AI agents nemen een steeds actievere rol in binnen organisaties. Waar AI lange tijd vooral werd ingezet om analyses te maken en voorspellingen te doen, zien we nu systemen die zelfstandig aanbevelingen formuleren, beslissingen nemen en direct interacteren met mensen. Juist in die verschuiving van analyseren naar handelen wordt één fundamenteel probleem zichtbaar: veel AI agents zijn ontworpen alsof zij opereren in een wereld waarin mensen min of meer hetzelfde reageren op dezelfde prikkels. Die wereld bestaat niet.
De beperking van data: waarom menselijk gedrag niet in regels te vangen is
Om te begrijpen waarom dit zo problematisch is, moeten we eerst stilstaan bij de aard van menselijk gedrag zelf. Menselijk gedrag is wel te modelleren, maar nooit volledig vast te leggen in vaste regels. In economie en data science proberen we keuzes te verklaren door te kijken naar factoren zoals prijs, gemak, risico, tijdsdruk of sociale normen. Dat levert waardevolle inzichten op, maar het veronderstelt impliciet dat mensen vergelijkbare afwegingen maken.
In de praktijk geven mensen echter verschillende gewichten aan dezelfde factoren. Wat voor de één doorslaggevend is, speelt voor de ander nauwelijks een rol. Twee personen met dezelfde informatie en in dezelfde context kunnen daardoor tot totaal verschillende keuzes komen, zonder dat één van beide irrationeel handelt.
Deze variatie in gedrag is geen uitzondering, maar de norm. En precies daar ontstaat de noodzaak voor een dieper begrip van verschillen tussen mensen.
Lees ook - 'AI-agents zijn geen hype maar een kantelpunt'
Unobserved Heterogeneity: onzichtbare factoren achter elke zakelijke beslissing
In data en modellen zien we slechts een deel van wat keuzes beïnvloedt. Veel individuele drijfveren blijven buiten beeld, simpelweg omdat ze lastig te meten zijn of per situatie veranderen. Het gaat om persoonlijke waarden, eerdere ervaringen, risicohouding, vertrouwen of emoties die niet netjes in een dataset passen.
In de statistiek noemen we dit unobserved heterogeneity: systematische individuele verschillen die gedrag beïnvloeden, maar niet direct observeerbaar zijn. Moderne modellen erkennen dit expliciet door niet uit te gaan van één beslissingsproces, maar van een verdeling van voorkeuren binnen een populatie. Het model weet niet precies wie welke voorkeur heeft, maar weet wél dat die verschillen bestaan. Dat inzicht is cruciaal, want zodra we deze heterogeniteit negeren, gaan we gedrag verkeerd interpreteren.
De valkuil van het gemiddelde: wanneer AI-optimalisatie averechts werkt
Veel AI agents doen precies dat: ze abstraheren verschillen weg. Ze optimaliseren één strategie, leren van gemiddelde patronen en veronderstellen impliciet dat er één beste actie bestaat voor een gegeven situatie. Zolang de variatie tussen gebruikers beperkt is, lijkt dat te werken.
Maar zodra agents met echte mensen werken, ontstaan fricties. Aanbevelingen die voor de ene gebruiker waardevol zijn, roepen bij een ander weerstand op. Nudges die de één helpen, voelen voor de ander opdringerig. Optimalisaties die op korte termijn efficiënt lijken, ondermijnen op langere termijn vertrouwen en acceptatie. Wat vaak wordt gezien als ruis of uitzondering, is in werkelijkheid het zichtbaar worden van onderliggende verschillen tussen mensen.
Lees ook - 1,3 miljard AI-agents in 2028 en dat kan dit voor jou betekenen
AI agents opereren onder structurele onzekerheid
Voor een AI agent is die heterogeniteit lastig, omdat zij per definitie werkt met onvolledige informatie. Een agent weet nooit volledig wat iemands voorkeuren zijn, welke afweging iemand op dat moment maakt of hoe stabiel die voorkeuren zijn. Toch moet de agent handelen en keuzes maken.
Dat betekent dat AI agents niet alleen moeten optimaliseren, maar ook voortdurend moeten leren. Niet achteraf, maar tijdens interactie. Feedback en afwijkend gedrag zijn daarbij geen fouten, maar signalen over voorkeuren die nog niet expliciet bekend waren.
Deze realiteit vraagt om een andere manier van denken over intelligentie.
Personalisatie als fundament: AI agents ontwerpen voor menselijke diversiteit
De centrale vraag voor AI agents is daarom niet langer wat gemiddeld het beste werkt, maar voor wie iets werkt, in welke context en waarom. Succesvolle AI agents voorspellen niet alleen gedrag, maar leren actief wie zij tegenover zich hebben en passen hun beslissingen daarop aan. Dat betekent dat personalisatie geen extra laag is die later wordt toegevoegd, maar een fundamenteel onderdeel van het beslissingsproces zelf. De agent moet verschillende hypotheses over gebruikers kunnen hanteren en bereid zijn die hypotheses bij te stellen op basis van nieuwe informatie.
Wat in de statistiek begon als een correctie voor onzichtbare verschillen, wordt in de context van AI agents een strategisch ontwerpprincipe. Unobserved heterogeneity betekent erkennen dat niet alles meetbaar is, maar dat systemen wel kunnen leren omgaan met onzekerheid en variatie. AI agents die hiervoor zijn ontworpen, nemen betere beslissingen, zijn robuuster in complexe omgevingen en bouwen duurzamer vertrouwen op in interacties met mensen.
De toekomst van AI agents ligt niet in nóg meer data of nóg complexere modellen alleen. Ze ligt in mensgericht ontwerp. Niet door menselijke verschillen weg te abstraheren, maar door ze centraal te stellen. Niet door te zoeken naar de perfecte gemiddelde actie, maar door te leren omgaan met menselijke diversiteit. Dat is uiteindelijk waar intelligente AI zich onderscheidt.
Ontvang elke week - op maandag - het beste van BusinessWise in je mailbox. Schrijf je hier nu gratis in én maak kans op een Apple Watch!
