Zo bouw je een agentische organisatie: vijf lessen

Leiders in het bedrijfsleven die ik spreek, hebben vaak dezelfde frustratie: er zijn niet genoeg mensen om al het werk te doen. Bij klantenservice wachten klanten omdat medewerkers het tempo niet kunnen bijbenen. Bij sales gaan goede leads verloren omdat er niemand is voor de follow-up. Bij operations moeten teams telkens brandjes blussen in plaats van vooruit te plannen.

Hoe modern de systemen ook zijn, de vraag is nog steeds te hoog voor het aantal medewerkers, waardoor de groei stagneert. Voor organisaties die willen doorgroeien naar een agentische organisatie, wordt deze uitdaging alleen maar urgenter.

Gelukkig is er een oplossing: de agentische onderneming, waar mensen en AI-agents samen nieuwe capaciteiten ontdekken en de groei bevorderen. Bij Salesforce gebruiken we hiervoor Agentforce 360. Dat is de agentische laag van het Salesforce-platform.

Gelukkig is er een oplossing: de agentische organisatie, waarin mensen en AI-agents samen nieuwe capaciteiten ontdekken en groei stimuleren. Bij Salesforce gebruiken we hiervoor Agentforce 360, de agentische laag van het Salesforce-platform.

Ik zal er geen doekjes om winden: een agentische onderneming opbouwen kan overweldigend aanvoelen. De ontwikkelingen in de wereld van AI volgen elkaar razendsnel op. Ik zou liegen als ik zou zeggen dat we 100% zeker waren van onze aanpak toen we hiermee begonnen. We hebben onze lessen met vallen en opstaan geleerd — en dat doen we nog steeds.

Omdat wij de eerste klant van Salesforce zijn, hebben we onze eigen technologie inmiddels een jaar lang intensief getest en ingezet. We bouwen continu prototypes binnen onze productroadmap, die we testen en itereren. In die periode hebben we veel agents ontwikkeld: een groot deel werkte goed, maar sommige bleken minder effectief dan gehoopt.

Ik deel wat we tot nu toe hebben geleerd: de successen, de mislukkingen en de vijf belangrijke lessen die we hebben opgedaan bij het transformeren van Salesforce in een agentische onderneming. Dit is geen perfecte handleiding; het is onze oprechte blauwdruk voor wat wel en niet werkte.

Het effect van Agentforce: onze ontwikkeling tot nu toe

Laat me beginnen met waar we vandaag staan, want de resultaten in één jaar tijd zijn werkelijk transformatief geweest.

Met Agentforce Service hebben we zelfstandig meer dan 2 miljoen gesprekken afgehandeld. Hierdoor konden onze medewerkers zich richten op cases met een hoge prioriteit én werden klanten sneller geholpen.

Via Agentforce Sales kunnen we nu elke lead opvolgen. Dat was eerder simpelweg niet mogelijk. Mensen en AI-agents werken samen om elke lead op te volgen, elke keer weer, waardoor we extra omzet genereren die we voorheen lieten liggen.

Voordat we met Agentforce Sales werkten, lieten we 75% van onze leads links liggen, omdat we niet de capaciteit hadden om ze op te volgen. Nu neemt Agentforce zelf contact op met leads via gepersonaliseerde e-mails en boekt het meetings voor onze verkopers, waarmee nieuwe omzetmogelijkheden worden gecreëerd.

We hebben Agentforce Service toegevoegd aan Salesforce Help, onze selfservice-supportpagina, waar vragen van klanten meteen worden beantwoord. Vandaag de dag voert Salesforce Help meer gesprekken dan onze menselijke engineers: 2,2 miljoen versus 1,5 miljoen. De AI-agents bieden dag en nacht hulp in zeven talen.

Het draait niet alleen om efficiëntie, maar ook om aanzienlijke kostenbesparingen. De use case van Salesforce Help heeft geleid tot meer dan $100 miljoen aan jaarlijkse besparingen, doordat routinevragen zelfstandig worden afgehandeld en medewerkers meer tijd overhouden voor complexe cases.

Onze reis naar een agentische organisatie verliep niet in een rechte lijn. In het afgelopen jaar hebben we duizenden lessen samengevat in vijf belangrijke inzichten die we bij elke implementatie van een agent opnieuw hebben toegepast. Dit is wat daaruit naar voren kwam.

Les 1: klein beginnen en snel opschalen

Toen we Agentforce een jaar geleden lanceerden, raakten we enthousiast en maakten we de fout om honderden agents te bouwen. Dat leidde tot duplicatie, een gebrekkige adoptie en onduidelijke resultaten. Al snel ontdekten we dat we juist gefocust moesten werken door eerst met enkele gerichte use cases echte waarde te bewijzen. Ons advies? Ga niet direct van 0 naar 100. Begin met een use case die betrouwbare data heeft en schaal van daaruit verder op. Dit is een cruciale stap in het opbouwen van een agentische organisatie.

