Hoe bedrijfsworkflows worden herschreven door AI-agenten

In de wereld van AI binnen het bedrijfsleven is een bekend verhaal: AI met menselijke tussenkomst is "de volgende grote doorbraak", iets waar we over moeten praten, plannen voor moeten maken of een pilotproject mee moeten uitvoeren voordat het werkelijkheid wordt. Maar die toekomst is er al, onopvallend verweven in het dagelijks werk.

In veel organisaties bestaan ​​agentische systemen tegenwoordig niet meer als opvallende pilotprojecten. Ze zijn operationeel: ontworpen om frictie te verminderen, de levering te versnellen en coördinatiewerk te vervangen dat voorheen handmatig door mensen werd gedaan.

In ons bedrijf is AI bijvoorbeeld verweven in meerdere interne domeinen – van programmeren en contentproductie naar institutioneel geheugen en analyse van teamsamenwerking – ter ondersteuning van een personeelsbestand van meer dan 2,000 medewerkers. Deze systemen maken deel uit van de dagelijkse werkzaamheden en helpen teams sneller en consistenter te werken aan technische, creatieve en organisatorische taken.

Deze zich ontwikkelende realiteit weerspiegelt een grotere transformatie in de manier waarop werk daadwerkelijk wordt gedaan.

Van AI-interfaces tot flow-georiënteerd werken

De meeste AI voor bedrijven ging tot nu toe over... vermeerderingDenk bijvoorbeeld aan het toevoegen van aanbevelingen, samenvattingen of tekstgeneratie aan gebruikersinterfaces. Maar hoewel die intelligentie nuttig is, verandert het niets aan de manier waarop werkprocessen verlopen. Het maakt bestaande stappen alleen maar sneller.

Agentische AI ​​is anders: het reageert niet alleen op commando's. Het stelt doelen, maakt plannen en voert taken uit om resultaten te behalen.Het coördineert meerdere stappen in verschillende systemen met minimale menselijke tussenkomst. Met andere woorden, het automatiseert... workflowsniet alleen onderdelen ervan.

Wanneer agenten op workflowniveau opereren in plaats van op interfaceniveau, verandert het werkpatroon. Systemen beginnen behoeften te anticiperen in plaats van er simpelweg op te reageren.

Binnen ons bedrijf ziet deze verandering er als volgt uit:

• Geautomatiseerde codegeneratie en documentatie dat de ontwikkeling versnelt en de resultaten afstemt op de standaarden zonder herhaalde menselijke tussenkomst
• Gestructureerde institutionele geheugensystemen die organisatorische kennis consolideren en op grote schaal toegankelijk maken.
• AI-ondersteunde contentproductie dat schaalbare, kwalitatief hoogwaardige teksten levert voor zowel interne als externe doelgroepen.
• Vibe-coding analytics die de samenwerkingsdynamiek tussen teams aan het licht brengen, waardoor vroegtijdige interventies mogelijk worden.

Dit zijn geen experimenten. Ze zijn geïntegreerd in de leveringsprocessen, waardoor mensen zich kunnen richten op strategie en creativiteit in plaats van coördinatie.

Agentische workflows leggen verborgen frictie bloot

Zodra je agents in workflows integreert, wordt de organisatorische realiteit zichtbaar (soms té zichtbaar).

Verouderde processen, onduidelijke eigendomsstructuren en ongeschreven regels, waar mensen vroeger een compensatie voor boden, vormen duidelijke obstakels wanneer een AI-agent probeert te opereren binnen verschillende systemen.

Dit fenomeen is niet uniek voor ons. Analisten wijzen erop dat het realiseren van echte waarde met behulp van AI een fundamentele herziening van de werkprocessen vereist. Organisaties die simpelweg agents toevoegen aan bestaande processen, zien vaak een beperkt effect omdat ze niet hebben vastgesteld waar de agents precies moeten werken. werkelijk gebeurt

Een rapport van Gartner wijst er inderdaad op dat meer dan Naar schatting zal 40% van de AI-projecten voor agenten tegen 2027 worden stopgezet. — niet omdat de technologie faalt, maar omdat bedrijven geen duidelijke, uitvoerbare resultaten voor die technologie kunnen definiëren.

