ServiceNow ziet een fundamentele verschuiving in hoe bedrijven AI implementeren. De discussie gaat niet meer uitsluitend over het ondersteunen van taken, maar juist vaak over het transformeren van rollen. We spraken met Chief Transformation Officer Hartmut Mueller over deze verschuiving, de uitdagingen bij platformadoptie en waarom snelheid de belangrijkste succesfactor is.
De functie van Mueller bij ServiceNow is tweeledig. Enerzijds begeleidt hij klanten bij hun transformatietrajecten. Anderzijds werkt hij intern met productteams om roadmaps af te stemmen op specifieke industrieën. Die dubbele rol biedt hem zicht op wat er werkelijk speelt bij bedrijven die AI willen implementeren.
Mueller ziet dan ook dat er in de afgelopen tweeënhalf jaar iets fundamenteels is veranderd. “We hadden het altijd over task augmentation”, legt de ServiceNow-executive uit over de discussies rond AI. “Maar nu is het verschoven naar hoe AI of agentic models role transformation kunnen aandrijven.” Dat klinkt als een subtiel onderscheid, maar de implicaties zijn enorm.
Van end-to-end processen naar role-based-architectuur
Bij task augmentation ging het om het verbeteren van individuele taken binnen een bestaand proces. Denk aan een source-to-pay-proces waarbij specifieke stappen geautomatiseerd worden. Dat is relatief eenvoudig te visualiseren en te implementeren in een klassiek proceslandschap.
Role transformation vereist echter een compleet andere benadering. Je moet je hele end-to-end business-procesarchitectuur omdraaien naar een role-based-architectuur, legt Mueller uit. “Je kijkt nu naar de rollen in je bedrijf”, aldus de Chief Transformation Officer van ServiceNow. Een klant van Mueller uit Azië illustreerde dit met een opvallend voorbeeld. Dat bedrijf begon met een volledig menselijke workforce. Door automatisering en ondersteuning reduceerden ze 40 tot 60 procent van de taken. Vervolgens vulden ze dit aan met AI-agents, zodat uiteindelijk 40 procent van het werk door agents werd gedaan. De organisatie telde AI-agents op dezelfde manier als fte’s en externe medewerkers in hun organisatiestructuur.
De veranderformule: narratief, meting, beweging en UX
ServiceNow heeft door de jaren heen een veranderformule ontwikkeld die ook voor andere platforms relevant is. Het begint met een duidelijk narratief. Alleen als je weet waarom je een platform koopt en welke lifelines daaruit voortvloeien, kun je succesvol zijn.
Ten tweede dien je te meten wat je doet. Dat voorkomt beslissingen op basis van buikgevoel, vooral bij nieuwe technologie. “Als je nieuwe dingen introduceert, moet je meten”, benadrukt Mueller. Anders weet je niet wat werkt.
De derde factor is het creëren van beweging rond het product. Het is essentieel om te voorkomen dat je duizenden applicaties moet vertalen naar duizenden platforms. Je wilt convergentie naar één platform, waarvoor bedrijven capability building moeten doen. Mueller merkte dat ServiceNow dit aspect bij events soms onderbelicht. “AI-agents stonden in de hoek, ServiceNow University ook. Nee, dat moet centraal staan. Dat is de beweging, dat is capability building.”
De vierde en misschien wel belangrijkste factor: user experience. Nieuwe IT-applicaties werden decennialang gepusht naar gebruikers. Ze moesten ermee werken, of de UX nu goed was of niet. Met een goede UX verander je die push in een pull. “Waarom is de iPhone succesvol? Geweldige UX. Amazon? Geweldige UX”, stelt Mueller. “AI kan de nieuwe UI/UX zijn.” Mueller schetst dat jongeren weinig tot niets op hun telefoon typen. Ze gebruiken bijna uitsluitend nog spraak. Die interface-evolutie bepaalt toekomstig succes.
Welke AI-agents hebben momenteel dan de meeste tractie bij klanten? Customer service is veruit het meest volwassen gebied. Veel bedrijven hebben nog steeds catch-and-dispatch-teams of first-call resolution met knowledge bases. “Waarom zou dat door een mens moeten gebeuren?”, vraagt Mueller zich af. ServiceNow zelf heeft first-line-support volledig vervangen door AI-agents.
Qua industrieën lopen telecom, manufacturing en financial services voorop. Deze sectoren hebben de volwassenheid om AI-agents effectief in te zetten.
Business value, lage complexiteit en frequent gebruik
Tijdens een klantpresentatie schetste de ServiceNow-executive de sweet spot voor agentic AI met een Venn-diagram: business value, low complexity tasks en common use. Daar moet je beginnen.
Denk aan een agent die incidenten uit het verleden aan bestaande problemen koppelt. Of een agent die automatisch licenties en certificeringen checkt van alle draaiende systemen. “Ik vraag me af waarom niet iedereen dit al doet”, zegt Mueller. Bij een incident met een bekend probleem kan de agent direct ingrijpen zonder menselijke tussenkomst. Dat is een autonomous circle. Voor complexere taken kun je starten met supervised mode en later overgaan naar autonomous.
