AI-agenten grijpen al in op bedrijfsnetwerken, maar beheerders willen kunnen meekijken

Een AI-systeem dat een netwerkstoring signaleert, is iets anders dan een systeem dat zelf ingrijpt. Toch is dat laatste volgens Cisco geen toekomstbeeld meer. In een door onderzoeksbureau Omdia uitgevoerd onderzoek onder 1.000 IT- en netwerkbeheerders meldt Cisco dat AI-agenten bij een aanzienlijk deel van de ondervraagde organisaties al actie ondernemen in productieomgevingen. Hoeveel vrijheid ze krijgen, hangt af van de vraag of beheerders hun beslissingen kunnen volgen en bijsturen.23

Van advies naar actie

Volgens Cisco heeft 75% van de ondervraagde organisaties AI ingezet voor netwerkbeheer. Bij 51% draaien al agentische AI-systemen die in productie actie ondernemen in plaats van alleen aanbevelingen te doen. Daarnaast verwacht 84% binnen twaalf maanden een AI-gestuurd werkmodel te bereiken. Dat laatste is een verwachting, geen meting van wat al is gerealiseerd.27

Cisco onderscheidt deze aanpak, die het bedrijf AgenticOps noemt, van traditionele AIOps: waar die vooral meldingen en adviezen geeft, kan een AI-agent een probleem onderzoeken en vervolgens handelen, onder toezicht van beheerders. Dat een agent in productie draait, betekent niet automatisch dat die onbeperkt wijzigingen mag doorvoeren.5

Waarom één extra melding niet helpt

Van de ondervraagde ondernemingen zegt 95% dat hun huidige AIOps-tools de werklast niet kunnen bijbenen.3 Een organisatie ontvangt volgens het onderzoek gemiddeld ongeveer 4.100 monitoringmeldingen per dag; meer dan de helft daarvan gaat over het netwerk. Cisco schat dat voor het handmatig afhandelen van dat netwerkdeel ongeveer 100 IT-specialisten nodig zouden zijn, uitgaande van circa 21 meldingen per persoon per dag.228

Bovendien kan de oorzaak van een storing verspreid liggen over het netwerk, clouddiensten, internetverbindingen en beveiligingssystemen. Een agent die signalen uit die omgevingen samenbrengt, kan het onderzoek ondersteunen. Nog een afzonderlijke tool die alleen waarschuwingen produceert, lost dat gebrek aan overzicht niet op.57

Voor het dagelijkse werk schetst Cisco daarom een andere rol voor beheerders: minder handmatig meldingen sorteren en tussen schermen schakelen, meer toezicht houden op een onderzoek. Een agent kan afwijkingen herkennen, meetgegevens combineren, een ingreep voorstellen of uitvoeren en het resultaat controleren. Dit zijn mogelijkheden van Cisco’s aanpak, geen bewijs dat elke onderzochte organisatie al tijd bespaart.78

AI kan tegelijk meer verkeer op netwerken veroorzaken. In een afzonderlijke prognose stelt Cisco dat het dataverkeer van ondernemingen bij invoering van agentische AI tegen 2035 tot negen keer zo hoog zou kunnen worden. Dat is geen gemeten uitkomst van het Omdia-onderzoek naar netwerkbeheer.10

Autonomie vraagt om een controleerbaar spoor

Vier op de vijf respondenten voelen zich volgens Cisco op hun gemak bij een sterk of volledig autonome rol voor agenten. Bijna een kwart zou ze zelfs zonder menselijke tussenkomst laten handelen. Tegelijk verlangt meer dan twee derde een gedetailleerde uitleg van acties door agenten, en vindt 86% één geïntegreerd platform effectiever dan nog een losse tool.34

Voor beheerders moet zichtbaar zijn wat een agent heeft waargenomen, waarom die een wijziging voorstelt, of goedkeuring nodig was, wat er is uitgevoerd en of het werkte. Beleidsgrenzen, goedkeuringsmomenten en een noodstop helpen die handelingsruimte beheersbaar te houden. Ook onafhankelijke berichtgeving over het onderzoek benadrukt hoe belangrijk respondenten zulke waarborgen vinden.817

De kern: de cijfers wijzen op aanzienlijke, door respondenten gemelde inzet van AI-agenten die al in productienetwerken handelen. Ze tonen niet aan dat elke inzet de duur van storingen of de personeelsbehoefte heeft verminderd. De volgende toets is of teams de beslissingen van agenten kunnen controleren en zelf de regie behouden.238