Wat zijn autonome agents? Een volledige gids

Bedrijven beginnen te beseffen wat de kracht is van kunstmatige intelligentie (AI) door AI-agents te gebruiken, die bedrijven helpen efficiënter te worden en klantinteracties te verbeteren. Maar autonome agents gaan nog een stap verder. Autonome AI-agents kunnen hun eigen prestaties continu verbeteren door middel van zelflerend vermogen, en zonder menselijke tussenkomst.

Wat betekent dit voor jouw bedrijf? Door gebruik van autonome AI kan je bedrijf beschikken over een serie superkrachtige agents die zijn afgestemd op de behoeften van elke afdeling. Autonome AI-agents kunnen direct putten uit je vertrouwde klantgegevens en de meest actuele en nauwkeurige informatie leveren aan je werknemers en klanten.

Hier is een volledig overzicht van wat autonome AI-agents zijn, hoe ze werken en hoe ze verschillende sectoren en teams kunnen helpen het meeste uit kunstmatige intelligentie te halen.

Wat we zullen bespreken:

• Wat is een autonome agent?
• Hoe werken autonome agents?
• Wat is het verschil tussen autonome agents en AI-agents?
• Voorbeelden van autonome agents per sector
• Soorten autonome agents
• Voorbeelden van hoe autonome agents je teams kunnen helpen
• Hoe je autonome agents in je strategie kunt opnemen
• Hoe autonome agents je bedrijf kunnen helpen

Een autonome agent is een geavanceerde vorm van AI die vragen kan begrijpen en erop kan reageren, en vervolgens actie kan ondernemen zonder menselijke tussenkomst. Wanneer ze een doel krijgen, kunnen ze taken voor zichzelf genereren, toegewezen taken voltooien en aan de volgende werken, totdat het doel is voltooid.

In tegenstelling tot traditionele softwareprogramma's die vooraf gedefinieerde regels volgen, kunnen autonome agents in dynamische omgevingen werken. Daardoor zijn ze ideaal voor complexe taken in de klantenservice, marketing, commerce, sales en meer.

Hoewel autonome AI-agents geen menselijke hulp nodig hebben om hun taak te voltooien, hebben ze ons nog steeds nodig om prompts toe te kennen die doelen stellen en het te voltooien hoofddoel.

(terug naar boven)

Autonome agents functioneren door een combinatie van geavanceerde technologieën, waaronder machine learning, natuurlijke taalverwerking (NLP) en realtime data-analyse. Hier lees je hoe ze werken:

• Perceptie en het verzamelen van data. Autonome agents beginnen met het verzamelen van gegevens uit verschillende bronnen, zoals klantinteracties, transactiegeschiedenissen en externe databases. Deze dataverzameling is cruciaal om de context van elke taak te begrijpen en weloverwogen beslissingen te nemen.
• Besluitvorming. Met behulp van machine learning-algoritmen analyseren autonome agents de verzamelde data om patronen te identificeren en resultaten te voorspellen. Ze gebruiken deze informatie om beslissingen te nemen die in lijn zijn met hun doelen. Een autonome agent van de klantenservice kan bijvoorbeeld eerdere interacties analyseren om te bepalen wat de beste manier is om op de vraag van een klant te reageren.
• Uitvoering van actie. Na het nemen van een beslissing voert de agent de nodige acties uit om het gewenste resultaat te bereiken. 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. Het uitvoeringsproces is ontworpen om efficiënt en probleemloos te verlopen en een soepele klantervaring te garanderen.
• Leren en aanpassen. Een van de belangrijkste kenmerken van autonome agents is hun vermogen om van elke interactie te leren. Ze werken hun kennisdatabase voortdurend bij en verfijnen hun besluitvormingsalgoritmen met behulp van reinforcement learning, wat de prestaties in de loop van de tijd verbetert . Door dit aanpassingsvermogen kunnen ze een steeds groter scala aan taken en scenario's aan.

