> 00:47:19,860
Reinier: Je ziet dus Peter Steinberger is niet voor niks nu bij OpenAI in dienst sinds twee dagen.

634
00:47:19,859 --> 00:47:24,099
Reinier: Om daar de personal agent toekomst vorm te gaan geven.

635
00:47:24,100 --> 00:47:33,059
Reinier: Dus zoals we ooit een ChatGPT moment hadden, gaan we ook een personal agent moment hebben, waarbij je dat opeens wel op je telefoon krijgt.

636
00:47:33,059 --> 00:47:34,899
Reinier: En dan ontstaat iets heel interessants.

637
00:47:34,899 --> 00:47:37,619
Reinier: Want dan heeft iedereen zo'n persoonlijke agent.

638
00:47:37,620 --> 00:47:44,099
Reinier: En dan moeten bedrijven zich dus steeds meer gaan verhouden, ook tot de persoonlijke agents van die klanten.

639
00:47:44,100 --> 00:47:47,459
Reinier: Je krijgt eigenlijk als bedrijf een nieuwe koper erbij.

640
00:47:47,459 --> 00:47:51,379
Reinier: Niet alleen maar de menselijke koper, maar de agente buyer.

641
00:47:51,379 --> 00:47:54,499
Reinier: En zo die A2A toekomst, daar gaan we heel veel over zien.

642
00:47:54,499 --> 00:47:55,859
Niels: Dan ben ik wel nieuwsgierig.

643
00:47:55,859 --> 00:47:57,459
Niels: Stel, je hebt namelijk die agent.

