Auteur: Karl D’haveloose

Concrete AI voor industriële processen, een onderwerp dat steeds meer op onze Expert Class-podia van www.abissummit.nl en straks op www.indumation.be aan bod komt. Wat is wat, wat doe je er concreet mee en waarom zou je hiermee starten?

AI-copiloten zijn intelligente digitale assistenten die realtime begeleiding bieden – vooral bij operatoren – en suggesties doen voor het oplossen van problemen. AI-agenten werken aanzienlijk autonomer door gegevens te analyseren om procesparameters automatisch zelf aan te passen. Fabrikanten kunnen beiden evalueren om de meest waardevolle manier te vinden om hun activiteiten te optimaliseren.

In mijn eigen taal en met een knipoog geformuleerd: zie het als het verschil tussen je vrouw en je schoonmoeder. Je schoonmoeder adviseert je vrouw in haar dagelijkse beslissingen en je vrouw beslist wat jij straks gaat doen.

Wat is het verschil tussen AI-agenten en AI-copiloten?

Bij het bepalen van de meest geschikte aanpak voor een productiebedrijf moet rekening worden gehouden met verschillende factoren, waaronder de complexiteit en variabiliteit van het proces, de risicotolerantie en veiligheid, de vaardigheden en paraatheid van het personeel en de integratievereisten.

Kunstmatige intelligentie is niet langer alleen maar een hype: het verandert vrijwel elke sector, inclusief de productie, in hoog tempo en geeft een nieuwe vorm aan de manier waarop frontline-activiteiten functioneren. Terwijl fabrikanten hun digitale transformatie doorlopen, komen ze steeds vaker termen tegen als ‘AI-copiloten’, ‘AI-agenten’ en ‘AI-assistenten’. Hoewel deze technologieën dezelfde AI-basis hebben, vervullen ze duidelijk verschillende functies. Bovendien bieden ze elk specifieke voordelen en toepassingen, die een aanzienlijke invloed kunnen hebben op de operationele efficiëntie, de productiviteit van het personeel en de bedrijfsresultaten.

De belangrijkste verschillen begrijpen

Het verschil tussen AI-agents en AI-copiloten uit zich niet enkel semantisch. Het zijn fundamenteel verschillende benaderingen van de manier waarop AI-technologieën productieprocessen kunnen ondersteunen.

Zoals de naam het aangeeft, fungeren AI-copiloten als een hulpmiddel voor menselijke werknemers die hun capaciteiten en effectiviteit willen vergroten. Deze copiloten maken gebruik van generatieve AI en verticaal getrainde grote taalmodellen (LLM’s) om de besluitvorming te ondersteunen en proactieve inzichten te leveren, die prestaties en productiviteit optimaliseren. Beschouw ze als intelligente digitale assistenten die begeleiding, ondersteuning, inzichten en aanbevelingen bieden, terwijl de uiteindelijke beslissingen en acties aan menselijke operators worden overgelaten.

In productieomgevingen bieden copiloten doorgaans realtime begeleiding tijdens complexe werkprocedures, doen ze suggesties voor het oplossen van problemen op basis van historische gegevens en best practices en vertalen ze inhoud naar de moedertaal. Tevens ondersteunen ze het creëren van inhoud voor werkprocedures of trainingsmateriaal en verbeteren ze het menselijk probleemoplossend vermogen zonder de controle over te nemen.

Het belangrijkste kenmerk van AI-copiloten is hun collaboratieve aard. Ze nemen geen onafhankelijke beslissingen en ondernemen geen actie zonder menselijke goedkeuring. In plaats daarvan versterken ze de menselijke intelligentie door de cognitieve belasting te verminderen, fouten te minimaliseren en werknemers te helpen optimaal te presteren.

AI-agenten werken daarentegen met aanzienlijk meer autonome beslissingspower. Deze systemen zijn ontworpen om onafhankelijk beslissingen te nemen en actie te ondernemen op basis van vooraf gedefinieerde doelen, parameters en gegevens. Hoewel mensen nog steeds betrokken kunnen zijn bij de goedkeuringsworkflows voor cruciale beslissingen, kunnen agents continu werken zonder direct menselijk toezicht.

In productieomgevingen kunnen AI-agents autonoom de staat van apparatuur bewaken en onderhoudsworkflows activeren, proactief trainingsbehoeften voor eerstelijnsmedewerkers identificeren en productiegegevens analyseren om procesparameters automatisch aan te passen. Verder kunnen ze onafhankelijk de voorraadaanvulling beheren op basis van gebruikspatronen, kwaliteitsproblemen identificeren en corrigerende maatregelen nemen of complexe workflows over meerdere systemen heen coördineren.

Kenmerkend voor AI-agenten is hun vermogen om autonoom te handelen. Ze leveren niet alleen informatie of aanbevelingen, maar kunnen ook taken uitvoeren, beslissingen nemen en processen aansturen zonder dat daar voortdurend menselijke aansturing voor nodig is.

Belangrijke overwegingen bij de implementatie van agents en copiloten

De productiesector bevindt zich op een spannend technologisch kruispunt. De industrie evolueert snel en biedt aanzienlijke kansen om de bedrijfsvoering te verbeteren door de toepassing van intelligente technologie. Terwijl fabrikanten te maken hebben met veranderingen in het personeelsbestand, met gegevens die wijzen op een aanzienlijk aantal openstaande vacatures in de productiesector, biedt de implementatie van AI een waardevolle manier om het bestaande talent uit te breiden en de bedrijfsvoering te optimaliseren.

