Agentic AI in ITSM: 10 servicedesk-workflows die u in 2026 veilig kunt automatiseren

Geschatte leestijd: 15 minuten

Belangrijkste punten

• Agentic AI in ITSM verschuift van theorie naar praktijk en maakt autonome servicedesk-agents mogelijk die context begrijpen, meerstaps-workflows plannen en actie ondernemen in verschillende tools met minimale menselijke input.
• In 2026 zal de automatisering van de servicedesk worden gedefinieerd door een diepgaande ‘shift-left’, nauwe integratie met observability en op persona’s gebaseerde self-service-ervaringen, aangedreven door AI-agents.
• Platforms zoals HaloITSM AI en ServiceNow AI-agents convergeren naar een agentic model, waarbij data, workflows en beslissingen worden georkestreerd naar duidelijke service-resultaten.
• Robuust beheer van geautomatiseerde uitvoering — inclusief risicoclassificatie, human-in-the-loop-controles en auditeerbaarheid — is essentieel om autonomie veilig en compliant te houden.
• Een praktische roadmap begint met use cases met een hoog volume en laag risico, gesuperviseerde automatisering en sterke meetwaarden, en schaalt vervolgens op naar bredere autonomie en meetbare servicedesk-waarde.

Wat is agentic AI in de context van ITSM?

Agentic AI ITSM beweegt zich razendsnel van visie naar realiteit, waarbij autonome servicedesk-agents de operationele processen in 2026 zullen transformeren. In dit model kunnen AI-systemen tickets, logs en configuratiegegevens begrijpen, de beste koers bepalen en vervolgens meerstaps-workflows uitvoeren met minimale menselijke hulp. Dit is een belangrijke verschuiving ten opzichte van statische chatbots of eenvoudige, op regels gebaseerde automatisering.

Terwijl ITSM-leiders vooruitkijken naar servicedesk-automatisering in 2026, moeten zij begrijpen wat dit nieuwe model kan doen, waar de risico’s liggen en hoe zij nu de juiste fundamenten kunnen leggen. Dit omvat de manier waarop zij tools benchmarken en platforms selecteren, bijvoorbeeld door gestructureerde ITSM-leveranciersevaluatiecriteria te gebruiken bij het vergelijken van oplossingen die agentic AI ITSM-mogelijkheden bieden.

In ITSM is agentic AI een klasse van AI-systemen die expliciet doelgericht zijn. In plaats van alleen een script te volgen, krijgt een AI-agent een resultaat toegewezen, zoals *“herstel deze verslechterde service,” “voldoe aan dit verzoek om het wachtwoord te resetten,” of “voorkom een dreigend incident.”* Vervolgens plant en voert het de stappen uit die nodig zijn om dat resultaat te bereiken via uw ITSM-tools en geïntegreerde systemen.

Volgens industriebeschrijvingen van agentic AI voor IT-operaties kunnen deze agents hun omgeving waarnemen (tickets, logs, CMDB, monitoring), een strategie bepalen en vervolgens autonoom handelen, met minimale menselijke input, om meerstaps-taken zoals incidentresolutie of toegangsverlening te voltooien. Ze gaan veel verder dan statische FAQ-chatbots of robotic process automation die simpelweg door vooraf gedefinieerde schermen klikt.

Kernkenmerken van agentic AI ITSM

• Doelgerichtheid
  In plaats van “Als X, dan Y”-regels, krijgen agents te horen *wat* ze moeten bereiken, niet *hoe* ze dat moeten doen. Bijvoorbeeld, “herstel VPN-toegang voor deze gebruiker” kan een agent ertoe aanzetten de identiteit te valideren, het groepslidmaatschap te controleren, firewallregels bij te werken via een API, de connectiviteit te verifiëren en vervolgens het incident te sluiten.
• Contextbewustzijn
  De agent onderhoudt een werkmodel van de situatie. Het kan ticketbeschrijvingen, gebruikersprofielen, eerdere incidenten, CMDB-records en monitoringwaarschuwingen lezen. Op basis hiervan kiest het de juiste playbooks of herstelopties.
• Koppeling van meerstaps-acties
  Een typische interactie zou er als volgt uit kunnen zien:
  • Lees een incident over “e-mail werkt niet.”
  • Raadpleeg mailserver- en netwerklogs via API’s.
  • Controleer de status van de service via monitoring.
  • Voer een vooraf goedgekeurd herstelscript uit (herstart een service, maak een wachtrij leeg).
  • Verifieer of de belangrijkste meetwaarden en synthetische controles weer normaal zijn.
  • Werk het ticket bij met bevindingen, ondernomen stappen en de huidige status.
  • Stel de gebruiker op de hoogte en vraag om bevestiging voor de definitieve sluiting.
• Continue feedback en aanpassing
  In tegenstelling tot RPA, dat stopt wanneer een UI of flow verandert, observeert agentic AI resultaten en past het zich aan. Als een oplossing faalt, kan het een alternatief herstelpad proberen of escaleren naar een mens. Na verloop van tijd kan het leren welke playbooks de beste resultaten leveren voor specifieke patronen.