(terug naar boven)

Hoewel alle autonome agents technisch gezien AI-agents zijn, zijn niet alle AI-agents autonoom. AI-agents bestaan uit ondersteunende AI-agents, zoals copilots, die menselijke tussenkomst gebruiken om veel taken uit te voeren. Hoewel zowel ondersteunende als autonome AI-agents in staat zijn om te leren en beslissingen te nemen op basis van nieuwe informatie, kunnen alleen autonome agents meerdere taken achter elkaar uitvoeren. AI-agents zijn meer een essentieel hulpmiddel om menselijke werknemers te helpen zich te concentreren op wat het belangrijkst is, terwijl autonome agents zelfstandig taken en workflows kunnen uitvoeren.

AI-agents zijn ontworpen om te werken met een mens erbij, terwijl autonome agents zijn gebouwd om zelfvoorzienend te zijn met weinig tot geen menselijke tussenkomst.

(terug naar boven)

Met deze technologie kunnen banken Agentforce gebruiken om autonoom een transactiegeschil te beheren via de verschillende kanalen zoals de app voor bankieren, sms, de website of telefoon. Agentforce for Banking gebruikt de vooraf geïntegreerde serviceflows van Financial Services Cloud om de klacht in te dienen om te voldoen aan de wettelijke rapportagevereisten, de transactiegeschiedenis en bestedingspatronen van de klanten te verifiëren, de verkoper te waarschuwen en zelfs een voorlopige creditcard of nieuwe betaalpas uit te geven.

Deze autonome agents escaleren alleen naar een menselijke medewerker om de juiste autorisaties te beoordelen en te verlenen, waardoor ze hun tijd optimaal kunnen besteden aan complexere klantinteracties.

Autonome agents in de verzekeringssector kunnen de dekking bijwerken en betere prijzen en/of dekking bieden aan gekwalificeerde polishouders, begunstigden bijwerken, schade-experts inplannen en inzetten, en zelfs claimcontroles of polisverlengingen uitvoeren. En dat alles zonder menselijke tussenkomst.

Vermogensadviseurs melden dat 67% van hun dagelijkse werk bestaat uit administratieve werkzaamheden zonder toegevoegde waarde. Agentforce kan de tijd die werknemers aan dit soort taken besteden verminderen, zodat ze zich kunnen concentreren op belangrijkere zaken. Agentforce kan bijvoorbeeld klantmeetings inplannen en samenvatten en vervolgens klantcommunicatie opstellen voor vervolgvergaderingen.

Autonome agents van Agentforce onderzoeken de discussiepunten, zoals de prestaties van obligaties, de blootstelling aan internationale bedrijven onderzoeken of zelfs de accountgegevens controleren op de status van de volmacht om een goede naleving te garanderen. Ze sturen zelfs alle communicatie door naar de juiste gediplomeerde supervisors om volledige naleving en toezicht te garanderen.

Door autonome agents in de zorg in te zetten, kun je de patiëntervaring verbeteren. Een autonome AI-agent kan in gesprek gaan met patiënten, zorgverleners en betalers om vragen op te lossen, samenvattingen geven en actie ondernemen. Een patiëntenservice-agent kan bijvoorbeeld eenvoudige vragen van patiënten beantwoorden en helpen bij het plannen van afspraken bij de beste arts voor hun behoeften. De autonome agent kan dekkingsvoordelen bekijken, samenvattingen van medische geschiedenis genereren en zorgaanvragen goedkeuren.

Voor retailbedrijven kunnen autonome agents veel doen zonder menselijke tussenkomst. Ze kunnen campagne-inzichten delen, proactief klantbereik beheren en cases oplossen.

Een autonome personal shopper-agent is als een digitale conciërge voor online shoppers, die met behulp van generatieve AI klanten kan helpen in webshops of chat- of berichten-apps zoals WhatsApp. Waar eenvoudige chatbots alleen vooraf gedefinieerde vragen kunnen oplossen, kunnen autonome AI-agents leren van het gedrag en de voorkeuren van klanten. Hierdoor kunnen mensen natuurlijke taal gebruiken bij het zoeken, gespreksreacties krijgen en snel artikelen aan hun winkelwagentje toevoegen om direct af te rekenen.

