Automatisering is niets nieuws, maar veel traditionele automatiseringstools worstelen met onvoorspelbaarheid, waardoor vrijwel constant menselijk toezicht nodig is om effectief te blijven. Autonome agents (gespecialiseerde soorten AI-agents) lossen dit op door AI-gebaseerde besluitvorming te combineren met het vermogen om te leren en zich aan te passen, waardoor het mogelijk wordt om volledige workflows te automatiseren. Als zodanig reikt hun impact veel verder dan het uitvoeren van basistaken.

Meer specifiek zien organisaties die de juiste AI-agentoplossingen implementeren vaak de volgende voordelen: 

Efficiëntie en productiviteit 

Door herhalend en tijdrovend werk te automatiseren, kunnen bedrijven hun arbeidskosten verlagen zonder het risico op onderbreking van de service te lopen. Autonome agents kunnen grote hoeveelheden verzoeken, transacties of vragen sneller verwerken dan menselijke werknemers, zodat het werk 24 uur per dag doorgaat.

Veiligheid en risicobeperking 

In branches waar fouten de veiligheid van mensen in gevaar kunnen brengen, helpen autonome agents de risico's te minimaliseren. Ze kunnen werken in gevaarlijke omgevingen, zoals rampgebieden of industieterreinen, zonder mensenlevens op het spel te zetten. Hun vermogen om gegevens snel te verwerken en precieze acties uit te voeren vermindert ook de kans op operationele storingen. 

Schaalbaarheid en aanpasbaarheid 

In tegenstelling tot traditionele automatisering, waarvoor vaak uitgebreide herprogrammering nodig is om nieuwe uitdagingen aan te kunnen, kunnen autonome agents met enige afstemming over verschillende use cases worden geschaald. En naarmate de bedrijfsbehoeften verschuiven, passen ze zich ook aan zonder gedetailleerde menselijke begeleiding. 

Zwermintelligentie 

Door hun inspanningen te coördineren, kunnen meerdere autonome agents complexe problemen efficiënter oplossen dan één systeem. Geïnspireerd door het natuurlijke gedrag van sociale dieren (zoals insectenkolonies of kudde vogels), maakt deze aanpak het mogelijk voor agents om werklasten te verdelen en de besluitvorming te verbeteren door middel van collectieve intelligentie. Bedrijven kunnen dit model gebruiken voor het optimaliseren van logistiek, netwerkbeveiliging, grootschalige operationele planning en andere resource-intensieve processen. 

Autonome agents hebben de laatste jaren aanzienlijke vooruitgang geboekt. Maar ondanks hun groeiende mogelijkheden, hebben ze nog steeds te maken met bepaalde beperkingen. Als deze beperkingen niet worden aangepakt, kunnen ze leiden tot inefficiëntie, storingen en andere problemen. Hieronder volgen enkele beperkingen die vaak worden geassocieerd met autonome agents: 

