Agentic AI klinkt alsof het synoniem is met 'AI-agents', maar dat is eigenlijk niet het geval. Ja, beide hebben betrekking op kunstmatige intelligentie die taken onafhankelijk uitvoert, maar ze verschillen in de manier waarop ze werken en de mate van autonomie die ze bezitten:

• Agentic AI 

Agentic AI werkt met een hogere mate van zelfbeschikking, waarbij voortdurend informatie wordt geanalyseerd, strategieën worden aangepast en beslissingen worden genomen zonder te wachten op menselijke input. Het kan doelstellingen identificeren, opsplitsen in taken en de aanpak verfijnen op basis van nieuwe gegevens. In tegenstelling tot traditionele AI-systemen, is het niet beperkt tot een vaste reeks instructies; het past zich dynamisch aan veranderende omstandigheden aan.

• AI-agents 

AI-agents zijn ontworpen voor specifieke taken en functies binnen duidelijk gedefinieerde parameters. Hoewel ze nog steeds gegevens kunnen verzamelen, informatie kunnen verwerken en acties kunnen uitvoeren, zijn ze afhankelijk van vooraf ingestelde regels of externe opdrachten om effectief te werken. Veel AI-agents beschikken over mogelijkheden voor machine learning (ML), maar hun besluitvorming is beperkt tot vooraf gedefinieerde doelstellingen. Ze veranderen hun doelen niet proactief of herdefiniëren hun methoden niet tenzij ze daartoe opdracht krijgen.

Met andere woorden, AI-agents functioneren binnen gedefinieerde beperkingen; Agentic AI neemt een bredere, meer adaptieve aanpak. 

Net als bij Agentic AI en AI-agents worden ook AI-agents en chatbots soms als een enkele technologie gegroepeerd. In dit geval kunnen hun verschillen als volgt worden samengevat:

• AI-agents 

AI-agents kunnen complexere interacties aan dan chatbots, vaak geïntegreerd met externe systemen om specifieke functies uit te voeren. Zoals eerder vermeld, herdefiniëren ze echter niet zelfstandig hun doelstellingen en passen ze zich niet aan buiten hun vooraf vastgestelde leermodellen.

• Chatbots 

Chatbots worden voornamelijk gebouwd voor conversatie, met behulp van vooraf gedefinieerde scripts of ML om reacties te genereren. Ze blinken uit in het beantwoorden van vragen, het begeleiden van gebruikers door workflows en het automatiseren van basisinteracties. Maar hoewel sommige geavanceerde AI-chatbots context kunnen herkennen en hun antwoorden in de loop van de tijd kunnen verbeteren, analyseren ze meestal geen externe gegevens of ondernemen ze geen actie buiten conversationele taken.

Tot slot is het de moeite waard om Agentic AI en generatieve AI (GenAI) te vergelijken. GenAI richt zich op het genereren van content terwijl Agentic AI is ontworpen om zelfstandig te handelen en beslissingen te nemen:

• Agentic AI

Hoewel Agentic AI generatieve AI-modellen als onderdeel van zijn besluitvormingsproces kan gebruiken, is zijn primaire functie te handelen en zich aan te passen, niet om content te genereren.

• Generatieve AI

GenAI is gespecialiseerd in het produceren van uitvoer (zoals tekst, afbeeldingen, audio en code) gebaseerd op patronen geleerd van grote gegevenssets. Het reageert op aanwijzingen van de gebruiker, maar stelt geen eigen doelen en onderneemt geen onafhankelijke actie. Hoewel sommige modellen hun reacties in de loop van de tijd kunnen verfijnen, mist generatieve AI het vermogen autonoom plannen, redeneren of beslissingen te nemen buiten de aangewezen taak van het maken van content.

Soortgelijke technologieën vormen slechts het begin bij het definiëren van Agentic AI ten opzichte van andere soorten AI. Om beter te begrijpen waartoe Agentic AI in staat is en hoe deze AI-vorm het beste kan worden toegepast om problemen op ondernemingsniveau op te lossen, is het de moeite waard eens te kijken naar de definiërende kenmerken van Agentic AI. Met de volgende functies kan AI onafhankelijk werken terwijl de verantwoordelijkheid behouden blijft: 

• Besluitvorming  

Agentic AI verwerkt overvloedige hoeveelheden informatie om de beste handelwijze te bepalen, zonder dat er constant menselijke input nodig is. Het weegt beschikbare gegevens af en houdt rekening met meerdere factoren, en selecteert vervolgens een passende respons op basis van de doelstellingen die het heeft gekregen. 

