Een AI-agent is een intelligent programma dat autonoom kan interacteren met de omgeving om gegevens te verzamelen, beslissingen te nemen en taken uit te voeren. AI-agents kunnen bepalen wat de beste manier van handelen is om hun doelen te bereiken en kunnen nieuwe gegevens integreren om hun prestaties in de loop van de tijd te verbeteren.
Waar artificial intelligence voorheen was beperkt tot het automatiseren van basistaken, is het nu uitgebreid naar rollen in besluitvorming en strategische planning, met opmerkelijke resultaten. Daarom maken organisaties steeds meer gebruik van AI om operaties te optimaliseren, markttrends te voorspellen, klantbelevingen te verbeteren, en taken en processen te automatiseren die slechts een paar jaar geleden nog onmogelijk waren. Het vermogen van AI om enorme hoeveelheden gegevens te verwerken en inzichten te verstrekken die sneller leiden tot slimmere zakelijke beslissingen, heeft het misschien wel tot de meest essentiële component van digitale innovatie van vandaag gemaakt.
AI-agents staan in de voorhoede van deze digitale transformatie. Moderne AI-agents doen meer dan alleen basisacties uitvoeren; ze interacteren met hun omgeving, verzamelen realtime informatie en passen zich op intelligente manieren aan nieuwe uitdagingen aan. AI-agents zijn in staat om autonoom beslissingen te nemen, complexe problemen op te lossen en hun prestaties continu te verbeteren.
Het Large Language Model (LLM, groot taalmodel) is de technologie die ten grondslag ligt aan de AI-agent. LLM's vertegenwoordigen een klasse van krachtige machine learning-systemen (ML) ontworpen om natuurlijke taal te verwerken en te genereren. Ze vormen de motor achter het vermogen van een AI-agent om doelen te begrijpen, deze op te splitsen in taken en hun oplossingen effectief te communiceren. Aan LLM's alleen hebben AI-agents echter niet genoeg om complexe, uit meerder stappen bestaande taken volledig uit te voeren. Daar komt ook 'tool calling' bij om de hoek kijken. AI-agents kunnen hun capaciteiten uitbreiden door externe tools te gebruiken, zoals API's, databases of zelfs andere AI-modellen, om realtime informatie te verzamelen, gegevens te analyseren en hun workflows aan te passen.
AI-agents evolueren continu door middel van feedbacklussen en iteratieve verfijning, waarbij ze leren van hun acties en zich aanpassen op basis van resultaten en, waar nodig, menselijke invoer. Dit aanpassingsvermogen stelt AI-agents in staat om de besluitvorming te verbeteren en de prestaties in de loop van de tijd te optimaliseren. Daartoe volgen deze agents een specifieke reeks fasen:
- Doelbepaling en taakplanning
Het proces begint met de gebruiker die de AI-agent een specifiek doel of specifieke doelstelling geeft. Zodra het doel is vastgesteld, start de AI-agent de planning door de doelstelling op te splitsen in kleinere, uitvoerbare taken. Voor complexere doelen stelt de AI-agent een volledige reeks subtaken op, waarbij deze een complete roadmap creëert om de acties in toekomstige fasen te sturen. - Gegevensverzameling en kennisverwerving
AI-agents hebben toegang nodig tot relevante informatie om de taken en subtaken uit de vorige fase uit te voeren. Zij verzamelen gegevens uit verschillende bronnen (internet, interne databases, externe tools, enz.). In gevallen waarin de AI-agent specifieke kennis mist, kan deze gebruikmaken van API's of verbinding maken met andere systemen om de ontbrekende informatie aan te vullen. - Besluitvorming en uitvoering
Zodra de AI-agent over de benodigde data beschikt, maakt hij gebruik van machine learning-modellen om beslissingen te nemen. Hij beoordeelt de informatie, bepaalt een mogelijke handelwijze en begint met het uitvoeren van de taken. - Monitoring en feedbackintegratie
Terwijl de AI-agent zijn taken uitvoert, monitort hij continu de resultaten van zijn acties en verzamelt hij feedback van zowel de omgeving als de gebruiker. Deze feedback is essentieel voor zelfbeoordeling en governance, omdat het de AI-agent in staat stelt zijn benadering indien nodig aan te passen. De AI-agent kan ook nieuwe subtaken creëren op basis van de ontvangen feedback, zodat hij afgestemd blijft op het uiteindelijke doel van de gebruiker. - Leren en verbetering
Na het voltooien van een taak slaat de AI-agent de gegevens en geleerde lessen op in zijn kennisbank. Hierdoor kan hij zijn strategieën voor toekomstige interacties verfijnen. Na verloop van tijd wordt de AI-agent dankzij dit proces nauwkeuriger en efficiënter.
