Wat zijn AI-agents?

AI-agents zijn digitale hulpmiddelen die gebruikmaken van kunstmatige intelligentie (AI) om specifieke taken uit te voeren. In feite fungeren ze als virtuele assistenten of “digitale medewerkers” die zelfstandig informatie verwerken, beslissingen nemen en acties uitvoeren op basis van data en instructies. Wat AI-agents onderscheidt van andere digitale tools, is hun vermogen om niet alleen handmatige processen te ondersteunen, maar deze volledig te automatiseren. Dit resulteert in aanzienlijke tijdsbesparingen, efficiënter gebruik van middelen en een verhoogde productiviteit.

Naast automatisering spelen AI-agents ook een rol bij het behoud van kennis binnen een organisatie. Ze kunnen waardevolle bedrijfskennis vastleggen en beschikbaar maken, zodat medewerkers deze eenvoudig kunnen raadplegen. Dit voorkomt verlies van expertise, bijvoorbeeld wanneer werknemers vertrekken.

AI-agents worden al toegepast in uiteenlopende situaties. Denk aan agents die klantvragen beantwoorden, grote hoeveelheden data analyseren of medewerkers ondersteunen door snel toegang te bieden tot benodigde informatie. Hun kracht ligt in de combinatie van efficiëntie, schaalbaarheid en het vermogen om organisaties te helpen slimmer en effectiever te werken.

Bij Bureau Tromp helpen wij bedrijven slimmer werken door het volledige potentieel van AI-agents te benutten. Met strategische begeleiding zorgen we ervoor dat organisaties deze technologie op de juiste manier inzetten om maximale waarde te behalen.

Hoe werken AI-agents?

Het proces waarmee AI-agents functioneren, kan eenvoudig worden uitgelegd aan de hand van de elementen in de onderstaande afbeelding.

De workflow begint met de vraag of opdracht aan de agent, afkomstig van een medewerker of klant. Deze vraag wordt doorgestuurd naar het AI-model, het centrale brein dat de opdracht verwerkt en uitvoert. Het AI-model speelt een cruciale rol bij het coördineren van de taken en het combineren van de verschillende inputs en outputs.

Om de vraag goed te kunnen beantwoorden, heeft het AI-model toegang nodig tot relevante data, zoals klantbestanden, verkoopcijfers of interne rapportages. Deze data dient als basis voor het begrijpen van vragen en het genereren van bruikbare resultaten. Een klantenservice-agent kan bijvoorbeeld eerdere gesprekken analyseren om consistente en contextuele antwoorden te leveren.

Daarnaast zijn duidelijke instructies essentieel voor het succesvol functioneren van de agent. Dit wordt ook wel “prompting” genoemd. Instructies bepalen wat de agent moet doen, hoe hij moet reageren en welke regels moeten worden gevolgd. Een HR-agent kan bijvoorbeeld worden ingesteld om sollicitatiebrieven te screenen op specifieke vaardigheden of trefwoorden.

Het proces eindigt met het antwoord of resultaat, zoals weergegeven in de afbeelding. Het AI-model verwerkt de input, past de instructies toe en levert binnen enkele seconden een uitkomst die direct toepasbaar is. Dit kan variëren van een samenvatting van een rapport tot een analyse van verkoopcijfers met concrete verbeterpunten.

De afbeelding toont duidelijk hoe deze elementen samenwerken om een efficiënt proces te creëren. Het benadrukt dat AI-agents geen magische oplossingen zijn, maar systemen die afhankelijk zijn van goede data, heldere instructies en duidelijke doelen. Bij Bureau Tromp helpen we bedrijven dit proces optimaal in te richten en te benutten.

Concrete praktijkvoorbeelden AI-agents

AI-agents worden steeds vaker ingezet om o.a. interne processen te optimaliseren en klantinteracties te verbeteren. Interne agents richten zich op het efficiënter maken van operationele processen binnen een organisatie, terwijl externe agents voornamelijk worden gebruikt om de klantbeleving te verbeteren.

Een goed voorbeeld van een interne toepassing is het Contract Intelligence-platform (COiN) van JPMorgan Chase. Dit systeem maakt gebruik van AI om juridische documenten te analyseren en automatisch relevante gegevens te extraheren. Waar dit werk voorheen duizenden manuren in beslag nam, kan het nu binnen enkele minuten worden uitgevoerd. In 2023 bespaarde JPMorgan Chase hiermee ruim 36.000 uren, terwijl ook de nauwkeurigheid werd verbeterd.

