ServiceNow helpt CIO met Super Intelligence Control Tower en de EU AI Act

De functiewissel van Hendrikse illustreert de veranderende dynamiek binnen de IT-sector. Waar go-to-market-teams zich voorheen voornamelijk richtten op het aanprijzen van de schijnbaar onbeperkte mogelijkheden van taalmodellen, beweegt Hendrikse zich nu binnen de product- en engineeringorganisatie van de softwaregigant. In zijn dagelijkse praktijk reist hij intensief door de regio Noord-EMEA om rechtstreeks bij klanten en partners op te halen wat wel en niet werkt. Die directe feedback is essentieel. Hendrikse inventariseert welke functionaliteiten ontbreken, hoe lokale vereisten zoals taalondersteuning uitpakken en op welke punten organisaties vastlopen. Deze praktijkdata koppelt hij terug naar de ontwikkelaars van ServiceNow, om vervolgens nieuwe AI-features weer in de realiteit van alledaagse bedrijfsprocessen te testen.

Van model naar waarde en de rol van context

Een centraal thema tijdens het ServiceNow World Forum 2026 is de overgang van losse AI-modellen naar daadwerkelijke bedrijfswaarde. Volgens Hendrikse zijn basale AI-modellen inmiddels een commodity geworden. Grote taalmodellen en zelfs open-source alternatieven ontwikkelen zich in zo'n hoog tempo dat de individuele rekenkracht of de specifieke keuze voor een model niet langer het doorslaggevende onderscheidende vermogen biedt. ServiceNow positioneert zich daarin bewust agnostisch door elk gewenst model te ondersteunen, inclusief modellen die door klanten zelf zijn getraind, gehost op de grote hyperscalers.

"Het echte onderscheidende vermogen voor CIO's en IT-leiders zit niet in het algoritme, maar in de workflow en de context," benadrukt Hendrikse. ServiceNow bouwt voort op een fundament van decennia aan workflow-automatisering, waar de afgelopen jaren deterministische en autonome functionaliteiten aan zijn toegevoegd. Om AI nuttig te laten reageren, is diepgaande context onmisbaar. Het gaat daarbij om gedetailleerde informatie over de specifieke gebruiker, de AI-agent, de fysieke of digitale locatie en de koppeling met operationele technologie. Hendrikse wijst hierbij op de strategische overname van Armis, waarmee ServiceNow context toevoegt over zogeheten OT-apparaten. Operationele technologie staat immers niet alleen in fabrieken of ziekenhuizen, maar is overal aanwezig, van de koelsystemen in de detailhandel en logistiek tot de kritieke infrastructuur op luchthavens. Wanneer AI actie onderneemt, moet het de algehele samenhang van deze omgevingen begrijpen om incidenten te voorkomen en processen daadwerkelijk te versnellen.

Autonome agenten in de alledaagse praktijk

De verschuiving van passieve chat-assistenten naar zelfstandig werkende systemen is op het forum tastbaar aanwezig onder het motto dat AI het werk daadwerkelijk overneemt. Hendrikse onderscheidt in de markt twee heldere stromingen voor de uitrol van autonome AI-agenten. Aan de ene kant staan de maatwerkoplossingen, zoals specifieke 'Know Your Customer'-workflows bij banken of geavanceerde claimverwerkingen bij verzekeraars. Deze trajecten vereisen van oudsher maatwerk en diepe integratie.

Aan de andere kant ziet ServiceNow een grote behoefte aan directe, direct inzetbare automatisering. Veel organisaties willen niet maanden bouwen, maar morgen al een proces autonoom laten draaien. Om aan die vraag te voldoen, heeft ServiceNow vooraf geconfigureerde AI-specialisten ontwikkeld voor generieke rollen, zoals de eerstelijns servicedeskmedewerker of de netwerkoperator. Zodra zo'n AI-specialist binnen het platform wordt geactiveerd, spinnen er op de achtergrond meerdere autonome agenten uit die als een samenwerkende workflow taken afhandelen. Hendrikse illustreert dit aan de hand van klantsessies waarin beheerprocessen volledig zelfstandig op de achtergrond draaien, zonder dat daar nog menselijke tussenkomst aan te pas komt. De rol van de medewerker verandert daardoor van uitvoerend naar toezichthoudend op het algehele proces.

De basis onder AI: Workflow Data Fabric

Een essentieel fundament voor deze autonome werkwijze is de zogeheten Workflow Data Fabric. Om AI veilig en naadloos toegang te geven tot relevante bedrijfsinformatie over afdelingen als IT, HR en klantenservice heen, is een betrouwbare data-laag noodzakelijk. Hendrikse benadrukt dat het hierbij niet gaat om het centraal kopiëren of verplaatsen van alle bedrijfsdata. De Workflow Data Fabric biedt een virtuele toegang en zichtbaarheid in bronsystemen zoals SAP of Oracle, ongeacht waar die data zich bevindt.

Omdat verschillende bronsystemen uiteenlopende definities hanteren – zo kan een afnemer in het ene systeem als 'klant' staan geregistreerd en in het andere als 'customer' – zet ServiceNow AI in om deze data-mapping automatisch uit te voeren. Hierdoor ontstaat de juiste context die een autonome agent nodig heeft om beslissingen te nemen. Zonder een dergelijke data-architectuur opereert AI geïsoleerd en zonder context, wat grootschalige toepassing binnen de onderneming vrijwel onmogelijk maakt.