Een efficiënt geheugensysteem is essentieel voor de prestaties van AI-agents, omdat het hen in staat stelt om informatie in real time op te slaan, op te halen en bij te werken. Geheugen stelt AI-agents in staat om eerdere interacties, beslissingen, oplossingen en geleerde gegevens te 'onthouden', hetgeen de samenhang en relevantie bij het uitvoeren van taken bevordert. Zonder een uitgebreide geheugeninfrastructuur kunnen AI-agents moeite hebben met consistentie, dezelfde fouten herhalen of gebruikersvoorkeuren gewoon uit het oog verliezen.
Veel AI-systemen maken vandaag de dag gebruik van een combinatie van in-memory-, relationele en vectordatabases om verschillende gegevenstypen te verwerken. Deze gefragmenteerde aanpak kan echter leiden tot inefficiëntie, vooral in complexere configuraties met meerdere agents. Een goed geïntegreerd geheugensysteem helpt AI-agents om verschillende gegevenstypen te beheren, waaronder documenten, code, tabellen en meer abstracte concepten. Het geeft hun tevens de middelen die ze nodig hebben om effectief te reageren op diverse taken.
Geheugensystemen moeten ook gedeelde toegang tot informatie mogelijk maken om meerdere AI-agents te laten samenwerken waarbij elke agent toch zijn eigen identiteit behoudt. Dit stelt AI-agents in staat om samen te werken aan complexe problemen en tegelijkertijd hun eigen unieke geleerde gedragingen te behouden. Een goed ontworpen geheugensysteem verbetert uiteindelijk het vermogen van een AI-agent om taken uit te voeren en zichzelf te verbeteren.
AI-agents zijn complexe systemen die uit verschillende componenten bestaan. Sommige zijn inherent aan alle AI-agents, terwijl andere specifiek zijn voor de taken die alleen bepaalde agents moeten uitvoeren.
Universele componenten bieden de kernfuncties waarmee de agent gegevens kan verzamelen, beslissingen kan nemen en taken kan uitvoeren. Alle AI-agents bevatten de volgende componenten, ongeacht waar of hoe ze opereren:
- AI-agentarchitectuur
De architectuur vormt de basis van de AI-agent. Dit kan een fysieke structuur zijn, zoals een robot met motoren en sensoren, of een softwaregebaseerd platform dat afhankelijk is van API's en databases om essentiële ondersteuning te bieden. De architectuur herbergt alle tools en systemen die de AI-agent nodig heeft om autonoom te functioneren. - AI-agentfunctie
De functie van de AI-agent bepaalt hoe de door de agent verzamelde informatie wordt verwerkt en omgezet in acties. Het is ontworpen om de binnenkomende gegevens te koppelen aan een reeks reacties of acties op basis van de doelen van de agent. - AI-agentprogramma
Het AI-agentprogramma integreert de architectuur en de agentfunctie in een werkend implementatiesysteem. Dit omvat alles, van het coderen van de logica achter de besluitvorming van de AI-agent tot de implementatie in de vereiste omgeving. Het AI-agentprogramma stemt de doelen van de AI-agent af op de technische vereisten die nodig zijn om soepel te kunnen functioneren.