• Probleemoplossing  

Agentic AI hanteert een gestructureerde, probabilistische benadering om complexe uitdagingen op te lossen. Agentic AI neemt zijn omgeving waar, redeneert op basis van beschikbare opties, voert acties uit en verfijnt zijn aanpak door middel van continu leren. 

• Autonomie  

Een essentieel kenmerk van Agentic AI is zijn vermogen om te werken met minimale supervisie. Er zijn geen stapsgewijze instructies nodig om taken uit te voeren, maar in plaats daarvan worden overkoepelende doelstellingen gevolgd. 

• Interactiviteit en controle  

Autonomie betekent niet dat je in afzondering werkt: Agentic AI werkt samen met mensen, systemen en andere AI-componenten om zijn acties te verfijnen. De IT-afdeling kan feedback van gebruikers verzamelen en haar aanpak aanpassen op basis van menselijk toezicht. Zo houden de ingebouwde beveiligingen de AI ethisch en organisatorisch op koers.

• Planning  

Agentic AI-modellen kunnen workflows met meerdere stappen beheren door doelstellingen op te splitsen in kleinere gestructureerde taken. Ze evalueren afhankelijkheden, anticiperen op potentiële obstakels en passen uitvoeringsstrategieën aan naarmate de omstandigheden veranderen.

• Gegevensprivacy  

Omdat Agentic AI samenwerkt met gevoelige informatie, moet het strikte cyberbeveiligings- en gegevensprivacymaatregelen bevatten. Dit omvat het coderen van opgeslagen en verzonden gegevens, het toepassen van toegangscontroles, het garanderen van compliance met brancheregels en bedrijfsbeleid, enz. 

• Monitoring op kwaadaardig gedrag  

Agentic AI moet doorlopend worden gemonitord op onbedoelde of schadelijke acties. Dit omvat het opsporen van mogelijke vooroordelen in de besluitvorming en het identificeren van afwijkingen die op een gegevensinbreuk kunnen duiden. 

• Auditlogboeken en traceerbaarheid  

Om de aansprakelijkheid te garanderen moet Agentic AI gedetailleerde logboeken bijhouden van de gegevensbronnen en de maatregelen die het heeft genomen. Met deze logboeken kunnen organisaties nagaan hoe conclusies zijn getrokken, waardoor het gemakkelijker wordt om het gedrag van AI te onderzoeken en te verfijnen. 

• Prestatiemonitoring  

Net als elk ander bedrijfssysteem vereist Agentic AI een voortdurende evaluatie van de prestaties. Organisaties moeten belangrijke meetwaarden en bedrijfsrelevante KPI's bijhouden. Door de prestaties goed in de gaten te houden, kunnen aanpassingen worden doorgevoerd naarmate het AI-model volwassen wordt.

Zoals we al zeiden, is automatisering niet nieuw: Agentic AI slaat gewoon een nieuwe richting in en verandert wat mogelijk is. En dankzij het vermogen om onafhankelijker te handelen dan voorheen mogelijk was, biedt Agentic AI een aantal duidelijke zakelijke voordelen: 

• Betere efficiëntie en productiviteit 

Door tijdrovende processen met minimale tussenkomst af te handelen, zorgt Agentic AI ervoor dat menselijke werknemers meer tijd en energie kunnen steken in activiteiten met een hogere waarde. 

• Verbeterde ervaringen van klanten en werknemers 

Met zijn vermogen om context te interpreteren en reacties aan te passen, zorgt Agentic AI voor meer gepersonaliseerde interacties. Klanten krijgen snellere en relevantere ondersteuning, terwijl werknemers profiteren van agentische ondersteuning bij het nemen van beslissingen en het optimaliseren van hun workflows. 

• Strategische samenwerking en empowerment tussen mens en AI  

In plaats van menselijke rollen te vervangen, fungeert Agentic AI als een intelligente partner die integreert in bestaande processen. Het helpt op intelligente wijze bij onderzoek, beveelt oplossingen aan en stimuleert workflowoptimalisatie. Bij correct gebruik wordt Agentic AI een betrouwbare tool voor gebruik door het gehele personeel. 

