Een AI-agent kan succesvol draaien en toch foute resultaten opleveren. Waar een gewone workflow óf werkt óf een foutmelding geeft, kan een agent hallucineren, de verkeerde tool kiezen, data verkeerd formatteren of instructies negeren — zonder dat je het merkt. De oplossing is niet één instelling, maar een reeks eenvoudige controles die je zelf kunt inbouwen, ook zonder technische achtergrond.

Wat er aan de hand is

Anthropic ontdekte in samenwerking met tientallen productieteams dat de meest succesvolle AI-agents gebruikmaken van eenvoudige, samenstelbare patronen in plaats van complexe raamwerken. Maar zelfs eenvoudige agents introduceren een probleem dat traditionele automatisering niet heeft: een agent kan zijn taak voltooien terwijl het resultaat fout is. Volgens het onderzoek van n8n, een platform voor workflowautomatisering, kun je deze fouten aanzienlijk verminderen door gelaagde controles in te bouwen. Deze controles helpen ook bij een veelgestelde vraag: hoe beperk je de acties die een AI-agent mag uitvoeren zonder hem nutteloos te maken?

Wat dit betekent

Voor ondernemers en professionals betekent dit dat je AI-agents niet blind kunt vertrouwen. Een agent die zegt ‘klaar’ te zijn, kan nog steeds verkeerde informatie hebben opgehaald, de verkeerde klant hebben gemaild of een foutief bedrag hebben overgemaakt. De impact is groot: in een klantenservice-omgeving kan een hallucinerende agent een klant de verkeerde korting geven. In een facturatieproces kan hij een dubbele betaling doen. Het goede nieuws is dat je met een paar simpele ingrepen de betrouwbaarheid fors kunt verhogen.

Hoe je dit kunt toepassen

Als je een webshop runt met een AI-chatbot voor klantvragen. Je chatbot kan klantvragen beantwoorden, maar ook per ongeluk een bestelling annuleren of een verkeerde kortingscode geven. Overweeg om de agent te beperken tot alleen ’leesacties’: hij mag productinformatie opvragen en veelgestelde vragen beantwoorden, maar geen wijzigingen doorvoeren in bestellingen. Je zou een aparte, handmatige stap kunnen inbouwen voor annuleringen of retourzendingen. Een andere optie is om de agent een vaste set antwoorden te geven waaruit hij kan kiezen, in plaats van zelf antwoorden te laten formuleren.

Als je een team aanstuurt en AI gebruikt voor het samenvatten van vergaderingen. Een AI-agent die notulen maakt, kan feiten door elkaar halen of actiepunten aan de verkeerde persoon toewijzen. Een mogelijkheid is om de agent een vast format te geven voor de output: wie, wat, wanneer. Je zou een controle kunnen inbouwen waarbij de agent zijn samenvatting eerst aan jou voorlegt voordat hij deze naar het team stuurt. Overweeg ook om de agent te beperken tot alleen de audio-omzetting en de samenvatting zelf door een mens te laten doen.

Als je in de zorg werkt en AI gebruikt voor het voorbereiden van patiëntdossiers. Een agent kan medische termen verkeerd interpreteren of gegevens uit verschillende bronnen door elkaar halen. Je zou de agent kunnen beperken tot het ophalen van gestructureerde data uit één bron, zoals een labuitslag, en geen vrije tekst laten genereren. Een optie is om een ‘mens-in-de-lus’ stap in te bouwen: de agent bereidt het dossier voor, maar een zorgverlener controleert en keurt het goed voordat het in het systeem komt. Overweeg ook om de agent alleen te laten werken met vooraf goedgekeurde sjablonen.

Als je een administratief proces automatiseert, zoals facturatie. Een AI-agent die facturen verwerkt, kan per ongeluk het verkeerde bedrag invoeren of een factuur naar de verkeerde klant sturen. Je zou de agent kunnen beperken tot het controleren van facturen op fouten, zonder dat hij zelf wijzigingen mag aanbrengen. Een andere mogelijkheid is om een drempelwaarde in te bouwen: facturen boven een bepaald bedrag worden altijd handmatig gecontroleerd. Overweeg om de agent een vast outputformaat te geven, zoals een JSON-structuur, zodat je downstream-systemen de data kunnen valideren.

De praktische toepassing hangt af van jouw situatie, maar de kern is simpel: vertrouw niet blind op een AI-agent, maar bouw laag voor laag controles in die je zelf kunt begrijpen en aanpassen.

Bron: n8n blog