Een chatbot is een softwaretoepassing die is ontworpen om een menselijke conversatie aan te gaan, via tekst of spraak. Deze programma's zijn gemaakt om reacties te automatiseren, te helpen bij routinematige vragen of zelfs acties uit te voeren (zoals het plannen van vergaderingen of het verstrekken van productinformatie). Chatbots handelen gebruikersinteracties direct af zonder te vertrouwen op de beperkte resources van een standaard callcenter. Dit vermindert de noodzaak van menselijke interventie in veel servicescenario's. Maar niet alle chatbots bieden dezelfde functionaliteit. Er zijn aanzienlijke verschillen in de onderliggende technologie en de moeilijkheid van taken die ze aankunnen.

Soorten chatbots

Chatbots zijn er in verschillende vormen, die variëren van eenvoudige systemen op basis van regels tot geavanceerde, AI-gestuurde assistenten. Dit zijn enkele van de meest voorkomende soorten chatbots:

• Chatbots op basis van menu's

Deze volgen een zeer gestructureerde stroom, waarbij gebruikers een reeks opties of menu's krijgen om hen door vooraf gedefinieerde paden te leiden. Ze zijn nuttig voor eenvoudige interacties, maar kunnen over het algemeen geen invoer verwerken die buiten de geprogrammeerde opties valt.

• Chatbots op basis van trefwoorden

Chatbots met trefwoorden detecteren specifieke trefwoorden in de invoer van een gebruiker en gebruiken die om antwoorden te genereren. Dit maakt ze geschikt voor het beheren van basisvragen. Helaas is hun functionaliteit beperkt tot het herkennen van en reageren op een vaste set termen.

• Chatbots op basis van regels

Omdat ze gebruikmaken van als/dan-logica, opereren deze bots strikt binnen vooraf gedefinieerde regels en voorwaarden. Ze blinken uit in het verwerken van voorspelbare en gestructureerde query's, maar kunnen niet leren of zich aanpassen aan nieuwe invoer.

• No-code of low-code chatbots

Deze bots worden vaak gebouwd via gebruiksvriendelijke ontwikkelplatforms, vereisen minimale programmeervaardigheden en vertrouwen op sjablonen of regels. Afhankelijk van hun configuratie kunnen no-code en low-code chatbots ofwel eenvoudige, menu-gestuurde reacties ofwel iets meer geavanceerde interacties bieden.

• AI-gestuurde contextuele chatbots

Deze zijn geavanceerder en maken gebruik van natuurlijke taalverwerking (NLP) en machine learning (ML) om invoer van gebruikers dynamisch te interpreteren en te verwerken. Ze kunnen context begrijpen, eerdere interacties onthouden en meer gespreksachtige ervaringen bieden.

• Hybride chatbots

Hybride bots combineren elementen van zowel op regels gebaseerde als AI-gestuurde systemen en bieden gestructureerde opties, maar kunnen zich in de loop van de tijd ook aanpassen en leren.

• AI-chatbots

AI-chatbots maken gebruik van geavanceerde AI-algoritmen om de behoeften van gebruikers te begrijpen en te voorspellen, en bieden flexibelere, meer gepersonaliseerde interacties. Ze kunnen realtime gesprekken beheren en tegelijkertijd leren en verbeteren.

Use cases van chatbots

Chatbots worden in verschillende branches en functies ingezet. Dit zijn enkele van de meest voorkomende toepassingen:

• Klantenondersteuning

Chatbots vereenvoudigen de klantenservice door problemen af te handelen zoals wachtwoorden resetten, orders volgen en problemen oplossen.

• Veelgestelde vragen

Veel bedrijven gebruiken chatbots om veelgestelde vragen direct te beantwoorden.

• Reserveringen en boekingen

Chatbots helpen bij het maken van reserveringen voor hotels, restaurants of vervoer.

• Basis IT-ondersteuning

Chatbots voeren routinematige IT-verzoeken uit, zoals het begeleiden van gebruikers tijdens installatieprocessen of het ontgrendelen van accounts. Voor gecompliceerde problemen kunnen chatbots tickets maken om die te escaleren naar servicemedewerkers.

• Afsprakenbeheer

Bots kunnen helpen bij het plannen van afspraken voor services, het verzenden van herinneringen of het ondersteunen van gebruikers die afspraken willen verzetten.