Afhankelijk van de taken die AI-agents krijgen toegewezen en waar ze zijn ontworpen om te functioneren, kunnen extra componenten nodig zijn om meer gespecialiseerde mogelijkheden te bieden. Deze voorwaardelijke componenten komen alleen voor bij specifieke soorten AI-agents:
- Sensoren
Sensoren stellen de AI-agent in staat om gegevens uit zijn omgeving te verzamelen. Voor fysieke agents kan dit verwijzen naar camera's, microfoons, radar, enz., terwijl softwaregebaseerde agents gebruik kunnen maken van tools zoals webcrawlers of bestandslezers. - Processors
De processor maakt deel uit van het 'brein' van de AI-agent en is verantwoordelijk voor het verwerken van de gegevens van sensoren en het omzetten ervan in bruikbare inzichten. Processors voeren de complexe berekeningen uit die nodig zijn om informatie te analyseren en de beste handelwijze te bepalen. - Actuatoren
Fysieke actuatoren omvatten bijvoorbeeld robotarmen of -wielen voor beweging (waardoor de AI-agent zich binnen de fysieke wereld kan bewegen), terwijl digitale AI-agents gebruik kunnen maken van tools om bestanden te creëren of opdrachten te verzenden binnen softwaresystemen. Deze componenten voeren de acties uit die worden bepaald door het besluitvormingsproces van de AI-agent. - Controlesystemen
Controlesystemen beheren hoe de AI-agent gegevens verwerkt en beslissingen neemt over uit te voeren acties. Ze coördineren de sensoren, processors en actuatoren om ervoor te zorgen dat de AI-agent functioneert zoals bedoeld. In meer geavanceerde AI-systemen stellen controlesystemen de AI-agent in staat om zich aan te passen en zichzelf te corrigeren op basis van feedback.
Zoals eerder vermeld, kunnen AI-agents verschillende vormen aannemen, afhankelijk van de complexiteit van hun doelen en de omgevingen waarin ze werken. Van het volgen van basisregels tot geavanceerd leren, de mogelijkheden van AI-agents variëren van eenvoudige, reactieve functies tot hoogst autonome besluitvormingsprocessen. Hieronder volgen de belangrijkste categorieën van AI-agents die vaak in verschillende branches worden gebruikt:
- Eenvoudige reflex-AI-agents
Deze AI-agents werken op basis van vooraf gedefinieerde regels en reageren op specifieke stimuli. Ze zijn het meest basale type AI-agent en functioneren zonder geheugen of complexere besluitvorming. Eenvoudige reflex-AI-agents zijn geschikt voor eenvoudige taken die geen context of leren vereisen, zoals een slim sprinklersysteem dat water activeert wanneer de bodemvochtigheid onder een bepaalde drempelwaarde daalt. - Op modellen gebaseerde AI-reflexagents
Op modellen gebaseerde AI-reflexagents zijn geavanceerder dan hun eenvoudige reflex-tegenhangers. Ze onderhouden een intern model van de omgeving, waardoor ze beter geïnformeerde beslissingen kunnen nemen. Deze AI-agents gebruiken zowel actuele gegevens als geheugen van eerdere interacties om hun gedrag aan te passen. Een veelvoorkomend voorbeeld is een robotstofzuiger die onthoudt waar hij al heeft schoongemaakt en zo voorkomt dat hij dat meteen nog een keer doet. - Op doelen gebaseerde AI-agents
Op doelen gebaseerde AI-agents zijn ontworpen om specifieke doelstellingen te bereiken door actieplannen te genereren en uit te voeren. Deze AI-agents overwegen meerdere mogelijke acties en kiezen het meest effectieve pad om hun doel te bereiken. Een voorbeeld van een op doelen gebaseerde AI-agent is een AI-agent in een ziekenhuis die de vitale functies van een patiënt bewaakt en waarschuwingen verstuurt als de toestand van de patiënt verslechtert. Het zet een reeks acties in gang, zoals het inschakelen van artsen of het aanpassen van medicatie, met als doel de patiënt te stabiliseren. - Op nut gebaseerde AI-agents
