Maak gebruik van Agentic Automation:een gids voor leidinggevenden

De recente golf van AI-nieuws wijst op één ding:AI-modellen worden steeds meer gecommoditiseerd, worden geavanceerder maar goedkoper in gebruik. De mogelijkheid en noodzaak voor bedrijfsleiders om deze modellen te benutten groeit exponentieel. Maar hoe kunnen ze het meeste uit deze AI-innovaties halen terwijl ze zich voordoen?

Agentische automatisering is cruciaal voor het adopteren en opschalen van baanbrekende AI in elke organisatie. AI-modellen zijn krachtig, maar missen de bruikbaarheid als op zichzelf staande technologie die niet kan worden geïntegreerd met bedrijfssystemen of directe actie kan ondernemen. Gelukkig kunnen agenten – op AI gebaseerde entiteiten die zelfstandig of onder toezicht van mensen kunnen werken – een beroep doen op deze modellen en deze gebruiken als effectieve hulpmiddelen. Bij agentische automatisering werken AI-agenten samen met robots en mensen, waarbij ze AI inzetten om complexe, end-to-end-processen te automatiseren en transformatieve bedrijfswaarde te ontsluiten.

Uit UiPath-onderzoek blijkt dat 37% van de IT-leiders in de Verenigde Staten (VS) de waarde van agentische AI al inziet, terwijl 97% geïnteresseerd is in het gebruik van de technologie. Leidinggevenden moeten de adoptie echter zorgvuldig benaderen om hun kernbedrijfsgegevens te beschermen en een voorspelbare uitvoering door hun agenten te garanderen. Dit zijn de belangrijkste overwegingen die bedrijfsleiders moeten maken voordat ze aan de slag gaan met agentische automatisering:

Agentische automatisering:bouwen of niet bouwen?

Organisaties hebben de keuze om reeds bestaande agentarchitecturen over te nemen of deze helemaal opnieuw op te bouwen. Doe-het-zelf-agentframeworks zijn echter bedrieglijk ingewikkeld en vereisen vaak geavanceerde codeer- en machine learning-vaardigheden. Het beheersen van het niveau van autonomie, of keuzevrijheid, van agenten is ook van cruciaal belang. Bedrijven hebben AI-agenten nodig die voorspelbare, betrouwbare resultaten opleveren. Maar het ontwikkelen van de noodzakelijke vangrails en monitoringmogelijkheden kan een kostbare investering zijn.

Voor de meeste ondernemingen is het adopteren van een bestaand agentframework de beste optie. Deze worden gekenmerkt door low-code agentontwikkeltools waarmee medewerkers snel en veilig aangepaste agenten kunnen bouwen. Ze bieden mogelijkheden om agenten te instrueren en te evalueren, ze te integreren met bedrijfssystemen, aangepaste datasets te creëren en gespecialiseerde modellen en inbedding te verfijnen. Door een bestaande agentische automatiseringsoplossing aan te schaffen, gaat u de wildgroei van de infrastructuur tegen en bespaart u extra kosten door al deze mogelijkheden op één plek aan te bieden.

Het combineren van gespecialiseerde agenten met tools op bedrijfsniveau – georkestreerd in workflows met deterministische robots en mensen in de lus – resulteert in nauwkeurige en betrouwbare agenten. Op deze manier bevordert het gebruik van een bestaand platform met ingebouwde governance en controles de uitvoering van uw agenten snel, zonder concessies te doen aan de veiligheid of beveiliging. Maar hoe kunnen leidinggevenden het beste platform voor hun bedrijf identificeren?

De kopersgids

Leidinggevenden moeten rekening houden met een breed scala aan factoren bij het selecteren van een agentische automatiseringsoplossing. Omdat het een opkomende technologie is, zijn er echter verschillende unieke en kritische overwegingen die moeten worden gemaakt: 

Bedrijfstools

AI-agenten zijn slechts zo nuttig als de tools die ze kunnen gebruiken. Denk niet alleen aan de agenten, maar ook aan hun toegang tot integrale bedrijfsmogelijkheden zoals UI- en API-automatisering, intelligente documentverwerking en connectoren voor de nieuwste en beste AI-modellen. Deze zijn essentieel voor het automatiseren van complexe processen van begin tot eind. 

Mens op de hoogte

Mensen vormen de kern van uitzonderingsbeheer in agentische automatisering, waarbij de uitdagingen worden opgelost die agenten niet kunnen oplossen met AI of automatisering. Human in the loop moet een ingebouwde functie zijn, waardoor escalatie en beoordelingen van kritieke klantgerichte processen eenvoudig in workflows kunnen worden ingebouwd. Zorg ervoor dat u inzicht heeft in de kwaliteit van de uitvoering van agenten en de zekerheid dat agenten van deze interacties leren. U moet uw agenten meer autonomie geven terwijl ze leren en verbeteren, maar de beslissing moet gebaseerd zijn op bewezen uitvoering in plaats van op wensdenken. 