Een AI-agent is een intelligent softwaresysteem dat is ontworpen om autonoom te opereren binnen de eigen omgeving, beslissingen te nemen, gegevens te verzamelen en taken uit te voeren om specifieke doelen te bereiken. In tegenstelling tot traditionele automatiseringstools kunnen AI-agents zich dynamisch aanpassen, leren van ervaringen en geavanceerde algoritmen gebruiken, zoals grote taalmodellen (LLM's), om enorme hoeveelheden informatie te verwerken. Deze agents zijn niet alleen in staat om complexe taken met meerdere stappen uit te voeren, maar ook om hun prestaties in de loop van de tijd te verbeteren door middel van voortdurende feedback en door te leren.

Soorten AI-agents

AI-agents variëren in hun complexiteit en mogelijkheden. Dit zijn de belangrijkste soorten AI-agents:

• Op modellen gebaseerde AI-reflexagents 

Deze agents hebben een intern model van hun omgeving, waardoor ze geïnformeerde beslissingen kunnen nemen op basis van zowel huidige invoer als ervaringen uit het verleden.

• Op doelen gebaseerde AI-agents

Deze agents zijn ontworpen om specifieke doelstellingen te bereiken en voeren plannen uit door acties te kiezen die het beste overeenkomen met die doelen.

• Op nut gebaseerde AI-agents

Bij het evalueren van het potentiële nut van verschillende acties moeten op nut gebaseerde agents rekening houden met factoren als efficiëntie, kosten en snelheid. Dit maakt ze ideaal voor optimalisatietaken.

• Hiërarchische AI-agents

Deze agents werken gestructureerd samen, waarbij agents van een hoger niveau taken afsplitsen die agents van een lager niveau onafhankelijk kunnen uitvoeren. Dit is een effectieve manier om grote projecten met meerdere stappen te beheren.

• Copilots

AI-copilots helpen menselijke gebruikers door aanbevelingen of realtime ondersteuning te geven. Ze zijn meestal niet volledig autonoom, maar kunnen de menselijke inspanningen verrijken met AI-gestuurde inzichten en suggesties.

• Autonome AI-agents

Autonome AI-agents zijn volledig onafhankelijke systemen die complexe taken zelfstandig afhandelen. Ze verzamelen gegevens, nemen beslissingen en voeren plannen uit, hoofdzakelijk zelfstandig.

Use cases van AI agents

AI-agents hebben een breed scala aan toepassingen in verschillende branches en bieden innovatieve oplossingen die traditionele workflows transformeren en de gebruikerservaring verbeteren. Hier zijn enkele prominente use cases:

• Gepersonaliseerde ondersteuning en follow-ups voor gezondheidszorg

AI-agents kunnen gezondheidsgegevens van patiënten monitoren, herinneringen voor medicatie verzenden, vervolgafspraken plannen en zelfs zorgverleners waarschuwen als er zorgwekkende patronen worden gedetecteerd.

• Aangepaste bankervaringen

In de financiële branche leveren AI-agents gepersonaliseerde bankservices en kunnen ze ook helpen bij het opsporen van fraude door accountactiviteit te monitoren op verdachte transacties.

• Intelligent leveringsketenbeheer

AI-agents optimaliseren logistieke processen door de vraag te voorspellen en potentiële verstoringen in de leveringsketen te identificeren. Vervolgens kunnen ze oplossingen aanbevelen om vertragingen te minimaliseren.

• Geautomatiseerd contentbeheer

Mediaplatforms gebruiken AI-agents om artikelen, video's of producten aan te bevelen op basis van gebruikersvoorkeuren en gedrag uit het verleden. Deze agents analyseren patronen in de consumptie van content om persoonlijke suggesties te doen.

• Loopbaanontwikkelingsassistent

AI-agents kunnen dienen als loopbaancoaches en mensen helpen door cursussen aan te bevelen, arbeidskansen te identificeren die passen bij hun vaardigheden en feedback te geven op cv's.

Voordelen van AI-agents

• Verbeterde efficiëntie

AI-agents kunnen grote hoeveelheden gegevens verwerken en meerdere taken tegelijk verwerken, waardoor de operationele snelheid wordt verbeterd en het risico op fouten wordt geminimaliseerd, zelfs in de meest complexe scenario's.