Op nut gebaseerde AI-agents gaan een stap verder bij het nemen van beslissingen door het verwachte nut van elke mogelijke actie in overweging te nemen. Deze functie meet het potentiële succes van elke actie op basis van criteria zoals efficiëntie, kosten of snelheid. Deze AI-agents zijn ideaal voor taken waarbij meerdere uitkomsten mogelijk zijn, zoals het optimaliseren van een bezorgroute op basis van brandstofefficiëntie en verkeersomstandigheden. - Lerende AI-agents
Lerende AI-agents passen zich in de loop van de tijd aan door te leren van hun omgeving en belevingen. Ze kunnen hun prestaties verbeteren door eerdere acties en feedback op te slaan en vervolgens te gebruiken om toekomstige beslissingen te verfijnen. Deze AI-agents worden vaak ingezet in systemen die personalisatie vereisen, zoals AI-gestuurde chatbots voor de klantenondersteuning die van elke interactie leren om hun antwoorden te verbeteren. - Hiërarchische AI-agents
Hiërarchische AI-agents werken als een gecoördineerde groep, waarbij hogere agents complexe taken opsplitsen in kleinere, beheersbare taken. Deze kleinere taken worden gedelegeerd aan lagere agents die onafhankelijk opereren, maar hun voortgang rapporteren aan de hogere agent. Deze structuur is handig voor grote, uit meerdere stappen bestaande projecten waarin verschillende agents gespecialiseerde subtaken afhandelen. - Copilots
Copilots zijn ontworpen om mensen te assisteren door aanbevelingen te doen of taken uit te voeren op basis van gebruikersinvoer. Hoewel ze niet volledig autonoom zijn, bieden copilots realtime ondersteuning en versterken ze menselijke besluitvorming met AI-gestuurde suggesties. Voorbeelden zijn AI-schrijfassistenten of systemen die helpen bij programmeertaken door verbeteringen of oplossingen voor te stellen. - Autonome AI-agents
Autonome AI-agents zijn volledig zelfstandige systemen die in staat zijn om complexe taken uit te voeren zonder enige menselijke tussenkomst. In tegenstelling tot copilots kunnen deze AI-agents zelfstandig beslissingen nemen, gegevens verzamelen en acties uitvoeren. Ze worden vaak gebruikt in omgevingen waar voortdurende, realtime besluitvorming vereist is, zoals autonome voertuigen of geavanceerde robotsystemen.
Alle verschillende soorten AI-agents bieden eigenlijk dezelfde voordelen. Hieronder volgen enkele van de meest opmerkelijke voordelen die bedrijven kunnen verwachten bij het implementeren van AI-agents:
Uiteindelijk zijn AI-agents in principe autonome systemen die in staat zijn om workflows te automatiseren zonder dat er uitgebreid toezicht nodig is. Dit maakt het voor AI-agents mogelijk om repetitieve, tijdrovende taken over te nemen, waardoor menselijke werknemers meer tijd kunnen besteden aan werk met een hogere waarde. Door routinetaken zoals gegevensinvoer, planning, klantenondersteuning of andere essentiële (maar tijdsintensieve) activiteiten uit te voeren, vergroten deze AI-agents de mogelijke productiviteit van werknemers.
Mensen kunnen zich op een beperkt aantal problemen tegelijk concentreren; AI-agents hebben deze beperking niet. AI-agents kunnen meerdere taken of interacties tegelijkertijd afhandelen en verwerken enorme hoeveelheden gegevens in zeer korte tijd. Door deze snelheid en het vermogen om te multitasken, kunnen bedrijven grote werkvolumes beheren zonder dat dit ten koste gaat van de kwaliteit, vooral in klantenserviceactiviteiten.
Over kwaliteit gesproken, van AI-agents is aangetoond dat ze consequent meer nauwkeurige, uitgebreide en gepersonaliseerde antwoorden geven dan traditionele geautomatiseerde systemen. Ze kunnen kennis uit verschillende bronnen integreren, samenwerken met andere agents en leren van hun interacties om hun uitvoer voortdurend te verbeteren.
