Automatisering is van oudsher een afweging tussen efficiëntie en flexibiliteit. Vroege workflowautomatisering was gebaseerd op strakke, op regels gebaseerde systemen die vooraf gedefinieerde taken goed uitvoerden, maar moeite hadden met het produceren van aanpasbare, contextbewuste resultaten. Ondanks (of mogelijk vanwege) de uitgebreide programmering waarop deze systemen vertrouwden, konden ze zich eenvoudigweg niet aanpassen aan nieuwe informatie of veranderende omstandigheden.
Technologie blijft zich ontwikkelen. In de loop van de tijd verbeterden geavanceerdere machine learning-modellen (ML) de automatisering door workflows in staat te stellen informatie te verwerken en patronen in gestructureerde en ongestructureerde gegevens te herkennen. Uiteindelijk maakte de opkomst van grote taalmodellen (LLM's) artificial intelligence-oplossingen (AI) mogelijk die context kunnen interpreteren, beslissingen kunnen nemen en zelfs hun eigen processen kunnen verfijnen. Tegenwoordig heeft deze voortdurende verschuiving geleid tot de ontwikkeling van agentic workflows, waarbij AI-agents taken dynamisch organiseren, samenwerken met mensen en andere intelligente programma's om processen in real time te optimaliseren.
Workflows werken op verschillende niveaus van autonomie, afhankelijk van de bedrijfsbehoeften en technologische mogelijkheden. Sommige workflows vereisen nog steeds menselijk toezicht, terwijl andere onafhankelijk kunnen functioneren:
- Niveau 0: Handmatige bewerkingen
Elk aspect van de workflow wordt handmatig uitgevoerd door menselijke operators. Er is geen automatisering en beslissingen zijn volledig afhankelijk van menselijke invoer. - Niveau 1: Op regels gebaseerde automatisering
Taken worden geautomatiseerd op basis van vooraf gedefinieerde regels en voorwaarden. Het systeem voert acties uit wanneer specifieke triggers optreden, maar kan zich niet aanpassen buiten de geprogrammeerde logica. - Niveau 2: Voorwaardelijke logica
Workflows beschikken over beperkte besluitvormingsmogelijkheden, waardoor ze kunnen reageren op basisomstandigheden en -scenario's. Ze werken echter nog steeds binnen strakke, vooraf gedefinieerde grenzen. - Niveau 3: Contextuele aanpassing
AI-systemen bevatten contextuele gegevens om hun gedrag dynamisch aan te passen. Zij kunnen hun reacties aanpassen op basis van wijzigingen in de omgeving of variaties in invoergegevens. - Niveau 4: Machine learning-gebaseerde beslissingen
Workflows maken gebruik van machine learning-modellen om patronen te analyseren, resultaten te voorspellen en processen te optimaliseren. Deze workflows maken beslissingen op basis van gegevens zonder dat er voor elk mogelijk scenario expliciete programmering nodig is. - Niveau 5: Volledig autonome werking
AI-gestuurde workflows voeren taken onafhankelijk uit, waarbij weinig tot geen menselijke tussenkomst nodig is. Ze leren voortdurend van interacties, verfijnen hun processen en verwerken complexe, onvoorspelbare taken met hoge efficiëntie.
AI-agents brengen flexibiliteit en intelligentie naar agentic workflows. Hierdoor wordt automatisering mogelijk die intelligent reageert en hun gedrag kan aanpassen op basis van nieuwe gegevens. Zo kunnen ze beter nieuwe uitdagingen aangaan. De effectiviteit van deze agents hangt af van de verfijning van de onderliggende modellen, die bepalend is voor hun vermogen om informatie nauwkeurig te verwerken. In bedrijfsomgevingen kunnen AI-agents met andere AI-agents en mensen samenwerken door routinematige verzoeken te automatiseren en complexe workflows uit te voeren, allemaal met minimaal toezicht.