• Grotere specialisatie 

Traditionele automatisering past brede regels toe op een verscheidenheid aan taken, maar Agentic AI maakt hyperspecialisatie mogelijk. Bedrijven kunnen AI-agents inzetten die zijn afgestemd op nicheverantwoordelijkheden, in wezen elke nicheverantwoordelijkheid, mits deze is gebaseerd op de juiste trainingsgegevens, zonder dat ze hun volledige infrastructuur hoeven te reviseren. 

• Innovatie 

Agentic AI kan snel massale gegevenssets analyseren, patronen identificeren en meerdere oplossingen testen, waardoor het opsporen en oplossen van problemen wordt versneld. Binnen de onderzoeksbranche ondersteunt Agentic AI experimenteren, waardoor bedrijven sneller inzichten kunnen ontdekken en strategieën kunnen verfijnen dan met alleen menselijke teams.

• Schaalbaarheid 

Agentic AI kan in omvang uitbreiden naarmate de bedrijfsbehoeften evolueren. Het biedt flexibiliteit zonder dat een constante herconfiguratie nodig is.

Het valt niet te ontkennen dat Agentic AI het potentieel heeft om de manier waarop bedrijven opereren te veranderen. Net als elke andere geavanceerde technologie kent het helaas ook bepaalde uitdagingen: 

• Gegevens en tools 

Agentic AI is afhankelijk van de toegang tot schone, goed gestructureerde gegevens en de juiste tools om taken uit te voeren. Als de gegevens onvolledig, inconsistent of verouderd zijn, wordt het besluitvormingsvermogen van de AI aangetast. Op dezelfde manier kan Agentic AI, zonder goede integraties met bedrijfssoftware en API's, moeite hebben om effectief te handelen binnen een bedrijfsomgeving. 

• Workflowtraining 

Als workflows onduidelijk zijn of niet consequent worden gevolgd, weet Agentic AI niet goed hoe het taken moet uitvoeren. Zonder gestructureerde trainingsgegevens zal het systeem waarschijnlijk aanzienlijke menselijke tussenkomst vereisen om goed te kunnen functioneren. 

• Samenwerking en beheer van AI-agents  

Bij veel bedrijfstoepassingen werken meerdere AI-agents samen, maar effectieve samenwerking kan een uitdaging zijn. Een gedetailleerd orkestratiesysteem kan nodig zijn om te voorkomen dat hun interacties inefficiënt of zelfs contraproductief worden. 

• Autonomie en toezicht  

Agentic AI kan onafhankelijk opereren, maar die autonomie moet in evenwicht worden gehouden met menselijk toezicht. Zonder toezicht kan AI acties ondernemen die niet in overeenstemming zijn met bedrijfsdoelstellingen of ethische richtlijnen. Organisaties moeten veiligheidsmaatregelen implementeren om ervoor te zorgen dat beslissingen op basis van AI binnen de vastgestelde normen blijven en de bedrijfsdoelstellingen ondersteunen.

• Transparantie en vertrouwen  

Agentic AI-systemen werken vaak als 'zwarte dozen', waardoor het moeilijk is te begrijpen hoe beslissingen worden genomen. Als AI-gestuurde acties geen duidelijke uitleg hebben, neemt het vertrouwen in het systeem af. Bedrijven hebben mechanismen nodig voor de interpreteerbaarheid van AI, zodat gebruikers de beslissingen van AI kunnen valideren. 

• Beveiliging en privacy  

Integratie van Agentic AI met bedrijfssystemen verhoogt de blootstelling aan bepaalde beveiligingsrisico's. Verwerking van gevoelige informatie door AI moet worden beschermd tegen gegevensinbreuk en ongeoorloofde toegang. Overal waar Agentic AI actief is, moet er een krachtige, uitgebreide IT-beveiligingsstrategie bestaan.

• Generalisatie die verdergaat dan een smal bereik  

Agentic AI presteert goed in gedefinieerde omgevingen, maar kan moeite hebben met sommige taken die buiten de trainingsgegevens vallen. Dit leidt ertoe dat resultaten onnauwkeurig zijn of niet worden aangepast wanneer dat nodig is. Om dit te beperken, moeten organisaties beveiligingsmaatregelen vaststellen die detecteren wanneer AI buiten zijn expertise opereert, zodat taken vervolgens kunnen worden geëscaleerd naar menselijke besluitvormers. 

