Digitale Medewerker of AI Agent: wie gebruikt de minste tokens?

Een klantrecord moet je ophalen, beoordelen en bijwerken. Op het eerste gezicht lijkt dat één eenvoudige taak. Achter de schermen zijn er echter tientallen handelingen nodig: inloggen, zoeken, gegevens lezen, informatie analyseren, velden invullen, opslaan en controleren. Hoe je die stappen organiseert, bepaalt in grote mate je tokenverbruik.

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 precies het verschil tussen een Digitale Medewerker en een volledig zelfstandige AI-agent. En dat verschil heeft grote gevolgen voor het aantal tokens dat je gebruikt.

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 kiest tools, haalt informatie op, neemt beslissingen, controleert resultaten en start nieuwe acties.

Een Digitale Medewerker combineert daarentegen verschillende technologieën. Hij zet AI in voor taken die interpretatie, taalbegrip, analyse, creativiteit of databewerking vragen. Vaste en voorspelbare handelingen voert hij uit 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 denkt de AI-agent tijdens iedere stap na over wat er moet gebeuren. De Digitale Medewerker volgt juist een bekende route en gebruikt AI alleen voor taken die taal, creativiteit of data-analyse vragen. Meer over dit verschil lees je in Digitale Medewerker versus AI-agent.

Bijna ieder bedrijfsproces volgt een vaste workflow

In vrijwel iedere organisatie verloopt het grootste deel van het dagelijkse werk via vaste processen. Denk bijvoorbeeld aan het registreren van een nieuwe klant of het verwerken van een factuur. Ook een sollicitant ontvangt vaste berichten, terwijl een blog steeds dezelfde route doorloopt van schrijven en controleren tot publiceren. Daarnaast volgt het verwerken en terugkoppelen van een bestelling meestal een vast patroon.

Natuurlijk zijn er uitzonderingen, maar de normale route is meestal vooraf bekend. Juist daarin is een Digitale Medewerker sterk. De workflow bepaalt namelijk welke stap volgt, terwijl RPA of API’s gegevens ophalen en resultaten terugschrijven. Het LLM komt pas in actie wanneer informatie om beoordeling, analyse, herschrijving of creatie vraagt. Daardoor hoeft AI niet bij iedere muisklik mee te denken.

Hoe een AI-agent tokenverbruik opbouwt

Tokens zijn kleine eenheden waarin een LLM informatie verwerkt. Niet alleen de uiteindelijke tekst of analyse kost tokens. Ook instructies, toolbeschrijvingen, resultaten, proceshistorie en controles tellen mee.

Een AI-agent doorloopt bovendien vaak een terugkerende cyclus:

1. De agent bekijkt de situatie.
2. Hij kiest de volgende actie.
3. Een tool voert de actie uit.
4. Het resultaat gaat terug naar het LLM.
5. De agent controleert wat er is gebeurd.
6. Daarna kiest hij opnieuw een actie.

Bij een visuele AI-agent komt daar telkens een nieuw screenshot bij. Hoe meer schermen, tools en herstelpogingen nodig zijn, hoe vaker de agent het LLM opnieuw aanroept. Die flexibiliteit is waardevol bij onvoorspelbare processen. Wanneer de route al bekend is, ontstaat echter al snel onnodig tokenverbruik.

Een Digitale Medewerker gebruikt tokens alleen voor het denkwerk

Bij een Digitale Medewerker haalt RPA eerst de benodigde gegevens op. Vervolgens selecteert software alleen de relevante informatie, waarna het LLM de analyse of creatieve bewerking uitvoert. Tot slot controleert software het formaat en schrijft RPA het resultaat terug.

Het LLM verwerkt dus voornamelijk:

• de instructie;
• relevante gegevens;
• noodzakelijke context;
• de gewenste uitkomst.

De vaste processtappen kosten daarentegen geen LLM-tokens. Daardoor gebruikt een Digitale Medewerker bij voorspelbare workflows doorgaans minder tokens en minder modelaanroepen 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. Dat geldt bijvoorbeeld als vooraf niet duidelijk is welke informatie nodig is, welke bronnen je moet onderzoeken of welke stappen volgen. De agent kan dan zelfstandig redeneren, keuzes maken en zijn aanpak aanpassen aan de situatie. Die vrijheid heeft echter een prijs, want voor elke observatie, beslissing, controle en nieuwe actie zijn opnieuw tokens nodig.

Minder tokenverbruik betekent minder rekenwerk

Minder tokens en minder modelaanroepen betekenen doorgaans dat er minder rekenkracht nodig is. Dat kan de kosten verlagen en bovendien het energiegebruik beperken. De exacte klimaatimpact hangt natuurlijk ook af van het gebruikte LLM, de infrastructuur, het datacenter en de 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 en je tokenverbruik

Je kunt een Digitale Medewerker bij bijna alle processen binnen een organisatie inzetten. 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 daarentegen 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 dus helder. Heb je een vaste workflow, kies dan een Digitale Medewerker. Ontbreekt een vaste workflow, dan kan een AI-agent de juiste oplossing zijn. Benieuwd welke processen in jouw organisatie geschikt zijn? Plan een vrijblijvende demo.