Een autonome communicatie-agent biedt snellere klantenondersteuning bij vragen over facturering. Als een klant bijvoorbeeld een klacht indient over een afschrijving op zijn rekening, analyseert de autonome agent eerdere maandelijkse facturen, identificeert het probleem en valideert het geschilverzoek. Dit helpt klanten om snel de ondersteuning te krijgen die ze willen, waardoor menselijke medewerkers meer tijd overhouden om aan cases met een hogere prioriteit te werken.

(terug naar boven)

Niet alle autonome agents zijn hetzelfde. Er zijn veel soorten autonome AI-agents, die allemaal op verschillende manieren werken om hun doelen te bereiken. Hier zijn enkele van de meest voorkomende soorten autonome agents waaruit je kunt kiezen.

• Reactieve autonome agents: Deze autonome AI-agents zijn de eenvoudigste soort. Ze nemen beslissingen op basis van hun specifieke input en vooraf gedefinieerde acties, reageren onmiddellijk op nieuwe data, maar bewaren deze niet en leren niet van eerdere interacties.
• Intentionele autonome agents: Ook wel cognitieve of redenerende agents genoemd, nemen slimme beslissingen door de omgeving te analyseren en af te stemmen op de doelstellingen van de gebruiker. Ze maken een model van de wereld, wegen verschillende acties af en kiezen het beste pad om je doelen te bereiken.
• Hybride autonome agents: Hybride autonome agents combineren elementen van reactieve en intentionele agents. Deze dynamische helpers kunnen snel reageren op onmiddellijke veranderingen in hun omgeving, terwijl ze gefocust blijven op het langetermijndoel.
• Modelgebaseerde autonome agents: Deze autonome agents kunnen vakkundig worden geprogrammeerd of worden aangestuurd door machine learning om niet alleen beslissingen te nemen, maar ook gaandeweg te leren. Wanneer ze worden geconfronteerd met een onvolledige dataset, vullen ze de lege plekken in met slimme voorspellingen op basis van hun ervaringen uit het verleden.
• Doelgerichte autonome agents: Doelgerichte agents nemen slimme beslissingen door in te schatten hoe waarschijnlijk het is dat een specifieke actie zal helpen je doelen te bereiken. Ze zijn aanpasbaar en kunnen ad hoc interne aanpassingen maken, waarbij ze reageren op veranderingen in de omgeving of verschuivingen in je doelstellingen.
• Nutgebaseerde autonome agents: Deze agents beoordelen acties met behulp van een slimme hulpprogrammafunctie die resultaten rangschikt op basis van hoe goed ze je doelen bereiken. In realtime kunnen nutgebaseerde autonome agents snel hun prestaties optimaliseren op basis van de door jou gestelde criteria.

(terug naar boven)

Er is veel dat autonome agents kunnen doen, en hun nut is niet beperkt tot één team of afdeling. Laten we eens kijken hoe autonome AI-agents je hele bedrijf een boost kunnen geven.

We begrijpen nog maar net wat het enorme potentieel van autonome agents in de klantenservice is. Maar hier zijn enkele opmerkelijke toepassingen:

• Gepersonaliseerde interacties: Uit ons onderzoek blijkt dat 65% van de klanten verwacht dat bedrijven zich aanpassen aan hun veranderende behoeften en voorkeuren. Door klantgegevens te analyseren, kunnen autonome agents gepersonaliseerde aanbevelingen en oplossingen bieden, waardoor de klantervaring wordt verbeterd. Ze kunnen bijvoorbeeld producten voorstellen op basis van eerdere aankopen of advies op maat geven op basis van de voorkeuren van een klant.
• Proactieve service: Autonome agents kunnen anticiperen op de behoeften van de klant en proactieve ondersteuning bieden, zoals het sturen van herinneringen voor aankomende afspraken of het informeren van klanten over mogelijke problemen voordat ze zich voordoen. Deze proactieve aanpak helpt problemen te voorkomen en verhoogt de klantloyaliteit.
• Ondersteuning via meerdere kanalen: autonome agents kunnen klantinteracties beheren via meerdere kanalen, waaronder e-mail, chat, sociale media en telefoon. Dit zorgt voor een consistente en efficiënte service, ongeacht hoe klanten ervoor kiezen om contact op te nemen met het bedrijf.