• Terugkerende procescycli 
  Zonder de juiste waarborgen kunnen autonome agents onjuiste conclusies versterken door herhaaldelijk op hun eigen uitvoer te handelen. Dit kan ertoe leiden dat fouten zich na verloop van tijd opstapelen, waardoor directe interventie nodig is om ze te stoppen en te corrigeren. 
• Afhankelijkheden van meerdere agents
  Wanneer meerdere agents samenwerken, kunnen storingen in één systeem het hele netwerk verstoren. Als afhankelijkheden niet zorgvuldig worden beheerd, kan een defecte agent of een onderbreking in de communicatie tussen meerdere agents wijdverbreide gevolgen hebben. 
• Hoge rekenkrachteisen 
  Het gebruik van geavanceerde agents vereist doorgaans aanzienlijke rekenkracht. Bedrijven moeten de voordelen van automatisering afwegen tegen de kosten van infrastructuur en energie, evenals de mogelijke negatieve milieueffecten. 
• Gebrek aan emotionele intelligentie 
  Autonome agents kunnen taal verwerken en reageren op menselijke invoer. Het zijn echter slechts machines, en dat betekent dat ze geen echt emotioneel bewustzijn hebben. Deze beperking kan van invloed zijn op hun vermogen om complexe interpersoonlijke interacties af te handelen, met name op gebieden als klantenservice en conflictoplossing. 
• Beperkte capaciteit om te innoveren 
  Autonome agents blinken uit in patroonherkenning en -optimalisatie, maar ze hebben vaak moeite met innovatie. Ze kunnen niet volledig innovatieve ideeën genereren of buiten vooraf bepaalde parameters denken, waardoor hun nut op sommige gebieden wordt beperkt waarvoor creatieve probleemoplossing nodig is. 
• Gespecialiseerde focus 
  De meeste autonome agents zijn ontworpen voor specifieke functies en kunnen niet gemakkelijk overstappen op niet-gerelateerde taken. Hun effectiviteit kan beperkt zijn tot goed gedefinieerde use cases binnen hun geprogrammeerde domein. 
• Beperkt begrip 
  Hoewel AI-modellen enorme hoeveelheden gegevens kunnen analyseren, kunnen ze worstelen met diep begrip of genuanceerder redeneren. Beslissingen waarbij de context van belang is, kunnen baat hebben bij menselijke beoordeling om nauwkeurigheid en geschiktheid te garanderen. 
• Vertrouwen op gegevenskwaliteit 
  Autonome agents zijn afhankelijk van hoogwaardige, onbevooroordeelde gegevens om goed te functioneren. Als de gegevens die ze verwerken onvolledig, verouderd of bevooroordeeld zijn, kunnen hun beslissingen en aanbevelingen gebreken vertonen. 
• Ethische en beveiligingsrisico's
  Zonder zorgvuldig toezicht kunnen autonome agents onbedoeld ethische richtlijnen overtreden of kwetsbaarheden in de beveiliging veroorzaken. Bedrijven moeten strikte governance toepassen om deze of andere onbedoelde gevolgen te voorkomen.

Autonome agents variëren in complexiteit en functionaliteit, waarbij sommige categorieën elkaar overlappen wat betreft de processen die ze toepassen. Het kiezen van het juiste type is afhankelijk van de use case, aangezien elke categorie duidelijke voordelen en beperkingen biedt. Hieronder vind je enkele van de meest voorkomende typen autonome agents en hoe deze functioneren: 

• Reactieve autonome agents 
  Reactieve agents werken uitsluitend op basis van directe invoer vanuit hun omgeving. Ze slaan geen ervaringen uit het verleden op of leren niet van eerdere interacties. Hoewel ze beperkt zijn in aanpassingsvermogen, blinken ze uit in realtime reacties in voorspelbare scenario's. 
• Bewuste autonome agents 
  Ook bekend als cognitieve of redenerende agents, deze agents analyseren hun omgeving, evalueren verschillende manieren van handelen, en selecteren het best beschikbare pad om een doel te bereiken. Ze gebruiken interne modellen om resultaten te simuleren voordat ze beslissingen nemen. 
• Hybride autonome agents 
  Hybride agents combineren reactieve en weloverwogen benaderingen, waardoor ze kunnen reageren op onmiddellijke wijzigingen en tegelijkertijd langetermijndoelstellingen kunnen plannen. 
• Modelgebaseerde autonome agents 
  Deze agents behouden een interne representatie van hun omgeving, waardoor ze inzicht krijgen in toekomstige statussen en nauwkeurige voorspellingen kunnen maken om hun besluitvormingsmogelijkheden te ondersteunen. Ze kunnen worden geprogrammeerd met regels of machine learning gebruiken om hun modellen zelf te verfijnen. 
• Doelgerichte autonome agents 
  In plaats van alleen op stimuli te reageren, beoordelen doelgebaseerde agents acties op basis van hoe goed ze bijdragen aan het bereiken van specifieke doelstellingen. Als de omstandigheden veranderen, kunnen deze agents hun strategieën dynamisch aanpassen.  
• Op nut gebaseerde autonome agents Op nut gebaseerde agents kennen een waarde toe aan verschillende potentiële acties en geven prioriteit aan acties die het gewenste resultaat maximaliseren. Dit maakt ze effectief in situaties waarin afwegingen moeten worden geoptimaliseerd, zoals bij de toewijzing van resources of routeplanning.  
• Lerende agents 
  Deze agents verbeteren hun prestaties in de loop van de tijd door te leren van nieuwe gegevens en ervaringen uit het verleden. Ze passen zich aan de wijzigingen in hun omgeving aan en verfijnen hun besluitvorming zonder dat zij voortdurend hoeven te herprogrammeren. 
• Hiërarchische agents
  Hiërarchische agents verdelen complexe taken in kleinere, beheerbare subtaken en verdelen deze over verschillende activiteitsniveaus. 