644
00:47:57,459 --> 00:48:00,260
Niels: Wat mag die agent voor jou absoluut niet doen?
653
00:48:00,820 --> 00:48:03,780
Reinier: Als ik mijn persoonlijke agent heb, waar mag die voor mij?
 645
00:48:08,580 --> 00:48:19,099
Reinier: Ik denk dat ik mijn agent wel beperken in het uitvinden van nieuwe skills.
 646
00:48:19,339 --> 00:48:22,539
Reinier: Ik vind dat nog best wel een hele grote stap.
 647
00:48:22,539 --> 00:48:30,059
Reinier: Zolang ik zelf de controle hebt over welke tools en welke acties hij mag uitvoeren, heb ik die dat ik nog controle heb.
 648
00:48:30,059 --> 00:48:45,260
Reinier: Als hij dus zelf GPT 5.3 Coach Park mag gaan aanroepen en zelf zijn eigen code mag gaan herschrijven, of nieuwe skills mag uitvinden die hij dan op basis van mijn verzoek gaat uitvoeren, dat vind ik momenteel nog wel een brug te ver.
 649
00:48:46,539 --> 00:48:50,379
Joop: Zijn er dingen waar jij wakker van ligt rond deze technologie?
 650
00:48:50,379 --> 00:48:54,300
Joop: En dat kan zijn, of werk.
 651
00:48:54,539 --> 00:48:56,859
Joop: Ja, maar ook kan ook positief zijn.
 652
00:48:56,859 --> 00:49:00,859
Joop: Dat je denken van ja, ik word er zo opgewonden van dat ik daar wakker van ligt.
 653
00:49:01,820 --> 00:49:08,939
Reinier: Wat ik heel interessant vind, en dan komen we toch even terug bij die OpenClaw movement die we hebben gezien.
 654
00:49:09,180 --> 00:49:13,419
Reinier: Da was natuurlijk ook een tijdje een gigantische hype gaande over het moltbook.
 655
00:49:13,660 --> 00:49:19,980
Reinier: Dat was het sociale netwerk waar die agents dan bij elkaar kwamen en zo genaamd alleen met elkaar gingen praten zonder menselijke involvement.
 656
00:49:20,220 --> 00:49:22,219
Reinier: Een paar dagen lang was dat een enorme hype.
 657
00:49:22,220 --> 00:49:26,059
Reinier: Uiteindelijk bleek dat die menselijke involvement toch wat groter was dan aanvankelijk gedacht.
 658
00:49:26,059 --> 00:49:28,939
Reinier: Je kon namelijk zelf ook via die API daar berichtjes neerzetten.
 659
00:49:28,939 --> 00:49:32,299
Reinier: Dus was het allemaal wel van de agents kun je achteraf afvragen.
 660
00:49:32,300 --> 00:49:42,780
Reinier: En wat ik een beetje jammer vind, is dat nu dat die hype een beetje zeg maar afgenomen is, hebben mensen een beetje het gevoel van ja, dat was een mythe en de myth is bustert.
 661
00:49:43,339 --> 00:49:47,339
Reinier: En zie je wel die AI agents die komen helemaal niet samen in netwerken.
 662
00:49:47,339 --> 00:49:50,939
Reinier: En die gaan helemaal niet samen slimme dingen opnieuw lopen uitvinden.
 663
00:49:50,939 --> 00:49:56,139
Reinier: En ik vind het een beetje jammer dat na zo'n hype dan in één keer die val naar beneden zo hard is.
 664
00:49:56,140 --> 00:50:02,699
Reinier: Want ik denk namelijk dat er heel veel potentie ligt in het bij elkaar brengen van heel veel agents.
 665
00:50:02,700 --> 00:50:08,699
Reinier: En dat als je heel veel agents bij elkaar brengt, dat er wel degelijk wat nieuws gaat ontstaan.
 666
00:50:08,700 --> 00:50:12,459
Reinier: En dat zeg ik niet alleen, er is heel veel onderzoek wordt er momenteel naar gedaan.
 667
00:50:12,459 --> 00:50:17,259
Reinier: Wat krijg je nou precies als je een swarm van agents bij elkaar zet.
 668
00:50:17,260 --> 00:50:20,780
Reinier: En dat zich natuurlijk in veel meer futuristische scenario's.
 669
00:50:20,859 --> 00:50:26,459
Reinier: We hebben het dan even niet meer over het implementeren van een service center agent.
 670
00:50:26,459 --> 00:50:36,859
Reinier: Maar als je dus echt gaat nadenken over scientific discovery, wetenschappelijke vooruitgang, kan AI zelf nieuwe wetenschappelijke ontdekkingen doen.
 671
00:50:36,859 --> 00:50:38,059
Reinier: En er zijn heel veel mensen die zeggen.
 672
00:50:38,059 --> 00:50:39,099
Reinier: Nee, dat kan allemaal niet.
 673
00:50:39,100 --> 00:50:43,579
Reinier: Want het is allemaal patroonherkenning en het is allemaal extrapolatie van wat er nu al is.
 674
00:50:43,580 --> 00:50:46,219
Reinier: Dus AI kan nooit zelf iets nieuws verzinnen.
 675
00:50:46,220 --> 00:50:48,219
Reinier: Daar ben ik het fundamenteel mee oneens.
 676
00:50:48,220 --> 00:50:53,419