• Hogere kwaliteit van uitvoer

AI-agents leveren nauwkeurige en uitgebreide reacties, waarbij ze gegevens uit verschillende bronnen integreren en leren van interacties om continu te verbeteren. Dit leidt tot betrouwbaardere en geavanceerdere oplossingen.

• Lagere kosten

Workflowautomatisering vermindert de afhankelijkheid van handmatige arbeid en minimaliseert menselijke fouten, waardoor de operationele kosten worden verlaagd.

• Beter geïnformeerde besluitvorming

AI-agents maken gebruik van machine learning en gegevensanalyse en bieden gegevensgestuurde inzichten, waardoor snellere en nauwkeurigere zakelijke beslissingen mogelijk worden.

• Betrouwbare consistentie

In tegenstelling tot mensen produceren AI-agents consistent uniforme uitvoer, met behoud van hoge service- en productstandaarden. Deze betrouwbaarheid is cruciaal voor taken die precisie vereisen, zoals financiële analyse of technische ondersteuning.

Hoewel AI-agents en chatbots aanzienlijk verschillen in complexiteit en mogelijkheden, delen ze een aantal fundamentele kenmerken die hen integraal maken in moderne bedrijfsprocessen. Deze overeenkomsten weerspiegelen de gedeelde doelen om de efficiëntie te verbeteren en hoogwaardige service-ervaringen te bieden. Hieronder vind je enkele belangrijke gebieden waar hun functies elkaar overlappen:

• Klantenservice verbeteren

Zowel AI-agents als chatbots worden ingezet om de klantenservice te verbeteren. Ze bieden altijd beschikbare ondersteuning, zodat klanten altijd hulp kunnen krijgen.

• Automatisering van repetitieve taken

Beide technologieën blinken uit in het automatiseren van routinematige en terugkerende vragen, zoals het beantwoorden van veelvoorkomende vragen van klanten over het bijhouden van orders of openingstijden.

• Inzet van grote taalmodellen

Geavanceerde AI-chatbots en AI-agents kunnen gebruikmaken van dezelfde LLM-technologie (zoals GPT) om menselijke tekst te begrijpen en te genereren.

• Autonome werking

Zowel AI-agents als chatbots zijn in staat om te handelen zonder directe begeleiding. Ze kunnen een breed scala aan vragen autonoom afhandelen, de workflows stroomlijnen en zorgen voor snelle reacties.

• Praktische bedrijfstoepassingen

Of het nu gaat om het ondersteunen van e-commerceplatforms, het verlenen van IT-ondersteuning of het afhandelen van klantenservice, chatbots en AI-agents zijn tegenwoordig essentiële componenten van digitale strategieën. De wijdverspreide implementatie helpt bedrijven concurrerend en efficiënt te blijven.

• Interfaces voor gebruikersinteractie

AI-gestuurde chatbots en AI-agents gebruiken vaak soortgelijke gebruiksvriendelijke interfaces, zoals chatvensters op websites of spraakinteracties via virtuele assistenten. Dit maakt het voor eindgebruikers gemakkelijk om naadloos met deze systemen te werken, ongeacht of ze met een eenvoudige chatbot of een geavanceerdere agent werken.

AI-agents en chatbots variëren aanzienlijk in hun ontwerp, aanpassingsvermogen en mogelijkheden. Terwijl beide technologieën worden gebruikt om taken te automatiseren en de gebruikerservaringen te verbeteren, bieden AI-agents veel geavanceerdere functies dan zelfs de meest geavanceerde AI-chatbots. Dit zijn de belangrijkste verschillen:

• Gespreksmogelijkheden

AI-agents zijn zeer goed in het beheren van complexe, genuanceerde gesprekken. Ze kunnen de intentie van de gebruiker begrijpen en verdergaan dan eenvoudige trefwoordherkenning. Ze houden de dialoogstroom in stand ook als van onderwerp veranderd wordt en reageren op een intelligente, menselijke manier. Zelfs AI-gestuurde chatbots, die NLP gebruiken om invoer te interpreteren, zijn over het algemeen beperkt tot minder ingewikkelde gesprekken. AI-chatbots kunnen beperkt rekening houden met de context, maar zijn minder goed in het beheren van interacties met meerdere stappen waarin de betekenis dynamisch verandert.