Hoe agentic AI verschilt van chatbots en RPA

Dit maakt agentic systemen heel anders dan traditionele chatbots of RPA:

• Chatbots doen meestal het volgende:
  • Eenvoudige FAQ’s beantwoorden.
  • Kennisartikelen tonen.
  • Basisgegevens verzamelen voordat ze worden overgedragen aan mensen.
• RPA doet meestal het volgende:
  • Volgt strikt gescripte, deterministische acties.
  • Werkt op basis van kwetsbare UI-interacties.
  • Heeft moeite met ambigue of veranderende omstandigheden.

In tegenstelling hiermee kunnen agentic AI ITSM-agents conversationele interfaces, workflow-engines en integraties coördineren om complexe, end-to-end taken af te handelen. Een proactieve agent kan bijvoorbeeld een patroon in monitoringgegevens detecteren dat vaak tot een storing leidt, automatisch een incident openen, diagnosescripts uitvoeren, een preventieve oplossing toepassen en alles documenteren zonder één enkele handmatige stap.

Kortom, agentic AI is niet alleen *“slimmere chatbots.”* Het is een nieuwe manier om ITSM te beheren waarbij autonome agents doelen begrijpen, acties over tools heen orkestreren en zich continu aanpassen om services gezond te houden. Om dit in de praktijk te laten werken, hebt u een solide IT-servicemanagement-fundament nodig met duidelijke processen, SLA’s en datakwaliteit waar een AI-agent op kan vertrouwen.

Agentic AI en de servicedesk – praktische use cases

Hoewel de onderliggende technologie geavanceerd is, worden de meest waardevolle effecten zichtbaar in bekende servicedesk-scenario’s. De mogelijkheden van AI-agents voor de servicedesk sluiten natuurlijk aan bij de kernprocessen van ITIL: incidentmanagement, request fulfillment, kennismanagement en configuratie- of assetmanagement.

Use cases voor incidentmanagement

Agentic AI kan de manier waarop incidenten worden afgehandeld transformeren vanaf het moment dat een ticket binnenkomt:

• Geautomatiseerde triage en routering
  • Analyseer ticket-tekst, bijlagen, screenshots en logs.
  • Classificeer incidentcategorie, impact en urgentie op basis van patronen.
  • Identificeer de waarschijnlijk getroffen service of CI uit de CMDB.
  • Routeer automatisch naar het juiste team of de juiste wachtrij.
• Suggesties voor diagnose en oplossing
  • Vergelijk het incident met historische tickets en records van bekende fouten.
  • Stel waarschijnlijke hoofdoorzaken en best-practice herstelstappen voor.
  • Toon relevante KB-artikelen of eerdere werknotities binnen het ticket.
• Geautomatiseerd herstel voor standaardpatronen
  • Activeer goedgekeurde herstelscripts voor frequente, goed begrepen problemen (bijv. een gecrashte applicatieservice, volle schijf, vastgelopen batchtaak).
  • Valideer resultaten via monitoringgegevens voordat u het incident sluit of de prioriteit verlaagt.

Wanneer een webapplicatie bijvoorbeeld trage responstijden vertoont, kan een AI-agent logs verzamelen van web- en databaselagen, een terugkerende verbindingsfout ontdekken, een specifieke service herstarten, prestatiemetingen opnieuw controleren en vervolgens het incident bijwerken en oplossen — terwijl het nog steeds escaleert naar mensen als een stap faalt of buiten de kaders valt.

Request management en geautomatiseerde uitvoering

Agentic AI is bijzonder krachtig voor request fulfillment, waar gestandaardiseerde patronen gebruikelijk zijn. Hier kan geautomatiseerde uitvoering veilig en zeer effectief zijn:

• Wachtwoord resetten en account ontgrendelen
  • Verifieer de gebruiker met MFA, HR-gegevens of beveiligingsvragen.
  • Reset het wachtwoord in Active Directory of Azure AD.
  • Handhaaf wachtwoordbeleid en log alle acties.
  • Bevestig via e-mail, portaal of chat, en sluit het verzoek.
• Standaard software- en toegangsverlening
  • Controleer rol en afdeling om de geschiktheid te bevestigen.
  • Beslis of een goedkeuring nodig is; zo ja, vraag deze automatisch aan.
  • Voeg de gebruiker na goedkeuring toe aan relevante AD-groepen of SaaS-rollen.
  • Werk asset- of licentierecords en de CMDB bij.
  • Stel de gebruiker op de hoogte met installatie- of toegangsinstructies.
• Netwerk- of VPN-toegang
  • Valideer of het verzoek overeenkomt met gedefinieerde profielen (bijv. externe medewerker).
  • Maak of werk VPN-profielen, firewallregels of groepslidmaatschappen bij via API’s.
  • Begeleid de gebruiker bij de installatie met conversationele prompts.