Agentic workflows werken niet geïsoleerd; ze zijn afhankelijk van een mix van technologieën die met elkaar samenwerken. Deze bieden de structuur en intelligentie die nodig zijn om AI-automatisering effectief te laten functioneren:
- RPA
Robotische procesautomatisering (RPA) stelt softwarebots in staat om repetitieve taken uit te voeren die voldoen aan vooraf gedefinieerde regels, zoals gegevensinvoer en transactieverwerking. Binnen een agentic workflow vertrouwen AI-agents op RPA om snel en consistent met toepassingen te communiceren en gestructureerde bewerkingen uit te voeren. - Natuurlijke taalverwerking
Natural language processing (NLP) stelt AI-agents in staat menselijke taal te interpreteren en te genereren, waardoor interacties intuïtiever worden. Het helpt bij het verwerken van gebruikersinvoer, het extraheren van de betekenis en het reageren binnen relevante context. - AI-agents
Zoals eerder vermeld vormen AI-agents een autonoom systeem dat is ontworpen om gegevens te verzamelen, beslissingen te nemen en taken uit te voeren om vooraf gedefinieerde doelen te bereiken. De agents passen zich aan nieuwe informatie aan, leren in de loop van de tijd en kunnen een breed scala aan taken beheren, van eenvoudige repetitieve acties tot complexe probleemoplossing. - Workflow-orkestratie
Workflow-orkestratie coördineert de verschillende componenten van een agentic workflow, zodat taken in de juiste volgorde worden uitgevoerd en afhankelijkheden correct worden beheerd. Hierdoor kunnen organisaties workflows ontwerpen en monitoren die gegevens integreren uit meerdere technologieën en systemen. - Prompt engineering
Prompt engineering beïnvloedt hoe AI-agents taken structureren en voltooien. Technieken zoals planning en zelfreflectie helpen agents complexe problemen op te lossen, de beste handelwijze te bepalen, hun uitvoer te verfijnen en nog veel meer. - Generatieve AI-netwerken
Generatieve AI-netwerken (GAIN's) stellen meerdere AI-agents in staat hun acties te coördineren om complexe taken aan te pakken. Elke agent is gespecialiseerd in een specifieke functie: de ene kan content genereren, de andere kan de uitvoer beoordelen en een derde kan de algehele structuur verfijnen. Deze collectieve aanpak draagt bij tot betere resultaten.
Agentic workflows vertrouwen op specifieke ontwerppatronen. Dit zijn herhaalbare benaderingen die bepalen hoe AI-agents (interactief) werken. Hieronder volgen enkele van de meest gebruikte ontwerppatronen in agentic workflows:
- Reflectie
AI-agents verbeteren hun prestaties door hun eigen uitvoer te beoordelen en verbeterpunten te identificeren. Dit patroon stelt agents in staat reacties te verfijnen door meerdere iteraties, wat leidt tot nauwkeurigere resultaten. Het wordt vaak gebruikt bij programmeren, schrijven, problemen oplossen en andere activiteiten die profiteren van continue optimalisatie. - Gegevens en tools
AI-agents breiden hun mogelijkheden uit door externe tools, zoals API's, zoekmachines en databases te integreren. Dit patroon stelt agents in staat informatie op te halen en relevante gegevens te gebruiken door opdrachten uit te voeren door interactie met digitale systemen in plaats van alleen te vertrouwen op hun eigen interne modellen. - Planning
Plannen gaat over het intelligenter maken van AI-agents; ze trainen om effectiever te redeneren en strategiseren, en hun vermogen te ontwikkelen om lastige taken te 'ontleden'. In plaats van alleen antwoorden te genereren, bepalen ze de volgorde van eenvoudige acties die nodig zijn om een taak te voltooien en passen ze vervolgens hun aanpak naar behoefte aan. Met dit patroon kunnen agents workflows met meerdere stappen coördineren. - Samenwerking met meerdere agents
Meerdere AI-agents werken samen, elk gespecialiseerd in een specifieke rol om complexere taken als team aan te pakken. Door verantwoordelijkheden te verdelen, verbeteren systemen met meerdere agents het oplossen van problemen en zorgen ze voor betere uitvoer.
AI-agents worden gedefinieerd door wat ze kunnen bereiken. De volgende mogelijkheden vormen de basis voor de werking van agentic workflows:
- Perceptie
AI-agents verzamelen en interpreteren informatie uit verschillende bronnen, waaronder gestructureerde gegevens, ongestructureerde tekst en realtime invoer. Deze mogelijkheid stelt hen in staat situaties nauwkeurig te beoordelen en hun reacties aan te passen op basis van toegevoegde informatie. - Autonomie
AI-agents werken onafhankelijk, en selecteren strategieën en beheren resources zonder constante menselijke interventie. Zij bepalen de beste handelwijze voor een bepaalde taak en passen hun aanpak aan naarmate de omstandigheden veranderen. - Leermogelijkheden
Agentic workflows ondersteunen AI-agents bij het verbeteren van hun prestaties door ervaring. Door gebruik te maken van machine learning-technieken, verfijnen agents hun besluitvormingsprocessen, herkennen ze patronen en verbeteren ze toekomstige reacties. - Redeneren
AI-agents analyseren hun omgeving, beoordelen beschikbare gegevens en passen logische frameworks toe op probleemoplossing. Hierdoor kunnen ze oplossingen ontwikkelen die aansluiten op specifieke doelstellingen, terwijl ze rekening houden met beperkingen en beschikbare resources. - Ethische besluitvorming
AI-agents binnen agentic workflows zijn ontworpen om vooroordelen in gegevens en besluitvorming te herkennen en te verminderen. Ze zorgen voor transparantie door hun acties uit te leggen en ervoor te zorgen dat automatisering in overeenstemming is met ethische en wettelijke normen.