• Personalisatie en leren

AI-agents leren van en passen zich voortdurend aan eerdere gesprekken aan, zodat ze reacties kunnen personaliseren op basis van gebruikersgeschiedenis en -voorkeuren. Dit maakt interactie op maat mogelijk die na verloop van tijd slimmer wordt. Daarentegen hebben traditionele chatbots en zelfs de meeste AI-chatbots geen of maar beperkte herinnering aan eerdere interacties. Hoewel AI-chatbots een zekere mate van adaptieve respons kunnen bieden, missen ze de diepte van het leren dat AI-agents bezitten, wat resulteert in interacties die meer generiek voelen.

• Integratie en schaalbaarheid

AI-agents zijn gebouwd om efficiënt te schalen, naadloos te integreren met andere bedrijfssystemen en te evolueren naarmate de behoeften van de organisatie groeien. Ze maken gebruik van realtime gegevens en externe tools om hun mogelijkheden in de loop van de tijd te verbeteren. AI-chatbots kunnen ook worden geïntegreerd met bestaande platforms, maar vereisen vaak meer handmatige interventie om zich aan te passen aan nieuwe taken of toegenomen werklasten. Standaard chatbots zijn nog beperkter en hebben vaak moeite om groeiende bedrijfsvereisten bij te benen.

• Operationele efficiëntie en onderhoud

Vanwege hun complexiteit vereisen AI-agents een meer solide configuratie en doorlopend onderhoud. Ze gebruiken feedbackloops om continu te verbeteren, wat langetermijnactiviteiten kan vereenvoudigen. AI-chatbots zijn gemakkelijker te implementeren dan volwaardige AI-agents, maar hebben nog steeds updates nodig om effectief te blijven. Traditionele, op regels gebaseerde chatbots zijn het eenvoudigst te implementeren, maar vereisen regelmatige scriptaanpassingen naarmate de bedrijfsbehoeften veranderen. Dit maakt ze na verloop van tijd minder efficiënt.

• Training en implementatie

Traditionele chatbots vereisen uitgebreide handmatige configuratie, met op regels gebaseerde dialogen die moeten worden ingesteld om gebruikersaanvragen te begrijpen en nauwkeurig te beantwoorden. Ook AI-chatbots hebben aanzienlijke training over taalpatronen nodig om goed te presteren, maar zijn sneller te implementeren dan oudere bots met scripts. AI-agents maken daarentegen gebruik van machinelearning-modellen die niet afhankelijk zijn van statische scripts, waardoor ze sneller en intuïtiever kunnen worden geïmplementeerd en flexibelere interacties mogelijk zijn.

• Besluitvormingsmogelijkheden

AI-agents kunnen zelfstandig beslissingen nemen op basis van analyses van complexe gegevenssets en kunnen zo de optimale acties bepalen en zelfs workflows in een handomdraai aanpassen. Ze redeneren via scenario's en baseren hun antwoorden op realtime informatie en context. De meeste AI-chatbots zijn beperkt tot het beantwoorden van vragen en het uitvoeren van vooraf gedefinieerde acties zonder diepere analyse of autonome besluitvormingsmogelijkheden. Standaard chatbots leveren alleen reacties vanuit een vaste kennisbank zonder enige vorm van redenering of aanpassingsvermogen.

Ondanks geavanceerde mogelijkheden zoals autonome besluitvorming, realtime gegevensanalyse en geavanceerde integratie, zijn AI-agents niet altijd de beste keuze voor elke organisatie of use case. In veel scenario's, vooral voor eenvoudige taken, kan een AI-chatbot (of zelfs een eenvoudigere, op regels gebaseerde chatbot) een betere keuze zijn. Organisaties moeten hun behoeften, resources en langetermijndoelen zorgvuldig afwegen voordat ze beslissen welke technologie ze willen implementeren.

Overwegingen

Bij de keuze tussen een AI-agent en een chatbot moeten verschillende belangrijke factoren worden geanalyseerd:

• Complexiteit van de use case

Bepaal de complexiteit van de taken die je wil automatiseren. Voor basisbehoeften zoals het beantwoorden van veelgestelde vragen of eenvoudige vragen voor de klantenondersteuning, is een chatbot wellicht meer dan voldoende. Voor complexe workflows, besluitvorming of taken waarvoor een diepgaande gegevensanalyse nodig is, is een AI-agent geschikter.