Reinier: Ik geloof er heilig in dat AI wetenschappelijke ontdekkingen kan doen, gaat doen.
 677
00:50:53,419 --> 00:50:55,820
Reinier: En in sommige gevallen zelfs al doet.
 678
00:50:55,820 --> 00:50:58,059
Reinier: En dat zit hem in die agent swarms.
 679
00:50:58,059 --> 00:51:03,419
Reinier: Als je dus agents bij elkaar gaat brengen die zelf kunnen gaan interacteren.
 680
00:51:03,419 --> 00:51:05,899
Reinier: En doe je met heel veel agents.
 681
00:51:05,899 --> 00:51:09,260
Reinier: Dan ontstaat daar een nieuw inzicht uit.
 682
00:51:09,419 --> 00:51:13,820
Reinier: En wat dat betreft gedragen ze zich vergelijk dat vaak een beetje met nieren.
 683
00:51:13,820 --> 00:51:17,179
Reinier: Dat is natuurlijk algemeen bekend dat mieren heel sterke dieren zijn.
 684
00:51:17,180 --> 00:51:19,499
Reinier: Mieren kunnen zelf een brug vormen.
 685
00:51:19,499 --> 00:51:25,499
Reinier: Die kunnen zelf een bepaalde afstand overbruggen, zodat soortgenoten uit hun kolonie dan naar de picknickmand kunnen.
 686
00:51:26,220 --> 00:51:28,700
Reinier: Die agents gaan ook dat soort bruggen vormen.
 687
00:51:28,700 --> 00:51:33,579
Reinier: En ik ben er heilig van overtuigd dat die agent swarms tot wetenschappelijke ontdekkingen gaat leiden.
 688
00:51:33,580 --> 00:51:36,299
Reinier: En je ziet daar nu al heel vette voorbeelden van.
 689
00:51:36,300 --> 00:51:40,780
Reinier: Dus als je mij vraagt, wat houdt je wakker in positieve zin met name, dan is het dit.
 690
00:51:40,780 --> 00:51:46,220
Reinier: Waar gaat die wetenschappelijke vooruitgang naartoe als we die agent swarms bij elkaar gaan brengen?
 691
00:51:46,459 --> 00:51:47,099
Joop: Leuk perspectief.
 692
00:51:47,100 --> 00:51:48,699
Niels: Kan je zo eens een voorbeeld noemen?
 693
00:51:49,740 --> 00:51:55,659
Reinier: Nou, één voorbeeld is, dat heeft dan te maken met de biochemie.
 694
00:51:56,140 --> 00:52:04,219
Reinier: We ken allemaal de voorbeelden van hoe AI met protein folding de fysieke eigenschappen van een eiwit kan voorspellen.
 695
00:52:04,220 --> 00:52:10,219
Reinier: Iets waar vroeger natuurlijk heel veel labwerk voor nodig was, voordat je kunt vaststellen hoe een eiwit zich gedraagt.
 696
00:52:10,220 --> 00:52:21,260
Reinier: Wat als je dat eiwit op kan vouwen in de 3D-ruimte, dan weet je hoe die zich gedraagt en welke rol die speelt, bijvoorbeeld in een biologisch proces, denk aan medicatie, maar denk ook aan de wasverzachter.
 697
00:52:21,260 --> 00:52:22,300
Reinier: Dat zijn allemaal eiwitten.
 698
00:52:22,300 --> 00:52:28,379
Reinier: Dus het is heel relevant om te snappen hoe die eiwitten zich opvouwen en zich gedragen in biochemische processen.
 699
00:52:28,780 --> 00:52:35,019
Reinier: Nu zijn er modellen die niet alleen kunnen voorspellen hoe zo'n eiwit zich opvouwt en hoe die zich dus gedraagt.
 700
00:52:35,019 --> 00:52:38,699
Reinier: Maar er zijn ook modellen die een nieuw eiwit kunnen ontwerpen.
 701
00:52:38,700 --> 00:52:42,859
Reinier: En dat zijn gespecialiseerde diffusion modellen.
 702
00:52:42,859 --> 00:52:51,339
Reinier: Die dus, net zoals dat je nieuwe video's of nieuwe afbeeldingen kunt genereren uit niks, kan zo'n model ook een nieuw eiwit uit niets genereren.
 703
00:52:51,339 --> 00:52:53,899
Reinier: En nu is de vraag: is dat nou nodig?
 704
00:52:53,899 --> 00:53:00,500
Reinier: Is het nou nodig om zo'n heel gespecialiseerd model te hebben, dat een nieuw eiwit kan ontwikkelen.
 705
00:52:59,499 --> 00:53:04,019
Reinier: Uit ruis, als het ware.
 706
00:53:04,180 --> 00:53:08,179
Reinier: En het antwoord daarop interessant genoeg is nee, dat is niet nodig.
 707
00:53:08,180 --> 00:53:13,780
Reinier: Als je hele simpele taalmodellen, waarvan mensen nu zeggen, oh, dat is een auto complete.
 708
00:53:13,780 --> 00:53:15,939
Reinier: Die voorspelt gewoon het volgende woord.
 709
00:53:15,939 --> 00:53:25,219
Reinier: Als je dat soort simpele modellen bij elkaar brengt, dan blijkt dat die beter nieuwe eiwitten kunnen ontwikkelen dan die heel gespecialiseerde diffusion modellen.
 710
00:53:25,220 --> 00:53:27,779
Reinier: En dat is de kracht van zo'n agent swarm.
720
00:53:27,780 --> 00:53:32,100
Reinier: Dus het hele idee dat mensen nu hebben, zie je wel dat modboek was allemaal nep.

