Hoe AI-agenten te gebruiken voor bedrijfsautomatisering

AI-agenten — echt autonome “digitale werknemers” die beslissingen kunnen nemen en onafhankelijk kunnen handelen — vormen de volgende stap in bedrijfsverandering.

Maar elk meesterwerk heeft zijn goedkope kopie.

Helaas heeft de hype rondom “agentic AI” ertoe geleid dat leveranciers het label "agentic" plakken op bestaande producten - zoals AI-assistenten, RPA-tools en chatbots - die niet echt agentic zijn. Volgens Gartner-analisten, slechts ongeveer 130 van de duizenden of agentic AI-leveranciers de echte deal zijn. Dit fenomeen, “AI agent washing” genoemd, maakt het voor bedrijven alleen maar moeilijker om te begrijpen wat agentic AI is en het effectief te implementeren.

Om agent-gebaseerde AI echte bedrijfswaarde te laten leveren, moeten ondernemingen de hype van de realiteit kunnen scheiden. Dat betekent dat ze verder moeten kijken dan flitsende beloften van directe automatisering en zich moeten concentreren op verantwoorde integratie, veilige gegevens toegang en duidelijke governance om een sterke basis te creëren waarin AI-agenten hun volledige potentieel kunnen bereiken.

Dus, wat zijn (echte) AI-agenten?

AI-agenten zijn niet zomaar geavanceerdere chatbots of slimmere virtuele assistenten. Om werkelijk agent-achtig te zijn, moeten AI-agenten autonoom functioneren om hun doelen te bereiken. Hoewel dat doel door mensen wordt ingesteld, kan een AI-agent onafhankelijk handelen — gegevens uit verschillende systemen halen, beslissingen nemen en communiceren met toepassingen — zonder aanwijzingen.

Agentische AI vs. Generatieve AI

Het belangrijkste verschil tussen agentische AI en generatieve AI (tools zoals ChatGPT) is autonomie. AI-agenten kunnen op eigen houtje handelen, terwijl generatieve AI prompts van mensen nodig heeft om te functioneren.

Typen autonome AI-agenten

AI-agenten kunnen variëren in complexiteit, maar in de kern volgen ze allemaal hetzelfde basisprincipe: observeren, beslissen, handelen. Wat hen onderscheidt, is hoe ze die beslissingen nemen:

• Eenvoudige reflexagenten: Reageer direct op stimuli. Ideaal voor eenvoudige, op regels gebaseerde taken zoals gegevensvalidatie of het bewaken van waarschuwingen.
• Modelgebaseerde reflexagenten: Gebruik een intern model van de omgeving om betere beslissingen te nemen, zoals het voorspellen van tekorten op de voorraad voordat ze optreden.
• Doelgerichte agenten: Neem beslissingen door te evalueren hoe acties dichter bij specifieke doelen brengen, zoals het halen van een leveringsdeadline of het verminderen van de wachtrij met tickets.
• Nutgebaseerde agenten: Beoordeel uitkomsten op basis van prestatiestatistieken (snelheid, kosten, nauwkeurigheid) om het meest efficiënte pad vooruit te kiezen.
• Lerende agenten Continue prestaties te verbeteren door middel van feedback, waarbij ze verfijnen hoe ze omgaan met repetitieve processen of afwijkingen.

Multi-Agent Systemen

AI-agenten zijn er niet op ontworpen om elk bedrijfsproces zelfstandig te beheren, maar ze zijn ontworpen om samen te werken met andere agenten en systemen om agent-gebaseerde automatisering op schaal mogelijk te maken.

Voordelen van het Gebruik van AI-Agents voor Automatisering (en Hoe Deze te Meten)

Op hoofdlijnen zijn de voordelen van het gebruik van AI-agents voor het automatiseren van processen duidelijk: bedrijven kunnen tijd en geld besparen door handmatig werk te verminderen. Maar bedrijven kunnen AI-agents niet inzetten op basis van vage beloftes van succes. Om AI-initiatieven met agents succesvol te laten zijn, moeten bedrijven kunnen aantonen duidelijke en meetbare ROI.

Kosten- en tijdsbesparing

Een van de makkelijkst te meten voordelen is hoeveel tijd een AI-agent uw medewerkers bespaart. Als u weet hoeveel tijd een medewerker gemiddeld nodig heeft om een taak te voltooien - zoals het goedkeuren van een inkooporder of het verwerken van een factuur - kunt u berekenen hoeveel uren (en hoeveel geld, gebaseerd op de uurkosten van de medewerker) worden bespaard door een AI-agent die taak te laten uitvoeren.

Verbeterde klanttevredenheid

Kwantitatieve statistieken zoals tijds- en kostenbesparingen zijn belangrijk voor het begrijpen van de ROI, maar kwalitatieve statistieken zoals klanttevredenheid kunnen even waardevol zijn. AI-agenten kunnen bijdragen aan betere klantervaringen door responstijden te verkorten en accuratere aanbevelingen te doen - en deze verbeteringen kunnen worden gemeten via klantenenquêtes en klantbehoud.

Betere medewerkerservaringen

AI-agenten zijn geen vervanging voor menselijke werknemers. Goed geïmplementeerd kunnen agent-systemen de werknemerstevredenheid zelfs verbeteren door het aantal repetitieve, tijdrovende taken dat ze moeten uitvoeren te verminderen. Net als bij klanttevredenheid, zijn enquêtes een waardevol hulpmiddel om te meten hoe werknemers zich voelen over AI-agenten — maar bedrijven kunnen ook kijken naar adoptiepercentages van agenten en voltooiingspercentages van taken om beter te begrijpen hoe AI bijdraagt aan operationeel succes.

