Wat zijn AI-agenten?

Zou het niet mooi zijn als iedereen in je bedrijf, van de CEO tot de nieuwste verkoper, een assistent zou hebben? Iemand die altijd klaar staat om te helpen, die je klanten goed kent en die gedetailleerd advies kan geven over wat de veste vervolgstappen zijn. Met verschillende soorten AI-agents is die mogelijkheid er, en die wordt steeds groter.

AI-agents zijn een soort kunstmatige-intelligentiesysteem (AI) dat vragen van klanten kan begrijpen en beantwoorden zonder menselijke tussenkomst. Ze worden gemaakt met behulp van een agentbouwer, zoals Agentforce, en vertrouwen op machine learning en natuurlijke taalverwerking (NLP) om een breed scala aan taken uit te voeren. Deze slimme agents kunnen van alles aan, van het beantwoorden van eenvoudige vragen tot het oplossen van complexe problemen, zelfs multitasking. Het belangrijkste is dat ze hun eigen prestaties voortdurend kunnen verbeteren door zelfstandig te leren. Een degelijk verschil ten opzichte van traditionele AI, waarbij voor specifieke taken menselijke input nodig is.

Hieronder is uiteengezet hoe AI-agents werken:

• Perceptie en dataverzameling: Agentische systemen beginnen met het verzamelen van data uit verschillende bronnen, waaronder klantinteracties, transactiegeschiedenissen en social media. Deze data is cruciaal om de details en nuances van vragen van klanten te begrijpen. Geavanceerde agentische AI kan in realtime data integreren en verwerken, waardoor deze over de meest actuele informatie beschikt om effectief vragen af te handelen.
• Besluitvorming: Met behulp van geavanceerde modellen voor machine learning, analyseren AI-agents de verzamelde data om patronen te identificeren en beslissingen te nemen. Ze kunnen bijvoorbeeld de meest geschikte reactie op een klantvraag bepalen op basis van eerdere interacties en de huidige context. Dit besluitvormingsproces wordt versterkt door het vermogen van de agent om van eerdere ervaringen te leren en zijn reacties in de loop van de tijd te verfijnen.
• Uitvoeren van de actie: zodra er een beslissing is genomen, kunnen AI-agents de vereiste actie uitvoeren. Het kan gaan om het beantwoorden van een vraag van een klant, het verwerken van een verzoek of het escaleren van een complexe kwestie naar een menselijke medewerker. De uitvoering is ontworpen om gestroomlijnd en efficiënt te zijn, zodat klanten tijdig en nauwkeurig antwoord krijgen.
• Leren en aanpassen: AI-agents leren voortdurend van elke interactie en verfijnen hun algoritmes om de nauwkeurigheid en effectiviteit te verhogen. Ze werken hun kennisdatabase bij en gebruiken feedback om toekomstige interacties te verbeteren. Dit vermogen om voortdurend te leren, zorgt ervoor dat AI-agents effectief en relevant blijven, zelfs als de verwachtingen van klanten en bedrijfsomgevingen veranderen.

Door deze mogelijkheden te combineren, kunnen slimme systemen een breed scala aan taken autonoom uitvoeren, zoals het doen van productaanbevelingen, het oplossen van problemen en het uitvoeren van follow-upinteracties. Hierdoor houden menselijke medewerkers meer tijd over om zich te concentreren op meer complexere en hoogwaardige activiteiten.

De toepassing van AI-agents in de klantenservice biedt tal van voordelen, die een transformatie betekenen in de manier waarop bedrijven met hun klanten omgaan en hun service-activiteiten beheren.