Inefficiënte processen, repetitieve handmatige taken, menselijke fouten en trage responstijden leiden allemaal tot hogere kosten voor organisaties. Met AI-agents behoren deze problemen tot het verleden. Door taken te automatiseren en de behoefte aan handmatig werk te verminderen, minimaliseren AI-agents de fouten die door menselijke invoer kunnen ontstaan, verkorten ze de verwerkingstijd en stroomlijnen ze workflows. Deze vermindering van inefficiënties bespaart tijd en verlaagt de overheadkosten.
AI-agents gebruiken machine learning en gegevensanalyse om realtime gegevens te verwerken, waardoor organisaties sneller beslissingen kunnen nemen op basis van betrouwbare inzichten. Ze kunnen trends voorspellen, patronen herkennen en oplossingen op basis van gegevens creëren die bruikbaar zijn in verschillende afdelingen.
AI-agents leveren consistente, nauwkeurige resultaten, wat de veranderlijkheid die met menselijke betrokkenheid gepaard gaat, wegneemt. Ongeacht de taken die aan hen zijn toegewezen, zorgen ze ervoor dat processen uniform worden uitgevoerd, waardoor fouten worden verminderd en hoge standaarden worden gehandhaafd. Dit is cruciaal voor taken waar consistentie essentieel is, zoals het bieden van technische ondersteuning of het verwerken van transacties.
Naarmate bedrijven groeien, nemen ook hun operationele behoeften toe. AI-agents verbeteren de schaalbaarheid door zich aan te passen aan de toegenomen werklast zonder in te leveren op prestaties of meer uitgaven te vereisen. AI-agents kunnen eenvoudig op- of afschalen om aan de vraag te voldoen, zodat bedrijven hun mogelijkheden kunnen afstemmen zonder een evenredige aanpassing van personeel of resources.
AI-agents verbeteren de klantbeleving door gepersonaliseerde, snelle en betrouwbare service te bieden. Ze zijn 24/7 beschikbaar, kunnen op elk moment met klanten communiceren en direct antwoorden en ondersteuning bieden. Hun vermogen om te leren van eerdere interacties en deze gegevens te gebruiken om antwoorden te personaliseren en in te spelen op klantbehoeften, maakt hen bij uitstek geschikt om langdurige positieve relaties tussen koper en verkoper op te bouwen. Deze voortdurende interactie verhoogt de klanttevredenheid en versterkt de loyaliteit.
Hoewel AI-agents onmiskenbare voordelen bieden, kunnen ze ook bepaalde uitdagingen met zich meebrengen. Hieronder volgen enkele van de grootste obstakels waar organisaties mee te maken kunnen krijgen bij het implementeren van AI-agents:
AI-agents zijn afhankelijk van grote hoeveelheden gegevens om effectief te functioneren en verwerken vaak gevoelige klant- of bedrijfsinformatie. Dit brengt aanzienlijke zorgen met zich mee op het gebied van privacy en gegevensveiligheid, aangezien onjuiste verwerking van deze gegevens kan leiden tot ongeautoriseerde toegang en gecompromitteerde klantidentiteiten. Bovendien kan het niet naleven van gegevensprivacyregels, zoals de AVG of de CCPA, het bedrijf blootstellen aan zware juridische sancties en onherstelbare reputatieschade.
Bedrijven dienen een sterk beleid voor gegevensgovernance te implementeren, waaronder encryptie, anonimisering en regelmatige audits om gegevens te beschermen en volledige compliance van de privacywetgeving te waarborgen. Door AI-agentactiviteit continu te monitoren, kan gevaarlijk gedrag snel worden gedetecteerd en aangepakt.
AI-agents, met name de agents die gebruikmaken van machine learning-modellen, kunnen soms bevooroordeelde of oneerlijke resultaten produceren door tekortkomingen in hun trainingsgegevens. Dit kan leiden tot beslissingen of aanbevelingen die onbedoeld discrimineren op basis van factoren zoals ras, geslacht, sociaaleconomische status of andere beschermde kenmerken.