Ontwikkeling met weinig code

Vooraf gebouwde agents voor kernbedrijfsprocessen kunnen u een voorsprong geven en snel waarde genereren. Maar bedrijven hebben ook de tools en infrastructuur nodig om snel gespecialiseerde agenten aan te passen of te bouwen die zijn afgestemd op hun specifieke context. Veel hyperscalers bieden complexe producten aan die alleen door ontwikkelaars kunnen worden gebruikt, maar ondernemingen schalen het beste met low-code platforms waar gewone werknemers gebruik van kunnen maken. Op deze manier helpt een low-code ontwikkelomgeving het ontwikkelingsproces te democratiseren en agentische automatisering snel door de hele onderneming te schalen. Ze houden de technische schulden onder controle en zorgen ervoor dat het bedrijf zich kan concentreren op zijn strategische initiatieven. 

Leverancieronafhankelijk

Technologieleiders over de hele linie bieden hun eigen AI-agenten aan, klaar om door werknemers te worden ingezet en gebruikt. Deze zullen echter het nuttigst zijn binnen hun eigen, beperkte leveranciersecosystemen. Kopers moeten in plaats daarvan prioriteit geven aan leveranciersonafhankelijke oplossingen die hun flexibiliteit niet verminderen of hen op de lange termijn buitensluiten van vitale AI-ontwikkelingen of -mogelijkheden. 

End-to-end-orkestratie

De onderneming is rommelig en agenten zijn slechts een deel van de oplossing. AI-agenten hebben toegang nodig tot verschillende tools, mensen en zelfs andere agenten om lange en complexe processen te automatiseren. Om bedrijfsresultaten te bereiken profiteren ondernemingen van oplossingen waarmee ze end-to-end complexe processen voor al deze componenten kunnen modelleren, orkestreren en monitoren. Dit vereist een compleet orkestratieplatform.

Een platform kiezen voor agentische orkestratie

Een orkestratieplatform, of laag, bevindt zich bovenaan de agentische automatisering. Het één kan inderdaad niet bestaan ​​zonder het ander. Effectieve agentische orkestratie zorgt ervoor dat AI-agents, -modellen en mensen soepel verbinding maken en samenwerken en binnen uw vertrouwens- en datagrenzen werken. Bedrijfsleiders moeten het volgende overwegen bij het evalueren van een orkestratieoplossing: 

Kwaliteit en nauwkeurigheid op ondernemingsniveau

Agentautomatisering is een orkest, en AI-agenten spelen niet alleen. Om prestaties en nauwkeurigheid te garanderen, moet de door u gekozen oplossing een infrastructuur op bedrijfsniveau bieden, met de beste automatiserings- en AI-mogelijkheden in zijn klasse om sneller en op schaal waarde te leveren. Je zou deze mogelijkheden stukje bij beetje kunnen samenstellen, maar geleidelijk en tegen hoge kosten. Het is veel beter om een ​​oplossing te gebruiken met ingebouwde, eersteklas AI en automatisering. 

Beheer en monitoring

Continue monitoring en verbetering vormen de kern van agentische automatisering, waardoor uw agenten fouten kunnen corrigeren, leren en zich sneller kunnen aanpassen. Bedrijven moeten op zoek gaan naar oplossingen die de automatisering, modellering en monitoring van complexe bedrijfsprocessen van begin tot eind mogelijk maken. Functies zoals runtime-zichtbaarheid, realtime waarschuwingen en versiebeheer zijn cruciaal voor het monitoren en verbeteren van uw agents. 

Bestuur en vertrouwen

Of u zich nu in de cloud of op locatie bevindt, de beveiliging van alle gegevens die verband houden met uw agentische automatiseringsprojecten moet worden beschermd. Zorg ervoor dat de door u gekozen oplossing transparantie, vertrouwen en controle biedt over de interacties tussen uw agenten, organisatiegegevens en AI-modellen van eerste en derde partijen. De beste praktijk is om een speciale vertrouwenslaag te hebben, met krachtige toegangscontroles, realtime analyses en gedetailleerde rapporten over hoe AI in uw bedrijfsprocessen wordt gebruikt.

UiPath biedt een uitgebreide oplossing voor agentische automatisering en orkestratie, waarbij gecontroleerde agentschappen, tools op bedrijfsniveau en end-to-end orkestratie worden gecombineerd. Onze low-code ontwikkelomgeving maakt een efficiënte creatie van agenten mogelijk, terwijl ingebouwde 'human in the loop'-mogelijkheden voor nauwkeurigheid zorgen. Wij pionieren met een leveranciersonafhankelijke aanpak, waardoor u de tools kunt integreren die uw bedrijf nodig heeft en lock-in wordt vermeden door de flexibiliteit te vergroten. Met geavanceerde functies voor kwaliteitsborging, monitoring en beheer stelt UiPath organisaties in staat agentische automatisering op schaal te stimuleren, met controle, compliance en vertrouwen.

Om te zien hoe UiPath presteert op het gebied van agentische automatisering en orkestratie, kunt u zich nu registreren voor de UiPath Agentic AI Summit.