1. Verbeterde efficiëntie: Deze technologie kan meerdere klantinteracties tegelijk afhandelen, waardoor de responstijden aanzienlijk worden verkort en de efficiëntie van de klantenservice wordt verhoogd. Ze zijn ook in staat om te bepalen of ze naar een mens moeten escaleren en vervolgens de medewerker met de beste vaardigheden te selecteren om de taak op zich te nemen. Zo kunnen bedrijven grotere hoeveelheden vragen verwerken zonder dat dit ten koste gaat van de servicekwaliteit.
2. Verbeterde klanttevredenheid: customer service AI-agents geven snelle en nauwkeurige antwoorden, wat leidt tot hogere klanttevredenheidsscores (CSAT). Ze kunnen data gebruiken om interacties te personaliseren en zo de algehele klantervaring te verbeteren. Doordat ze gaandeweg leren, zijn ze op voortdurende verbetering gericht.
3. Verbeterde besluitvorming: De mogelijkheid om enorme datasets te analyseren, stelt deze autonome systemen in staat om subtiele patronen en opkomende trends te onderscheiden, waardoor waardevolle inzichten worden geleverd die organisaties helpen nauwkeurigere en tijdigere beslissingen te nemen.
4. 24/7 bereikbaarheid: Deze systemen zijn dag en nacht beschikbaar en zorgen ervoor dat vragen van klanten snel worden beantwoord, ongeacht tijdzones of kantooruren. Deze voortdurende beschikbaarheid helpt bedrijven aan de verwachtingen van klanten te voldoen door selfservice te bieden en zo de klantloyaliteit te verbeteren.
5. Customer service AI-agents kunnen eenvoudig worden opgeschaald om grotere hoeveelheden klantinteracties af te handelen, waardoor ze ideaal zijn voor bedrijven die willen groeien, zonder afbreuk te doen aan de servicekwaliteit. Als het aantal cases toeneemt, kunnen AI-agents eenvoudig worden aangepast om de extra belasting aan te kunnen, waardoor een consistente en betrouwbare ondersteuning wordt gegarandeerd.
6. Datagestuurde inzichten: customer service AI-agents genereren waardevolle gegevens over interacties, voorkeuren en gedrag van klanten. Bedrijven kunnen deze data gebruiken om inzicht te krijgen in de behoeften en trends van klanten, zodat ze weloverwogen beslissingen kunnen nemen en hun serviceaanbod kunnen verbeteren.
7. Nauwkeurigheid en consistentie:AI-agents geven consistente en nauwkeurige antwoorden op vragen van klanten, waardoor de kans op fouten afneemt en klanten betrouwbare informatie krijgen. Ze kunnen de nauwkeurigheid van je antwoorden verbeteren door middel van agentische loops en menselijk redeneren. Deze consistentie helpt bij het opbouwen van vertrouwen in het merk, omdat klanten de ervaring krijgen die ze verwachten.
8. Kostenbesparingen: Het automatiseren van routinetaken met digitale arbeid levert aanzienlijke kostenbesparingen op door de operationele last op zich te nemen, waardoor menselijke werknemers hun tijd en expertise kunnen besteden aan complexere probleemoplossende en strategische initiatieven. Deze verschuiving in focus verhoogt uiteindelijk de productiviteit en winstgevendheid.

AI-agents bieden tal van voordelen, waaronder verbeterde productiviteit, lagere kosten, betere besluitvorming en een betere klantervaring. Uit onderzoek van McKinsey is gebleken dat "meer dan 72% van de onderzochte bedrijven al AI-oplossingen inzet en een groeiende interesse heeft in generatieve AI. Gezien dit resultaat, is het niet verrassend om te zien dat bedrijven grensverleggende technologieën als agents in hun planningsprocessen en toekomstige AI-roadmaps beginnen op te nemen."

Door gebruik te maken van deze geavanceerde AI-oplossingen, blijven bedrijven aan kop en stimuleren ze innovatie voor klantbetrokkenheid.

Bedrijven in verschillende sectoren zien de voordelen van de integratie van agentische systemen. Laten we eens kijken naar enkele voorbeelden van AI-agents per sector, met specifieke use cases, die laten zien hoe veelzijdig deze technologie kan zijn.

Het kan lastig zijn om de persoonlijke klantenservice te bieden die financiële klanten van nu verwachten, maar een agentische assistent verzacht deze pijn. Op basis van uniforme klantgegevens kan een agentische AI relevante inzichten naar boven halen voor je menselijke medewerkers, waarbij financiële aanbevelingen worden afgestemd op de behoeften en doelen van elke klant. AI kan je ook helpen je beter voor te bereiden op meetings met klanten.