In deze flows zorgen de mogelijkheden van AI-agents voor de servicedesk ervoor dat het systeem de volledige uitvoering met minimale wrijving kan afhandelen, terwijl goedkeuringen en beveiligingsbeleid gerespecteerd blijven.

Updates van kennis, CMDB en assets

Agentic AI kan ook de wrijving verminderen bij het accuraat houden van kennis en configuratiegegevens:

• Kennisbeheer
  • Genereer na het oplossen van een incident een concept-kennisartikel op basis van de ticketgeschiedenis en werknotities.
  • Stel updates voor wanneer runbooks of scripts veranderen.
  • Markeer dubbele of verouderde artikelen voor consolidatie of verwijdering.
• CMDB en assetbeheer
  • Werk bij het voldoen aan verzoeken of het oplossen van incidenten gerelateerde CI’s automatisch bij met nieuwe eigenaren, relaties of statuswijzigingen.
  • Registreer welke services of componenten zijn aangeraakt tijdens het herstel voor een betere impactanalyse achteraf.

Gedeeld werk tussen mensen en AI

Ondanks hun kracht maken AI-agents menselijke analisten niet overbodig. In plaats daarvan veranderen hun rollen:

• AI handelt het volgende af:
  • Repetitieve taken met een hoog volume en laag risico.
  • Eerstelijns triage, diagnostiek en eenvoudige oplossingen.
  • Het opstellen van antwoorden en documentatie voor menselijke beoordeling.
• Mensen richten zich op:
  • Ambigue situaties met een hoge impact of gevoelige aard.
  • Het ontwerpen en afstemmen van workflows en kaders.
  • Problem management en langetermijnverbeteringen.

Met duidelijke escalatiepaden en betrouwbaarheidsdrempels versterkt agentic AI ITSM het servicedesk-team, in plaats van het te vervangen.

Servicedesk-automatisering 2026 – wat er zal veranderen

In 2026 zal servicedesk-automatisering er heel anders uitzien dan de huidige, grotendeels reactieve, ticket-gecentreerde operaties. Verschillende verschuivingen zullen dit nieuwe operationele model definiëren.

Extreme shift-left en altijd beschikbare ondersteuning

Verwacht allereerst een diepgaande “shift-left”:

• De meeste L0- en een groot deel van de L1-interacties worden rechtstreeks afgehandeld door AI-agents via portalen, chat of proactieve acties.
• Veel incidenten worden voorkomen of opgelost voordat een eindgebruiker een ticket opent, omdat agents vroegtijdig reageren op monitoringsignalen en patronen.
• 24/7 dekking wordt de standaard, aangezien AI-agents geen ploegendiensten of pauzes nodig hebben en kunnen opschalen tijdens pieken in de vraag zonder lange wachtrijen.

Dit betekent dat veelvoorkomende problemen — wachtwoorden, basisconnectiviteit, standaard applicatieproblemen — zelden op het bureau van een menselijke agent belanden. In plaats daarvan richten mensen zich op L2/L3-incidenten, complexe wijzigingen en coördinatie tussen teams.

Diepe integratie met observability en monitoring

Servicedesk-automatisering in 2026 zal ook nauw gekoppeld zijn aan observability:

• Monitoringtools sturen rijke telemetrie en waarschuwingen naar AI-agents.
• Agents correleren waarschuwingen met recente wijzigingen, implementaties of bekende problemen.
• Proactieve tickets worden aangemaakt en opgelost door agents zonder te wachten op meldingen van gebruikers.
• Voor hardnekkige patronen activeren agents problem management-workflows, niet alleen herhaalde incidentherstellingen.

Dit patroon verschuift ITSM van een “bellen en repareren”-model naar een adaptief, intelligentie-gestuurd model, waarbij het systeem proactief services gezond houdt.

Op persona’s gebaseerde selfservice en leveranciersworkflows

Selfservice-portalen en virtuele agents worden slimmer en meer op maat gemaakt:

• Portalen zijn gepersonaliseerd voor rollen zoals ontwikkelaars, verkoop- of HR-personeel, met relevante servicecatalogi en aanbevelingen.
• Conversationele interfaces begrijpen de context — recente tickets, huidige locatie, apparaattype — om gebruikers snel te begeleiden.
• ITSM-leveranciers leveren steeds vaker vooraf gebouwde agentic workflows (voor veelvoorkomende incidenten en verzoeken), waardoor de noodzaak voor maatwerkontwikkeling afneemt.