- Besluitvorming
AI-agents moeten in staat zijn om gegevens te evalueren, potentiële acties te analyseren en de meest effectieve aanpak voor elke taak te selecteren. Ze passen besluitvormingsalgoritmen toe om informatie te verwerken en hun strategieën aan hun omstandigheden aan te passen. - Taakontleding
Door complexe taken te ontleden kunnen AI-agents workflows effectiever uitvoeren. Door afhankelijkheden tussen subtaken toe te wijzen, kunnen agents de optimale volgorde van uitvoering bepalen en dienovereenkomstig prioriteiten stellen voor acties. - Integratie met bestaande systemen
Naadloze integratie met software, databases en infrastructuur zorgt ervoor dat AI-agents toegang hebben tot de informatie waarvan ze afhankelijk zijn. - Menselijke interactiviteit
Afgezien van de autonomie kunnen AI-agents invoer, feedback of toezicht van menselijke operators vereisen. Gebruikers kunnen begeleiding bieden door middel van tekstprompts, spraakopdrachten of handmatige aanpassingen, zodat de workflows op één lijn blijven met de zakelijke doelstellingen. - Taakvoltooiing en follow-up
Na het uitvoeren van een taak beoordelen AI-agents het resultaat, volgen ze prestatiecijfers en verfijnen ze hun aanpak voor toekomstige iteraties. Het documenteren van resultaten en het identificeren van gebieden voor verbetering helpt de nauwkeurigheid en betrouwbaarheid in de loop van de tijd te handhaven.
Met behulp van agentic workflows kan de manier waarop bedrijven werken worden getransformeerd. Door intelligente automatisering te integreren, kunnen bedrijven hun activiteiten stroomlijnen, effectiever reageren op uitdagingen en consistentie handhaven in zelfs de meest complexe workflows. Wanneer deze voordelen correct worden toegepast, leiden ze tot meer veerkracht en responsiviteit, waardoor teams meer kunnen bereiken met minder resources.
Meer specifiek zijn de voordelen van agentic workflows de volgende:
- Verhoogde efficiëntie
Door complexe taken met meerdere stappen te automatiseren, verminderen agentic workflows de tijd en moeite die nodig zijn om routinematige processen te voltooien. AI-agents kunnen grote hoeveelheden werk zonder moeite verwerken, waardoor taken sneller worden uitgevoerd en werknemers meer ruimte krijgen om zich te kunnen concentreren op andere essentiële taken. - Verbeterde besluitvorming
AI-agents analyseren grote realtime gegevenssets, identificeren patronen en genereren inzichten die een betere besluitvorming ondersteunen. Voor routinematige operationele keuzes kunnen agents autonoom handelen, terwijl ze voor complexere beslissingen belanghebbenden voorzien van op gegevens gebaseerde inzichten en intelligente aanbevelingen. - Verbeterde nauwkeurigheid
Fouten in handmatige workflows kunnen leiden tot kostbare fouten. AI-agents minimaliseren deze risico's door taken nauwkeurig uit te voeren; gegevens controleren op afwijkingen en afwijkingen markeren voordat ze uit de hand lopen. - Grotere flexibiliteit
In tegenstelling tot strakke automatiseringssystemen kunnen agentic workflows hun acties aanpassen op basis van nieuwe invoer, waaronder veranderende prioriteiten of onverwachte verstoringen. Dankzij dit aanpassingsvermogen kunnen bedrijven snel reageren op marktverschuivingen, veranderingen in regelgeving, operationele uitdagingen, enz. - Schaalbaarheid
Agentic workflows kunnen naadloos worden uitgebreid om de toenemende werklast aan te kunnen, zonder dat dit ten koste gaat van de prestaties. Of de vraag nu toeneemt of afneemt, deze agents verdelen taken om ervoor te zorgen dat de serviceniveaus constant hoog blijven. - Kostenbesparingen
Minder afhankelijkheid van handmatige arbeid, optimalisering van de toewijzing van resources en minimalisering van kostbare fouten. Het is niet moeilijk om te zien hoe agentic workflows bijdragen aan kostenbesparingen. Bedrijven kunnen deze besparingen vervolgens herinvesteren in andere waardevolle initiatieven. - 24/7 operationele mogelijkheden
AI-agents werken continu, zodat de bedrijfsactiviteiten 24 uur per dag behouden blijven. In tegenstelling tot menselijke teams die downtime vereisen, zorgen agentic workflows ervoor dat kritieke taken (zoals klantenondersteuning, transactieverwerking en systeemmonitoring) altijd beschikbaar zijn, zonder onderbreking. - Productiviteit op schaal
Agentic workflows versnellen de bedrijfsresultaten door werk te delegeren aan AI-agents die onafhankelijk, maar effectief werken. Deze schaalbare digitale werkkracht zorgt voor verbeterde uitvoer, waardoor werknemers de ondersteuning krijgen die ze nodig hebben om productiever en effectiever te zijn.