Voor vooruitstrevende fabrikanten ligt de focus steeds meer op het identificeren van de AI-vorm die de meeste waarde biedt voor hun specifieke activiteiten. Bij het kiezen van de meest geschikte aanpak voor een productiebedrijf moeten diverse factoren het besluitvormingsproces richting geven.

De complexiteit en variabiliteit van processen spelen een cruciale rol bij deze beslissing. Voor erg variabele processen, waarbij veel menselijk inzicht vereist is, bieden AI-copiloten vaak de ideale balans. Ze bieden begeleiding en ondersteuning bij het oplossen van problemen, terwijl de onvervangbare menselijke expertise en het noodzakelijke aanpassingsvermogen voor complexe besluitvorming behouden blijven. Voor gestandaardiseerde, herhaalbare processen met duidelijke regels en parameters kunnen autonome AI-agenten aanzienlijke efficiëntiewinst opleveren door routinematige beslissingen en acties uit te voeren zonder menselijke tussenkomst.

Risicotolerantie en veiligheidsoverwegingen vormen andere belangrijke factoren. Bij risicovolle activiteiten, waar fouten kunnen leiden tot veiligheidsincidenten of aanzienlijke kwaliteitsproblemen, kunnen copiloten de voorkeur genieten: ze handhaven het menselijk toezicht en bieden tegelijkertijd de voordelen van AI. Voor processen met een lager risico en een hoog volume kunnen agents routinetaken en -beslissingen veilig automatiseren, waardoor menselijke werknemers zich kunnen concentreren op activiteiten met een hogere toegevoegde waarde.

Ook de vaardigheden en paraatheid van het personeel beïnvloeden de aanpak van fabrikanten. Voor personeel dat een transitie doormaakt of verschillende vaardigheidsniveaus heeft, kunnen copiloten adaptieve ondersteuning bieden, die helpt om kennislacunes te overbruggen en tegelijkertijd werknemers bij te scholen door middel van contextueel leren. Voor sterk gestandaardiseerde operaties met duidelijk omschreven procedures kunnen agents de consistentie handhaven en variaties verminderen, ongeacht het ervaringsniveau van de operator.

Een andere essentiële factor zijn de integratievereisten. In beide gevallen bieden AI-agenten en AI-copiloten, mits correct geïmplementeerd, voordelen door hun vermogen om op meerdere platforms te werken. In combinatie met connected worker-technologie bieden beide AI-oplossingen een robuust ondersteuningssysteem voor de prestaties van frontline-activiteiten.

Best practices voor implementatie

Een succesvolle implementatie begint met duidelijke doelstellingen: het definiëren van specifieke bedrijfsresultaten en beveiligingsparameters in plaats van AI omwille van AI te implementeren. Of het nu gaat om het verbeteren van kwaliteitsstatistieken, het verminderen van downtime of het versnellen van trainingen, duidelijke doelstellingen moeten bepalend zijn voor de technologische keuzes.

De introductie van AI-systemen – of het nu gaat om agents, copiloten of beiden – betekent een aanzienlijke verandering voor eerstelijnsmedewerkers. Daarom zijn uitgebreide strategieën voor verandermanagement die zorgen wegnemen, voordelen aantonen en adequate training bieden essentieel voor een succesvolle implementatie.

Zowel agents als copiloten hebben kwalitatief hoogwaardige data nodig om effectief te kunnen functioneren. Om optimale prestaties te garanderen, moeten in een vroeg stadium van het planningsproces de data-infrastructuur, de connectiviteit en de governance worden beoordeeld. Deze voorbereiding garandeert dat AI-systemen betrouwbare toegang hebben tot de benodigde informatie.

AI-systemen hebben vaak te maken met gevoelige operationele gegevens en kritieke productiesystemen. Vergeet tijdens de implementatieplanning nooit de beveiligings- en nalevingsvereisten. Succesvolle implementatiestrategieën moeten rekening houden met relevante beveiligingskwesties en wettelijke vereisten om zowel de bedrijfsvoering als de gegevensintegriteit te beschermen.

Als best practice bij het gebruik van copiloten en agents die gebruikmaken van onderliggende generatieve AI- en LLM-technologie, is het belangrijk dat bedrijfsgegevens privé blijven: vragen en antwoorden mogen niet beschikbaar worden gesteld aan externe AI-modellen of worden gebruikt om taalmodellen of -diensten van derden te trainen of te verbeteren. Agents en copiloten moeten zich houden aan het beveiligingsbeleid van de onderneming, zodat informatie die door een copiloot wordt teruggestuurd alleen wordt weergegeven aan gebruikers, die specifieke toegang en rechten verkregen.

De evolutie van AI in de productiesector

Naarmate AI-technologieën steeds volwassener worden, kunnen de grenzen tussen agenten en copiloten steeds vager worden. Er ontstaan nu al contextueel adaptieve systemen die in sommige scenario's als copiloten kunnen fungeren en in andere als autonome agenten, waarbij ze hun mate van autonomie aanpassen aan de specifieke taak, gebruiker en context.

Deze evolutie verandert niets aan de hierboven geschetste fundamentele overwegingen, maar benadrukt wel het belang van de platformselectie. Die platforms moeten flexibel genoeg zijn om mee te evolueren met de operationele behoeften en de voortschrijdende mogelijkheden van AI-technologieën.

De keuze tussen AI-agenten en AI-copiloten gaat niet alleen over technologie, maar ook over het afstemmen van de digitale transformatiestrategie op de operationele realiteit, de behoeften van het personeel en de bedrijfsdoelstellingen. Door inzicht te krijgen in de specifieke kenmerken en toepassingen van elke aanpak, kunnen fabrikanten weloverwogen beslissingen nemen die leiden tot duurzame verbeteringen in efficiëntie, kwaliteit en productiviteit van het personeel.