• Uitleg van besluiten  

Zonder duidelijke redenering achter zijn keuzes kan Agentic AI verwarring creëren of fouten maken die moeilijk te corrigeren zijn. Besluitvormingsmodellen moeten zodanig worden gestructureerd dat gebruikers de AI-logica kunnen volgen. Zonder dit kan het voor bedrijven lastig zijn om onverwacht gedrag op te lossen.

Bedrijven zijn tegenwoordig afhankelijk van een mix van automatiseringstools, voorspellende analyses en menselijk toezicht. Maar naarmate de vraag toeneemt, groeit ook de behoefte aan systemen die met minder tussenkomst de complexiteit aankunnen. Agentic AI vult deze kloof door te reageren op taken en tegelijkertijd workflows actief te beheren en strategische aanpassingen te maken. Hierdoor is de technologie een essentiële resource in diverse sectoren:

• Informatietechnologie  

Agentic AI kan IT-systemen (Information Technology) bewaken om prestatieproblemen te detecteren en probleemoplossing te automatiseren. Het identificeert patronen in het gedrag van het systeem, voorspelt mogelijke storingen en past corrigerende maatregelen toe voordat er storingen optreden, waardoor de uptime en operationele veerkracht worden verbeterd. 

• Beveiliging en risico's  

Op het gebied van IT-beveiliging controleert Agentic AI netwerken op dreigingen en reageert het in real time op incidenten. Het past beveiligingsmaatregelen aan op basis van veranderende risico's, zodat organisaties dreigingen voor kunnen blijven terwijl essentiële compliancestandaarden worden gehandhaafd. 

• Human resources  

Geïntegreerd met een Human Resource Management System (HRMS) kan Agentic AI taken uitvoeren zoals het screenen van cv's, het onboarden van werknemers, en personeelsplanning. Het verfijnt aanbevelingen voor het aannemen van personeel en personaliseert de ontwikkeling van werknemers op basis van de veranderende behoeften van het personeel. 

• Klantrelatiebeheer  

Door integratie met platforms voor klantrelatiebeheer (CRM) en klantenservicebeheer (CSM) verbetert Agentic AI de klantbetrokkenheid door eerdere interacties te analyseren en behoeften te voorspellen. Het automatiseert follow-ups en stelt oplossingen voor die zijn afgestemd op de geschiedenis van individuele klanten.

• Financiën  

Bij financiële activiteiten (FinOps) volgt Agentic AI de financiële activiteit, markeert onregelmatige transacties en identificeert kostenbesparende mogelijkheden. Het helpt financiële teams ook budgetten effectiever te beheren door trends te analyseren en toekomstige uitgaven te voorspellen. 

• Leveringsketen  

Agentic AI ondersteunt risicobeheer in de leveringsketen door verschuivingen in de vraag te analyseren en de prestaties van leveranciers te bewaken. Het detecteert onderbrekingen en past inkoopstrategieën aan om de bedrijfsvoering soepel en consistent te laten verlopen. 

• Applicatieontwikkeling  

Binnen de levenscyclus van softwareontwikkeling automatiseert Agentic AI testen, detecteert het bugs en helpt het met codeoptimalisatie en meer. Het is ook een krachtige tool in Agile-ontwikkeling, waarbij het implementaties versnelt door software te verfijnen op basis van gebruiksgegevens. 

• Klantenservice en ondersteuning van werknemers  

Agentic AI verbetert klantenservice en werknemersbeheer door routinematige vragen te automatiseren en realtime aanbevelingen te doen. Het helpt klantenserviceteams sneller problemen op te lossen en helpt werknemers bij HR-gerelateerde taken.

Om effectief te functioneren doorloopt Agentic AI een gestructureerd proces. Dit wordt doorgaans gedefinieerd door vijf fasen:

Stap 1: Gegevens identificeren en verzamelen 

Voordat Agentic AI kan handelen, moet het eerst informatie uit zijn omgeving verzamelen en verwerken. Het haalt gegevens uit meerdere bronnen, waaronder databases, API's en realtime sensorfeeds, waardoor er een breed en up-to-date inzicht in de huidige taak ontstaat. Tijdens deze fase worden belangrijke patronen geïdentificeerd, irrelevante details weggefilterd en informatie zodanig geordend dat deze correct kan worden bekeken. 

