<img height="1" width="1" style="display:none;" alt="" src="https://dc.ads.linkedin.com/collect/?pid=633881&amp;fmt=gif">
Hupra
Automatisering & AI

Welke taken of processen kunnen AI-agents uitvoeren en hoe houden we controle?

AI Agents kunnen taken over meerdere stappen ondersteunen of uitvoeren op basis van instructies, beschikbare informatie en gekoppelde systemen. Plan een adviesgesprek | Stel je vraag via WhatsApp

Kopie van Ontwerp zonder titel (1)
Onze klanten zeggen
8.9 uit 10 op basis van 52 reviews op klantenvertellen.nl
DSC_3988

Wanneer is dit relevant voor jouw organisatie?

Waar een assistent vooral reageert op een gebruiker, kan een agent actiever onderdeel worden van een proces. Daardoor worden ontwerp, rechten en toezicht belangrijker.

De aanleiding is vaak herkenbaar in de dagelijkse operatie. Medewerkers verliezen tijd aan handmatige stappen, informatie is niet direct beschikbaar of een bestaande werkwijze groeit niet goed mee. Dan is het zinvol om eerst te bepalen welk probleem je precies wilt oplossen en welke rol deze oplossing daarin heeft.

Wat verandert er in de praktijk?

Agents kunnen capaciteit en doorlooptijd verbeteren in geschikte processen, maar vereisen duidelijke grenzen en beheer.

De waarde moet zichtbaar worden in het werk zelf. Denk aan minder overdracht, sneller toegang tot informatie, kortere doorlooptijden, betere ondersteuning van medewerkers of meer voorspelbaarheid in beheer. Welke effecten relevant zijn, verschilt per toepassing en wordt daarom gekoppeld aan het oorspronkelijke doel.

DSC_4877

Wat Hupra voor je doet

Hupra helpt use-cases afbakenen, agentgedrag en koppelingen ontwerpen en beheer meenemen. De klantinput noemt Copilot Studio, Azure AI en AI-modellen.

We kijken daarbij naar de plek van de oplossing binnen je bestaande IT omgeving. Een product kan technisch goed functioneren en toch weinig opleveren wanneer processen, data, rechten of gebruikers niet goed aansluiten. Daarom nemen we die samenhang mee in de uitwerking.

Waar staat jouw organisatie nu?

Breng je basis op orde.
Krijg inzicht in processen, systemen en afhankelijkheden.

Plan een adviesgesprek
Cornel van Westen

Cornel van Westen

Directeur

Hoe werkt de aanpak?

We beginnen bij het doel, de gebruikers en de bestaande IT-omgeving. Daarna bepalen we welke inrichting of vervolgstap passend is. Waar technische details of vaste implementatiestappen nog niet door Hupra zijn bevestigd, leggen we die niet als standaardproces vast.

Vooraf maken we duidelijk welke informatie en keuzes nodig zijn om verantwoord verder te gaan. Waar de exacte leveringsvorm, implementatiestappen of productscope nog niet door Hupra zijn bevestigd, leggen we geen standaardwerkwijze vast. Die punten blijven gemarkeerd voor klantvalidatie.

Voor management

Management weegt schaalbaarheid en waarde af tegen operationeel risico en benodigde controle.

Daarbij kijken we naar het bedrijfsprobleem dat wordt opgelost, de verwachte waarde, de investering en de gevolgen voor continuïteit en risico. Zo blijft de technologie gekoppeld aan een duidelijke reden om te investeren.

Voor IT

Voor IT introduceert een agent een ander beheervraagstuk dan een klassieke assistent. Een agent kan informatie ophalen, beslissingen voorbereiden en afhankelijk van de inrichting acties uitvoeren in systemen. Daarom moet duidelijk zijn onder welke identity de agent werkt, welke bronnen en acties beschikbaar zijn en welke rechten daarvoor nodig zijn.

Ook instructies, modelkeuze en gekoppelde tools of systemen worden onderdeel van de lifecycle. Een wijziging in een prompt, model, databron of API kan het gedrag van de agent beïnvloeden. Logging en monitoring moeten daarom voldoende inzicht geven in uitvoering, fouten en afwijkend gedrag.

Menselijke controle blijft relevant bij processen waar impact of risico groter is. Welke controles nodig zijn, hangt af van de taak en de omgeving. De klantinput bevestigt Agent Operations met agentbeheer, monitoring, support, modelkeuze en optimalisatie als vervolgdienst.

DSC_4960

Waarom Hupra?

Hupra kijkt niet alleen naar de gekozen technologie, maar naar de samenhang tussen mensen, processen, data, systemen en beheer. Daardoor blijft de oplossing gekoppeld aan de bestaande IT-omgeving en aan het bedrijfsdoel waarvoor je investeert.

Dat is vooral relevant wanneer een product niet op zichzelf staat. De waarde ontstaat vaak juist in de aansluiting op bestaande processen, Microsoft omgevingen, databronnen, security en het beheer na livegang.

DSC_4404

Als het vraagstuk breder wordt

Het vraagstuk hoeft niet te stoppen bij de grens van deze ene dienst of technologie. Als er aanvullende expertise nodig is binnen het bredere ICT-landschap kan Hupra vanuit TechOne Group verder verbinden. Welke partij of expertise daadwerkelijk wordt ingezet, moet per klantvraag worden bepaald.

9/10

Van Veldhuizen Logistiek

"Als Hupra niet flexibel zou zijn, zou het geen goede partner voor ons zijn."

Berth van Veldhuizen, directeur bij Van Veldhuizen Logistiek

Berth van Veldhuizen Logistiek-1-1

Hupra in beeld

Thumb_AIenAutomatisering

Eerst je IT op orde, dan pas AI

Veelgestelde vragen

Wat wil je weten over AFAS-integraties?

Voor wie zijn AI Agents relevant?

Waar een assistent vooral reageert op een gebruiker, kan een agent actiever onderdeel worden van een proces. Daardoor worden ontwerp, rechten en toezicht belangrijker.

Hoe past dit in onze bestaande IT-omgeving?

IT kijkt naar identiteit, systeemtoegang, prompts/instructies, logging, modelkeuze, monitoring en foutafhandeling.

Welke processen zijn geschikt voor een AI-agent?
Vooral processen met terugkerende stappen, duidelijke regels en voldoende beschikbare informatie zijn geschikt. Denk aan het verzamelen van gegevens, voorbereiden van beslissingen, beantwoorden van vragen of uitvoeren van acties in gekoppelde systemen
Hoe behouden medewerkers controle over een AI-agent?
Door vooraf duidelijke grenzen, rechten en controlemomenten vast te leggen. Bij processen met een grotere impact kan menselijke goedkeuring verplicht blijven voordat de agent een actie uitvoert.
Hoe wordt de werking van een AI-agent gecontroleerd?
Met logging en monitoring wordt inzichtelijk welke taken de agent uitvoert, welke informatie wordt gebruikt en waar fouten of afwijkingen ontstaan. Zo kan het gedrag tijdig worden beoordeeld en aangepast.