Klantvragen voorbereiden
Zoek relevante informatie in je eigen documentatie en maak een antwoordvoorstel. Een medewerker kan het controleren en aanvullen voordat het wordt verstuurd.
Praktische AI voor je dagelijkse werk
AI-agents laten bouwen voor je team.
Ondersteuning waar je team iets aan heeft.
Een klantvraag voorbereiden, informatie uit documenten halen of de juiste vervolgstap klaarzetten. We bouwen AI-agents rond een concrete taak, met afgesproken bronnen, toegangsrechten en momenten waarop een medewerker beslist.
- Eén taak als vertrekpunt
- Aansluiten op je kennis en systemen
- Controle waar het nodig is
Van een vraag naar een handeling
Wat is een AI-agent?
Een AI-agent gebruikt een AI-model om een opdracht te interpreteren en kan daarvoor toegestane bronnen en hulpmiddelen gebruiken. Denk aan informatie opzoeken, een antwoord voorbereiden of een taak aanmaken in een gekoppeld systeem.
De inrichting bepaalt wat de agent daadwerkelijk kan en mag. Daarom beginnen we met een afgebakende opdracht en voorbeelden van goede uitkomsten. We spreken ook af wanneer de agent stopt of hulp aan een medewerker vraagt.
Mogelijke toepassingen
Waar kan een agent je team ondersteunen?
Documenten verwerken
Haal afgesproken gegevens uit binnengekomen documenten en zet ze klaar voor beoordeling. Onvolledige of onduidelijke informatie gaat naar je team.
Interne kennis vinden
Help medewerkers informatie terugvinden in beschikbare handleidingen of procesbeschrijvingen. Daarbij blijft toegang beperkt tot de bronnen die zij mogen gebruiken.
Duidelijke grenzen horen bij het ontwerp
Wat mag de agent zelf doen?
Informatie verzamelen is iets anders dan een bericht versturen of gegevens wijzigen. Per handeling bepalen we welke toestemming nodig is en waar een medewerker eerst goedkeuring geeft.
Een AI-agent kan onjuiste informatie geven of een opdracht verkeerd begrijpen. Daarom testen we ook met lastige voorbeelden, ontbrekende bronnen en onverwachte invoer. We leggen vast welke uitkomsten acceptabel zijn en wanneer het proces moet worden overgenomen.
Eerst laten zien dat het helpt
Van één duidelijke taak naar dagelijks gebruik.
Taak en bronnen afbakenen
We bespreken gebruikers, voorbeeldvragen en gewenste uitkomsten. Ook bepalen we welke gegevens en systemen nodig zijn en wie daarvoor toegang kan geven.
Bouwen en beoordelen
We richten instructies, bronnen en koppelingen in. Met een vaste set voorbeelden beoordelen we de antwoorden, acties en overdracht naar medewerkers.
Beperkt starten en volgen
We beginnen met afgesproken gebruikers of taken. Je team geeft feedback, we volgen fouten en gebruikskosten en bepalen wat verder verbeterd moet worden.
Je informatie vraagt een doordachte inrichting
Bronnen, toegang en onderhoud vooraf bespreken.
Een agent werkt met de informatie die je beschikbaar stelt. Verouderde documenten of tegenstrijdige instructies maken een goed antwoord lastiger. We bepalen welke bronnen leidend zijn en wie ze actueel houdt.
We bespreken welke gegevens naar externe diensten gaan, welke toegangsrechten nodig zijn en wat we vastleggen om fouten te onderzoeken. Ook bij een wijziging van het model of de bronnen moeten de belangrijkste taken opnieuw worden gecontroleerd.
Bouw en gebruik apart in beeld
Wat kost een AI-agent laten bouwen?
Dat hangt af van de taak, de kwaliteit van je bronnen en de benodigde koppelingen. Een interne assistent met één kennisbron vraagt een andere aanpak dan een agent die in meerdere systemen handelingen uitvoert.
Je krijgt een voorstel voor de ontwikkeling en tests. Daarnaast bespreken we kosten voor modellen, hosting, externe diensten en beheer. We bepalen vooraf hoe je het gebruik kunt volgen en wanneer uitbreiding zinvol is.
Bespreek jouw toepassingWat sluit aan op je plannen?
Bekijk ook deze mogelijkheden.
Een vaste workflow is soms voldoende
Heeft je proces voorspelbare regels? Bekijk hoe we stappen tussen systemen verbinden met n8n.
n8n expertEerst het proces verbeteren
Nog niet duidelijk waar AI iets toevoegt? We beginnen bij de taken en knelpunten in je bedrijf.
BedrijfsautomatiseringEen eigen interface nodig?
Geef medewerkers of klanten een overzichtelijke plek om met de toepassing te werken.
App laten ontwikkelenVeelgestelde vragen over ai-agents laten bouwen.
Staat jouw vraag er niet tussen? Bel of mail ons, we geven graag antwoord.
Wat is het verschil tussen een chatbot en een AI-agent?
Een chatbot is een gespreksscherm; een AI-agent kan daarnaast bronnen raadplegen en toegestane hulpmiddelen aanroepen. Die functies kunnen ook achter een chatbot zitten. De beschikbare koppelingen en ingestelde rechten bepalen wat de toepassing kan doen.
Moeten we zelf een AI-model trainen?
Dat is niet altijd nodig. We kunnen beginnen met een bestaand model, duidelijke instructies en toegang tot geselecteerde informatie. Of aanvullende aanpassingen nodig zijn, hangt af van de taak en de resultaten van de tests.
Kan de agent werken met onze eigen documenten?
Dat kan onderdeel zijn van de oplossing. We kijken naar het bestandsformaat, de kwaliteit en actualiteit van de documenten en de rechten van gebruikers. Daarna bepalen we welke informatie beschikbaar wordt gesteld.
Mag de agent zelfstandig berichten versturen?
Alleen als dat expliciet onderdeel is van de afgesproken inrichting. We kunnen berichten eerst als concept klaarzetten en een medewerker laten goedkeuren. Per actie bepalen we de benodigde controle.
Werkt een AI-agent altijd foutloos?
Nee. Een model kan informatie verkeerd interpreteren of een onjuist antwoord geven. We testen met voorbeelden uit jouw praktijk en richten grenzen en overdracht naar medewerkers in. De benodigde controle hangt af van de gevolgen van een fout.
Kunnen jullie een agent aan onze systemen koppelen?
We onderzoeken welke koppelingen beschikbaar zijn en welke gegevens of handelingen nodig zijn. Toegang, rechten en eventuele kosten van de externe systemen nemen we mee in het voorstel.
Een praktisch begin met AI