We stapten al snel over van kwantiteit naar kwaliteit, en begonnen met use cases die duidelijke zakelijke problemen oplosten en een positief rendement opleverden. Ons uitgangspunt: verdeel taken op basis van waar AI-agents goed in zijn en waar mensen het verschil maken. Zie het als het trainen van een stagiair — die laat je ook niet meteen alles doen. Je begint met specifieke, goed gedefinieerde taken waar ze van kunnen leren en in kunnen groeien.

Maar hoe bepaal je waar je begint? Wij brachten eerst belangrijke persona’s in kaart, zoals supportteams, marketeers en engineers, die allemaal baat hadden bij ondersteuning van AI-agents. Vervolgens beoordeelden we mogelijke use cases op basis van impact, haalbaarheid en ROI, zodat we gericht konden prioriteren.

Met deze aanpak konden we focussen op een beperkt aantal initiatieven met grote impact. We startten met enkele strategische use cases, die we ‘hero agents’ noemden. Door klein te beginnen en gecontroleerd te werken, legden we een solide basis voor verdere opschaling binnen onze agentische organisatie.

• Data 360: als basislaag integreert Data 360 vertrouwde, georganiseerde data. Het maakt daarbij gebruik van zowel gestructureerde als niet-gestructureerde content uit Salesforce-systemen en externe platforms, zoals Snowflake en Google Cloud. Dit is essentieel, omdat het de context en governance biedt die AI-agents nodig hebben om nauwkeurig en op schaal te werken binnen een agentische organisatie.

• Salesforce Help: deze agent lost klantvragen op via onze selfservicepagina, waardoor het aantal supportcases aanzienlijk daalt en de CSAT-scores stijgen.

• Betrokkenheid: Agentforce benadert leads met een lagere score 24/7 via e-mail, kwalificeert ze en plant afspraken in wanneer ze klaar zijn voor verkoop. 

• Sales Agent: Agentforce ondersteunt verkopers door belangrijke salesvragen direct in de workflow te beantwoorden, in Slack, op mobiele apparaten en binnen het CRM. Het kan complexe vragen over tarieven of concurrentievoordelen afhandelen en zelfs briefingdocumenten voor accounts genereren.

• Salesforce.com: deze agent geeft intelligente antwoorden op vragen van bezoekers aan onze website, zodat we efficiënt nieuwe leads kunnen creëren en kwalificeren.
  
  Met deze ‘hero agents’ ontdekten we de juiste aanpak om door te groeien naar een agentische organisatie. Nu we weten hoe we dit effectief kunnen aanpakken, kunnen we gericht opschalen naar meer use cases. Een belangrijke voorwaarde blijft dat we continu testen, aanpassen en optimaliseren. En dat brengt me bij de tweede les.

Les 2: testen, aanpassen en optimaliseren

De lancering van een agent is nog maar het begin. Je implementeert niet zomaar software — je neemt als het ware een stagiair aan die je ontwikkelt tot een volwaardige kracht. De kans is groot dat de eerste agent die je inzet, niet meteen perfect werkt. Dat was bij ons ook zo.

Ook voor ons was dit een volledig nieuwe technologie. We zagen al snel dat deze agents fundamenteel verschilden van alles wat we eerder hadden gebouwd. Als Customer Zero moesten we continu bijsturen: kritieke use cases afronden, agents laten presteren, opschalen, meer verkeer verwerken en steeds nieuwe capaciteiten toevoegen.

Een voorbeeld: toen we Agentforce voor het eerst inzetten voor lead nurturing, merkten we dat de e-mails te algemeen waren en onvoldoende waarde boden voor de prospect. Agentforce moest beter rekening houden met context en zich aanpassen aan wat een lead op dat moment nodig heeft.

We hebben onze instructies aangescherpt en meer data uit Data 360 benut, waardoor Agentforce nu gepersonaliseerde en effectieve e-mails genereert. Het kan proactief contact onderhouden met prospects, meetings inplannen en bijdragen aan de opbouw van de salespipeline.

Deze continue cyclus van testen, aanpassen en optimaliseren geldt voor al onze agents. Dit proces stopt nooit. Juist deze iteratieve manier van werken is essentieel voor organisaties die bouwen aan een agentische organisatie. Zonder deze mindset is succes simpelweg niet haalbaar.

Les 3: de juiste data is goud waard

Een belangrijk onderdeel van wat we continu beoordelen, verfijnen en verbeteren, is onze data. AI-agents functioneren het beste zonder datasilo’s en hebben behoefte aan verbonden datasets die met elkaar kunnen worden vergeleken. Daarom zijn een betrouwbare beheerlaag en opgeschoonde, georganiseerde data essentieel. Alleen zo hebben agents toegang tot de juiste informatie, op het juiste moment en voor het juiste doel binnen een agentische organisatie.

