Use cases voor agentic AI identificeren
Volgens de Enterprise AI Maturity Index 2025 van ServiceNow overweegt 43% van de organisaties wereldwijd om in de komende 12 maanden agentic AI te implementeren, terwijl slechts 28% aangeeft de technologie goed te begrijpen. Veel organisaties investeren in AI, maar weten niet precies hoe de technologie waarde kan opleveren voor hun bedrijf.
Hoe kunnen leidinggevenden deze kloof dichten en meer waarde uit hun agentic
AI-investeringen halen? De eerste stap is het identificeren van use cases voor agentic AI in de organisatie. Hieronder volgt een aanpak om je op weg te helpen.
Proceskaarten
Proceskaarten helpen organisaties om hun workflows te visualiseren en inefficiënties aan het licht te brengen. Ze kunnen worden opgesteld met behulp van procesmining, een methode die gegevenswetenschap gebruikt om te detecteren, analyseren en visualiseren hoe bedrijfsprocessen eruitzien en hoe ze werken.
Een proceskaart brengt knelpunten aan het licht en stelt gebieden voor die gestroomlijnd kunnen worden. Een helder overzicht van workflows stelt organisaties in staat te beoordelen of AI-agents een taak effectief kunnen uitvoeren en of de taak frequent genoeg plaatsvindt om automatisering rendabel te maken.
De meest overtuigende use cases ontstaan wanneer AI-agents georkestreerd samenwerken om volledige processen te automatiseren. Het is ook belangrijk om te bepalen welke workflowautomatiseringstools AI-agents kunnen inzetten om de taak uit te voeren.
Door processen te identificeren die zich lenen voor automatisering, kunnen organisaties hun productiviteit aanzienlijk verhogen. Drie jaar na de invoering van agentic AI binnen hun HR-afdeling zag een Duits biotechbedrijf een toename van 45% in het aantal zelfstandig ingediende verzoeken. Bijna driekwart (74%) van alle HR-verzoeken wordt nu afgehandeld door AI-agents. De overige 26%, bestaande uit meer complexe of unieke verzoeken, blijft in handen van HR-professionals.
Verticale en horizontale use cases
Proceskaarten kunnen twee soorten use cases voor agentic AI aantonen. Horizontale use cases zijn van invloed op de hele onderneming. Door bijvoorbeeld organisatiebrede voorraadinkopen te digitaliseren met agentic AI, wist een wereldwijd toonaangevend biofarmaceutisch bedrijf in één jaar meer dan 30.000 uur te besparen.
Verticale use cases zijn daarentegen functiespecifiek en kunnen de unieke uitdagingen van een bepaalde businessunit direct aanpakken. Een digitale serviceprovider in Ierland behaalde een klanttevredenheid van 99% door op basis van agentic AI meer dan 600 kennisartikelen voor de klantenservice op te stellen.
Door zowel verticale als horizontale use cases voor agentic AI te identificeren, kunnen organisaties toewerken naar een evenwichtige automatiseringsstrategie. Elk proces moet afzonderlijk worden beoordeeld, met focus op AI-agents die het hoogste rendement opleveren.
ServiceNow AI-agents zijn ontworpen om taken uit te voeren en samen te werken binnen IT, HR, klantrelatiebeheer (CRM) en meer, waardoor AI in elk aspect van het bedrijf kan worden ingezet.
De expertise van werknemers moet centraal staan
De mensen die deze bedrijfstaken uitvoeren, zijn cruciaal bij het identificeren van de processen waar agentic AI het grootste verschil kan maken. Bespreek met je team welke tijdrovende, repetitieve taken, ook wel eerstelijnstaken genoemd, AI-agents kunnen overnemen om tijd vrij te maken.
Gerichte automatisering kan werknemers helpen hun inspanning bij routinetaken te verminderen, zodat ze zich kunnen richten op tweedelijnstaken: prioriteitstaken die een meer complexe probleemoplossing en besluitvorming vereisen. Door werknemers in te zetten voor tweedelijns- in plaats van eerstelijnstaken, kunnen organisaties hun productiviteit verhogen.
Ontek hoe ServiceNow jou kan helpen om AI-agents aan het werk te zetten voor mensen.