De combinatie stelt organisaties in staat om agentic AI ITSM veel sneller te adopteren, met behulp van door leveranciers geleverde sjablonen die kunnen worden afgestemd op lokaal beleid en tools. Als uw strategie is om een selfservice-portaal te gebruiken als de primaire toegangspoort voor AI-gestuurde interacties, zal inzicht in selfservice-portaal ROI en ontwerpprincipes u helpen de impact van autonome agents op de vermindering van L1-tickets te maximaliseren.

Impact op prestaties en personeelsbezetting

Deze evolutie zal meetbare veranderingen teweegbrengen:

• MTTR daalt scherp
  Geautomatiseerde triage, diagnostiek en herstel verkorten de wacht- en afhandelingstijd. Incidenten worden sneller opgelost omdat agents onmiddellijk en parallel kunnen handelen, niet alleen tijdens kantooruren.
• Ticketvolumes dalen of veranderen van vorm
  Omdat AI veel problemen proactief of bij het eerste contact oplost, daalt het bruto ticketvolume in sommige categorieën. De resterende tickets zijn complexer en vereisen diepere expertise.
• Adoptie van selfservice stijgt
  Wanneer selfservice-kanalen conversationeel, accuraat en snel zijn, geven gebruikers hier de voorkeur aan boven telefoon of e-mail. Dit versterkt het shift-left-effect.
• Personeelsmodellen evolueren
  Grote L1-teams worden minder noodzakelijk. Er ontstaan nieuwe rollen rond automatiseringstechniek, AI-producteigenaarschap en continue verbetering. Bestaande analisten schuiven op in de waardeketen, waarbij ze complexe incidenten afhandelen, werken aan problem management of automatiseringen ontwerpen en superviseren.

Met andere woorden, servicedesk-automatisering in 2026 gaat niet primair over het verminderen van het aantal medewerkers. Het gaat over het gebruik van AI om repetitief werk over te nemen, zodat menselijke experts zich kunnen concentreren op waar zij de meeste waarde toevoegen.

Voorbeelden van leveranciers – HaloITSM AI en ServiceNow AI-agents

Om deze concepten concreet te maken, helpt het om te kijken naar hoe grote platforms evolueren. Twee belangrijke voorbeelden zijn HaloITSM and ServiceNow, die beide bewegen naar agentic AI ITSM-mogelijkheden.

HaloITSM AI – moderne ITSM met opkomende autonomie

HaloITSM is een modern ITSM-platform dat het volledige spectrum van processen bestrijkt: incident, request, problem, change, asset en meer. Hoewel de AI-functies nog in ontwikkeling zijn vergeleken met sommige hyperscale leveranciers, is het traject duidelijk.

Typische en opkomende HaloITSM AI-mogelijkheden omvatten:

• Op AI gebaseerde classificatie en routering
  • Categoriseert automatisch inkomende incidenten en verzoeken.
  • Suggereert de juiste toewijzingsgroep of agent op basis van inhoud en geschiedenis.
• Voorgestelde antwoorden en oplossingen
  • Stelt conceptantwoorden voor op basis van eerdere succesvolle tickets en kennisartikelen.
  • Helpt agents sneller te reageren met behoud van consistentie en kwaliteit.
• Automatische afhandeling van scenario’s met een laag risico (in opkomst)
  • Voor eenvoudige toegangsverzoeken of bekende problemen kunnen workflows worden geactiveerd zonder menselijke tussenkomst, zodra de kaders zijn vastgesteld.
  • Scripts of orkestratietools kunnen worden geïntegreerd, zodat het platform niet alleen het ticket registreert, maar ook de oplossing uitvoert.

Om een HaloITSM-omgeving voor te bereiden op diepere agentic mogelijkheden, moeten ITSM-leiders zich richten op drie fundamenten:

1. Datahygiëne
   Schone en consistente categorieën, services en CI-records.
   Accurate en actuele inhoud van de kennisbank.
   Duidelijke koppeling tussen tickets, services en CI’s.
2. Gestandaardiseerde servicecatalogus
   Goed gedefinieerde verzoektypen met duidelijke inputs, goedkeuringen en uitvoeringsstappen.
   Onderscheid tussen verzoektypen met laag, gemiddeld en hoog risico.
3. Automatiseringsvriendelijke workflows
   Incident- en request-workflows die expliciet en gestructureerd zijn, waardoor het voor AI eenvoudig is om specifieke stappen te activeren.
   Integraties en scripts die via API’s kunnen worden aangeroepen in plaats van handmatige stappen.

Zonder dit voorwerk zullen zelfs geavanceerde HaloITSM AI-functies moeite hebben om consistente, veilige resultaten te leveren. U kunt dieper ingaan op HaloITSM-automatiseringspatronen en hoe agentic AI de HaloITSM API kan benutten voor geavanceerde orkestratie om meerstaps-oplossingen in uw omgeving uit te voeren.