Dergelijke vooroordelen kunnen gebruikers schaden en de reputatie van bedrijven die afhankelijk zijn van AI-agents aantasten. Het is daarom essentieel om deze kwesties tijdens de ontwikkeling en implementatie aan te pakken. Het opnemen van eerlijkheidscontroles, regelmatige audits en andere vormen van menselijk toezicht in het AI-ontwikkelingsproces kan helpen deze problemen tegen te gaan. Evenzo verkleint het regelmatig bijwerken en diversifiëren van trainingsgegevens de kans dat de agent bevooroordeelde resultaten produceert.
Het ontwikkelen, trainen en implementeren van AI-agents is een complex en resource-intensief proces. AI-ontwikkeling vereist gespecialiseerde expertise op meerdere zeer technische vakgebieden. Daarnaast kan het trainen van modellen met bedrijfsspecifieke data zeer kostbaar zijn in termen van rekencapaciteit, aangezien dit enorme computerbronnen vereist. Ook kan het opschalen van deze systemen en het waarborgen van goede prestaties in verschillende use cases extra uitdagingen met zich meebrengen.
Om deze technische uitdagingen het hoofd te bieden, kunnen organisaties gebruikmaken van vooraf gemaakte AI-platforms of samenwerken met ervaren leveranciers die AI-oplossingen bieden die zijn afgestemd op specifieke bedrijfsbehoeften. Deze externe platforms kunnen de ontwikkelingstijd en -kosten aanzienlijk verlagen en tegelijkertijd schaalbaarheid bieden. Bovendien kan investeren in cloudgebaseerde infrastructuur helpen het proces te stroomlijnen. Deze infrastructuur biedt flexibele rekenkracht en tools voor het trainen en implementeren van AI-agents zonder dat er een uitgebreide interne infrastructuur nodig is.
Het effectief implementeren van AI-agents vereist zorgvuldige planning, duidelijke doelstellingen en voortdurende optimalisatie. Overweeg de volgende stappen om de bovengenoemde uitdagingen te vermijden en de kans op een succesvolle digitale transitie te vergroten:
De basis van elke implementatie van een AI-agent begint met goed gedefinieerde doelstellingen. Organisaties moeten specifiek aangeven wat ze willen bereiken. Het vanaf het begin definiëren van deze doelen creëert een framework voor het evalueren van succes en zorgt ervoor dat alle AI-oplossingen zijn afgestemd op de bedrijfsbehoeften. Doelen moeten meetbaar, specifiek en afgestemd zijn op strategische prioriteiten voor de lange termijn.
Gegevens vormen de ruggengraat van AI-agents en de kwaliteit van de gegevens bepaalt hun prestaties. Voordat organisaties AI-systemen implementeren, moeten ze bestaande gegevensbronnen controleren om de volledigheid, relevantie en nauwkeurigheid te waarborgen. Dit omvat het opschonen van de gegevens met betrekking tot inconsistenties, redundanties en onnauwkeurigheden die tot onjuiste resultaten kunnen leiden. Daarnaast biedt het opzetten van efficiënte frameworks voor gegevensbeheer AI-agents de mogelijkheid om informatie met zo weinig mogelijk complicaties te benaderen en te verwerken. Door gegevens te standaardiseren op verschillende platforms en systemen, wordt een soepelere integratie in AI-workflows mogelijk gemaakt.
Niet elke agent is geschikt voor elke use case, de geschiktheid van de AI-agent hangt af van de complexiteit van de taken die hij zal uitvoeren. Zo kan een eenvoudige reflexagent voldoende zijn om routinetaken zoals planning te automatiseren, terwijl voor de klantenservice of optimalisatie van de leveringsketen waarschijnlijk meer geavanceerde lerende agents nodig zijn. Houd rekening met factoren zoals beslissingsautonomie, aanpassingsvermogen en leervermogen en kies een AI-agent die is uitgerust om de specifieke uitdagingen van de operationele omgeving aan te kunnen.
