Jens Bontinck, tot voor kort engineer bij het Vlaamse AI-bedrijf ML6, is duidelijk: de toekomst van AI ligt niet bij algemene modellen, maar bij AI-agents. “Bedrijven die niet meegaan in deze ontwikkeling, lopen het risico achter te blijven bij de concurrentie.”
In dit afscheidsinterview met Techzine, gehouden kort voordat hij de overstap maakte naar een spin-off van ML6 binnen dezelfde holding, deelt Bontinck zijn visie op de rol die AI-agents wat hem betreft gaan spelen. Ook legt hij uit hoe ML6 bedrijven helpt om deze technologie te implementeren.
“Wat je vandaag ziet gebeuren met taalmodellen zoals ChatGPT, is dat ze steeds groter, beter, krachtiger en capabeler worden,” legt Bontinck uit. De adder onder het gras is dat het gebruik van dergelijke modellen nogal eens in de papieren loopt en dat ze niet zonder meer toegang hebben tot bedrijfseigen informatie.
Iedereen kent wel de verhalen van medewerkers die –soms zonder medeweten van het management– algemene LLM’s gaan bevragen over werkprocessen en daarbij misschien zelfs gevoelige, bedrijfseigen data invoeren. Een compliance-nachtmerrie en bovendien niet eens zo effectief.
Hier komen speciaal toegepaste AI-agents om de hoek kijken. “Die kunnen effectief werken door te specialiseren op één domein en daarbij gebruik maken van informatie uit bijvoorbeeld het CRM-systeem. Zo raadplegen ze heel gericht de bestaande kennisdatabase die een bedrijf tot zijn beschikking heeft, terwijl die info veilig op de eigen servers of cloudomgeving blijft.”
Grote modellen kleiner maken
Deze aanpak maakt het mogelijk om kleinere, gespecialiseerde agents in te zetten in plaats van enorme taalmodellen. “De bekende grote modellen blijven daarbij natuurlijk heel bruikbaar, want die kunnen de basis vormen voor specifieke agents. We kunnen die LLM’s downsizen en fine-tunen om een heel specialistisch kleine agent te gaan maken,” aldus Bontinck.
Het blijft idealiter niet bij één agent. Bontinck gelooft in de kracht van meerdere gespecialiseerde agents die samenwerken aan één project: “Honderd agents gaan sterker performen dan honderd generalisten.”
Hij benadrukt ook de technische voordelen van deze benadering: “Zo’n groot taalmodel, dat werkt niet op een iPhone of op een device met een klein geheugen. Voor onze werkzaamheden staan we geregeld een lopende band in een fabriek te programmeren. Zo’n apparaat heeft vaak maar een werkgeheugen van een, twee hooguit vier gigabyte RAM-geheugen. Daar moeten we zelfs maar niet denken aan het draaien van een lokaal ChatGPT-model.” Een gespecialiseerde agent is dan veel bruikbaarder.
Volop inzetten op AI-agents
ML6 heeft de nodige expertise in huis wat betreft AI en machine learning-toepassingen. Het bedrijf werkte daar al mee vóórdat de huidige transformer-technologie (de “T” in ChatGPT) kunstmatige intelligentie in een stroomversnelling bracht, maar heeft sindsdien volop ingezet op die laatste ontwikkeling. Het helpt organisaties AI-oplossingen ontwikkelen en implementeren en heeft een klantenkring opgebouwd in onder meer de gezondheidszorg, retail, maakindustrie en financiële dienstverlening.
Als voorhoede in de AI-revolutie ziet het bedrijf veel brood in de toepassing van agentic AI, ofwel AI die deels autonoom kan handelen en beslissingen nemen. Het idee is dat dergelijke agents niet enkel reageren op vooraf bepaalde instructies of vaste patronen, maar binnen bepaalde parameters zelf doelen kunnen stellen, acties initiëren en eventueel bijstellen op basis van feedback of veranderende omstandigheden. Wat agents behapbaar en betaalbaar houdt, is dat ze allemaal een eigen rol kunnen hebben. Afzonderlijke agents hoeven dus niet per se allesweters en -kunners te zijn.
Tip: Je volgende collega is een AI Agent; 2025 wordt jaar van Agentic AI
ML6 werkt aan diverse projecten waar AI-agents een belangrijke rol spelen. In customer support bijvoorbeeld, kunnen agents helpen bij het routeren van vragen en het beantwoorden ervan op basis van een interne kennisbank. Bontinck geeft een concreet voorbeeld: “Een agent kan ervoor zorgen dat een vraag bij de juiste dienst terecht komt. Eenvoudig voorbeeld misschien, maar hier gaat voor mensen nogal eens veel tijd inzitten. Voor wie is de vraag? Is het voor finance? Voor legal? Is het voor de klachtenafdeling? Of toch voor customer success?”
