Wat zijn AI-agents?

AI-agents zijn intelligente autonome systemen die taken kunnen plannen, uitvoeren en beslissingen kunnen nemen namens mensen. Ze interpreteren de intentie van verzoeken binnen de context, leren van historische data en passen zich in realtime dynamisch aan veranderende omstandigheden aan.

Als ze zijn geïntegreerd in een bedrijfsecosysteem, sturen AI-agents meerdere tools en systemen aan en werken ze zelfs samen met andere agenten om complexe, meerstappenworkflows te voltooien.

Soorten AI-agents

Er zijn vijf hoofdtypen AI-agents voor ondernemingen:

1. Eenvoudige reflex agents werken met behulp van een “if-this-then-that”-logica. Met andere woorden, als ze een verandering waarnemen, reageren ze.
2. Modelgebaseerde reflex agents lijken op eenvoudige reflex agents die reageren op verandering, maar verschillen in die zin dat ze een geheugen (een model) van de omgeving bijhouden die ze observeren. Dit geheugen stelt hen in staat om te reageren buiten directe prikkels.
3. Goal-based agents gebruiken zoek- of planningsalgoritmen om mogelijke acties te evalueren, resultaten te voorspellen en de optimale volgorde van acties te kiezen om hun beoogde doel te bereiken.
4. Utility-based agents handelen op basis van hoe goed een beslissing een gewenste uitkomst bereikt. Utility vertegenwoordigt een numerieke meting van de wenselijkheid, dus deze agents streven ernaar de prestaties te maximaliseren en afwegingen in evenwicht te brengen.
5. Learning agents verbeteren voortdurend hun prestaties door de resultaten van een actie te observeren en te beoordelen of die resultaten goed of slecht waren.

Bedrijven kunnen ook meerdere AI-agents combineren in multi-agent systems om complexe workflows af te handelen.

Een eenvoudige reflex agent in een HVAC-systeem kan bijvoorbeeld koeling in gang zetten wanneer de temperatuur stijgt. In combinatie met een modelgebaseerde reflex agent herinnert het systeem zich dat bepaalde ruimtes sneller verwarmen in zonlicht en past het de koelprioriteiten dienovereenkomstig aan.

Voorbeelden van use cases voor AI-agents in de onderneming

AI-agents maken al bedrijfsbrede effecten die verder gaan dan alleen productiviteitsstijgingen. Deze transformatie wordt geïllustreerd door SAP's Joule Agents.

Joule Agents zijn systemen van AI-agents die kunnen worden geïntegreerd in bedrijfsfuncties om teams te helpen complexe, meerstappenworkflows te versnellen en meerwaarde op schaal te realiseren. De dataproducten van SAP harmoniseren uiteenlopende data tussen silo's, zodat Joule Agents inzichten en aanbevelingen kan leveren op basis van de volledige context van een bedrijf. Hoe uniek uw processen ook zijn, Joule Agents kan worden aangepast om compliance, beveiliging en compatibiliteit met bestaande systemen te garanderen.

Hier zijn enkele van de belangrijkste zakelijke use cases waarbij Joule Agents het meeste verschil maken.

AI-agents in finance en accounting

Financiële teams en contract-accountants proberen betalingen te versnellen en sneller te sluiten. Foutieve facturen en ontbrekende betalingen zijn echter tijdrovende problemen die handmatige interventie vereisen.

De Dispute Resolution Agent van Joule automatiseert het geschilproces door de details van facturen en contracten te analyseren en vervolgens afwijkingen of incongruenties te markeren. Dit gebeurt proactief in plaats van reactief, waarbij financiële teams worden geadviseerd hoe ze te werk moeten gaan met een gegenereerde creditnota.

Andere use cases voor AI-agents in finance zijn:

• Voorspelling van late betalingen om het betalingsgedrag van klanten te beoordelen om vertragingen te voorspellen, waardoor proactief bereik mogelijk is en werkkapitaal wordt versterkt.
• Automatische afstemming van betalingen om het trage en handmatige proces van het afstemmen van betalingen op openstaande facturen te stroomlijnen om de betalingstermijn te verminderen.
• Oplossing voor financiële afsluiting die historische afsluitingscycli analyseert, anomalieën markeert en teams naar een oplossing leidt voordat deze uitgroeien tot organisatiebrede vertragingen.

Dankzij deze mogelijkheden kunnen financiële teams efficiënter zijn en overstappen van reactieve naar proactieve benaderingen, met name bij het beheer van inkomende of late betalingen.

AI-agents in supply chain en inkoop

Inkoopprocessen zijn complex, gegevenszwaar en tijdgevoelig. Teams die supply chains beheren, moeten snel beslissingen nemen om gelijke tred te houden met veranderende bedrijfsomstandigheden en verstoringen in de supply chain te beperken.