• Behoeften aan personalisatie

Beoordeel het niveau van personalisatie dat vereist is voor je interacties. AI-agents blinken uit in het leren van eerdere interacties en bieden aangepaste reacties. Als je bedrijf adaptieve en contextbewuste communicatie nodig heeft, kun je een AI-agent overwegen. Voor consistente, maar algemene reacties zijn chatbots wellicht een betere optie.

• Budget

Budgetbeperkingen kunnen je keuze aanzienlijk beïnvloeden. Chatbots (AI en anderszins) zijn normaal gesproken voordeliger om te implementeren en te onderhouden, waardoor ze ideaal zijn voor bedrijven met beperkte resources. Door hun geavanceerde functies brengen AI-agents doorgaans hogere ontwikkelings- en operationele kosten met zich mee, hoewel het werken met platforms van derden een deel van deze kosten kan compenseren.

• Schaalbaarheid

Houd rekening met de toekomstige behoeften van je organisatie. Chatbots kunnen een groot aantal eenvoudige interacties verwerken, maar zijn mogelijk niet efficiënt te schalen. AI-agents zijn ontworpen voor aanpassingsvermogen en complexere omgevingen, en vormen daardoor een betere langetermijnoplossing als je organisatie steeds geavanceerdere taken wil uitvoeren.

• Gegevensprivacy en -beveiliging

Als je use cases gevoelige gegevens bevatten of strikte compliance van de regelgeving vereisen, moet je rekening houden met de gevolgen voor de beveiliging. Chatbots zijn vanwege hun beperktere bereik gemakkelijker te beschermen tegen cyberbeveiligingsdreigingen. Voor AI-agents heb je daarentegen mogelijk uitgebreide beveiligingsmaatregelen nodig vanwege hun bredere toegang tot het systeem.

Implicaties

De keuze tussen AI-agents en chatbots kan aanzienlijke gevolgen hebben voor verschillende aspecten van je organisatie. Uiteindelijk moet deze keuze aansluiten bij je strategische visie, waarbij directe behoeften worden afgewogen tegen langetermijndoelen. De belangrijkste afzonderlijke zorgen kunnen zijn:

• Klanttevredenheid

De juiste keuze kan van invloed zijn op de kwaliteit van je klantinteracties. AI-agents, met hun persoonlijke en contextbewuste reacties, kunnen leiden tot een hogere klanttevredenheid. Toch kan een goed geïmplementeerde chatbot nog steeds snelle en effectieve service leveren voor eenvoudige vragen.

• Merkreputatie

Effectieve, intelligente communicatiesystemen kunnen de reputatie van je merk op het gebied van innovatie en betrouwbaarheid versterken. Aan de andere kant kunnen slecht geïmplementeerde of te simplistische chatbots gebruikers frustreren en de perceptie ondermijnen.

• Schaalbaarheid op lange termijn

Naarmate je organisatie groeit, wordt de schaalbaarheid van je automatiseringsoplossing nog relevanter. AI-agents zijn beter uitgerust om veranderende en steeds complexere taken aan te kunnen, zodat je je activiteiten effectief kunt schalen. Chatbots moeten daarentegen regelmatig opnieuw worden geconfigureerd, waardoor toekomstige groei mogelijk wordt beperkt.

Het is moeilijk om AI-agents te bespreken zonder het ook over robotische procesautomatisering (RPA) te hebben. RPA maakt gebruik van softwarerobots (of bots) om repetitieve, op regels gebaseerde taken te automatiseren die normaal gesproken menselijk ingrijpen vereisen. RPA kan gestructureerde processen (zoals gegevensinvoer, factuurverwerking en rapportgeneratie) uiterst snel en nauwkeurig uitvoeren. De kracht van RPA ligt in het nabootsen van menselijk gedrag om routinetaken efficiënt af te handelen, waardoor het een onmisbare tool is voor het stroomlijnen van activiteiten.

RPA past intelligentie toe op automatisering, maar AI-agents brengen een niveau van cognitief vermogen dat uitstijgt boven de mogelijkheden van RPA. Terwijl RPA vooraf gedefinieerde regels en workflows volgt, maken AI-agents gebruik van geavanceerde technologieën om meer inzicht te krijgen, meer te leren en beslissingen te nemen. Ze kunnen ongestructureerde gegevens verwerken, zich aanpassen aan dynamische omgevingen en complexe taken uitvoeren waarvoor redenering en contextueel bewustzijn vereist zijn.