ServiceNow AI-agents – combinatie van virtuele agents en orkestratie

ServiceNow bevindt zich aan de bovenkant van de ITSM-platforms, met een sterke focus op automatisering, integratie en AI. ServiceNow AI-agents brengen verschillende mogelijkheden samen op het Now Platform:

• Virtual Agent
  • Conversationele interfaces in web-, mobiele en chattools.
  • Natuurlijk taalbegrip voor verzoeken en incidentrapportage.
• Predictive Intelligence
  • Machine learning-modellen voor categorisering, routering en gelijkenis-matching.
  • Aanbevelingen voor de beste volgende acties of kennisartikelen.
• Automation Engine, Flow Designer en Integration Hub
  • Low-code workflows die complexe, systeemoverstijgende processen automatiseren.
  • Robuuste connectoren naar bedrijfsapplicaties (bijv. identiteit, HR, monitoring, cloud).

Gecombineerd ondersteunen deze componenten agentic gedrag. Bijvoorbeeld:

• Chat-naar-incident-naar-oplossingsscript-flow
  • De gebruiker start een chat met de mededeling “Mijn laptop kan geen verbinding maken met de VPN.”
  • De virtuele agent verzamelt relevante details (locatie, OS, foutmeldingen).
  • Er wordt een incident aangemaakt met alle context.
  • Een AI-agent activeert een Flow Designer-workflow:
    • Controleert de status van de VPN-gateway.
    • Valideert groepslidmaatschappen van de gebruiker.
    • Past een configuratie-oplossing toe indien van toepassing (bijv. VPN-profiel pushen).
    • Bevestigt de connectiviteit door de gebruiker te vragen en logs te controleren.
  • Het incident wordt automatisch bijgewerkt en gesloten indien opgelost, of geëscaleerd indien niet.
• Geautomatiseerde uitvoering van HR/IT-verzoeken
  • Voor apparatuur, toegang of HR-gerelateerde diensten:
  • Leg het verzoek vast via chat of portaal.
  • Valideer geschiktheid en beleidsvoorwaarden.
  • Activeer uitvoeringsflows in Integration Hub (bijv. accounts aanmaken, apparatuur bestellen, licenties toewijzen).
  • Werk het verzoekrecord bij en houd de gebruiker gaandeweg op de hoogte.

Organisaties die overstappen van traditionele automatisering naar ServiceNow AI-agents volgen doorgaans een gefaseerd pad:

1. Gebruik Predictive Intelligence om routering en categorisering te verbeteren.
2. Bouw robuuste workflows in Flow Designer met duidelijke inputs, outputs en goedkeuringslogica.
3. Introduceer virtuele agents voor gestructureerde selfservice-interacties.
4. Draag geleidelijk meer besluitvormings- en uitvoeringsstappen over aan AI-agents, met sterke monitoring en menselijke overrides waar nodig.

In zowel HaloITSM als ServiceNow gaat agentic AI ITSM minder over een enkele “AI-functie” en meer over het orkestreren van data, workflows en beslissingen op een gecoördineerde, doelgerichte manier. Als u beslist wanneer u ServiceNow in uw zakelijke ITSM-strategie voor agentic AI-scenario’s wilt opnemen, is het de moeite waard om te bekijken waar ServiceNow echt zinvol is in een zakelijke ITSM-roadmap.

Ontwerpen van geautomatiseerde uitvoering met goed beheer

Naarmate de autonomie groeit, groeit ook het risico. Daarom moet het beheer van geautomatiseerde uitvoering worden behandeld als een prioriteit, niet als een bijzaak.

Beheer van geautomatiseerde uitvoering is de set van beleidsregels, controles en monitoringpraktijken die bepalen:

• Welke incidenten en verzoeken AI-agents automatisch mogen uitvoeren.
• Onder welke voorwaarden en drempels menselijke goedkeuringen vereist zijn.
• Hoe alle AI-beslissingen en -acties worden gelogd, gecontroleerd en beoordeeld.
• Hoe risico’s zoals ongeautoriseerde wijzigingen of blootstelling van gegevens worden voorkomen.

Zonder dit beheer kan zelfs een goed ontworpen agentic AI ITSM-opstelling problemen veroorzaken — zoals het omzeilen van functiescheiding, overmatige toegangsverlening of het aanbrengen van wijzigingen in productie zonder de juiste beoordeling.