Service-as-a-software
“Een volgende stap zou dan zijn om niet alleen die vragen naar de juiste afdeling te forwarden, maar vanuit iedere afdeling een knowledge base te hebben waarmee de agents de vragen van klanten ook meteen kunnen beantwoorden. Op die manier zijn AI-agents de handen en voeten die we geven aan LLM’s.”
Dit leidt volgens Bontinck tot een nieuwe definitie van SaaS: “SaaS betekent in de toekomst niet meer software-as-a-service, maar service-as-a-software. Aangedreven door AI-agents die een volledig pakket aan dienstverlening kunnen aanbieden.”
Het gaat verder dan alleen klantenservice. ML6 is ook bezig met een project genaamd Decipher, waar ze AI inzetten in de biologie. “We proberen het DNA van een bacterie te manipuleren, zodat die moleculen kan genereren om bepaalde ziektebeelden tegen te gaan,” vertelt Bontinck. “Tegelijk willen we dat die levende bacterie niet sterft, en dat deze in de labomgeving blijft.” Dit project, in samenwerking met onder andere de Universiteit van Gent, laat zien hoe breed de toepassingen van AI-agents kunnen zijn.
De op maat gemaakte AI-oplossingen van het bedrijf variëren van geautomatiseerde beslissingssystemen tot voorspellende analyses. Ook werkt ML6 (de naam is een knipoog naar de Britse buitenlandse veiligheidsdienst MI6) met deep learning-algoritmen, natural language-processing (NLP) en computer vision.
Klandizie genoeg, zou je zeggen. Toch vindt het bedrijf het belangrijk om niet te wachten tot klanten met een AI-vraag aankloppen. Bontinck: “We zijn proactief bezig met het identificeren van use cases in verschillende sectoren. Wij proberen vanuit onze ervaring en inzichten een eigen verhaal te brengen naar industrie en klanten.” Die beoogde klanten weten vaak nog niet wat ze nodig hebben, en dat komt ML6 hen graag uitleggen.
Klanten een beetje bijsturen
Recent heeft ML6 de pijlen gericht op domeinen als bedrijfsfusies en acquisities, wat natuurlijk een industrie op zich is. Verder valt er volgens Bontinck een wereld te winnen op het gebied van productinnovatie, inkoopprocessen en ESG-rapportages. “We proberen beoogde klanten echt actief te bevragen in customer surveys, ook om een stuk sturing te geven,” zegt Bontinck.
Hij vergelijkt deze aanpak met Henry Ford, die ooit gezegd schijnt te hebben: “Als ik de mensen had gevraagd wat ze nodig hadden, dan zeiden ze een sneller paard.” Bontinck: “Niemand wist wat een auto was. Dat is bij de diensten die wij leveren ook vaak het geval, potentiële klanten weten nog niet wat ze nodig hebben.”
Bontinck benadrukt het belang van deze proactieve aanpak: “Natuurlijk is dat een manier om aan acquisitie te doen, maar we zien het ook als onze plicht om te onderwijzen, om te tonen wat er kan. Als wij op die manier de juridische business of de inkoopafdeling kunnen verbeteren, ben ik daar trots op dat we daar een bijdrage aan kunnen leveren. Dat wij dan een mooi aantal use cases kunnen toevoegen aan ons portfolio, is natuurlijk mooi meegenomen.” Bontinck verwijst nog eens naar het biologieproject. “Als wij morgen kunnen zeggen, we hebben meegewerkt aan dit project die het mogelijk maakt ziektes te voorkomen, dan hebben we precies het verschil gemaakt dat we willen maken.”
AI negeren is eigenlijk geen keuze
Volgens Bontinck is het implementeren van AI bijkans een no-brainer en is de vraag niet of, maar hoe. “Er komt een trend, of eigenlijk is die er al, dat het niet meer een keuze is of je AI gaat doen of niet,” stelt hij. “Er wordt wel gezegd, either you compete with AI or against AI. Dat is een keuze die je moet maken. Alleen als je absolute marktleider bent en totaal dominant in je vakgebied, heb je wellicht de luxe om AI links te laten liggen. Maar voor de meeste bedrijven is dat geen optie.”
“Als je vandaag zegt: ah ja, inderdaad, het kost te veel, we gaan het niet doen. Terwijl iedereen om je heen wel AI gebruikt en daarmee hun omzet boosten en op landelijk niveau zelfs het GDP opkrikken. Dan gaat je hele industrie eraan, je gaat in een recessie terechtkomen. Ik trek het misschien wat op flessen zogezegd, maar we moeten aandachtig zijn voor de investering versus de opbrengst. Ja, AI kost geld. Maar het levert uiteindelijk wat op. Al was het maar omdat je bij kunt blijven.”