Hoewel individuele agents zelfstandig krachtig kunnen zijn, gebruiken veel organisaties systemen met meerdere agents als een bredere strategie om meerdere autonome agents te coördineren voor gedeelde doelstellingen. Deze aanpak stelt agents in staat te communiceren, verantwoordelijkheden te verdelen en taken uit te delen, waardoor het zeer geschikt is voor gedistribueerde probleemoplossing en grootschalige operaties. 

Autonome agents maken de belofte van meer zelfstandige intelligente systemen waar en geven processen in vrijwel elke branche een nieuwe vorm. De potentiële toepassing van deze technologie wordt in veel opzichten beperkt door de gegevens die aan deze systemen worden verstrekt en de frameworks die hun besluitvorming sturen. Toch hebben autonome agents een bijzondere bekwaamheid aangetoond wanneer zij worden toegepast in de volgende use cases:  

• IT 
  IT-teams (informatietechnologie) gebruiken autonome agents om systemen te monitoren, ondersteuningstickets te beheren en standaardstappen voor probleemoplossing te automatiseren. Deze agents kunnen problemen vroegtijdig opsporen en corrigerende maatregelen nemen, waardoor teams minder downtime hebben en de servicekwaliteit verbeteren. 
• Applicatieontwikkeling
  Autonome agents ondersteunen applicatieontwikkeling door codetests te automatiseren, implementatiestromen te beheren en prestatieproblemen in testomgevingen te identificeren. Dit vermindert de handmatige overhead en helpt teams een hogere snelheid te handhaven zonder dat dit ten koste gaat van de betrouwbaarheid. 
• Digitale beveiliging 
  IT-beveiligingsteams zetten autonome agents in om waarschuwingen te onderzoeken, ongewoon gedrag te detecteren en indien nodig inperkingsmaatregelen te nemen. Deze agents handelen snel op basis van vastgestelde regels en realtime gegevens, waardoor de impact van mogelijke schendingen wordt beperkt. 
• Risicobeheer 
  Bij risicobeheer analyseren autonome agents transactionele en operationele gegevens om anomalieën aan het licht te brengen en potentiële dreigingen aan te wijzen. Hierdoor kunnen teams overschakelen van reactieve mitigatie naar eerdere detectie en beter geïnformeerde besluitvorming. 
• Financiële dienstverlening 
  Door financiële gegevens in real time te analyseren, kunnen autonome agents helpen bij fraudedetectie, algoritmische handel, risicobeoordelingen en meer. Financiële klanten kunnen profiteren van deze agents via AI-gebaseerd financieel advies, en bedrijven staan erom bekend autonome agents in dienst te nemen om hun portfoliobeheer te stroomlijnen. 
• Gezondheidszorg 
  Autonome agents ondersteunen medische professionals door administratieve workflows te beheren en de gezondheid van patiënten voortdurend te monitoren. Agents kunnen ook helpen bij de diagnose van de patiënt, door aanvullende gegevens en inzichten te verstrekken om aandoeningen eerder te identificeren en de beste behandelingsopties aan te bevelen. 
• Detailhandel/commercie 
  Detailhandelaars gebruiken autonome agents om de voorraad te optimaliseren door de vraag te voorspellen. Deze systemen passen de prijzen ook dynamisch aan en bieden klanten gepersonaliseerde aanbevelingen op basis van gegevens van eerdere aankopen. 