Belangrijkste dimensies van beheer

Effectief beheer van geautomatiseerde uitvoering omvat doorgaans verschillende lagen:

• Risicoclassificatie
  • Classificeer verzoek- en incidenttypen op risiconiveau:
    • Laag risico: wachtwoordresets, ontgrendelingen, standaard software-installaties, profielupdates.
    • Gemiddeld risico: toegang tot gevoelige interne systemen, configuratiewijzigingen met een gemiddelde impact.
    • Hoog risico: wijzigingen in productiedatabases, wijzigingen in firewalls, beveiligingsincidenten met een hoge impact.
  • Definieer wat AI zelfstandig kan doen op elk niveau:
    • Laag: volledige autonomie, onderworpen aan logging en eenvoudige controles.
    • Gemiddeld: AI kan acties voorbereiden, maar menselijke goedkeuring is vereist.
    • Hoog: AI kan helpen bij de analyse, maar de uitvoering is uitsluitend menselijk.
• Human-in-the-loop-beleid
  • Stel duidelijke regels op die menselijke betrokkenheid activeren:
    • Wanneer betrouwbaarheidsscores onder een drempelwaarde vallen.
    • Wanneer de actie buiten de gedefinieerde patronen valt.
    • Wanneer de combinatie van systemen of gegevens als gevoelig wordt beschouwd.
• Auditeerbaarheid en logging
  • Elke AI-beslissing en -actie moet:
    • Worden gelogd met tijdstempel, context en rationale waar beschikbaar.
    • Gekoppeld zijn aan het relevante ticket, verzoek of change-record.
    • Bewaard worden voor audits en post-mortems van incidenten.

Praktische beheersmaatregelen

Om beheer echt te maken in plaats van theoretisch, kunnen organisaties verschillende praktijken invoeren:

• Kaders en allow/deny-lijsten
  • Houd lijsten bij van acties die AI autonoom mag uitvoeren:
    • Niet-kritieke services herstarten.
    • Gebruikers toevoegen aan groepen met een laag risico.
    • Tickets, taken en concept-KB-artikelen aanmaken.
  • Expliciet weigeren of goedkeuring vereisen voor:
    • Schemawijzigingen in productiedatabases.
    • Wijzigingen aan netwerkperimeters of bevoorrechte accounts.
    • Toegang tot gereguleerde of zeer vertrouwelijke gegevens.
• Wijzigingsbeheer voor AI-workflows
  • Behandel AI-workflows, besluitvormingsbeleid en modellen als configuratie-items:
    • Versiebeheer voor wijzigingen in flows en prompts.
    • Test alle wijzigingen in niet-productieomgevingen.
    • Voer wijzigingen gefaseerd uit, met pilotgroepen en rollback-plannen.
• Monitoring van AI-prestaties en veiligheid
  • Houd de belangrijkste meetwaarden bij:
    • Succespercentage van geautomatiseerde oplossingen.
    • Percentage heropende tickets die door AI zijn opgelost.
    • Frequentie en redenen voor menselijke overrides.
  • Beoordeel uitschieters:
    • Analyseer eventuele “near misses” waarbij AI-acties problemen hadden kunnen veroorzaken.
    • Pas kaders of workflows dienovereenkomstig aan.
• Beveiliging en compliance
  • Handhaaf het principe van de minste privileges voor AI-serviceaccounts.
  • Maskeer of minimaliseer de blootstelling van gevoelige gegevens in prompts en logs.
  • Zorg ervoor dat AI-activiteiten in lijn zijn met kaders zoals ISO 20000 en informatiebeveiligingsbeleid.

Beheer moet in de loop van de tijd evolueren. Naarmate het vertrouwen in AI-agents groeit en de meetwaarden verbeteren, kunt u de reikwijdte van autonome acties voorzichtig vergroten, waarbij u altijd controles en audits behoudt.

Implementatie-roadmap voor agentic AI ITSM

Het adopteren van agentic AI is geen eenmalig project; het is een reis. Een duidelijke roadmap helpt u om van experimenteren naar stabiele, hoogwaardige automatisering te gaan terwijl u de risico’s beheerst.

Gereedheid beoordelen

Voordat u autonomie inschakelt, moet u beoordelen waar u staat:

• Procesvolwassenheid
  • Zijn incident-, request-, change- en problem-processen gedocumenteerd en worden ze nageleefd?
  • Hebt u definities voor standaardwijzigingen en standaardverzoeken?
• Datakwaliteit
  • Is uw CMDB gevuld en redelijk accuraat?
  • Is uw servicecatalogus duidelijk, met eigenaren en SLA’s?
  • Dekt uw kennisbank de belangrijkste incident- en verzoektypen?
• Automatiseringsbasis
  • Welke workflows, scripts of RPA-bots bestaan er al?
  • Waar liggen de huidige pijnpunten of handmatige knelpunten?

Een eenvoudige volwassenheidsmeting brengt snelle winsten aan het licht en gebieden die verbeterd moeten worden voordat AI kan worden toevertrouwd om actie te ondernemen.