De implementatie van Agentforce in Salesforce Help is daar een goed voorbeeld van. Met Data 360 hebben we gestructureerde en ongestructureerde databronnen samengebracht in één centrale informatiebron, zoals artikelen, helpdocumentatie en klantgegevens. Hierdoor kan Agentforce op het juiste moment relevante en accurate antwoorden leveren.

Tijdens dit proces ontdekten we dat overlappende data soms leidde tot minder relevante antwoorden. Door te focussen op kwaliteit in plaats van kwantiteit, konden we prioriteit geven aan de meest waardevolle en bruikbare informatie. We hoefden niet langer alles te gebruiken om betere resultaten te behalen.

En omdat Data 360 gebruikmaakt van zero copy-technologie, hoeven we geen data te verplaatsen of kopiëren. We kunnen Salesforce moeiteloos koppelen aan externe platforms, zoals Snowflake, Amazon en Google Cloud. 

Met dit betrouwbare en geïntegreerde fundament kan Agentforce gepersonaliseerde, AI-gestuurde support leveren via alle kanalen, voor uiteenlopende use cases en in meerdere talen.

Les 4: de waarde en impact meten

In les 1, klein beginnen en gericht opschalen, hebben we laten zien hoe je agents prioriteert op basis van bedrijfsimpact en ROI. Bij elke lancering stelden we ons dezelfde vraag: hoe weten we of een agent daadwerkelijk goed presteert?

In veel gevallen bleken de processen waarin we agents integreerden niet optimaal ingericht, noch vanuit technologisch, noch vanuit menselijk perspectief. Daarom moesten we opnieuw nadenken over hoe we end-to-end processen binnen de organisatie konden inrichten, zodat we de ROI van elke agent nauwkeurig konden meten. De conclusie is simpel: als je het niet kunt meten, kun je het niet verbeteren.

Daarom werken we nu met één centraal overzicht waarmee we de prestaties en impact van onze agents continu monitoren. In ons Agentforce-dashboard volgen we in realtime belangrijke KPI’s, zoals ROI, snelheid, prestaties, relevantie van antwoorden, gebruikerstevredenheid en adoptie. Dit geeft ons niet alleen inzicht voor diepgaande analyses, maar ook een duidelijke totaalscore, waarmee we prestaties kunnen vergelijken en gerichte vervolgstappen kunnen bepalen.

Het krachtige van dit dashboard is dat het direct geïntegreerd is met het product zelf: het Agentforce-observatiecentrum. De lessen die we als Customer Zero hebben geleerd, zijn hierin verwerkt, zodat andere organisaties die bouwen aan een agentische organisatie direct kunnen profiteren van onze ervaring.

Les 5: nieuwe werkwijzen omarmen

Voor succes is meer nodig dan alleen nieuwe technologie, het vraagt om een fundamentele verandering in hoe we werken. Teams opereren niet langer in silo’s. Wanneer iedereen los van elkaar werkt, is het onmogelijk om voldoende impact te maken of succesvol een agentische onderneming op te bouwen. Samenwerking is essentieel.

Dankzij Agentforce vervagen traditionele grenzen tussen afdelingen. We hebben sterkere verbindingen gecreëerd tussen IT en business teams, zoals Customer Success, sales, marketing en HR. Deze gecombineerde teams werken nauw samen aan het ontwikkelen, implementeren en continu verbeteren van AI-agents.

Deze transformatie is ook zichtbaar in de dagelijkse werkzaamheden van teams. Door processen opnieuw in te richten, waarin mensen en AI-agents samenwerken, hebben we in korte tijd een ingrijpende verandering gerealiseerd richting een agentische organisatie.

In deze nieuwe realiteit draait het bij mensen om impact en bij agents om schaal. Mensen sturen AI-agents aan, beheren en verfijnen hun prestaties, terwijl agents opschalen op manieren die eerder onmogelijk waren. Ze werken continu, spreken meerdere talen en zijn altijd beschikbaar. We behandelen AI-agents als nieuwe teamleden: we trainen ze in hun taken en in de klantervaringen die we willen bieden.

Daarnaast biedt deze ontwikkeling nieuwe kansen voor medewerkers. Ze kunnen nieuwe vaardigheden ontwikkelen en doorgroeien naar rollen zoals forward deployed engineers, productmanagers en solution engineers. Zo groeien ze mee met de technologie én dragen ze direct bij aan het realiseren van bedrijfsdoelen. De mogelijkheden zijn daarmee groter dan ooit.

Wat komt hierna?

Als Customer Zero lopen we voorop door onze eigen technologie vroegtijdig te adopteren, continu te leren en nauw samen te werken met productontwikkeling om deze inzichten direct terug te brengen in het product. In veel gevallen lopen we zelfs voor op wat het product vandaag kan. Salesforce heeft duizenden fouten gemaakt, zodat jij ze niet hoeft te maken.

We nemen je stap voor stap mee in hoe je een agentische onderneming kunt opbouwen. Door onze ervaringen als Customer Zero te delen, helpen we je om deze cruciale transformatie zelf succesvol te realiseren.