Terug naar blog
Denk je dat een AI-agent nuttig kan zijn voor jouw bedrijf en wil je deze theorie testen? Gooi dan niet zomaar een AI-agent op een website zonder de juiste integraties en langetermijnplanning! Hoewel het misschien een snelle manier lijkt om het uit te proberen, kan het je juist een verkeerd beeld geven van wat Agentic AI echt kan. Als je begint met een slecht geïntegreerd prototype, zullen de resultaten waarschijnlijk hooguit middelmatig zijn, en wordt het veel moeilijker om uit te breiden naar een volwaardige AI-werkforce.
Denk verder dan één enkele AI-agent
Veel bedrijven en ontwikkelaars starten hun AI-reis door een enkele AI-agent in te zetten voor een specifieke taak, zoals het beantwoorden van klantvragen, het automatiseren van repetitieve taken, of het bieden van inzichten in data. Deze aanpak lijkt op hoe (de meeste) bedrijven softwaretools adopteren: het begint met het identificeren van een probleem of behoefte, vervolgens wordt er gezocht naar software die dit kan oplossen, en uiteindelijk wordt een nieuwe tool van een (mogelijk) nieuwe leverancier geïmplementeerd en toegevoegd aan de lijst van gebruikte software binnen het bedrijf.
Toch zit er het addertje onder het gras: AI opereert namelijk niet in een vacuüm. Wanneer je onvermijdelijk opschaalt van één agent naar een heel team van AI-agents, bepaalt de basis die je vandaag legt hoe soepel die overgang zal verlopen.
Bedrijven gebruiken vaak verschillende softwaretools voor elke taak. Maak niet dezelfde fout met agent-based AI.
Stel je voor: je bent marketeer bij een toonaangevend bedrijf en wilt een gepersonaliseerde, meertalige campagne uitsturen met nieuwe aanbiedingen, afgestemd op de ontvangers. Je hebt waarschijnlijk een heel dashboard vol apps en tools tot je beschikking: een e-mailtool om de campagne te ontwerpen en te versturen, je CRM om gepersonaliseerde klantgegevens op te halen, ChatGPT of een vergelijkbare AI-tool voor data-analyse en vertalingen, een spellings- of grammaticacontrole, enzovoort. Hoewel deze tools elkaar kunnen aanvullen, werken ze vaak niet écht samen als één geïntegreerd systeem. Dat kan – en moet – beter!
Een agent-based AI-werkforce is niet zomaar een verzameling softwaretools of losse bots; het is een zorgvuldig gecoördineerd systeem van AI-componenten die efficiënt communiceren, leren en taken uitvoeren. Als je eerste AI-agent niet is ontworpen met dit toekomstige ecosysteem in gedachten, loop je later tegen integratieproblemen, gefragmenteerde data en andere hoofdpijn aan die je had kunnen voorkomen.
Het zou dus zonde zijn als je slimme en capabele AI-agent niet over de juiste tools beschikt om zijn werk goed te doen. Zonder de juiste input of toegang tot data en tools moet de AI-agent werken met onnodige beperkingen – en dat gaat simpelweg niet goed werken.
Maak je AI-agents toekomstbestendig
De belangrijkste vraag is: hoe zorg je ervoor dat je AI-setup vanaf het begin schaalbaar en efficiënt is? Hier zijn een paar tips!
1. Integreer AI naadloos
Wat is er nodig om je AI-agents succesvol te maken? Het antwoord: integratie, integratie, integratie!Zonder een goede, naadloze integratie in je (marketing-, service- en communicatiekanalen) software, zal je AI-agent nooit zijn volledige potentieel bereiken. En een gebrek aan integratie in een vroeg stadium kan later leiden tot knelpunten wanneer je je AI-werkforce wilt opschalen.
2. Stuur AI aan met data
Waar haalt je AI-agent zijn informatie vandaan? Welke acties mag het ondernemen op basis van die informatie? Hoe redeneert het? Hoe denkt en handelt het?
Een nieuwe AI-agent is slechts zo slim als de data waarmee je hem voedt. Zorg ervoor dat je AI-agent toegang heeft tot bestaande informatie, data en documenten om zijn kennis op peil te brengen. Daarna kan het leren. Monitor en analyseer prestatiegegevens om controle te houden over de agent en om zijn leerproces te sturen. Het is cruciaal om te weten wat je AI-agent doet en mogelijk zal doen op basis van gedragspatronen, maar het is ook belangrijk om terug te kunnen kijken. Heeft de AI-agent ongewenst gedrag vertoond? Traceer het terug en los het op.
Een belangrijke factor hierbij is feedback. Zowel consumenten als medewerkers moeten de mogelijkheid hebben om hun mening te geven over de werking van je AI-agents, zodat je deze kunt aanpassen. Dit is hoe je AI-agents leren en zich blijven verbeteren.
3. Beheer Toegang tot AI-toepassingen
Als het gaat om governance, zijn er twee belangrijke vragen: wie mag toegang hebben tot je AI-agents en wie mag wijzigingen aanbrengen? Daarnaast is het belangrijk om te bepalen waar een mens moet ingrijpen in de AI-flow?
Het beheer van wie wel of geen toegang heeft tot je AI-agents is altijd van groot belang. Het helpt je een consistente strategie te behouden, voorkomt ongeautoriseerde wijzigingen en beschermt gevoelige gegevens. Dit wordt nog belangrijker naarmate je AI team groeit, want meer AI-agents betekent meer ruimte voor fouten en risico’s als je ze niet goed beheert.
Daarnaast is het essentieel om te bepalen wanneer menselijke tussenkomst nodig is binnen de AI-flow. Voor een optimale klantervaring is het belangrijk dat gevoelige onderwerpen of complexe situaties een menselijke check krijgen. Dit kan variëren van het bevestigen van verificatie of autorisatie tot het volledig overdragen van een taak of gesprek aan een medewerker.
4. Zorg voor Naleving
Je deelt veel data met AI-systemen, dus zorg ervoor dat je AI-oplossing voldoet aan internationale en lokale regelgeving op het gebied van gegevensbeveiliging en privacy. Een goede AI-provider is niet alleen GDPR- en ISO-compliant, maar werkt ook proactief aan het verbeteren van beveiligings- en veiligheidsmaatregelen om voorop te blijven lopen.
Van één AI-agent naar een AI team met CM.com
Het bouwen van een toekomstbestendig AI-systeem vraagt misschien om wat extra inspanning in het begin, maar de voordelen zijn het meer dan waard. Door te focussen op integratie, schaalbaarheid, monitoring en naleving, zet je niet zomaar een AI-agent in – je legt de basis voor een volledige AI-gedreven team.
Dus voordat je je eerste AI-agent lanceert, denk vooruit. Bereid je jezelf voor op succes, of creëer je obstakels voor toekomstige groei? Het verschil tussen een simpele chatbot en een efficiënte AI-werkforce zit in de planning – en een goede AI-provider kan hierin een cruciale rol spelen.
Bij CM.com bieden we met onze Agentic AI-oplossing HALO een geïntegreerde oplossing binnen bestaande klantcontactsoftware. Alles wat je nodig hebt voor je AI-ambities, van één en dezelfde provider, naadloos geïntegreerd en volledig compliant. Begin slim, en laat je AI-ecosysteem met je meegroeien – niet tegen je werken.