Stapsgewijze adoptie

Een praktische roadmap zou deze stappen kunnen volgen:

1. Richt u op use cases met een hoog volume en laag risico
   Begin waar het risico laag is en de opbrengst hoog:
   • Wachtwoordresets en accountontgrendelingen.
   • Toegangsverzoeken voor standaardsoftware of SaaS.
   • Basisproblemen met connectiviteit of VPN.

   Analyseer uw ticketgeschiedenis om de meest voorkomende terugkerende L1-categorieën te identificeren.

2. Begin met gesuperviseerde automatisering
   Laat AI acties voorstellen, maar houd mensen in eerste instantie in controle:
   • AI stelt antwoorden op; agents keuren ze goed of bewerken ze.
   • AI stelt voor welk script moet worden uitgevoerd; mensen klikken op “uitvoeren.”

   Monitor de nauwkeurigheid van suggesties en verzamel feedback van agents.

3. Ga over naar volledige autonomie waar dit veilig is
   Zodra de meetwaarden sterk zijn en uitzonderingen worden begrepen:
   • Sta AI toe om vooraf gedefinieerde automatiseringen uit te voeren voor gevallen met een laag risico zonder handmatige goedkeuring.
   • Houd betrouwbaarheidsdrempels en escalatielogica in stand.

   Breid uit naar meer kanalen (portaal, chat, e-mailparsing) naarmate het vertrouwen groeit.

4. Integreer platformspecifieke mogelijkheden
   Met HaloITSM AI:
   • Schakel op AI gebaseerde classificatie en routering in.
   • Stem suggestiemodellen af met behulp van kwalitatieve, actuele KB-inhoud.
   • Introduceer volledig geautomatiseerde afhandeling voor een handvol streng gecontroleerde scenario’s, zoals standaard toegangsverzoeken.

   Met ServiceNow AI-agents:

   • Zet Predictive Intelligence in om de nauwkeurigheid van triage en routering te verbeteren.
   • Bouw robuuste, herbruikbare flows in Flow Designer voor veelvoorkomende oplossingen en verzoeken.
   • Integreer externe systemen via Integration Hub zodat AI-agents end-to-end kunnen handelen.
   • Pilot virtuele agent-gesprekken voor 2–3 top use cases voordat u opschaalt.
5. Veranker beheer van geautomatiseerde uitvoering
   Breng in elke fase de autonomie in lijn met uw beheermodel:
   • Definieer risiconiveaus en goedgekeurde acties.
   • Zorg ervoor dat alles wordt gelogd en auditeerbaar is.
   • Voer regelmatige beoordelingen uit om reikwijdtes en drempels aan te passen.

Operationeel model en mensen

Agentic AI ITSM vereist ook veranderingen in rollen en vaardigheden:

• Nieuwe of geëvolueerde rollen
  • AI-producteigenaar:
    • Beheert de roadmap voor de mogelijkheden van AI-agents voor de servicedesk.
    • Prioriteert use cases met zakelijke belanghebbenden.
  • Automation engineer / workflow designer:
    • Bouwt en onderhoudt workflows, integraties en kaders.
  • Agent coach / AI-trainer:
    • Monitort AI-prestaties.
    • Beheert trainingsdata en feedbackloops.
• Trainen van bestaand personeel
  • Leer servicedesk-agents hoe ze:
    • Door AI voorgestelde antwoorden kunnen beoordelen en verbeteren.
    • Gestructureerde feedback kunnen geven (“correct,” “onjuist,” “heeft meer context nodig”).
    • Escalaties afkomstig van AI-agents kunnen afhandelen.
  • Help managers bij het interpreteren van AI-gerelateerde KPI’s en het aanpassen van processen.
• Continue verbetering
  • Houd regelmatige beoordelingscycli om:
    • Meetwaarden en incidenten waarbij AI betrokken is te analyseren.
    • Automatiseringen en kaders toe te voegen of te wijzigen.
    • Kennis en workflows bij te werken op basis van resultaten uit de praktijk.

Een gefaseerde, goed beheerde aanpak stelt u in staat om snel waarde te realiseren terwijl u de risico’s binnen aanvaardbare grenzen houdt. Voor inspiratie over concrete workflows die klassieke automatisering combineren met opkomende agentic AI ITSM-patronen, kunt u ITSM-automatiseringshandleidingen raadplegen die 15 workflows schetsen om L1-tickets te verminderen.

Meten van waarde en succes

Om investeringen te rechtvaardigen en beslissingen te sturen, moeten ITSM-leiders meten hoe agentic AI presteert. De juiste meetwaarden tonen niet alleen efficiëntiewinsten, maar ook de gebruikerservaring en risico-uitkomsten.