Hoewel agentic workflows aanzienlijke voordelen bieden, brengt de implementatie ervan bepaalde uitdagingen met zich mee. Houd rekening met de volgende beperkingen, aangezien deze een succesvolle agentic implementatie in de weg kunnen staan:
- Hoge eisen aan infrastructuur
Agentic workflows vereisen de ondersteuning van een technologiestack die geschikt is voor grootschalige gegevensverwerking en complexe berekeningen. Organisaties moeten investeren in schaalbare cloudresources of krachtige on-premise hardware om het werk van hun AI-agents te faciliteren. Het intern onderhouden van deze infrastructuur kan doorlopende kosten en complexiteit met zich meebrengen. - Problemen met de toegankelijkheid en betrouwbaarheid van gegevens
Hoogwaardige, goed gestructureerde gegevens vormen de levensader van de AI-agent. Gegevenssets in silo's of die onvolledig zijn, kunnen de verwerkingstijden vertragen en de nauwkeurigheid verminderen. Bovendien kunnen vooroordelen in trainingsgegevens leiden tot gebrekkige besluitvorming, waardoor de effectiviteit van geautomatiseerde processen wordt beperkt. - Uitdagingen met compatibiliteit van verouderde systemen
Veel bedrijven werken op oudere systemen die niet zijn gebouwd om AI-automatisering te ondersteunen. Verouderde infrastructuur heeft mogelijk geen API-connectiviteit of de mogelijkheid om realtime gegevens te verwerken, en het upgraden of aanpassen van deze systemen kan een voorwaarde zijn voor het implementeren van agentic workflows.
Agentic workflows kunnen worden toegepast op bedrijfsfuncties, afdelingen en branches, overal waar een organisatie kan profiteren van een intelligent, gegevensgestuurd geautomatiseerd systeem. Natuurlijk zijn er gebieden die meer op deze technologie zijn afgestemd dan andere. Hierbij gaat het onder andere om:
HR-teams beheren diverse administratieve en strategische verantwoordelijkheden, van werving tot werknemersbetrokkenheid. Agentic workflows optimaliseren veel HR-managementactiviteiten, zoals het verwerken van verlofaanvragen en het automatiseren van compliance-gerelateerd papierwerk. AI-agents kunnen bijvoorbeeld werkschema's van werknemers en werklasten van afdelingen controleren om vakantieaanvragen goed te keuren of alternatieven voor te stellen, waardoor knelpunten voor HR-afdelingen worden verkleind.
Het op schema houden van projecten vereist vaak voortdurend toezicht en coördinatie tussen meerdere teams. Agentic workflows kunnen een groot aantal verantwoordelijkheden automatiseren die samenhangen met projectmanagement, zoals statussen volgen, taaktoewijzingen aanpassen op basis van werklastverdeling en waarschuwingen sturen wanneer deadlines naderen. Overweeg een softwareontwikkelingsproject; de AI-agent kan potentiële vertragingen identificeren en signaleren, en resources opnieuw toewijzen om de vaart erin te houden zonder dat directe tussenkomst van projectmanagers nodig is.