De formule: hoe meer ervaring de mens heeft, hoe meer ervaring de AI-agent kan krijgen. Ervaren professionals kunnen complexe taken offloaden. Combineer ervaren medewerkers met een virtual agent, een domain-specific large language model en een AI-agent, en die persoon wordt effectiever.
Drie fundamentele beslissingen voor AI-gedreven organisaties
Bedrijven moeten wat Mueller betreft drie kritieke keuzes maken in de snel bewegende AI-wereld. Ten eerste: wat wordt je data fabric? Hoe verbind je externe en gedecentraliseerde datapools? Je moet een beslissing nemen welk platform dat organiseert.
De tweede factor is je orchestration layer. Hoe regel je governance voor AI-agents, Now Assist en eigen modellen? Hoe manage je de lifecycle? Ook daar moet je een platformkeuze maken.
Ten derde gaat het om unified experience. Daarmee reduceer je niet alleen complexiteit en verandering voor medewerkers, maar je kunt via die unified experience toegang verlenen of intrekken tot onderliggende systemen. “Ik deed dit acht jaar geleden al bij mijn vorige bedrijf”, vertelt Mueller. “Ik noemde het een firewall. Alles moest daar doorheen, van buiten naar binnen of van binnen naar buiten.”
Sommige collega’s wilden bepaalde tools kopen, maar Mueller weigerde. “Ik ga geen toegang verlenen via de unified experience voor medewerkers.” De logica van meerdere lagen met een data fabric, AI orchestration en governance, en bovenop een single pane of glass waar je toegang verleent en intrekt zorgt voor een veilige, compliant organisatie.
Best-of-breed versus platformstrategie
Veel techvendors proberen een data fabric of lakehouse te bouwen. Bedrijven denken dat hun SaaS-workload het beste draait in de fabric van partij X, de AI-workload in het lakehouse van partij Y en zo verder. Daardoor kopen ze alles.
Maar wie kan zich best-of-breed veroorloven? En wie kan de innovatieroadmaps van al die bedrijven controleren? “Je moet ook de verandering voor je mensen limiteren”, stelt Mueller. “En de capabilities die je moet opbouwen voor je mensen. Als je dat niet doet, ben je de klos.”
Standaardisatie helpt enorm bij het minimaliseren van verandering voor medewerkers en het beperken van benodigde capabilities. “Ik zou niet zeggen dat best-of-breed dood is, maar ik zie veel CIO’s in mijn netwerk die vijf jaar geleden zworen bij best-of-breed en nu zijn overgestapt naar een platform.” Dat betekent niet één platform voor alles, maar wel platforms voor specifieke business domains. Dan gaat het er alleen nog om of je als bedrijf de innovatiesnelheid van dat platform bij kan houden.
Snelheid als ultieme succesfactor
De werkelijke uitdaging is dat bedrijven zo ver achterlopen in capabilities om met de nieuwste technologie om te gaan. Veel kunnen niet eens visualiseren wat AI betekent. De executive heeft een simpele aanbeveling: “Als je het from scratch op greenfield moest bouwen, zou je het dan op dezelfde manier doen als nu?”
Die vraag raakt de kern. “Iedereen kijkt naar de auto-industrie en ziet dat die wordt verstoord door Chinese bedrijven. Dit omdat Chinese bedrijven dingen veel sneller kunnen dan oude economieën”, merkt Mueller op.
Het draait allemaal om snelheid. Hoe kun je snelheid winnen? Hoe kun je omgaan met technologie-innovatie zodat het gat niet groter wordt? Want als dat gat groeit, stapelt de technical debt zich op en neemt de security debt toe. “Daarom zeg ik: snelheid is belangrijk. Hoe kun je versnellen? Wat houdt je tegen?”
Autonome agents als nieuwe werkelijkheid
ServiceNow heeft zelf bijvoorbeeld tijdens zijn sales kickoff AI-agents die werk doen voor verkoopteams en andere organisaties. Iets wat voorheen 3 tot 4 uur heavy lifting kostte, gebeurt nu in twee minuten. Mueller confronteert ook regelmatig collega’s over de mogelijkheden. “Waarom doen jullie dit nog steeds op deze manier? Dit kan door AI worden gedaan.” Het antwoord: “We hebben het altijd zo gedaan.” Maar daar gaat het niet meer om. “We praten niet over ondersteunen, we praten over role transformation.”
Die verschuiving van taken verbeteren naar rollen transformeren is wat Mueller betreft iets wat organisaties moeten begrijpen. Om dat te realiseren, zijn de juiste architectuur, governance en snelheid nodig.
Tip: Aston Martin Aramco F1 bouwt op ServiceNow voor succes op het circuit