Kern-KPI’s voor servicedesk-automatisering 2026

Belangrijke meetwaarden om bij te houden zijn onder meer:

• Auto-resolutiepercentage
  Percentage tickets dat volledig door AI-agents is opgelost zonder menselijke tussenkomst, uitgesplitst naar type (incident vs. verzoek) en naar categorie.
• Mean Time To Resolve (MTTR)
  Vergelijk:
  • Door AI opgeloste tickets.
  • Door AI ondersteunde tickets.
  • Tickets die uitsluitend door mensen zijn afgehandeld.

  Zoek naar verminderingen in MTTR waar AI een rol speelt.

• First-contact resolution (FCR)
  Meet voor interacties met AI-agents voor de servicedesk hoe vaak het probleem in de eerste interactie (chat/portaal) wordt opgelost, zonder vervolgacties of escalaties.
• Gebruikerstevredenheid / CSAT
  Verzamel onmiddellijk na door AI afgehandelde interacties feedback en vergelijk de scores met traditionele ondersteuningskanalen.
• Kosten per ticket en impact op capaciteit
  Schat de kostenbesparing in door L1-werk naar AI te verschuiven — verminderde afhandelingstijd en lagere behoefte aan personeel buiten kantooruren — en houd bij hoeveel menselijke capaciteit er vrijkomt voor initiatieven met een hogere waarde.
• Fout-, escalatie- en heropeningspercentages
  Meet het percentage door AI opgeloste tickets dat wordt heropend, hoe vaak mensen AI-beslissingen moeten overrulen of corrigeren, en eventuele incidenten waarbij AI-acties hebben bijgedragen aan problemen.

Balans tussen efficiëntie, ervaring en risico

Alleen efficiëntie is niet genoeg. Een effectief meetkader houdt ook rekening met:

• Ervaringsgevoelige scenario’s
  Sommige interacties — zoals gevoelige HR-kwesties of grote incidenten die kritieke services beïnvloeden — kunnen menselijke afhandeling rechtvaardigen, zelfs als AI zou kunnen helpen. Houd bij of gebruikers zich gehoord en ondersteund voelen, niet alleen hoe snel tickets sluiten.
• Risico- en beheerindicatoren
  Monitor:
  • Aantal acties met een hoog risico dat correct is geblokkeerd of geëscaleerd.
  • Eventuele beleidsschendingen gedetecteerd in AI-acties.
  • Trends in beveiligings- of compliancebevindingen gerelateerd aan AI-activiteit.
• Beoordelingen van beheer
  Gebruik KPI-gegevens in regelmatige beheerfora om:
  • Te beslissen waar de AI-autonomie moet worden uitgebreid of beperkt.
  • Het beleid voor het beheer van geautomatiseerde uitvoering bij te werken.
  • Gaten in training of processen te identificeren.

Wanneer metingen in uw operationele model zijn ingebouwd, wordt agentic AI ITSM een gedisciplineerde, continu verbeterende capaciteit in plaats van een reeks eenmalige experimenten.

Conclusie en volgende stappen

Agentic AI ITSM markeert een belangrijke verschuiving van statische chatbots en geïsoleerde RPA-scripts naar autonome AI-agenten die kunnen waarnemen, beslissen en handelen binnen uw IT-landschap. Met de nadering van service desk automation 2026 zullen organisaties die deze mogelijkheden omarmen — gecombineerd met een krachtig beheer van geautomatiseerde uitvoering — snellere oplossingen, lagere operationele kosten en betere gebruikerservaringen realiseren.

Platforms zoals HaloITSM AI en ServiceNow AI-agents bieden praktische manieren om deze ideeën tot leven te brengen, van intelligente routering en virtuele agents tot volledig geautomatiseerde uitvoering van verzoeken. Om vooruitgang te boeken, begint u met een gerichte discovery-workshop om use cases voor AI-agents voor de servicedesk met een hoog volume en laag risico te identificeren, zoals wachtwoordresets of VPN-toegang. Betrek belanghebbenden op het gebied van IT-operaties, beveiliging en compliance, zodat beheer vanaf de eerste dag is ingebouwd.

Start vervolgens een pilot met een kleine set agentic workflows op uw bestaande platforms, meet de resultaten en verfijn uw aanpak. Van daaruit kunt u een roadmap voor 12 tot 24 maanden opstellen naar een volwassen, beheerde service desk automation 2026 — een omgeving waarin menselijke expertise en AI-autonomie samenwerken om veerkrachtige, gebruikersgerichte IT-diensten te leveren.

Als u deskundige begeleiding wilt bij het definiëren van uw roadmap, het ontwerpen van veilige automatiseringen en het behalen van echte waarde uit HaloITSM AI of ServiceNow AI-agents, kunt u meer informatie vinden en contact opnemen via SMC Consulting.

Over de auteur

Veelgestelde vragen