• Marketing 
  Marketingteams maken gebruik van autonome agents om geoptimaliseerde campagnecontent te genereren en digitale advertenties te beheren. Deze agents analyseren de campagneprestaties en geven aanbevelingen om de betrokkenheid te vergroten. 
• Communicatie 
  Bedrijven gebruiken autonome agents om reacties op e-mails en berichten van klanten te automatiseren. Deze agents kunnen gesprekken ook direct vertalen, waardoor veel van de belemmeringen voor communicatie worden weggenomen die anders internationale of interculturele samenwerking in de weg zouden staan. 
• Robotica 
  Autonome agents zijn de drijvende kracht achter industriële robots die worden gebruikt in de productie, logistiek en gezondheidszorg. Deze robots voeren taken uit zoals magazijnautomatisering en precisiemontage, verbeteren de productiviteit en verwijderen veel menselijke elementen uit risicovolle omgevingen. 
• Vervoer 
  Autonome agents maken zelfrijdende voertuigen mogelijk. Ze spelen ook een centrale rol in verkeersoptimalisatie, wagenparkbeheer, drone-navigatie en openbaar vervoer door inkomende gegevens te analyseren en adaptieve beslissingen te nemen. 
• Human resources
  Autonome agents kunnen worden aangestuurd om routinematige HR-taken te beheren, zoals het goedkeuren van verlofaanvragen en het vastleggen van werknemersrecords. Ze ondersteunen ook het onboardingproces door gebruikersaccounts in te richten, trainingsmodules toe te wijzen en de distributie van apparaten voor nieuwe werknemers te coördineren
• Klantenservice en ondersteuning
  Autonome agents kunnen ook rechtstreeks met klanten communiceren, vragen afhandelen, veelvoorkomende problemen oplossen en persoonlijke ondersteuning bieden via meerdere kanalen. Op het gebied van klantenondersteuning kunnen ze de routering van tickets automatiseren, klantsentiment analyseren en servicemedewerkers helpen door snel relevante informatie te vinden. 
• Productie
  In de productie optimaliseren autonome agents productieschema's, voorspellen storingen in apparatuur en verbeteren de kwaliteitscontrole. Ze werken samen met menselijke operators om de efficiëntie te verbeteren en een consistente productkwaliteit te behouden. 
• Veiligheid en defensie
  Autonome agents zijn vooral waardevol voor veiligheid en defensie. Ze analyseren bewakingsbeelden om dreigingen in real time te detecteren en monitoren netwerken nauwkeurig op cyberaanvallen of ongeoorloofde toegang. Rechtshandhaving en militaire operaties kunnen deze agents gebruiken om hun verkennings- en dreigingsbeoordelingen te ondersteunen.
• Juridisch
  In juridische omgevingen gebruiken advocatenkantoren autonome agents om contracten te controleren op inconsistenties en andere kwesties. Deze systemen kunnen zelfs helpen bij casusonderzoek.

Niet alle autonome agents werken op hetzelfde niveau. Zoals eerder vermeld, gaan de meest geavanceerde agents verder dan eenvoudige automatisering en reageren actief op nieuwe informatie, passen zich aan hun omgeving aan en maken gebruik van externe resources om hun effectiviteit verder te vergroten. Hieronder vind je de belangrijkste kenmerken die deze hoogwaardige oplossingen onderscheiden. 