Autonome agents kunnen je salesteam helpen leads te vinden en deze dag en nacht door de pipeline te verplaatsen. Sales Development Representative (SDR)-agents, zoals die in Agentforce, beantwoorden autonoom productvragen van klanten, handelen bezwaren af en plannen meetings in voor je verkopers.

Op basis van je vertrouwde klantgegevens reageren autonome agents op vragen en ondernemen ze nauwkeurig actie. Je bepaalt zelf hoe vaak, op welke kanalen en wanneer je autonome AI-agents optreden voordat ze de zaak escaleren naar je menselijke medewerkers om de deal te sluiten. Autonome agents kunnen in elke taal contact met leads leggen via hun voorkeurskanaal, zoals sms of WhatsApp.

Je hebt geen hele rits aan personal shoppers te hebben die klanten naar het juiste product begeleiden - autonome agents kunnen dit doen. Met autonome AI-agents geef je shoppers hun eigen persoonlijke assistent, ongeacht hoe laat het is of waar ze zich bevinden.

Autonome agents kunnen putten uit de aankoopgeschiedenis en voorkeuren van klanten voor op maat gemaakte productaanbevelingen, waardoor mensen sneller aankopen kunnen doen. Met Agentforce kunnen autonome agents ook reageren op mensen via je website of op een kanaal dat zij verkiezen, zoals WhatsApp.

Commerce-teams kunnen ook autonome AI-agents gebruiken om gerichte, relevante promoties te maken en in te zetten.

Wanneer je marketingteam gebruikmaakt van autonome agents, kunnen ze eenvoudig campagnes van begin tot eind maken, beheren en optimaliseren . Deze technologie helpt marketeers tijd te besparen door een campagnebriefing, doelgroepsegment en inhoud te genereren. Autonome agents kunnen zelfs een customer journey bouwen in Flow, de automatiseringstool van Salesforce.

Autonome agents kunnen hun prestaties analyseren aan de hand van de belangrijkste KPI's die je instelt, terwijl ze continu en proactief verbeteringen aanbevelen.

(terug naar boven)

Het inzetten van autonome agents vereist een zorgvuldige planning en uitvoering. Dit zijn enkele best practices om een succesvolle implementatie te garanderen:

• Stel duidelijke doelen: Bepaal als eerste wat je wilt bereiken met autonome agents. Of het nu gaat om het verkorten van reactietijden, het verbeteren van de klanttevredenheid of het verlagen van operationele kosten: duidelijke doelen geven je implementatieproces richting en helpen je met het meten van succes.
• Evalueer je data-infrastructuur: AI-agents zijn afhankelijk van hoogwaardige data om effectief te kunnen functioneren. Zorg voor degelijke systemen voor het verzamelen en het beheren van data. Denk hierbij aan data over klantinteracties, transactiegeschiedenissen en andere relevante informatie. Zuivere en gestructureerde data stelt je agents in staat om nauwkeurige en relevante antwoorden te geven.
• Selecteer de juiste technologie: Kies autonome agenttechnologieën die aansluiten bij de behoeften en doelstellingen van je organisatie. Houd rekening met factoren als schaalbaarheid, integratiemogelijkheden en gebruiksgemak. Evalueer verschillende leveranciers en oplossingen om te ontdekken wat het beste bij je organisatie past.
• Integreer met bestaande systemen: Zorg ervoor dat je autonome agents probleemloos worden geïntegreerd met je bestaande CRM, software en andere tools. Deze integratie zorgt voor een soepele informatiestroom en verbetert de mogelijkheden van je AI-agents, zodat ze toegang tot relevante gegevens krijgen en effectievere support bieden.
• Focus op gebruikerservaring: ontwerp je autonome agents met de eindgebruiker in gedachten. Zorg ervoor dat interacties intuïtief zijn en dat de agents tijdige en nauwkeurige antwoorden kunnen geven om een positieve klantervaring te garanderen. Test je AI-agents grondig om mogelijke problemen op te sporen en aan te pakken voordat je ze inzet, zodat ze aan de verwachtingen van de klant voldoen.
• Monitor en optimaliseer: Controleer regelmatig de prestaties van je autonome agents en verzamel feedback van gebruikers. Gebruik deze informatie om je AI-agents voortdurend te verbeteren, zodat ze effectief en relevant blijven. Deze voortdurende optimalisatie helpt je aan te passen aan de veranderende klantbehoeften en om de algehele prestaties van je agents te verbeteren.
• Plan voor menselijk toezicht: Hoewel autonome agents veel taken zelfstandig kunnen uitvoeren, is het belangrijk om een plan te hebben voor menselijke tussenkomst wanneer dat nodig is. Zorg dat er duidelijke richtlijnen zijn voor wanneer en hoe menselijke medewerkers moeten ingrijpen, zodat er een vangnet voor complexere of gevoeligere interacties is.
• Zorg voor dataprivacy en -beveiliging: implementeer degelijke dataprivacy- en beveiligingsmaatregelen om klantgegevens te beschermen die door je autonome agents worden verwerkt. Dit houdt ook in dat we voldoen aan de regelgeving voor gegevensbescherming en dat we regelmatig beveiligingscontroles uitvoeren om gevoelige gegevens te beschermen en het vertrouwen van de klant te behouden.

(terug naar boven)

Als je autonome agents in je bedrijf wilt integreren, kan Agentforce helpen. Dat werkt zo:

• Slimme AI-agents: Betrekken klanten 24/7 zelfstandig via kanalen met menselijke interacties en lossen cases snel op door elk antwoord op betrouwbare data te baseren.
• Geïntegreerd platform met Data Cloud: Agentforce biedt een geïntegreerd platform dat AI, CRM en software voor geautomatiseerde klantenservice combineert. Deze integratie zorgt ervoor dat je autonome agents toegang hebben tot uitgebreide en actuele klantgegevens, zodat ze een nauwkeurigere en persoonlijkere service kunnen bieden. Het opnemen van Data Cloud zorgt voor naadloze integratie en beheer van data, waardoor een eenduidig beeld van klantgegevens via alle kanalen ontstaat.
• Schaalbaarheid: Agentforce biedt je teams het vertrouwen, de beveiliging en de schaalbaarheid van Salesforce. Met dit platform kun je je AI-oplossingen opschalen en steeds grotere hoeveelheden klantinteracties verwerken, zonder dat dit ten koste gaat van de prestaties.
• Maatwerk met geavanceerde tools: Agentforce biedt uitgebreide aanpassingsopties om je autonome agents af te stemmen op je specifieke zakelijke behoeften. Tools zoals Aanwijzingensamensteller en Copilot Studio helpen je bij het creëren van aangepaste workflows en reacties, zodat je autonome agents aansluiten bij je merk en klantenservicedoelen. Met de flexibiliteit van Apex Code en de integratiemogelijkheden van MuleSoftkun je Agentforce koppelen met andere systemen en de functionaliteit uitbreiden om aan je eisen te voldoen.
• Naadloze integratie en interoperabiliteit: Agentforce kan naadloos worden geïntegreerd met externe systemen en platforms, zodat je apps en workflows kunt bouwen die zijn gebaseerd op al je bedrijfsgegevens, ongeacht de bron of het datatype. Of je nu moet integreren met bestaande CRM-systemen of applicaties van derden; Agentforce biedt de flexibiliteit en interoperabiliteit die nodig zijn om een naadloze klantervaring te creëren.

Autonome agents kunnen je bedrijf helpen efficiënter te worden, ongeacht het team of de sector. Door eentonige, tijdrovende taken te delegeren aan autonome AI-agents, kunnen je medewerkers zich concentreren op wat het belangrijkst is: je klanten.

(terug naar boven)