Het efficiënt afhandelen van vragen van klanten is essentieel om ze tevreden en loyaal te houden. Agentic workflows verbeteren de serviceactiviteiten door routinevragen automatisch op te lossen en complexe problemen te escaleren, ondersteund door relevante context. AI-agents kunnen de klantenondersteuning verbeteren door terugbetalingsverzoeken te verwerken en stappen voor probleemoplossing te bieden, terwijl ze indien nodig menselijke goedkeuring vragen.
IT-afdelingen (informatietechnologie) hebben vaak te maken met terugkerende taken, zoals wachtwoordresets, softwareprovisioning en systeemmonitoring, waardoor ze weinig tijd hebben om een directere rol te spelen in de IT-strategie. Met agentic workflows worden deze processen geautomatiseerd, zodat IT-werknemers hun expertise elders kunnen toepassen.
Financiële teams vertrouwen op nauwkeurigheid, snelheid en compliance om financiële problemen te beheren. Agentic workflows helpen bij het valideren van financiële gegevens, het stroomlijnen van de verwerking van facturen en het detecteren van afwijkingen in financiële transacties die kunnen duiden op fouten of frauduleuze activiteiten. Bij de verwerking van leningaanvragen kunnen AI-agents kredietgeschiedenis bekijken, inkomensdocumentatie verifiëren en goedkeuringsaanbevelingen genereren, waardoor de verwerkingstijden worden verkort en de besluitvorming consistent blijft.
Agentic workflows verbeteren de cyberbeveiliging door afwijkingen te detecteren, cyberrisico's te analyseren en maatregelen te automatiseren. Als een systeem ongebruikelijke netwerkactiviteit vaststelt, kan de AI-agent onmiddellijk het getroffen endpoint isoleren en beveiligingsteams waarschuwen, zodat potentiële inbreuken worden gestopt terwijl ze plaatsvinden.
Leveringsketenbeheer omvat een constante stroom van gegevens. Agentic workflows helpen door voorraadniveaus te monitoren, verzendroutes te optimaliseren en te reageren op verstoringen van de leveringsketen, zodat besluitvormers de gedetailleerde informatie krijgen die ze nodig hebben. Wanneer een product bijvoorbeeld nabesteld wordt, kan een AI-agent alternatieve voorraad identificeren, opties aan klanten doorgeven en uitvoeringssystemen bijwerken om vertragingen tot een minimum te beperken.
Agentic workflows kunnen klantgedrag analyseren om voorkeuren te voorspellen en marketingberichten aan te passen aan de doelgroep. AI-agents kunnen ook doelgroepen segmenteren, e-mailcampagnes genereren en contentstrategieën aanbevelen op basis van de aankoopgeschiedenis, waardoor een effectievere bereikbaarheid wordt gegarandeerd met minimale handmatige inspanning.
Agentic workflows kunnen in wezen elke afdeling binnen een bedrijf radicaal veranderen, maar alleen als degenen die deze processen implementeren dit op de juiste manier doen. Houd bij het overwegen van een agentic AI-oplossing rekening met de volgende tips:
Duidelijk gedefinieerde doelen zorgen ervoor dat elke AI-agent in de workflow is afgestemd op een gemeenschappelijk resultaat. Of het nu gaat om het verkorten van de responstijden in de klantenservice of het verbeteren van de efficiëntie van de leveringsketen (of een andere belangrijke motivatie): duidelijkheid over wat er moet worden bereikt, helpt bij het ontwerpen van de workflow en biedt een maatstaf voor het meten van succes. Een goed afgebakend doel voorkomt ook inefficiënties doordat agents zich blijven richten op hun meest effectieve taken.
Organisaties moeten een beleid voor gegevensgovernance implementeren om het gegevensgebruik te volgen, toegangsrechten te beheren en volledige auditsporen te onderhouden. Het toepassen van metagegevens op belangrijke gegevenspunten verbetert de transparantie en zorgt ervoor dat workflows voldoen aan de beveiligings- en gegevensprivacyvoorschriften.
Het is waar dat een van de meest aantrekkelijke aspecten van agentic workflows hun vermogen om autonoom te werken is. Toch profiteren de meest geavanceerde AI-agents nog steeds van menselijk toezicht. Door mensen erbij te betrekken, kunnen organisaties door AI gegenereerde beslissingen valideren en processen verfijnen op basis van feedback uit de praktijk. In workflows die gevoelige informatie verwerken of betrokken zijn bij belangrijke beslissingen, biedt menselijke beoordeling een extra laag van verantwoordelijkheid en vertrouwen.