• Autonomie
  Het kenmerk van een autonome agent is het vermogen om zelfstandig te functioneren. Geavanceerde agents hebben weinig tot geen menselijke hulp nodig om processen met meerdere stappen te voltooien en hun aanpak aan te passen op basis van de omstandigheden die ze tegenkomen. 
• Leren en aanpassen
  Geavanceerde agents verfijnen automatisch hun besluitvorming door interacties uit het verleden te analyseren, feedback te verwerken en zich aan te passen aan veranderende omgevingen.  
• Geïntegreerde toegang tot tools
  Om effectief te kunnen werken, moet een autonome agent in staat zijn om te communiceren met het bredere technologische ecosysteem binnen een organisatie, inclusief relevante interne gegevens, bestaande automatiseringen en systemen. Hierdoor kunnen zij gespecialiseerde taken uitvoeren, zoals het beheren van workflows of het optimaliseren van bedrijfsprocessen. 
• Multimodale gegevensverwerking
  Verwerking van diverse invoer, zoals tekst, audio, afbeeldingen en video, vergroot het vermogen van agents om de omgeving te begrijpen en ermee te communiceren. Agents die meerdere gegevenstypen kunnen analyseren, kunnen complexere acties uitvoeren. 
• Geheugen en terughalen
  Het opslaan en ophalen van informatie verhoogt de effectiviteit van de agent. Systemen met geheugen kunnen leren van eerdere acties, de context in de loop van de tijd volgen en interacties verbeteren op basis van historische gegevens (in plaats van met elk nieuw verzoek opnieuw te beginnen). 
• Taakplanning en -uitvoering
  Geavanceerde agents reageren op invoer, maar ze kunnen ook een strategie opstellen. Door resources en potentiële obstakels te beoordelen, stellen ze gestructureerde actieplannen op die hen naar hun doelstellingen leiden zonder hun vooraf gedefinieerde parameters te overschrijden. 
• Dynamische kennisverwerving 
  Om relevant te blijven, moeten autonome agents hun begrip voortdurend uitbreiden. Sommige agents kunnen door externe informatiebronnen bladeren en hun reacties aanpassen op basis van de meest recente beschikbare gegevens. 
• Contextbewuste besluitvorming
  De effectiviteit van een agent hangt af van hoe goed hij omgevingsfactoren interpreteert en hierop reageert. Agents met een sterk contextueel bewustzijn beoordelen de omstandigheden voordat ze handelen, verbeteren de nauwkeurigheid en verminderen het risico op fouten die worden veroorzaakt door strenge, op regels gebaseerde uitvoering. 

AI heeft zeer brede toepassingen die verschillende technologieën omvatten. Autonome agents zijn uniek in die zin dat ze onafhankelijk kunnen handelen en zich kunnen aanpassen aan veranderende omstandigheden terwijl ze werken aan het bereiken van hun doelen. Niettemin worden autonome agents soms verward met of gegroepeerd met andere soorten AI-gestuurde systemen. Hoewel deze technologieën veel van dezelfde onderliggende principes delen, kunnen hun rollen, mogelijkheden en niveaus van autonomie aanzienlijk verschillen: 

AI-agents 

AI-agents omvatten een brede categorie van systemen die artificial intelligence gebruiken om te helpen met specifieke taken, en daar horen autonome agents dus ook bij. Maar hoewel elke autonome agent technisch een AI-agent is, is niet elke AI-agent autonoom. Veel AI-agents, zoals copilots, vereisen menselijk toezicht en functioneren als beslissingsondersteunende tools in plaats van als onafhankelijke actoren. In tegenstelling tot autonome agents, die volledige workflows zelfstandig kunnen voltooien, is het doel van traditionele AI-agents om menselijke inspanning te optimaliseren of te verbeteren, in plaats van te vervangen. 

Basismodellen

Basismodellen zijn getraind op uitgebreide gegevenssets en dienen als algemene AI-systemen die gegevens kunnen genereren, interpreteren en classificeren. Terwijl autonome agents basismodellen (in de vorm van LLM's) gebruiken voor redenering en taalverwerking, beschikken basismodellen alleen niet over de mogelijkheid om actie te ondernemen of taken uit te voeren. 