AI-agents dienen niet geïsoleerd te functioneren. Ze presteren het beste wanneer ze diepgaand geïntegreerd zijn in de bestaande infrastructuur (inclusief tools en toepassingen). Goede integratie zorgt ervoor dat AI-agents toegang hebben tot realtime gegevens, zodat ze effectief kunnen opereren en in lijn kunnen werken met andere bedrijfsprocessen. Werk samen met IT-teams om ervoor te zorgen dat de integratie veilig en schaalbaar is.
AI-agents dienen niet geïsoleerd te functioneren. Ze presteren het beste wanneer ze diepgaand geïntegreerd zijn in de bestaande infrastructuur (inclusief tools en toepassingen). Goede integratie zorgt ervoor dat AI-agents toegang hebben tot realtime gegevens, zodat ze effectief kunnen opereren en in lijn kunnen werken met andere bedrijfsprocessen. Werk samen met IT-teams om ervoor te zorgen dat de integratie veilig en schaalbaar is.
Na implementatie profiteren AI-agents van voortdurende monitoring en optimalisatie, zodat ze zich kunnen aanpassen aan veranderende behoeften en goed kunnen blijven presteren. Door kritieke prestatie-indicatoren (KPI's) te volgen, kunnen organisaties de effectiviteit van hun AI-systemen beoordelen en eventuele verbeterpunten identificeren. Regelmatige updates, gebaseerd op feedback en prestatiegegevens, zorgen ervoor dat AI-agents relevant blijven terwijl ze leren van hun omgeving en interacties.
AI-agents blinken uit in automatisering, maar zijn niet onfeilbaar. Er zijn scenario's, met name in complexe of gevoelige gevallen, waarin menselijk toezicht noodzakelijk is. Het implementeren van duidelijke protocollen voor wanneer menselijke interventie nodig is, helpt AI-systemen efficiënt en ethisch te opereren zonder concessies te doen aan de kwaliteit. Als extra voordeel zorgt deze benadering van samenwerking met mensen ervoor dat AI de besluitvorming versterkt, in plaats van deze te vervangen.
Geef prioriteit aan compliance met relevante regels voor gegevensbescherming. Voer regelmatig beveiligingsaudits uit om gegevenslekken te voorkomen. Implementeer uitgebreide beveiligingsmaatregelen, zoals sterke encryptie, gedetailleerde toegangscontroles en regelmatige audits. Door gegevens te beschermen, kunnen AI-agents functioneren zonder risico op gegevenslekken of non-compliance, zodat de informatie van zowel de organisatie als de klant veilig en intact blijft.
AI-agents transformeren de manier waarop bedrijven productiviteit op schaal bereiken en het ServiceNow AI Platform van ServiceNow biedt de resources om hun potentieel te maximaliseren. Met ServiceNow AI-agenten kunnen bedrijven 24/7 productiviteit realiseren in honderden use cases, waaronder IT, klantenservice, HR, inkoop en zelfs softwareontwikkeling. Gebruikers kunnen eenvoudig aangepaste AI-agents en vaardigheden creëren die zijn afgestemd op hun specifieke behoeften, zodat agents kunnen leren en zich kunnen aanpassen in lijn met andere essentiële bedrijfsinstrumenten. De AI-agents van ServiceNow zijn daarnaast uitgerust met ingebouwde governance en analyses, zodat ze binnen vastgestelde bedrijfsparameters opereren en effectief bijdragen aan het behalen van de organisatiedoelstellingen.
De sterke integratiemogelijkheden van het ServiceNow AI Platform stellen bedrijven in staat om essentiële gegevens, workflows en bestaande systemen te benutten. Dankzij de duidelijke focus op text-to-action-technologie, kunnen gebruikers nu platformworkflows starten door simpelweg opdrachten in natuurlijke taal te geven, waardoor taken geautomatiseerd worden, van eenvoudige verzoeken tot complexe bedrijfsprocessen.
Probeer de demo van ServiceNow vandaag nog en laat krachtige AI-agents je weg naar succes automatiseren.