Het kennen van het verschil tussen schakelborden en schakelaars kan uitdagend zijn. Ze zijn allebei elektrische distributie- en beschermingsapparatuur. Zelfs de terminologie die gebruikt wordt om ze te beschrijven is vergelijkbaar. U moet weten welke geschikt is voor uw toepassing om fouten te mitig

Bij tap testing wordt een geïnstrumenteerde hamer gebruikt om een structuur te exciteren en de trillingsrespons te meten met een transducer, zoals een accelerometer. Het doel van deze test is de frequentieresponsfunctie (FRF) te identificeren voor de geselecteerde mechanische structuur. Gegeven de F

Programmeerbare logische controllers (PLCs) en automatisering Programmeerbare Logische Controllers (PLCs) worden niet alleen gebruikt om informatie over signaalniveaus te leveren. Ze kunnen ook data vastleggen en analyseren, afhankelijk van het gebruik van de controller. Het meest basale gebruik va

Bij UiPath leven we de agentic mindset al een tijdje. We bouwen niet alleen demos; we bouwen agents die shippen, schalen en echte enterprise-chaos overleven. Als je ooit een large language model (LLM) in productie hebt aangesloten, weet je: het zijn niet de prompts die breken. Het is alles eromheen

Zakelijke leiders staan onder druk om meer met minder te doen—sneller dan ooit. Maar organisaties confronteren steeds complexere proceslandschappen die departments, systemen en workflows overschrijden. En terwijl processen op papier schoon kunnen lijken, in de realiteit zijn ze vol omwegen, uitzonde

Redeneringsmodellen vooruitgang, maar productie blijft hard Redeneringsmodellen hebben snel gevorderd. Systemen kunnen nu documenten parsen, code schrijven en oordeelsvorming uitvoeren die eens vast in het onderzoeksdomein zaten. Ondanks deze vooruitgang, worstelen de meeste AI-initiatieven nog ste

Naarmate enterprises naar agentic AI bewegen, stellen leiders een dringende vraag: Wie zal AI-agents over het bedrijf bouwen, deployen en opereren? De 2025 State of the Agentic Automation Professional-report wijst op een heldere en vaak onderbelichte asset die al in veel organisaties zit: automatis

Met agentic AI die testers augmenteer, zie ik testers beginnen om op de waardeketen te klimmen: ik zie ze meer tijd besteden aan nadenken over wat getest moet worden en waarom, in plaats van alleen hoe. Ik zie ze meer redeneren over systemen, gebruikers en risicos, in plaats van tijd te storten in h

Je gaat misschien 2026 in met de gedachte Okay, dit is het jaar dat ik AI echt voor mijn bedrijf laat werken. Toch, met de opkomst van AI-agents en AI-innovatie die sneller gaat dan ooit, wordt het moeilijker om bij te blijven. En je bent niet alleen. Veel enterprises zoeken nog uit hoe ze agentic

Naarmate agentic automation momentum wint, vragen organisaties zich steeds vaker af waar intelligent document processing (IDP) past in een agentic wereld, en of AI-agents het simpelweg kunnen vervangen. Het korte antwoord is nee, maar het interessantere antwoord is waarom. AI-agents aangedreven do

Afgelopen jaar draaide bijna elk gesprek dat ik had met fellow chief information security officers (CISOs) om dezelfde spanning: hoe brengen we Agentic AI in het enterprise zonder risico te verhogen? Onlangs schreef UiPath co-founder en CEO Daniel Dines enterprises willen de snelheid en intelligent

AI-agents bewegen van demos naar productie-workloads die echte data, echte systemen en echte bedrijfsresultaten raken. Volgens G2s 2025 AI Agents Insights-rapport hebben 57% van bedrijven al AI-agents draaiend in productie, een helder signaal dat dit niet meer experimenteel is. Maar met productie-de

Vooruitgang in modelprestaties (bijv. Claude Opus 4.6s hybride redenering en één-miljoen-token contextvenster) en vooruitgang in agent harness-ontwerp (planning-tools, bestandsysteemgebruik, skills en guardrails) maken bedrijfskritische processen, eerder buiten scope voor AI-agents, nu haalbaar in p

AI verandert de dynamica van software delivery. Code wordt sneller gecreëerd, vaker gewijzigd en geduwd door steeds complexere applicatielandschappen. Die shift rijst een nieuwe vraag voor kwaliteitsteams: hoe houd je tempo zonder controle te verliezen? Veel van de huidige AI-mogelijkheden in testi

Enterprise-leiders hebben de afgelopen twee jaar de case voor agentic AI gebouwd. Proof of concepts. Pilots. Interne demos die de kamer imponeren. En veel van dat werk is veelbelovend geweest. Maar wat ik van klanten blijf horen is dat de kloof tussen een AI-pilot die werkt en een proces dat in pro

Prestatietesten heeft een brandingprobleem. Ergens langs de weg werd prestatietesten het domein van specialisten, de mensen die in percentielen praten, thread pools tunen en twee weken voor go-live aan het proces deelnemen. Dat model werkte ooit. Niet meer. Moderne applicaties strekken zich uit ov

Strikt gereguleerde industrieën worstelen ermee om uit de agentic AI-pilottoep te ontsnappen. Bijvoorbeeld, terwijl 78% van de schadeverzekeraars de nieuwste AI heeft geadopteerd, hebben er slechts 4% het geschaald over hun schade-operaties en slechts 27% heeft geprobeerd end-to-end schadetransforma

In de afgelopen jaren heeft de introductie van AI de kracht en impact van enterprise-automatisering vergroot, waardoor we kunnen streven naar nog grotere efficiëntie en productiviteit. Tegelijkertijd zijn de processen die door deze automatisering worden aangedreven, in complexiteit gegroeid. Investe

McKinsey voorspelt dat AI een enorme drijfveer zal zijn van mondiale productiviteit. En PwC schat dat AI tot 15,7 biljoen dollar kan bijdragen aan de wereldwijde economie tegen 2030. Regeringen over de hele wereld erkennen dit en ondernemen stappen om de positieve impact op hun economieën te maximal

Nieuwe AI-modellen zoals DeepSeek R1 bieden immense belofte, maar rijzen kritische vragen over governance, beveiliging, en het vermijden van vendor lock-in. UiPath gelooft dat enterprises zowel innovatie als beveiliging zonder compromissen kunnen bereiken. In dit artikel deel ik mijn gedachten over