Hoewel RPA en AI-agents beide tools zijn om de efficiëntie te verbeteren door middel van automatisering, verschillen ze aanzienlijk in omvang en toepassing. RPA is ideaal voor het automatiseren van zeer gestructureerde, repetitieve taken, het garanderen van compliance en het overbruggen van verouderde systemen zonder onderbreking. AI-agents blinken daarentegen uit in het beheren van complexe gegevens om geïnformeerde autonome beslissingen te nemen, en meer natuurlijke, contextbewuste interacties die dynamisch kunnen worden aangepast aan veranderende omstandigheden en gebruikersbehoeften.

Het implementeren van AI-chatbots en -agents brengt zijn eigen uitdagingen met zich mee, die variëren van zorgen over gegevensbescherming tot technische infrastructuurvereisten. Door deze uitdagingen van tevoren te begrijpen en oplossingen te plannen, kunnen AI-technologieën soepeler worden geïmplementeerd en gebruikt.

• Gegevensbescherming

De meeste AI-systemen verwerken gevoelige klantgegevens. Als deze gegevens niet worden beschermd, kan dit leiden tot schendingen, reputatieschade en boetes als gevolg van non-compliance met de regelgeving inzake gegevensbescherming. Organisaties kunnen deze risico's beperken door geavanceerde encryptiemethodes te implementeren, regelmatig toegangsrechten voor gegevens te controleren en te voldoen aan frameworks zoals de AVG en HIPAA.

• Onvoldoende technologie-infrastructuur

AI-chatbots en -agents vereisen aanzienlijke rekenkracht en een betrouwbare infrastructuur. Bedrijven die op dit gebied tekortschieten, kunnen niet het maximale uit deze geautomatiseerde oplossingen halen. Om dit aan te pakken, moeten organisaties hun huidige IT-mogelijkheden evalueren en oplossingen voor cloudgebaseerde software-as-a-service (SaaS) of platform-as-a-service (PaaS) overwegen die toegang bieden tot schaalbare resources. Samenwerken met ervaren technologiepartners en investeren in infrastructuur-upgrades kan helpen om het bedrijf voor te bereiden op de eisen van AI-systemen.

• Compatibiliteit en integratie

Naadloze integratie met bestaande klantenservice- en back-endsystemen is essentieel om maximaal voordeel te behalen met AI. Deze integratie kan echter ingewikkeld zijn, vooral als het gaat om verouderde systemen. Organisaties kunnen deze obstakels overwinnen door een grondige beoordeling van de systeemcompatibiliteit uit te voeren en API's of middleware te gebruiken om de gegevensuitwisseling soepel te laten verlopen.

Zowel chatbots als AI-agents zijn waardevolle technologieën om moderne bedrijven te ondersteunen. Chatbots zijn uitstekend voor het afhandelen van routinevragen en eenvoudige taken, terwijl AI-agents meer complexe, contextbewuste workflows aankunnen. En voor organisaties die uit eerste hand de voordelen van deze technologieën willen zien, biedt ServiceNow een uitgebreide, geïntegreerde oplossing op basis van het Now Platform^®.

ServiceNow Virtuele agent is een AI-chatbot die de gebruikerservaring verbetert. Virtuele agent levert gepersonaliseerde en gespreksachtige interacties op basis van generatieve AI, is vooraf gebouwd met aanpasbare gesprekken en wordt verder ondersteund door Natural Language Understanding (NLU). Virtuele agent is daarmee afgestemd op ServiceNow-workflows.

En voor organisaties die nog meer intelligentie en flexibiliteit nodig hebben in hun automatiseringsoplossingen, bieden ServiceNow AI-agents meer geavanceerde mogelijkheden om de meest complexe workflows te beheren, rekening te houden met veranderende vereisten en zeer gepersonaliseerde gebruikerservaringen te leveren. Deze agents zijn ontworpen om activiteiten volledig autonoom af te handelen. Met functies zoals aangepaste agentcreatie, progressief leren en gedetailleerde governance en analyses, zorgen ServiceNow AI-agents ervoor dat bedrijven intelligente oplossingen kunnen implementeren terwijl ze altijd de volledige controle hebben.

Geef een intelligente draai aan service en ondersteuning met de AI-oplossingen van ServiceNow. Vraag vandaag nog een demo aan!