Joule's Sourcing agent kan helpen. Het identificeert sourcingmogelijkheden, evalueert leveranciers en initieert RFP's autonoom, stroomlijnt inkoopcycli en verbetert de kostenefficiëntie.

Dit helpt bedrijven relevant en concurrerend te houden. Andere use cases voor AI-agents in de supply chain en inkoop zijn:

• Automatische factuurverwerking om de belasting van handmatige invoer van factuurgegevens te verminderen. Deze AI-agents extraheren, valideren en identificeren snel verschillen.
• Doorlooptijdanalyse voor het detecteren en corrigeren van onjuiste doorlooptijdgegevens om voorraadtekorten en vertragingen te voorkomen.
• Foutdetectie door beeldgegevens te analyseren om snel en nauwkeurig fouten te identificeren en de productkwaliteit te verbeteren.

AI-agents in human resources

Managers gebruiken AI-agents voor ondernemingen om hun teams sterker te maken. Met name de medewerker Performance and Goals automatiseert het verzamelen van gegevens om ervoor te zorgen dat leidinggevenden relevante inzichten hebben over elke werknemer.

Omdat deze AI-agents de context van bedrijfsgegevens begrijpen, kunnen ze gepersonaliseerde gesprekspunten genereren voor 1:1-gesprekken, werknemersdoelen afstemmen op bedrijfsdoelstellingen en constructieve feedback geven.

Andere use cases voor AI-agents in HR zijn onder meer:

• Genereren van functieomschrijvingen om recruiters tijd te besparen door functieomschrijvingen van hoge kwaliteit op te stellen met behulp van natuurlijke taalgeneratie. Het markeert ook vage of bevooroordeelde zinnen die potentiële kandidaten kunnen uitschakelen.
• Screening van sollicitanten om beoordeling van cv’s op schaal mogelijk te maken. Het belicht topkandidaten op een manier die ook onbewuste vooroordelen vermindert.
• Gespreksvoorbereiding om managers te voorzien van gespreksvragen die zijn afgestemd op de rol en die zijn ontworpen om het ware potentieel van een kandidaat te onthullen.

AI-agents in productie

AI-agents stellen fabrieken in staat productiever te zijn door op vertragingen te anticiperen en deze te beperken. De werkplaatssupervisor van Joule helpt bijvoorbeeld supervisors door potentiële verstoringen te identificeren en vervolgens planningsaanpassingen aan te bevelen om deze aan te pakken. Door inzicht te bieden in de ernst van deze problemen en de betrokken afhankelijkheden, voorkomen deze agents proactief ongeplande downtime en verhogen ze de algehele operationele efficiëntie.

AI-agents bieden uitvalsituaties in het geval van knelpunten en vertragingen, waardoor processen zich dynamisch kunnen aanpassen. Andere use cases voor AI-agents die dit ondersteunen zijn:

• AI middelen voor voorspellend onderhoud gebruiken sensorgegevens om te bepalen wanneer apparatuur moet worden onderhouden of onderdelen moeten worden vervangen voordat ze mislukken.
• Kwaliteitscontrole helpt de consistentie te verbeteren en verspilling te verminderen door defecten te identificeren. Met machinelearningtechnieken kunnen processen autonoom worden aangepast om productienormen te handhaven.

AI-agents in marketing en commerce

Marketingteams gebruiken AI-agents om prioriteit te geven aan leads van hoge kwaliteit, klantinteracties te personaliseren en conversies te stimuleren. Door deze basistaken te automatiseren, kunnen marketeers hun focus verleggen naar de aspecten van hun werk die een menselijke touch vereisen.

AI-agents kunnen bijvoorbeeld intentiesignalen zoals aankoopgeschiedenis analyseren om leads te identificeren die klaar zijn om te kopen. Vervolgens kunnen ze menselijke marketeers of accountteams vragen om deze leads te betrekken bij gepersonaliseerde campagnes of direct contact met hen op te nemen wanneer hun interesse het hoogst is.

Als aanvulling hierop is de Catalog Optimization Agent, die voortdurend prijzen en productgegevens actualiseert. De content wordt dynamisch geherstructureerd om deze af te stemmen op wijzigingen in de zoekintentie om de classificatie in zoekresultaten te verbeteren.

De samenwerking tussen AI-agents voor ondernemingen en mensen kan leiden tot impactvolle resultaten. Andere use cases voor AI-agents in marketing zijn:

• Klantsegmentatie die klanten dynamisch groepeert op basis van gedrag, voorkeuren en intentie, waardoor gerichtere en effectievere campagnes mogelijk zijn.
• Productaanbevelingen die realtime interacties analyseren om relevante producten voor te stellen, waardoor conversiepercentages en klanttevredenheid worden verhoogd.
• Content genereren voor het maken van productbeschrijvingen, campagnecampagnes en promotionele berichten die zijn afgestemd op doelgroepsegmenten en SEO-doelen.