Het nauwkeurig samenvatten van klantenservice-interacties vergt een gedetailleerde beoordeling en kan vatbaar zijn voor menselijke fouten. Een AI-agent helpt hierbij en vat automatisch openstaande cases, openstaande orders, facturen en recente activiteiten samen, wat je personeel tijd en geld bespaart.

Intelligente systemen kunnen machines monitoren om onderhoudsvereisten te voorspellen en productieprocessen te optimaliseren. Dit verhoogt de productiviteit en helpt dure downtime te voorkomen. AI-agents kunnen je salesteam ook helpen om deals in de pipeline te krijgen.

Met AI kun je salescontracten samenvatten om afwijkingen in geplande ten opzichte van de werkelijke hoeveelheden en inkomsten te signaleren, zodat je betere en meer weloverwogen beslissingen kunt nemen.

Met een agentische medewerker kun je je voorraadbeheer verbeteren. Het kan de verwachte voorraad ten opzichte van de werkelijke voorraad signaleren die aan het einde van elke vracht is uitgecheckt. Contextualiseer deze beoordelingen met extra details, zoals of ze al dan niet op de vrachtwagen zijn geteld of deel uitmaken van de originele vrachtbrief.

Het maakt het beheer van je marketingcampagnes ook eenvoudiger en kan promotionele content genereren om mensen op de hoogte te houden van nieuwe producten.

Bedrijven in de auto-industrie kunnen AI-agents gebruiken voor een volledig beeld van de prestaties van voertuigen of wagenparken. Ze kunnen de meest kritieke of tijdgevoelige voertuigmeldingen weergeven op basis van voertuigtelematica. Met AI kun je problemen proactief oplossen met snel inzicht in onderhoudsbehoeften en kiezen uit aanbevolen acties.

Dealers en autogarages kunnen agentische AI gebruiken voor commerce, waardoor ze snel en gemakkelijk promoties kunnen creëren die aanslaan bij hun doelmarkt.

Intelligente systemen kunnen ook in de gezondheidszorg klantervaringen van een hoger niveau bieden. Een service-agent in de gezondheidszorg beantwoordt niet alleen vragen, maar helpt patiënten ook bij het plannen van de beste arts voor hun behoeften. Het systeem kan verzekeringsdekkingen bekijken, samenvattingen van medische geschiedenissen genereren en zorgaanvragen goedkeuren.

Ze kunnen ook gepersonaliseerde behandelplannen voor patiënten opstellen en helpen bij recordbeheer. Op zoek naar ideale kandidaten voor studies? Een AI-agent kan in aanmerking komende kandidaten koppelen aan relevante klinische onderzoeken met behulp van patiëntgegevens en onderzoekscriteria, waardoor de analyse wordt vereenvoudigd.

Je kunt agentische systemen ook gebruiken om een volledig beeld te krijgen van je zorgverlenersnetwerk. Hierdoor kun je snel informatie over zorgverleners en prestaties uit het verleden bekijken, waardoor de efficiëntie wordt verhoogd en de wachttijden voor patiënten worden verkort.

Hoewel AI-agents verschillende sectoren verder kunnen helpen, zijn ze niet allemaal hetzelfde. Hier is een overzicht van een paar verschillende soorten die je kunt gebruiken om je bedrijf te helpen.

Deze eenvoudige agents werken volgens het 'voorwaarde-actie'-principe . Ze reageren alleen op hun huidige waarnemingen, wat betekent dat ze geen diep begrip hebben van de wereld om hen heen. Dit werkt goed in sommige scenario's, zoals een klantenchatbot, maar is beperkt in use cases in complexe industriële omgevingen.

Deze agents hebben een intern model van de wereld om hen heen, wat betekent dat ze hun omgeving kunnen waarnemen en dingen kunnen zien die niet meteen voor de hand liggen. Ze kunnen 'de hiaten opvullen' in ontbrekende informatie en autonome beslissingen nemen op basis van hun begrip van de context. Dit maakt ze veel complexer en wendbaarder dan simpele reflexagents.