‘Over vijf jaar is AI deel van bedrijfsproces’
Bontinck ziet een toekomst waarin AI een integraal onderdeel is geworden van bedrijfsprocessen: “Dat duurt geen vijf jaar meer. Ik geloof er heel sterk in dat we als mens zijn geprogrammeerd om telkens beter te doen. Dus elk bedrijf zal zichzelf de vraag stellen: hoe kunnen wij AI gaan inzetten, en met name agents? Vanuit innovatieperspectief, of uit pure noodzaak qua concurrentie of kosten.” Bedrijven die niet meegaan in deze ontwikkeling, lopen volgens hem het risico achter te blijven.
Hij verwacht dat in de komende jaren veel bedrijven die nog niet mee zijn met AI, die omschakeling onder druk van de markt toch gaan maken. “Die denken: Hé, onze concurrenten zijn iets aan het doen met AI. Wij moeten in actie schieten.” Wat betekent dat dan, behalve natuurlijk ML6 bellen? Vooral dat bedrijven hun data op orde moeten krijgen, want zonder goede data geen goede AI.
Bontinck verwacht dan ook veel investeringen in data-beheer om de besproken use-cases te ondersteunen. Niet zozeer om LLM’s bergen algemene kwantitatieve data te blijven voeren (“Dat werk is op een gegeven moment wel gedaan”), maar stilaan steeds meer toegespitste, kwalitatief hoogstaande data ontsluiten voor de agent die ermee kan werken.
Uitdagendste taken aan de mens geven
Hoewel AI veel taken gaat overnemen, willen ze er bij ML6 voor waken dat ze processen ‘kapot automatiseren’. “Bij een ruime meerderheid van de jobs gaat AI een versterkende factor geven. Geen automation, maar augmentation, ofwel jouw werk morgen nog beter doen dankzij AI.”
“Daarbij kun je AI niet zomaar alles toevertrouwen, ondanks de vooruitgang die bijna wekelijks plaatsvindt. AI-modellen hallucineren, ik verwacht niet dat dat snel anders zal zijn. Wat gebeurt er als een taalmodel zoals ChatGPT onzin uitkraamt? Wat moeten we dan doen? Daar komen mensen aan bod.”
Bontinck ziet het deels uit handen geven van taken aan AI als een kans: “Het kan net een opportuniteit zijn om de moeilijkste en uitdagendste cases aan een mens te geven en de saaie repetitieve taken, godzijdank, te automatiseren.” Hij erkent dat dit een persoonlijke kwestie is: “U zou kunnen zeggen, ja, AI kan mijn job bedreigen. U kunt het ook als een opportuniteit zien om iets nieuws te leren.” Wel erkent hij dat een klein aantal banen zal verdwijnen door AI. “De mensen die dat treft, moeten we omscholen.”
Rode lijnen
ML6 zegt dergelijke zorgen te begrijpen en de ethische aspecten van AI serieus te nemen. Bontinck: “Wij van ML6 hebben een aantal red lines gedefinieerd. Voor defensie-toepassingen echte mensen schade aandoen, dat gaan we per definitie niet doen.” Hij voegt toe: “We willen daarnaast te allen tijde transparant zijn, we willen zorgen dat het veilig is, dat het compliant is.” Het bedrijf heeft een rigoureus proces om projecten te evalueren: “We hebben een kwalificatiemeeting. Daar bespreken we de deals. En in die kwalificatiemeeting zit ook altijd onze head of security, en ook onze ethical lead.”
Het kan ertoe leiden dat bepaalde klanten worden afgewezen. “Die luxe hebben we niet altijd, en het is een grijs gebied. Meestal is een oplossing niet alleen maar goed of slecht. Maar we proberen hier per case goed naar te kijken”, aldus de engineer.
Handen en voeten vuil maken
ML6 ziet zichzelf als gids in de voortgaande AI-revolutie. “Het is ook écht een revolutie, eentje waar we richting aan willen geven. Liefst een positieve richting,” zegt Bontinck. Het bedrijf richt zich bewust op sectoren waar ze een positieve impact kunnen hebben, zoals biologie en energie.
Met kantoren in Gent, Nederland en Berlijn, streeft ML6 ernaar dicht bij de klant te blijven. “Wat we echt willen vermijden is dat we ver in onze ivoren toren AI moeten gaan uitleggen. Omdat het zo’n grote impact kan hebben op bedrijven, willen we ook echt wel onze handen en voeten vuil maken. Die van de LLM’s, maar ook die van onszelf.”
We hebben de afgelopen tijd veel gepubliceerd over AI-agents. Lees hier meer:
- Salesforce legt de AI-lat met Agentforce hoger; vervangen AI-agents werknemers?
- ServiceNow brengt met AI-agents de self-service ervaring naar een hoger niveau
- Google lanceert AI-agents in customer engagement suite en Gemini komt naar Workspace
- HubSpot: ‘Zie AI Agents niet als werktools, maar als je collega’s’
- SAP-copiloot Joule kan nu complexe taken aan