Digitale Medewerker of AI Agent: wie gebruikt de minste tokens?
Een klantrecord moet worden opgehaald, beoordeeld en bijgewerkt. Op het eerste gezicht lijkt dat één eenvoudige taak. Achter de schermen kunnen echter tientallen handelingen nodig zijn: inloggen, zoeken, gegevens lezen, informatie analyseren, velden invullen, opslaan en controleren.
Laat je AI over iedere stap nadenken? Of automatiseer je de vaste stappen en zet je AI alleen in waar analyse, creativiteit of databewerking nodig is?
Dat is een belangrijk verschil tussen een Digitale Medewerker en een volledig zelfstandige AI Agent. En dat verschil heeft grote gevolgen voor het tokenverbruik.
Kort uitgelegd: Digitale Medewerker versus AI Agent
Een AI Agent krijgt een doel en bepaalt vervolgens grotendeels zelf welke acties nodig zijn om dat doel te bereiken. De Agent kan tools kiezen, informatie ophalen, beslissingen nemen, resultaten controleren en nieuwe acties starten.
Een Digitale Medewerker combineert verschillende technologieën. AI wordt gebruikt voor taken waarvoor interpretatie, taalbegrip, analyse, creativiteit of databewerking nodig is. Vaste en voorspelbare handelingen worden uitgevoerd met software, API-koppelingen of RPA.
RPA, oftewel Robotic Process Automation, is software die vooraf vastgelegde handelingen in applicaties automatisch en steeds op dezelfde manier uitvoert.
Kort gezegd:
De AI Agent denkt tijdens iedere stap na over wat er moet gebeuren. De Digitale Medewerker volgt een bekende route en gebruikt AI alleen voor taken die taal, creativiteit of data-analyse vragen.
Bijna ieder bedrijfsproces volgt een vaste workflow
In vrijwel iedere organisatie verloopt het grootste deel van het dagelijkse werk via vaste processen.
Een nieuwe klant wordt op een herkenbare manier geregistreerd. Een factuur doorloopt vaste stappen. Een sollicitant ontvangt bepaalde berichten. Een blog wordt geschreven, gecontroleerd en gepubliceerd. Een bestelling wordt verwerkt en teruggekoppeld.
Natuurlijk zijn er uitzonderingen. Maar de normale route is meestal vooraf bekend.
Juist daarin is een Digitale Medewerker sterk. De workflow bepaalt welke stap volgt. RPA of API’s halen gegevens op en schrijven resultaten terug. Het LLM wordt alleen aangeroepen wanneer informatie moet worden beoordeeld, geanalyseerd, herschreven of gecreëerd.
AI hoeft daardoor niet bij iedere muisklik mee te denken.
Een AI Agent gebruikt tokens om het proces te besturen
Tokens zijn kleine eenheden waarin een LLM informatie verwerkt. Niet alleen de uiteindelijke tekst of analyse gebruikt tokens. Ook instructies, toolbeschrijvingen, resultaten, proceshistorie en controles kunnen meetellen.
Een AI Agent doorloopt vaak een terugkerende cyclus:
- De Agent bekijkt de situatie.
- Hij kiest de volgende actie.
- Een tool voert de actie uit.
- Het resultaat gaat terug naar het LLM.
- De Agent controleert wat er is gebeurd.
- Daarna kiest hij opnieuw een actie.
Bij een visuele AI Agent kan daar telkens een nieuw screenshot bij komen. Hoe meer schermen, tools en herstelpogingen nodig zijn, hoe vaker het LLM opnieuw moet worden aangeroepen.
Die flexibiliteit is waardevol bij onvoorspelbare processen. Maar wanneer de route al bekend is, ontstaat al snel extra tokenverbruik.
De Digitale Medewerker gebruikt tokens voor het denkwerk
Bij een Digitale Medewerker kan RPA eerst de benodigde gegevens ophalen. Software selecteert alleen de relevante informatie. Het LLM voert vervolgens de analyse of creatieve bewerking uit. Daarna controleert software het formaat en schrijft RPA het resultaat terug.
Het LLM verwerkt dan voornamelijk:
- de instructie;
- de relevante gegevens;
- de noodzakelijke context;
- de gewenste uitkomst.
De vaste processtappen gebruiken geen LLM-tokens.
Daardoor zal een Digitale Medewerker bij voorspelbare workflows doorgaans minder tokens en minder modelaanroepen gebruiken dan een AI Agent die iedere processtap zelfstandig plant en controleert.
Wanneer is een AI Agent wél geschikt?
Een AI Agent is vooral krachtig wanneer een proces geen vaste route kent.
Bijvoorbeeld wanneer vooraf niet duidelijk is welke informatie nodig is, welke bronnen moeten worden onderzocht of welke stappen moeten worden gezet. De Agent kan dan zelfstandig redeneren, keuzes maken en zijn aanpak aanpassen aan de situatie.
Die vrijheid heeft echter een prijs: voor elke observatie, beslissing, controle en nieuwe actie kunnen opnieuw tokens nodig zijn.
Minder tokens betekent minder rekenwerk
Minder tokens en minder modelaanroepen betekenen doorgaans dat er minder rekenkracht nodig is. Dat kan de kosten verlagen en het energiegebruik beperken.
De exacte klimaatimpact hangt ook af van het gebruikte LLM, de infrastructuur, het datacenter en de gebruikte energiebronnen. Toch blijft het basisprincipe logisch: hoe minder onnodige AI-berekeningen, hoe lager de rekenbelasting.
Een Digitale Medewerker kan daardoor niet alleen financieel efficiënter zijn, maar ook bijdragen aan een bewuster gebruik van AI.
Conclusie: kijk eerst naar het proces
Een Digitale Medewerker kan bij bijna alle processen binnen een organisatie worden ingezet. Het merendeel van die processen verloopt namelijk via een herkenbare en grotendeels vaste workflow.
De Digitale Medewerker voert de vaste stappen uit met RPA, API’s en software en zet AI gericht in voor taal, creativiteit, analyse en databewerking. Dat zorgt doorgaans voor een voorspelbare uitvoering en een lager tokenverbruik.
Een AI Agent zet je vooral in bij processen waarvoor geen vaste workflow bestaat. Daar is zijn vermogen om zelfstandig te redeneren, keuzes te maken en nieuwe routes te bepalen juist waardevol.
De praktische keuze is daarom helder:
Een vaste workflow? Kies een Digitale Medewerker. Geen vaste workflow? Dan kan een AI Agent de juiste oplossing zijn.