Niet-agentic AI-chatbots

 In tegenstelling tot autonome agents volgen niet-agentic AI-chatbots vooraf gedefinieerde scripts en regels. Deze chatbots zijn ontworpen voor gestructureerde interacties, zoals het beantwoorden van veelgestelde vragen of het begeleiden van gebruikers door eenvoudige workflows, maar kunnen zich niet aanpassen aan nieuwe situaties of handelen buiten hun geprogrammeerde beperkingen. Ze missen de flexibiliteit en probleemoplossende vaardigheden van agentic AI-systemen. 

Het verzamelen en toepassen van gegevens om te helpen bij het besluitvormingsproces is iets wat mensen van nature doen. Om dit proces te repliceren in digitale termen, vertrouwen autonome agents op verschillende geavanceerde technologieën, waaronder natuurlijke taalverwerking (NLP), machine learning (ML), deep learning (DL), robotische procesautomatisering (RPA) en API-integraties.  

Deze en andere mogelijkheden werken samen in een proces dat er meestal zo uitziet: 

Stap 1: Perceptie, gegevensverzameling en invoer 

Een autonome agent begint met het verzamelen van informatie uit meerdere bronnen. Dit kan gestructureerde gegevens uit databases, ongestructureerde gegevens uit documenten, realtime invoer van sensoren, directe gebruikersinteracties of zelfs audio- of visuele invoer omvatten. De agent verwerkt deze informatie om de context van de betreffende taak te begrijpen. 

Stap 2: Verwerking en besluitvorming 

Zodra de gegevens zijn verzameld, past de agent vooraf gedefinieerde regels of machine learning-modellen (of beide) toe om patronen te analyseren en waarschijnlijke resultaten te voorspellen. Het bepaalt de beste handelwijze op basis van zijn doelen en ervaringen uit het verleden. 

Stap 3: Uitvoering van acties 

Na het selecteren van de juiste actie voert de agent de taak uit. Dit kan een groot aantal activiteiten omvatten, zoals het reageren op een query, het aanpassen van systeemparameters, het initiëren van een transactie of het activeren van een geautomatiseerde workflow. In veel gevallen voeren agents acties uit op meerdere geïntegreerde tools en platforms. 

Stap 4: Feedback, leren en aanpassing

Sommige agents werken onafhankelijk, terwijl andere samenwerken met meerdere AI-systemen of menselijke teams. In omgevingen met meerdere agents delen ze informatie, coördineren ze workflows en distribueren ze taken om de algehele systeemprestaties te verbeteren. Hoewel deze stap als laatste in deze lijst wordt vermeld, vindt deze tijdens het hele proces plaats. 

Stap 5: Autonomie en samenwerking 

Sommige agents werken onafhankelijk, terwijl andere samenwerken met meerdere AI-systemen of menselijke teams. In omgevingen met meerdere agents delen ze informatie, coördineren ze workflows en distribueren ze taken om de algehele systeemprestaties te verbeteren. Hoewel deze stap als laatste in deze lijst wordt vermeld, vindt deze tijdens het hele proces plaats. 

Het selecteren van de juiste technologie en het begrijpen van de betrokken processen is een groot onderdeel van het inzetten van autonome agents, maar het is niet de enige factor. Organisaties moeten er ook voor zorgen dat hun infrastructuur, personeel en bedrijfscultuur adequaat zijn voorbereid. Neem de volgende tips in overweging om het pad te effenen voor een succesvolle overgang:  