Nutgebaseerde agents gebruiken een 'nuttigheids'-functie om beslissingen te nemen. Ze kunnen verschillende acties evalueren op basis van de verwachte toegevoegde waarde om de optimale aanpak te kiezen. Dit model is ideaal wanneer er meerdere oplossingen voor een probleem zijn en de agent moet beslissen over de beste, zoals een zelfrijdende auto die de veiligste en snelste route kiest.

Deze krachtige tools zijn speciaal gemaakt om specifieke doelen te bereiken. Ze overwegen de gevolgen van hun acties en kunnen beslissingen nemen op basis van de vraag of ze de actie kunnen gebruiken om het doel te bereiken. Dit betekent dat ze autonoom door ongelooflijk complexe scenario's kunnen navigeren en via sensoren op de omgeving kunnen reageren.

Lerende agents verbeteren in de loop van de tijd door 'reinforcement learning'. Dit is vooral belangrijk in flexibele sectoren, waar een bedrijf nieuwe trends nauwlettend in de gaten moet houden. Een virtuele assistent kan bijvoorbeeld zijn service voortdurend verbeteren door meer te weten te komen over de eisen en wensen van de klant.

Hier programmeert en stuurt een AI-agent op een hoger niveau agents op een lager niveau aan om naar een gemeenschappelijk doel toe te werken. Met deze structuur kunnen bedrijven complexe processen met meerdere stappen opsplitsen in eenvoudigere taken, waardoor elke AI-agent zich kan concentreren op één set verantwoordelijkheden.

Chatbots en AI-agents hebben verschillende taken. Chatbots zijn meestal ontworpen voor één specifieke taak, zoals klantenservice of het vinden van informatie. Ze volgen regels en scripts en gebruiken patroonherkenning en trefwoordherkenning om te reageren. Hierdoor zijn ze goed in het omgaan met eenvoudige vragen, maar kunnen ze geen complexe contexten begrijpen of zich aanpassen aan nieuwe situaties.

AI-agents zijn geavanceerder en onafhankelijker. Ze kunnen een breder scala aan taken aan, leren van interacties en worden na verloop van tijd beter. Autonome agents kunnen de context van meerdere gesprekken begrijpen en behouden, waardoor ze goed zijn voor meer complexe en dynamische omgevingen. Ze kunnen ook worden geïntegreerd met verschillende systemen en platforms, zodat ze taken kunnen uitvoeren die een beter begrip van de behoeften van de gebruiker en de omgeving vereisen.

Onder use cases van AI-agents vallen bijvoorbeeld het agendabeheeren van een gebruiker, het maken van reserveringen en het geven van gepersonaliseerde aanbevelingen, terwijl een chatbot mogelijk alleen in staat is om veelgestelde vragen te beantwoorden of eenvoudige transacties te verwerken.

Het onderscheid tussen AI-agents en chatbots vervaagt steeds meer. AI-agents hebben echter vaak meer mogelijkheden en autonomie dan traditionele chatbots, waardoor ze de toekomst zijn van de samenwerking tussen mens en AI.

Als je er klaar voor bent om AI-agents in te gaan zetten, zijn hier een aantal best practices waarmee je rekening moet houden:

1. Stel duidelijke doelen. Begin met het definiëren van wat je met AI-agents wilt bereiken .
2. Beoordeel en bereid je data voor. AI-agenten zijn afhankelijk van hoogwaardige data om effectief te kunnen functioneren. Zorg voor degelijke systemen voor het verzamelen en het beheren van data.
3. Kies het juiste type AI-agent. Kies het type AI-agent dat het beste bij je behoeften past.
4. Integreer met bestaande systemen. Zorg ervoor dat je AI-systemen naadloos zijn geïntegreerd met je bestaande CRM, communicatie- en samenwerkingstool en andere klantenservicetools.
5. Focus op de gebruikerservaring. Ontwerp je digitale personeelsbestand met de eindgebruiker in gedachten. Zorg voor intuïtieve interacties en tijdige, nauwkeurige antwoorden, zodat je een positieve klantervaring biedt .
6. Monitor en optimaliseer. Controleer regelmatig de prestaties van je AI-agents en verzamel feedback van gebruikers. Gebruik deze informatie om je AI-agents voortdurend te verbeteren, zodat ze effectief en relevant blijven.
7. Maak een plan voor menselijk toezicht. Hoewel AI-agenten veel taken zelfstandig kunnen uitvoeren, is het belangrijk om een plan te hebben voor menselijke tussenkomst, wanneer dat nodig is.
8. Waarborg de privacy en beveiliging van data. Implementeer robuuste maatregelen voor de privacy en beveiliging van data om klantgegevens te beschermen die door je AI-agents worden verwerkt.