711
00:53:32,100 --> 00:53:34,979
Reinier: Agents bij elkaar die verzinnen helemaal niks nieuws.

712
00:53:34,979 --> 00:53:36,419
Reinier: Dat is een onterecht idee.

713
00:53:36,419 --> 00:53:40,020
Reinier: En dit is een voorbeeld van hoe dat dus nu al toegepast wordt.

714
00:53:41,459 --> 00:53:42,420
Joop Snijder: Mooi.

715
00:53:43,620 --> 00:53:48,980
Joop Snijder: Ik ga erover nadenken, want ik was ook een van degene die had gezegd van dat moltbook.

716
00:53:48,979 --> 00:53:50,099
Joop Snijder: Zo keek ik erna.

717
00:53:50,499 --> 00:53:53,939
Joop Snijder: Ik vind het een prikkelend prikkelende manier om daarna te kijken.

718
00:53:53,939 --> 00:53:55,140
Joop Snijder: Dankjewel daarvoor.

719
00:53:55,140 --> 00:54:01,859
Joop Snijder: Is er een tip die je aan de luisteraar mee zou willen geven hoe je begint met agents.

720
00:54:03,059 --> 00:54:09,379
Reinier: Een van de belangrijkste dingen, en we hebben het al een beetje aangestipt, de mindset verandering.

721
00:54:09,700 --> 00:54:15,859
Reinier: Het bouwen van agents moet je niet beschouwen als het ontwikkelen van software.

722
00:54:15,859 --> 00:54:20,179
Reinier: Maar beschouw het als een project binnen je organisatie.

723
00:54:20,180 --> 00:54:22,579
Reinier: Welke nieuwe medewerkers ga ik aannemen?

724
00:54:22,580 --> 00:54:28,019
Reinier: Welke nieuwe processen ga ik proberen in te richten?

725
00:54:28,019 --> 00:54:33,060
Reinier: Ik ook nog even terug aan de wall of confusion van de lijm in de bouwmarkt.

726
00:54:33,059 --> 00:54:46,579
Reinier: Denk na over welke dingen je nu nog niet doet, die je wel zou kunnen doen, die heel veel waarde opleveren, als je die ongebreidelde capaciteit van die agents gaat inzetten.

727
00:54:46,580 --> 00:54:53,139
Reinier: En ik denk dus die mindset van zie het als een nieuwe medewerker en niet als een stuk softwareontwikkeling.

728
00:54:53,140 --> 00:54:56,499
Reinier: En denk na over hoe kan ik mijn schaal vergroten.

729
00:54:56,499 --> 00:55:03,060
Reinier: In plaats van alleen maar welk proces vind ik vervelend om uit te voeren of kan ik automatiseren.

730
00:55:03,059 --> 00:55:05,859
Reinier: Denk dus na meer over die groei en over die toekomst.

731
00:55:05,859 --> 00:55:11,939
Reinier: Ik denk dat vanuit die mindset een goede agendic transformatie zich vanzelf gaat aandien.

732
00:55:11,939 --> 00:55:13,300
Joop Snijder: Mooi, dankjewel voor deze tip.

733
00:55:13,300 --> 00:55:16,740
Joop Snijder: Dankjewel sowieso voor al je inzichten en dat je hier wilde zijn.

734
00:55:16,740 --> 00:55:18,100
Reinier: Ja, leuk.

735
00:55:18,419 --> 00:55:21,059
Joop Snijder: Leuk dat je weer luisterde naar deze aflevering.

736
00:55:21,059 --> 00:55:23,939
Joop Snijder: Vergeet je niet te abonneren via je favoriete podcast app.

737
00:55:23,939 --> 00:55:25,219
Joop Snijder: Dan mis je geen aflevering.

738
00:55:25,220 --> 00:55:29,540
Joop Snijder: Tot de volgende keer.