Verschillende AI-agents blinken uit bij verschillende taken, en het ontwerpen van workflows om alles uit deze specialisaties te halen leidt tot verbeterde prestaties. Door taken toe te wijzen op basis van de mogelijkheden van elke agent, blijven de workflows efficiënt werken.
Complexe workflows vereisen vaak dat meerdere AI-agents samenwerken om onderling afhankelijke taken uit te voeren. Het ontwerpen van workflows die agents in staat stellen beter te communiceren en hun acties te coördineren, kan leiden tot meer aanpasbare en veerkrachtige automatisering. Bij leveringsketenbeheer kan bijvoorbeeld één AI-agent de voorraad monitoren, terwijl een andere de communicatie met leveranciers coördineert, waardoor het systeem zich dynamisch kan aanpassen aan voorraadschommelingen.
Agentic workflows zijn continu in ontwikkeling, dus het is logisch dat je ze zo snel mogelijk wilt implementeren. Niettemin kan een snelle implementatie zonder de juiste basis leiden tot problemen zoals inefficiëntie, beperkte inzet of verminderde effectiviteit van de beveiliging. Door een gestructureerde aanpak te volgen, kunnen organisaties ervoor zorgen dat hun aanpak voor AI-automatisering zinvolle resultaten oplevert.
Volg deze stappen om aan de slag te gaan:
- Evalueer de gereedheid van de organisatie
Voordat je agentic workflows implementeert, beoordeel je of de organisatie over de benodigde infrastructuur en resources beschikt. Bedenk of bestaande systemen intelligente processen ondersteunen of, als dit niet het geval is, welke upgrades nodig kunnen zijn. Daarnaast moet implementatie worden bevorderd door ervoor te zorgen dat werknemers en belanghebbenden de voordelen en implicaties van agentic automatisering begrijpen. - Identificeer de juiste processen
Niet elke workflow profiteert evenzeer van AI-automatisering. Focus op processen die repetitief, gegevensintensief of gevoelig zijn voor menselijke fouten. Taken die realtime besluitvorming vereisen of grootschalige informatieverwerking omvatten, zoals fraudedetectie of voorraadbeheer, zijn zeer geschikt voor agentic workflows. - Kies de juiste AI-technologieën
Het selecteren van de juiste AI-tools hangt sterk af van de workflows die moeten worden geautomatiseerd. Sommige vereisen geavanceerde natuurlijke taalverwerking (NLP) voor interactie met klanten, terwijl anderen machine learning-modellen nodig kunnen hebben voor voorspellende analyses. Het evalueren van technologische opties in relatie tot specifieke behoeften zal bijdragen tot het leggen van een sterke basis voor implementatie. - Voer proefprojecten uit voordat je gaat schalen
Geduld is een schone zaak. In plaats van onmiddellijk agentic workflows in een hele organisatie te implementeren, begin je met een gecontroleerd proefproject. Hierdoor kunnen teams de prestaties van AI-agents testen, processen verfijnen en eventuele problemen aanpakken voordat de oplossing wordt geschaald. Zodra een pilot succesvol is, kun je de implementatie geleidelijk uitbreiden naar extra workflows en afdelingen.
ServiceNow biedt een krachtige basis voor het bouwen en beheren van agentic workflows, het verenigen van AI-agents, gegevens en workflows op het ServiceNow-platform®. Bedrijven kunnen intelligente workflows orkestreren die afdelingen met elkaar verbinden, waardoor handmatige fouten worden voorkomen en de bedrijfsbrede efficiëntie in het proces wordt bevorderd. AI-gestuurde automatisering zorgt ervoor dat processen dynamisch en soepel worden aangepast aan veranderende behoeften, waardoor je teams de ondersteuning krijgen waarop ze kunnen vertrouwen. Het stroomlijnen van goedkeuringen, het automatiseren van IT-serviceaanvragen, het optimaliseren van logistiek en nog veel meer.
ServiceNow AI-agents ondernemen autonoom actie om problemen op te lossen, beslissingen uit te voeren en te communiceren met bedrijfssystemen, met behoud van governance en toezicht. Deze AI-agents werken in je gehele organisatie, waardoor de handmatige werklast wordt verminderd en de bedrijfsresultaten worden versneld. Je kunt gebruikmaken van out-of-the-box AI-agents of aangepaste agents bouwen met natuurlijke taal in plaats van code.
Agentic workflows zijn de toekomst. Plan vandaag nog een demo van AI-agents in en kijk wat die toekomst in petto heeft voor je bedrijf.