AI-agents in IT en governance

AI-agents ondersteunen IT-teams in toenemende mate bij het verdedigen tegen bedreigingen en het naleven van de regelgeving door compliancetaken te automatiseren, de status van het systeem te bewaken en beleid te handhaven.

Use cases van AI-agents in IT zijn onder meer:

• Beleidshandhaving om gebruikersactiviteiten en systeemconfiguraties te bewaken om naleving van interne en externe voorschriften te waarborgen.
• Datagovernance om gegevensintegriteit te behouden door inconsistenties op te sporen, normen af te dwingen en toegangscontroles te beheren.
• Beveiligingsmonitoring om ongebruikelijke patronen in systeemgedrag te identificeren en IT teams te helpen reageren op potentiële bedreigingen voordat ze escaleren.

AI-agents in klantenondersteuning

Klanten verwachten snelle en gepersonaliseerde ondersteuning. AI-agents helpen serviceteams efficiënt en op schaal aan deze behoeften te voldoen.

De winkelagent biedt bijvoorbeeld nieuwe klanten productdetails, vergelijkbare opties en orderondersteuning. Voor bestaande klanten is de Q&A-agent ook beschikbaar om de intentie van een vraag te beoordelen en hen nauwkeurige antwoorden te geven.

De mogelijkheden van deze AI-agents verkorten responstijden, verbeteren de klanttevredenheid en maken menselijke agenten vrij voor complexere tickets. Andere use cases die dit aantonen zijn:

• Ticket triage en routering om inkomende ondersteuningsaanvragen automatisch te classificeren en door te sturen naar het juiste team op basis van urgentie, onderwerp en sentiment.
• Samenvatting van servicecases: voor het condenseren van lange servicetrajecten in beknopte samenvattingen, het verbeteren van de overdracht en het verkorten van de oplossingstijd.
• Agentassistentie die realtime suggesties, de beste acties en kennisbronnen levert tijdens live interacties.

Praktische begeleiding: agentic AI-integratie

Het implementeren van AI-agent solutions vereist een strategische aanpak die bedrijfsdoelen ondersteunt en inkopen heeft van belanghebbenden in de hele organisatie.

Identificeer om te beginnen use cases waarin AI-agents meetbare waarde kunnen leveren. Het gaat hierbij meestal om repetitieve, foutgevoelige en tijdrovende processen, zoals factuurverwerking of geschillenbeslechting. Workflows die gegevensintensief, complex, functieoverkoepelend of essentieel zijn voor compliance, kunnen ook worden gestroomlijnd.

Beoordeel vervolgens de gereedheid van uw gegevens. Enterprise AI-agents zijn afhankelijk van geharmoniseerde data van hoge kwaliteit, dus het is essentieel om de huidige infrastructuur te evalueren voor realtime toegang, integratiemogelijkheden en governancenormen. De tools van SAP voor data cloud en analytics kunnen u voorbereiden op een succesvolle AI-integratie door één versie van de waarheid te creëren.

Start een proefproject dat gericht is op een beheersbare use case, zoals geschillenbeslechting. Definieer duidelijke, kwantificeerbare succesmeetwaarden, zoals bespaarde tijd, minder fouten of tevreden klanten. Stel een baseline in en bewaak de prestaties nauwlettend om de impact te valideren.

Belanghebbenden betrekken bij het hele implementatieproces is van cruciaal belang. AI-integratie is inherent functieoverkoepelend, dus betrek vanaf het begin bedrijfsleiders, IT-teams en eindgebruikers. Breng de voordelen van agentic AI duidelijk over en pak zorgen met betrekking tot wijzigingsbeheer, dataprivacy en de impact op werk op.

Organisaties die AI in hun workflows hebben geïmplementeerd, hebben een aanzienlijke toename in productiviteit en lagere operationele kosten gezien. Om nog maar te zwijgen van hogere klanttevredenheid. Om de bedrijfswaarde van AI in de loop der tijd te behouden, is het essentieel om feedbacklussen te creëren voor verdere verbetering.

Nu AI-agents leren van nieuwe data, kunnen hun inzichten steeds meer informatie bieden voor andere use cases die tegemoetkomen aan de unieke behoeften van een organisatie.

Leg de basis voor bedrijfstransformatie

Naarmate AI-agents voor ondernemingen volwassen worden, worden ze digitale partners die het menselijke oordeel verbeteren op manieren die innovatie versnellen. De organisaties die vandaag de stap zetten in AI-integratie, zullen klaar zijn voor het volgende tijdperk van baanbrekende prestaties, waarbij betere beslissingen sneller worden genomen, processen efficiënter zijn en resultaten beter binnen bereik liggen.

FAQ