• Duidelijke doelstellingen definiëren
  Voordat autonome agents worden geïmplementeerd, moeten organisaties specifieke doelen vaststellen. Duidelijk gedefinieerde doelstellingen helpen bij het nemen van beslissingen en maken het eenvoudiger om maatstaven voor het meten van succes vast te stellen. 
•  De gegevensarchitectuur beoordelen en voorbereiden 
  De gegevens waartoe ze toegang hebben, bepaalt hoe effectief autonome agents zijn. Bedrijven moeten hun gegevensinfrastructuur evalueren om te zorgen voor heldere, gestructureerde en toegankelijke informatie. Dit kan bestaan uit het instellen van bidirectionele API's waarmee agents acties kunnen ophalen en uitvoeren op basis van bedrijfsgegevens. 
•  Bereid zijn om te experimenteren 
  Aangezien de technologie van autonome agents zich snel ontwikkelt, moeten bedrijven de ontwikkelingen volgen en klaar zijn om nieuwe oplossingen te testen. Experimenteren met implementaties in een vroeg stadium kan helpen bij het identificeren van kansen waar automatisering de grootste positieve impact kan hebben. 
•  Waar mogelijk integreren 
  Integratie met bestaande tools, zoals CRM-/CSM-platforms en ERP-systemen (Enterprise Resource Planning), helpt het risico van gegevenssilo's te elimineren en ervoor te zorgen dat autonome agents toegang hebben tot en kunnen reageren op relevante informatie wanneer ze die nodig hebben.  
•  Prioriteit geven aan de eindgebruiker
  De effectiviteit van autonome agents hangt af van hoe goed ze communiceren met werknemers en klanten. Bedrijven moeten intuïtieve ervaringen ontwerpen en grondige tests uitvoeren om potentiële knelpunten vóór de implementatie te identificeren en op te lossen. 
•  Volgen en optimaliseren  
  Zodra agents zijn geïmplementeerd, is continue prestatiemonitoring cruciaal. Bedrijven moeten feedback van gebruikers verzamelen, belangrijke cijfers bijhouden en gedrag van agents verfijnen, zodat de systemen altijd worden verbeterd. 
•  Impact van het personeelsbestand evalueren 
  Autonome agents zullen de dynamiek van het personeelsbestand veranderen door sommige taken te automatiseren en tegelijkertijd de vraag naar nieuwe vaardigheden creëren. Bedrijven moeten de wervingsprioriteiten opnieuw beoordelen en investeren in trainingsprogramma's die werknemers voorbereiden om naast deze en andere AI-systemen te werken. 
•  Gegevensbescherming in het systeem inbouwen  
  Omdat autonome agents gevoelige informatie verwerken, moeten bedrijven krachtige maatregelen voor cyberbeveiliging en gegevensprivacy implementeren. Compliance met brancheregels en duidelijk governancebeleid zal eveneens bijdragen aan de bescherming van gevoelige informatie. 
•  Ethische richtlijnen opstellen 
  AI-gestuurde automatisering brengt ethische en regelgevende problemen met zich mee. Organisaties zouden de verantwoordelijkheid moeten nemen om interne waarborgen te creëren om verantwoord AI-gebruik te bevorderen, terwijl ze ook samen met beleidsmakers en leiders in de branche toekomstige regelgeving vorm moeten geven. 

ServiceNow herdefinieert hoe ondernemingen autonome agents bouwen en implementeren via één platform: het ServiceNow-platform. ServiceNow verenigt AI-agents, gegevens en workflows op één actiesysteem dat is ontworpen met het oog op betrouwbaarheid, beveiliging en efficiëntie.  

 ServiceNow AI-agents zijn onderdeel van ons platform en werken autonoom om taken namens mensen uit te voeren, waardoor bedrijven knelpunten kunnen elimineren en zelfs hun meest essentiële activiteiten kunnen optimaliseren. Je kunt gebruikmaken van de beschikbare ServiceNow out-of-the-box AI-agents of aangepaste agents bouwen met prompts in natuurlijke taal in plaats van code.  

De Orchestrator voor AI-agents zorgt voor extra structuur en controle in complexe AI-gestuurde omgevingen. Het coördineert teams van gespecialiseerde AI-agents om in harmonie samen te werken om een specifiek doel te bereiken.   

Door AI-automatisering direct in workflows te integreren, stelt ServiceNow bedrijven in staat om verder te gaan dan alleen traditionele taakgebaseerde automatisering en ook agentic AI-oplossingen te implementeren voor variabele en complexe workflows.   

Ontdek hoe ServiceNow AI-agents je onderneming kunnen transformeren. Boek vandaag nog een demo!