Uitdagingen bij de adoptie van AI-agenten

Naarmate AI geavanceerder wordt, worden de bijbehorende beveiligingsrisico's complexer.
Bedrijfsomgevingen — die gemiddeld meer dan 1.000 applicaties gebruiken — zijn bijzonder kwetsbaar en kunnen zich simpelweg geen lakse “eerst implementeren, later vragen stellen”-aanpak voor AI veroorloven. Met zoveel applicaties in gebruik is er ook het probleem van onverbonden, gesiloëde gegevens waardoor het voor nieuwe AI-tools moeilijk is om effectief te integreren en de benodigde informatie te verkrijgen.

Beveiligingskwetsbaarheden

Zonder adequate controle en governance kunnen autonome AI-agenten onbedoeld privé-informatie blootleggen, schadelijke acties uitvoeren of nieuwe aanvalsoppervlakken creëren binnen de onderneming.

Datasilo's

Een AI-agent's vermogen om problemen op te lossen, beslissingen te nemen en autonoom te handelen, maakt het, nou ja, agentief. Als de AI tegenstrijdige of onvolledige gegevens tegenkomt, zal hij zijn best doen om de hiaten op te vullen en de beste handelwijze te bepalen — maar hoe verder de AI afwijkt van een gezaghebbende bron van waarheid, hoe waarschijnlijker het is dat hij verkeerde aannames doet en fouten maakt.

De Oplossing: Een Gelaagde Benadering van AI

Het implementeren van AI-agents in een bedrijfsomgeving is uitdagend en slecht geplande initiatieven gedreven door hype zijn gedoemd te mislukken. Gartner voorspelt zelfs al dat 40% agentische AI-projecten zullen tegen eind 2027 worden stopgezet.

Ondernemingsgegevens die verspreid zijn over honderden applicaties en systemen vereisen een gelaagde benadering van AI.

• De eerste, kernde laag is Jitterbit Harmony, ons met AI verrijkte low-code integratieplatform dat uiteenlopende systemen met elkaar verbindt om één enkele bron van waarheid te creëren en een naadloze gegevensstroom tussen applicaties te waarborgen.
• De tweede laag bestaat uit autonome AI-agenten die gebruikmaken van de geïntegreerde gegevens en workflows die door Harmony worden mogelijk gemaakt, om effectief en veilig te kunnen functioneren.
• De derde laag is geïntegreerde AI — AI-functionaliteiten ingebed in bestaande applicaties.

Deze gelaagde architectuur verankert uw AI-agenten in nauwkeurige gegevens en verbetert het beheer, terwijl er toch flexibiliteit blijft om extra AI-tools toe te voegen.

Use Cases in Bedrijfsautomatisering

Praktische voorbeelden van workflows waar agent-AI meetbare resultaten oplevert, zijn onder meer:

• Personeelszaken Automatiseer onboarding met agents die accounts aanmaken, systemen provisioneren en gepersonaliseerde welkomstmails versturen — ; allemaal getriggerd vanuit één HR-workflow.
• Supply chain management: AI-agenten voorspellen de voorraadbehoeften, bestellen materialen opnieuw en synchroniseren gegevens tussen ERP- en logistieke systemen om stockouts en leveringsvertragingen te verminderen.
• Financiën en boekhouding: Van factuurafstemming tot onkostenvalidatie, agenten kunnen repetitieve financiële taken beheren met behoud van real-time rapportageaccuraatheid.
• Klantenservice Agenten classificeren automatisch supporttickets, stellen oplossingen voor en escaleren prioriteitsgevallen naar het juiste team, wat de responstijden en tevredenheid verbetert.

Hoe te beginnen met AI-agentautomatisering

Bouw aan een Sterke, Geïntegreerde Basis

AI-agenten kunnen niet simpelweg bovenop losgekoppelde systemen en rommelige data worden geplaatst en verwachten dat ze waarde leveren. Het creëren van een sterke basis voor de inzet van AI betekent het koppelen van applicaties, het opschonen en standaardiseren van gegevens, en het vaststellen van duidelijke governance binnen de gehele onderneming.

De Jitterbit Harmony platform maakt dit eenvoudig door een low-code, AI-verrijkte integratielaag te bieden die verschillende systemen koppelt, waardoor een enkele bron van waarheid ontstaat waar AI-agenten informatie uit kunnen halen.

Kant-en-klare AI-agenten

Voor bedrijven die de adoptie willen versnellen, zijn kant-en-klare AI-agenten een geweldige plek om te beginnen. In de Jitterbit Marketplace, vindt u beveiligde, enterprise-ready agents voor:

• Verkoop Automatiseer het volgen van leads, opvolgingen en pijplijnupdates.
• Kennismanagement: Automatiseer de toegang van medewerkers tot kennisbanken, documentatiesites, bedrijfssystemen en andere dataopslagplaatsen.
• HR: Automatiseer de onboardingprocessen van medewerkers, van hardware-inkoop tot functiegerichte training.

Aangepaste AI-agents

Voor meer gespecialiseerde gebruiksscenario's bieden aangepaste AI-agenten de flexibiliteit om verder te gaan. Jitterbit's Agentische AI Professional Services Koppel uw bedrijf aan een team van AI- en ML-experts die agents ontwerpen, testen en implementeren, afgestemd op uw unieke data, doelen en operationele uitdagingen.

AI-agenten schaalbaar implementeren met Jitterbit

Van volledig autonome AI-agenten tot ingebouwde AI-assistenten: het Harmony-platform van Jitterbit biedt een uitgebreide, met AI verrijkte low-code-oplossing voor bedrijfsautomatisering.

Meer informatie over Jitterbit's veilige, gelaagde aanpak voor AI-automatisering, of spring in een demo van onze HR Agent om onze AI-mogelijkheden in actie te zien.