Transformatie van het partnerkanaal en verdienmodellen

De opkomst van agentic AI heeft ook verstrekkende gevolgen voor het partner-ecosysteem, dat bestaat uit systeemintegratoren, MSP's en adviesbureaus. Hendrikse, die in het verleden zelf aan de ondernemerskant van het kanaal stond, ziet dat partners midden in een fundamentele transitie van hun businessmodel zitten. Het traditionele verdienmodel op basis van uurtje-factuurtje staat onder druk, omdat AI een groot deel van de migraties, configuraties en beheertaken automatisch en veel sneller uitvoert.

Partners oriënteren zich daarom massaal op uitkomstgerichte modellen, zoals 'outcome-based pricing'. Om in deze nieuwe werkelijkheid relevant te blijven, moeten kanaalpartners zich volgens Hendrikse verregaand specialiseren in specifieke sectoren en verticale domeinen. "De toegevoegde waarde van de partner verschuift van de puur technologische implementatie – die de softwareleverancier steeds meer out-of-the-box aanbiedt – naar verandermanagement, menselijke adoptie en strategische consultancy," stelt Hendrikse. Partners spelen een cruciale rol in het begeleiden van de organisatorische verandering die optreedt wanneer medewerkers op een geheel nieuwe manier met intelligente systemen gaan samenwerken.

Governance, de EU AI Act en de Super Intelligence Control Tower

Naast de drang naar innovatie heerst er onder CIO's en IT-leiders ook terughoudendheid. Beveiligingsincidenten in de markt, gecombineerd met geopolitieke spanningen en strenge Europese regelgeving zoals de EU AI Act, zorgen ervoor dat organisaties zoeken naar garanties voordat ze AI op grote schaal toelaten. Het voorkomen van nieuwe technologische silo's en het behouden van de controle over datastromen en tokenkosten zijn daarbij belangrijke prioriteiten.

Om aan deze behoeften te voldoen, heeft ServiceNow de AI Control Tower hernoemd naar de Super Intelligence Control Tower. Deze overkoepelende governance-laag biedt organisaties direct inzicht in al het AI-gebruik binnen de onderneming. Hendrikse licht toe: "Organisaties die geconfronteerd worden met audits onder de EU AI Act zijn vaak weken bezig om handmatig te rapporteren over bijvoorbeeld het risiconiveau van AI-ondersteunde HR-processen. Met de Super Intelligence Control Tower kan dit met één druk op de knop inzichtelijk worden gemaakt, doordat alle relevante beleidsregels, compliance-eisen en vertrouwensparameters in het dashboard zijn ingebakken."

Als launching customer in de regio Noord-EMEA heeft verzekeraar Nationale-Nederlanden (NN) deze technologie in de praktijk getoetst. Hendrikse merkt op dat de eerste behoefte bij organisaties vrijwel altijd ligt bij 'observability' en 'visibility': exact weten wat er op de achtergrond gebeurt. Pas wanneer dat volledige inzicht er is, worden specifieke guardrails en compliance-regels actief afgedwongen.

Binnen deze governance-laag zijn bovendien functies geïntegreerd zoals de 'killswitch' en het 'AI Passport'. Waar een killswitch beheerders in staat stelt om een ontspoorde AI-agent direct stil te leggen, zorgt het AI Passport ervoor dat vooraf automatisch wordt getoetst of een agent wel de juiste bevoegdheden heeft voor de taak die hij probeert uit te voeren. Deze mechanismen moeten voorkomen dat ongewenste acties worden uitgevoerd, wat essentieel is voor het opbouwen van vertrouwen.

Verantwoordelijke AI in de publieke sector en zorg

Voor streng gereguleerde sectoren zoals de overheid, defensie en de gezondheidszorg gelden extra hoge eisen rondom privacy, datasoevereiniteit en veiligheid. In de discussie over hoe deze organisaties verantwoorde AI kunnen opschalen, wordt vaak gesproken over een voorzichtige 'crawl-walk-run'-benadering. Hendrikse zet daar vraagtekens bij: een te voorzichtige, kleinschalige aanpak levert in de praktijk vaak te weinig concrete waarde op om de investeringen en tokenkosten te rechtvaardigen.

In plaats daarvan pleit hij ervoor om specifieke kernprocessen binnen een ziekenhuis of overheidsinstantie vanaf de grond af aan 'AI-native' te herontwerpen, mits het fundament op het gebied van data-veiligheid en zichtbaarheid vooraf 100 procent op orde is. Alleen wanneer beheerders exact kunnen dicteren welke data wel en niet toegankelijk is voor een model, ontstaat de controle die nodig is om de stap naar schaalbare toepassing voor burger of patiënt te maken.

"Er bestaat geen enkele 'silver bullet' die alle AI-uitdagingen in één keer oplost," concludeert Hendrikse als belangrijkste boodschap vanaf het ServiceNow World Forum 2026. Waardecreatie ontstaat door gezamenlijk te starten, te testen in de praktijk en succesvolle toepassingen stapsgewijs uit te bouwen. De technologische hulpmiddelen om risico's te beheersen en compliant te blijven zijn inmiddels beschikbaar; het is nu aan organisaties en hun IT-partners om deze middelen te benutten en de transformatie naar een door AI ondersteunde onderneming daadwerkelijk vorm te geven.

Door: Witold Kepinski