Stap 2: Redeneren 

Zodra de AI de gegevens heeft verwerkt, gaat het naar de redeneringsfase. In deze fase worden patronen geïdentificeerd en relaties tussen gegevenspunten geëvalueerd. Het kan de huidige omstandigheden vergelijken met historische trends, risico's beoordelen of waarschijnlijkheden berekenen, waardoor de AI zijn inzicht kan verfijnen alvorens de volgende actie te kiezen. 

Stap 3: Een plan opstellen 

In plaats van een actie onmiddellijk uit te voeren, structureert Agentic AI zijn taken in een logische volgorde. Het geeft prioriteit aan stappen, houdt rekening met mogelijke obstakels en bepaalt de meest efficiënte manier om verder te gaan. Het systeem kan er ook voor kiezen zijn aanpak te herzien in reactie op veranderende omstandigheden, waarbij ervoor wordt gezorgd dat geplande acties relevant blijven. Afhankelijkheden tussen taken worden geëvalueerd om conflicten of inefficiënties te voorkomen.   

Stap 4: Actie ondernemen  

Zodra een plan is voltooid, voert Agentic AI taken uit via directe systeeminteracties. Het kan configuraties aanpassen, geautomatiseerde processen activeren of indien nodig goedkeuring aanvragen. Acties worden uitgevoerd op basis van vooraf gedefinieerde beleidsregels om nauwkeurigheid en compliance te handhaven. Als er onverwachte resultaten optreden, kan de AI de uitvoering onderbreken en problemen escaleren voor controle. Ingebouwde beveiligingsmaatregelen zorgen ervoor dat AI-gestuurde acties op één lijn blijven met de bedrijfsvereisten.  

Stap 5: Leren 

Na het voltooien van een taak beoordeelt Agentic AI het resultaat om te bepalen of extra aanpassingen nodig zijn. Het bevat feedback van systeemlogboeken en gebruikersinteracties, en als er fouten of inefficiënties worden gedetecteerd, werkt de AI het besluitvormingsproces bij voor toekomstige scenario's. Na verloop van tijd kan deze iteratieve leermethode de prestaties verfijnen zonder dat handmatige herprogrammering nodig is. Een continue feedbacklus zorgt ervoor dat verbetering continu doorgaat. 

Agentic AI biedt vrijwel onbeperkte mogelijkheden, maar hoeveel de investering werkelijk oplevert hangt af van hoe effectief de technologie wordt geïmplementeerd. Organisaties die al vroeg de juiste stappen zetten, zullen beter gepositioneerd zijn om de waarde van hun Agentic AI-oplossingen te maximaliseren. Neem de volgende best practices in overweging: 

• Integreer AI in operationele processen  

Agentic AI werkt niet goed op zichzelf; om effectief te zijn moet het binnen bestaande workflows passen. Verbind de AI met bedrijfstoepassingen, IT-infrastructuur en tools voor procesautomatisering om ervoor te zorgen dat beslissingen en acties de bedrijfsactiviteiten ondersteunen. Onthoud: AI moet de manier waarop het werk wordt gedaan verbeteren, niet verstoren.

• Maak gebruik van de huidige bedrijfsinfrastructuur  

In plaats van zelfstandige AI-systemen vanaf nul te bouwen, moeten bedrijven Agentic AI integreren in hun gevestigde platformen. AI integreren in ERP (Enterprise Resource Planning)-, CRM- en IT-beheersystemen verbetert de adoptie en vermindert onnodige complexiteit.

• Definieer meetbare doelen en focus op impact  

Agentic AI presteert het beste wanneer er duidelijke, gestructureerde doelstellingen worden gegeven. Door SMART-doelen (specifieke, meetbare, haalbare, relevante, tijdgebonden doelen) vast te stellen, blijven deze doelstellingen toegankelijk. Organisaties moeten ook gebieden met een hoge waarde identificeren waar Agentic AI de meest tastbare verbeteringen kan opleveren. 

• Governance en toezicht instellen  

Meer AI-autonomie gaat gepaard met een behoefte aan sterkere governance, risico's en compliance (GRC). Bedrijven moeten een beleid ontwikkelen dat aanvaardbaar AI-gedrag definieert, risicodrempels instelt en compliance met regelgeving waarborgt. 