Externe agents bewijzen eveneens hun waarde, vooral in de klantenservice. Klarna, een wereldwijd betalings- en shoppingplatform, implementeerde een AI-agent die in de eerste maand 2,3 miljoen klantchats afhandelde. Dit kwam neer op twee derde van alle klantinteracties en verminderde de werkdruk van 700 medewerkers. Bovendien leidde de inzet van deze agent tot een daling van 25% in herhaalde vragen, een hogere klanttevredenheid en een indrukwekkende winst van 40 miljoen dollar in 2024.

Deze voorbeelden tonen niet alleen de kracht van AI-agents in verschillende sectoren, maar benadrukken ook hoe ze bijdragen aan efficiëntere processen, betere klantervaringen en grotere bedrijfsresultaten.

Voorbeelden van agents per branche

Gemeentes

• Inwonersportaal-agents: Bieden burgers snel en eenvoudig toegang tot informatie over lokale diensten, zoals afvalinzameling of vergunningaanvragen.
• Klachtenbeheer-agents: Verwerken meldingen van inwoners over infrastructuurproblemen en zorgen voor efficiënte dataverwerking en opvolging.

Productie-industrie

Kwaliteitscontrole-agents: Analyseren productiegegevens in real-time om defecten vroegtijdig te detecteren en de productiekwaliteit te waarborgen.
Rapportage-agents: Genereren automatisch statusrapporten over machineprestaties, zoals operationele gegevens en storingspatronen, over een bepaalde periode.

Shipping & cargo

• Emailverwerkings-agents: Verwerken inkomende e-mails over potentiële vracht. Ze extraheren gestructureerde gegevens zoals het type vracht, gewicht, herkomst, bestemming, en andere relevante details. Dit versnelt het proces en ondersteunt een systematische aanpak van vrachtbeheer.
• Douanebeheer-agents: Automatiseren de verwerking van douanedocumenten, waardoor goederen sneller internationale grenzen passeren.

Verzekeringen

• Schadeclaims-agents: Beoordelen binnenkomende claims automatisch, waardoor klanten sneller een vergoeding ontvangen.
• Risicoanalyse-agents: Analyseren grote datasets om risico’s nauwkeurig te berekenen en premies op maat te bieden.
• Klantenservice-agents: Beantwoorden vragen van verzekerden, van polisvoorwaarden tot schadeafhandeling, en zijn 24/7 beschikbaar.

Voordelen en uitdagingen van AI-agents

Hoewel de voordelen van AI-agents indrukwekkend zijn, brengt de implementatie ook uitdagingen met zich mee. Het is belangrijk deze goed te begrijpen en aan te pakken om het maximale uit de technologie te halen.

• Efficiëntie: Automatiseer repetitieve taken, zodat medewerkers zich kunnen richten op strategisch en waardevol werk.
• Kosteneffectief: Verlaag operationele kosten door processen te stroomlijnen en tijd te besparen.
• Schaalbaarheid: AI-agents kunnen eenvoudig meer taken aan of grotere hoeveelheden data verwerken naarmate jouw bedrijf groeit.
• Betere klantervaring: Zorg voor snellere en accuratere antwoorden op klantvragen, beschikbaar op elk moment van de dag.
• Datagestuurde beslissingen: Analyseer grote hoeveelheden data en ontdek inzichten die anders onopgemerkt blijven.
• Concurrentievoordeel: Stimuleer innovatie en blijf voor op concurrenten door slimme technologie in te zetten.

Met welke uitdagingen of risico’s moet je rekening houden?

• Dataprivacy: Het beschermen van gevoelige bedrijfs- en klantgegevens is essentieel om vertrouwen te waarborgen.
• Kosten: De implementatie vraagt om een heldere aanpak om budgetten effectief te beheren en resultaten te behalen.
• Complexiteit: Het afstemmen van AI-agents op bestaande bedrijfsprocessen kan tijd en inspanning vergen. Een gestructureerde aanpak helpt deze complexiteit beheersbaar te maken.
• Acceptatie door medewerkers: Veranderingen kunnen weerstand oproepen. Het betrekken van medewerkers vanaf het begin is cruciaal om draagvlak te creëren.
• Betrouwbaarheid: AI-agents zijn krachtig, maar niet foutloos. Menselijke controle en duidelijke richtlijnen blijven belangrijk voor cruciale beslissingen.
• Wet- en regelgeving: Voldoen aan compliance-eisen binnen jouw sector is onmisbaar voor een zorgeloze implementatie.

Hoe implementeer je AI-agents?