AI-agents kunnen een je bedrijf een hoognodige boost geven over verschillende afdelingen. Van het bieden van gepersonaliseerde klantenondersteuning tot het genereren en implementeren van promoties die zijn afgestemd op je doelmarkt; hier lees je hoe deze technologie je teams kan helpen meer te bereiken.

Met AI-agents kan je klantenserviceteam vragen van klanten letterlijk in hun slaap oplossen. AI reageert 24/7 op de vragen van je klanten en escaleert cases met een hoge prioriteit naar je menselijke medewerkers, inclusief alle benodigde context. Agentforce for Service kan dit autonoom doen via alle kanalen, waarbij het gebruik maakt van je vertrouwde klantgegevens en reageert in jouw brand voice.

Je kunt je Agentforce for Service binnen enkele minuten instellen met kant-en-klare templates, of agents snel aanpassen aan je behoeften.

Net zoals je serviceteam AI kan gebruiken om dag en nacht vragen te beantwoorden, kan je salesteam op elk uur van de dag autonoom productvragen beantwoorden en meetings inplannen voor salesmedewerkers. Agentforce Sales Development Representative (SDR)-agents reageren onmiddellijk en accuraat met behulp van antwoorden die zijn gegrond op jouw data. Je kunt instellen hoe vaak, welke kanalen en wanneer je Agentforce SDR wordt ingeschakeld voordat je escaleert naar je werknemers.

Digitale werknemers kunnen ook een enorme hulp zijn voor je commerce-team. AI-agents bieden gepersonaliseerde productaanbevelingen en geven klanten zelfs een persoonlijke assistent, op basis van je eigen vertrouwde klantgegevens. Met Agentforce kan AI rechtstreeks op klanten reageren op je website of op berichten-apps zoals WhatsApp. AI kan mensen helpen sneller aankopen te doen door zoekopdrachten te begeleiden en productaanbevelingen af te stemmen op de klant.

Wil je betere, volledig geoptimaliseerde marketingcampagnes? AI-agents kunnen je marketingteam helpen sneller betere campagnes op te zetten. Met Agentforce Campaigns genereren autonome assistenten een campagnebriefing en een doelgroepsegment, en creëren ze vervolgens relevante content die deze doelgroepen aanspreekt. AI kan zelfs een customer journey bouwen in Flow. AI-agents analyseren ook voortdurend campagneprestaties aan de hand van je KPI's en bevelen proactief verbeteringen aan.

Je kunt AI-agents beschouwen als de altijd beschikbare hulp voor al je teams. Ze helpen je medewerkers om meer voor elkaar te krijgen en geven klanten de personalisatie die ze verwachten.

Het is een spannende tijd voor ondernemers. De toepassing van AI-agents is een belangrijk keerpunt. Vroeger was het automatiseren van taken afhankelijk van vooraf gedefinieerde input van menselijke gebruikers, maar nu kunnen AI-agents taken uitvoeren en leren met minimale tussenkomst.

Naarmate machine learning, grote taalmodellen (LLM's) en tools voor natuurlijke taalverwerking (NLP) zich ontwikkelen, zal ook hun vermogen om te leren, te verbeteren en beter geïnformeerde beslissingen te nemen, toenemen.

We kunnen snellere besluitvorming, meer productiviteit en meer ruimte voor experts verwachten om zich te concentreren op hoogwaardige processen.

Met al deze nieuwe AI-ontwikkelingen kan het introduceren van autonome agentmodellen op schaal een overweldigende taak lijken. Daarom hebben we Agentforce ontwikkeld, de snelste en gemakkelijkste manier om AI-agents te bouwen. En je hoeft er geen IT-professional voor te zijn. Beschrijf simpelweg wat je moet doen in natuurlijke taal, en Agentforce doet de rest. Probeer het vandaag nog.