• Vermijd gefragmenteerde AI-implementaties  

Zelfstandige AI-oplossingen lijken misschien aantrekkelijk, maar kunnen op lange termijn inefficiënties veroorzaken. Losgekoppelde platforms maken het moeilijker om AI-gestuurde processen te beheren, wat leidt tot besluitvorming in silo's. 

• Valideer modellen en blijf continu verfijnen  

Het testen van Agentic AI in gecontroleerde omgevingen stelt bedrijven in staat zwakke punten te detecteren voordat ze volledig worden geïmplementeerd. Organisaties moeten realistische scenario's simuleren en AI-prestaties onder verschillende omstandigheden volgen. Een cyclus van testen, valideren en verbeteren helpt AI levensvatbaar te houden. 

• Structureer besluitvorming voor AI en menselijke teams  

Agentic AI moet de menselijke besluitvorming aanvullen. Dit betekent dat moet worden bepaald wanneer AI onafhankelijk werkt en wanneer menselijk ingrijpen vereist is. Beslissingsondersteuning, zoals controlepunten voor goedkeuring, escalatiepaden en vooraf gedefinieerde limieten, helpt dit overzicht in evenwicht te brengen met de steeds aanwezige behoefte aan efficiëntie. 

• Begin klein, maar itereer snel  

In plaats van een grootschalige AI-uitrol te proberen, zouden bedrijven moeten beginnen met proefprojecten. Het testen van Agentic AI in gecontroleerde use cases maakt sneller leren en schalen mogelijk. Een snelle iteratie helpt problemen vroegtijdig te identificeren en zorgt ervoor dat AI wordt geoptimaliseerd voordat deze volledig wordt geïmplementeerd. 

• Bevorder een cultuur van AI-gestuurd leren  

In overeenstemming met het thema 'aanpassingsvermogen' moeten organisaties die AI omarmen ook hun mentaliteit aanpassen. Moedig werknemers aan met de AI te werken en feedback te geven, en bied training en andere ondersteuning aan om degenen met weerstand tegen de technologie te helpen zich meer op hun gemak te voelen bij het gebruik ervan. Bedrijven die AI integreren in hun leercultuur zullen beter uitgerust zijn om deze innovatie om te zetten in een strategisch voordeel op lange termijn. 

ServiceNow AI-agents brengen Agentic AI tot leven, waardoor bedrijven complexe en tijdrovende workflows kunnen automatiseren, intelligente beslissingen kunnen nemen en efficiëntie op schaal kunnen stimuleren. De AI-agents in het ServiceNow-platform^® integreren naadloos met je bedrijfsgegevens en -systemen, zodat ze toegang hebben tot de realtime gegevens, veilige workflows en tools die ze nodig hebben om actie te ondernemen namens mensen en exponentiële productiviteit te stimuleren.

De AI-agents van ServiceNow helpen niet alleen; ze lossen IT-problemen op, beheren HR-processen, optimaliseren de interactie met de klantenservice en handelen operationele taken binnen al je teams en afdelingen af. De Orchestrator voor AI-agents maakt dit mogelijk door meerdere agents te coördineren en ze in staat te stellen met precisie meerstapsprocessen uit te voeren. En heb je een oplossing nodig die is afgestemd op jouw bedrijf? Dan kun je met AI-agentstudio aangepaste AI-agents maken met behulp van natuurlijke taal in plaats van code. ServiceNow biedt zowel direct inzetbare AI-agents als de flexibiliteit om je eigen agents te bouwen met volledige zichtbaarheid en controle. 

Door AI-agents via ServiceNow te implementeren, kunnen bedrijven de besluitvorming automatiseren zonder het toezicht op te offeren. Ingebouwde governance en analyse zorgen ervoor dat AI-acties in overeenstemming zijn met het bedrijfsbeleid, terwijl auditlogboeken en beveiligingscontroles gevoelige gegevens beschermen. AI-gestuurde inzichten zorgen voor voorspellende probleemoplossing, waardoor teams problemen kunnen oplossen voordat ze uit de hand lopen. 

Eenvoudig gezegd, ServiceNow AI-agents bieden intelligente automatisering die schaalbaar is met de behoeften van je bedrijf. Lees meer over wat AI-agents voor jouw bedrijf kunnen doen: probeer de demo van ServiceNow vandaag nog!