Dit moet niet worden opgevat als een oordeel tegen AI met een eigen handelend subject. Het is eerder bewijs dat Werkzaamheden moeten expliciet gemodelleerd worden voordat AI ze kan automatiseren.Als het tegenovergestelde het geval is, zullen agenten de verstoorde processen aan het licht brengen.

Hoe ziet echte AI met een agent er in de praktijk uit?

Breed, Agentische AI ​​verwijst naar systemen die autonome agenten combineren met workflow-orkestratie om reeksen taken onafhankelijk van elkaar uit te voeren. terwijl ze zich aanpassen aan veranderende omstandigheden en doelen

In werkelijkheid verschijnen agentsystemen zelden als één enkele monolithische "agent". In plaats daarvan manifesteren ze zich als meerdere gespecialiseerde agenten die met elkaar verbonden zijn door middel van orchestratielogicaElke agent heeft wellicht een relatief beperkt takenpakket, maar samen vormen ze een geheel. automatisering op workflowniveau.

In de praktijk betekent dit:

• Agenten die Code en documentatie genereren en verifiëren in overeenstemming met de organisatorische conventies en aansluitend bij de procedures voor codebeoordeling, inclusief beoordeling door een persoon of zelfs een andere agent.
• Geheugenagenten die institutionele kennis vastleggen en indexerenwaardoor het doorzoekbaar en herbruikbaar wordt.
• Contentagenten die gepolijste concepten produceren voor interne en klantgerichte leveringen
• Samenwerkingsanalyses die toon en "sfeer" monitoren binnen teams, waardoor trends aan het licht komen die anders maanden zouden duren voordat ze opgemerkt zouden worden.

Deze agenten werken niet geïsoleerd. Ze delen context en sessies, vaak via orchestratielagen die acties in de juiste volgorde uitvoeren, conflicten oplossen en uitzonderingen afhandelen – een aanpak die meer lijkt op workflowautomatisering dan op platte, generatieve output.

Waarom een ​​verandering in de architectuur onvermijdelijk is

Vroege agentische initiatieven die voor alle taken op één groot taalmodel vertrouwen, lopen vaak tegen knelpunten aan op het gebied van kosten, governance en complexiteit. Om agentische workflows op bedrijfssystemen betrouwbaar te kunnen schalen, kiezen organisaties steeds vaker voor een andere aanpak. georkestreerde architecturen waarbij verschillende componenten verantwoordelijk zijn voor redenering, geheugen, context, integratie en uitvoering.

Deze trend weerspiegelt niet alleen de praktijk, maar ook opkomende inzichten in design: Werkprocessen vereisen orkestratie, geen monolithische intelligentie..

Sterker nog, academisch onderzoek naar AI in het bedrijfsleven laat zien hoe blauwdrukarchitecturen voor agentische workflows data, planners en taakontleding formaliseren om de mogelijkheden van LLM te verbinden met de daadwerkelijke bedrijfslogica – een teken dat het vakgebied zich ontwikkelt van “AI-truc” naar Een discipline binnen de systeemtechniek.

De overstap naar georkestreerde multi-agentsystemen weerspiegelt wat organisaties zoals Customertimes intern in de praktijk brengen: modulaire agenten die samenwerken, en niet één algemeen model dat alles probeert te doen.

Menselijk verzet is een ontwerpsignaal, geen angst.

Een veelvoorkomend misverstand is dat werknemers zich verzetten tegen AI uit angst – dat ze bang zijn om vervangen te worden. In werkelijkheid ontstaat weerstand vaak omdat... Systemen functioneren zonder duidelijke grenzen of begrijpelijke logica..