Een succesvolle implementatie van AI-agents vraagt om een gestructureerde en doordachte aanpak. Bij Bureau Tromp beginnen we met het in kaart brengen van de behoeften binnen jouw organisatie. Welke processen zijn tijdrovend, repetitief of inefficiënt? Deze analyse vormt de basis om te bepalen waar AI-agents het meeste impact kunnen hebben.

Daarna starten we met een pilotproject. Dit stelt ons in staat om de technologie in een gecontroleerde omgeving te testen en de risico’s laag te houden. Tijdens deze fase analyseren we de beschikbare data en beoordelen we of deze geschikt is voor de AI-agent. Indien nodig adviseren we hoe data beter kan worden gestructureerd en toegankelijk gemaakt. Ons doel is om niet alleen de technologie in te richten, maar ook jouw organisatie en medewerkers in hun kracht te zetten, zodat zij zelf verder kunnen met het ontwikkelen en benutten van AI-agents.

Een cruciale stap in de implementatie is het trainen van de AI-agent. Dit betekent dat de agent wordt afgestemd op de specifieke behoeften en processen van jouw organisatie. Zodra de agent operationeel is, monitoren we de prestaties en optimaliseren we het systeem waar nodig.

Om het succes van AI-agents te garanderen, betrekken we medewerkers actief in het proces. We bieden gerichte workshops om hen vertrouwd te maken met de technologie en om draagvlak te creëren binnen de organisatie. Door deze aanpak zorgen we ervoor dat medewerkers de voordelen van AI-agents begrijpen en deze als ondersteuning in hun werk zien.

Met deze stapsgewijze methode minimaliseren we risico’s en vergroten we de kans op een succesvolle en duurzame implementatie.

De return on investment (ROI) van AI-agents

De ROI van AI-agents varieert afhankelijk van de schaal en toepassingen, maar veel bedrijven zien binnen drie tot zes maanden meetbare resultaten. Door repetitieve taken te automatiseren, zoals het afhandelen van klantvragen, kunnen organisaties aanzienlijke kosten besparen. Medewerkers hebben hierdoor meer tijd om zich te richten op complexere en waardevolle taken, wat de algehele productiviteit verhoogt. AI-agents bieden ook schaalbaarheid: ze werken 24/7 en kunnen toenemende volumes aan zonder extra personeelskosten. Daarnaast leiden ze vaak tot hogere klanttevredenheid, wat resulteert in loyalere klanten en herhaalaankopen.

De toekomst van AI-agents

De ontwikkelingen in AI-technologie gaan razendsnel, waardoor AI-agents steeds veelzijdiger worden. Nieuwe technieken zoals “reasoning” – waarbij een AI-agent langer nadenkt over de output om de kwaliteit te verbeteren – en multimodaliteit, waarbij agents verschillende soorten data kunnen begrijpen en verwerken, vergroten hun toepassingsmogelijkheden.

In de nabije toekomst zullen bedrijven zowel interne als externe AI-agents inzetten die met elkaar communiceren. Binnen organisaties ontstaan multi-agent frameworks, waarin de output van de ene agent dient als input voor een andere. Dit opent de deur naar het automatiseren van grotere en complexere processen. Extern zullen AI-agents van verschillende bedrijven rechtstreeks met elkaar samenwerken. Zo kan een bestelling door een agent bij het ene bedrijf worden geplaatst en volledig automatisch worden verwerkt door een agent bij een ander bedrijf.

AI-agents zullen ook een rol gaan spelen in proactieve besluitvorming, door trends en patronen in data te analyseren en hierop adviezen te baseren. Daarnaast kunnen ze personalisatie op grote schaal mogelijk maken, bijvoorbeeld in marketing en sales, en naadloos integreren met slimme apparaten in sectoren zoals productie en logistiek. Hun schaalbaarheid maakt het bovendien mogelijk om mee te groeien met bedrijven, van eenvoudige toepassingen zoals klantenservice tot strategische rollen in supply chain management en datagedreven besluitvorming.

Samenvattend

AI-agents bieden organisaties van elke omvang een krachtige manier om efficiënter, innovatiever, klantgerichter en vooral slimmer te werken. Door bewust om te gaan met de uitdagingen en risico’s, kunnen bedrijven deze technologie veilig en effectief inzetten. Of het nu gaat om het stroomlijnen van interne processen of het verbeteren van de klantervaring, AI-agents vormen een toekomstbestendige oplossing voor bedrijven die willen continu willen verbeteren, groeien en innoveren.

Benieuwd hoe AI-agents jouw organisatie slimmer kunnen maken? Neem vandaag nog contact met ons op voor een vrijblijvend adviesgesprek en ontdek de mogelijkheden!