Onderzoek naar de implementatie binnen bedrijven toont aan dat AI slaagt wanneer het vermindert wrijving en integreert zoals verwacht met bestaand werk, in plaats van wanneer het pure verfijning tentoonspreidt

Bij Customertimes werden agentfuncties met dit in gedachten uitgerold. Agenten beginnen met assisteren, ze bevelen acties aan voordat ze deze uitvoeren. Ze tonen de onderliggende redenering en context in plaats van deze te verbergen. En menselijk toezicht is geen garantie voor succes, maar een essentieel onderdeel van het proces. ontwerpverwachting.

Dit stapsgewijze vertrouwensmodel is geen altruïsme. Het is praktisch. Agenten die onderbreken, onvoorspelbaar handelen of onduidelijke resultaten laten zien, worden niet geaccepteerd – mensen schakelen ze gewoon uit.

Waar de werkelijke productiviteitswinsten zich bevinden

Het publieke debat focust zich op AI die banen vervangt. Maar in de praktijk, bij echte bedrijfsprocessen, komen de grootste voordelen van AI voort uit... het wegnemen van coördinatiekosten – taken die nooit zijn gemeten, maar die consequent tot trage resultaten leiden.

Analisten merken op dat agentsystemen, door meerstaps processen van begin tot eind te orkestreren, de kernprocessen van een bedrijf aanzienlijk kunnen versnellen, soms zelfs met meer dan 30% tot 50% op gebieden zoals inkoop of klantenservice..

Dat is geen automatisering in de strikte zin van het woord. Het is workflow-snelheid: het verkorten van de tijd tussen het verzamelen van context, de ondersteuning bij besluitvorming en de uitvoering.

Voor organisaties zoals de onze is het resultaat duidelijk: teams besteden minder tijd aan het verzamelen van informatie en meer tijd aan het behalen van resultaten.

UX is het laatste moeilijke probleem.

Naarmate AI-systemen met agenten steeds geavanceerder worden, De gebruikerservaring wordt de beperkende factor..

Traditionele bedrijfs-UX gaat uit van een synchroon, op commando's gebaseerd patroon. Agentische AI ​​introduceert asynchrone uitvoering, beslissingen op de achtergrond en gedeelde controle tussen mens en machine. Zonder een zorgvuldig ontwerp voelen gebruikers zich buitengesloten.

Om dit te voorkomen, benadrukken succesvolle systemen de intentie, leggen ze onzekerheid bloot en maken ze duidelijk wanneer een agent handelt en waarom. Als gebruikers dit niet kunnen waarnemen... Waarom Er werd actie ondernomen, het vertrouwen brokkelde af en de acceptatie liep vast.

Dit is geen speculatie – zelfs in de reguliere berichtgeving over AI met een agent wordt gewaarschuwd dat succes afhangt van... niet alleen op het gebied van intelligentie, maar ook op verklaarbaarheid en controle.

Agentische AI ​​zal onderdeel worden van de bedrijfsinfrastructuur – ongeacht of bedrijven zich daarop voorbereiden of niet.

De ontwikkeling van de meeste bedrijfstechnologieën volgt een vast patroon: experimenteren, essentieel worden, onzichtbaar worden. Agentische AI ​​bevindt zich al halverwege die reis.

Naarmate systemen fragmenteren en werk over verschillende tools en teams wordt verdeeld, zullen agents fungeren als bindweefsel – niet ter vervanging van mensen, maar Complexe werkzaamheden coherent maken.

Deze transitie vereist geen ingrijpende strategische planning. Het vereist dat organisatorische fricties rechtstreeks worden aangepakt en werkprocessen worden geherstructureerd zodat ze expliciet en opsplitsbaar zijn. Wanneer dat gebeurt, wordt intelligentie geen bijzaak, maar de kern van het geheel. Medium waardoor de werkstroom verloopt.