Onderzoek van adviesbureau Gartner laat zien dat leiders in klantenservice onder druk staan om snel kunstmatige intelligentie toe te passen. Organisaties in Europa en Nederland willen kosten verlagen, wachttijden verkorten en 24/7-diensten bieden. De Europese AI-verordening en de AVG zetten tegelijk kaders voor veilig gebruik. Veel teams zoeken daarom nu naar haalbare pilots die snel resultaat geven.
Druk op serviceleiders stijgt
Bestuurders verwachten meetbare winst van algoritmen in het contactcenter. Dat gaat om kortere afhandeltijd, meer zelfservice en hogere klanttevredenheid. Afdelingen krijgen daarbij strakke deadlines en beperkte budgetten. Dit vergroot de druk om “iets met AI” te lanceren, ook als de basis nog niet op orde is.
Teams starten vaak met chat- of voicebots die eenvoudige vragen afhandelen. Denk aan wachtwoordresets, leveringsstatus of afspraakwijzigingen. In Nederland speelt meertaligheid mee, zoals vloeiend Nederlands en Engels in één gesprek. Dat vraagt goede training van modellen en duidelijke hand-overs naar menselijke medewerkers.
De grootste belofte zit in generatieve modellen die teksten samenvatten of antwoorden schrijven. Die kunnen agents ondersteunen met voorgestelde reacties en samenvattingen van contacthistorie. Ook helpen ze kennisbanken sneller bij te werken. Maar zonder goed toezicht kan de kwaliteit wisselen.
Doelen en KPI’s scherp
Succes hangt af van heldere doelen en meetpunten. Afdelingen sturen op cijfers zoals afhandeltijd, first contact resolution en kosten per contact. Voor generatieve functies zijn extra meetpunten nodig, zoals feitelijke juistheid en toon. Zonder deze kaders blijft de impact onduidelijk.
Een praktische aanpak is om één concreet proces te kiezen. Bijvoorbeeld het automatisch samenvatten van e-mails voor agents. Dit levert snel tijdwinst op en is goed te meten. Daarna kan de organisatie veilig opschalen naar complexere taken.
Ook de klantbeleving moet je apart volgen. Denk aan een korte enquête na een botgesprek en het aantal keren dat klanten alsnog naar een mens vragen. Zo zie je of het systeem echt helpt en niet alleen kosten verlegt. Transparantie naar klanten blijft daarbij belangrijk.
Generatieve AI is software die nieuwe tekst of spraak maakt op basis van voorbeelden. Het systeem voorspelt het meest waarschijnlijke volgende woord en bouwt zo een antwoord op.
Implementatie hapert door data
Veel projecten lopen vast op data en integratie. Antwoorden van een systeem zijn zo goed als de kennisbank en klantdata erachter. Verouderde artikelen of losse Excel-lijsten leiden tot fouten. Dat merk je direct in onnauwkeurige of tegenstrijdige antwoorden.
Integratie met CRM en ticketsystemen is daarom cruciaal. Veel organisaties gebruiken bijvoorbeeld Salesforce, Microsoft Dynamics 365 of SAP voor klantgegevens. Zonder veilige koppelingen kan een model geen context ophalen. Dan blijft de bot oppervlakkig en moet de klant alsnog herhalen.
Steeds meer teams zetten retrieval-augmented generation in. Dit is een werkwijze waarbij het systeem eerst betrouwbare documenten ophaalt en daarna pas een antwoord formuleert. Zo verlaag je het risico op “hallucinaties”, oftewel verzonnen feiten. Het helpt ook bij het tonen van bronverwijzingen.
Europese regels sturen keuzes
De Europese AI-verordening vraagt om transparantie en risicobeheersing. Chatbots in klantenservice vallen vaak in de categorie beperkt risico. Dan moet de klant weten dat hij met een systeem praat en moet uitschakelen of doorverbinden naar een mens eenvoudig zijn. Hogere risico’s gelden zodra beslissingen impact hebben, zoals profilering of toewijzing van rechten.
De AVG blijft leidend voor alle klantdata. Dat betekent dataminimalisatie, versleuteling en duidelijke bewaartermijnen. Voor veel toepassingen is een gegevensbeschermingseffectbeoordeling (DPIA) verstandig of verplicht. De Autoriteit Persoonsgegevens kan hierop handhaven in Nederland.
Contracten met leveranciers moeten deze eisen afdekken. Let op waar data worden opgeslagen en verwerkt, en op doorgiften buiten de EU. Werk ook met toegangsbeheer en auditlogs. Zo bewijs je naleving bij interne en externe controles.
Leveranciers en lock-in risico
De markt biedt nu veel keus, van kant-en-klare botplatforms tot bouwblokken in de cloud. Bedrijven kijken naar oplossingen in bestaande pakketten, zoals AI-functies in contactcenter- en CRM-software. Denk aan aanbieders die samenvattingen, suggesties en automatisering toevoegen. Dit versnelt de start, maar kan flexibiliteit beperken.
Open modellen en API’s geven meer vrijheid, maar vragen meer beheer. Je hebt dan eigen monitoring, beveiliging en updates nodig. Ook moet je zelf zorgen voor Europese hosting en logging. Voor kleinere teams kan dit te zwaar zijn.
Let op juridische en technische lock-in. Kun je data en promptbibliotheken exporteren? Is finetuning overdraagbaar naar een ander model? Zulke vragen voorkomen later hoge overstapkosten.
Stappenplan voor 2026
Begin klein met een helder proces en duidelijke KPI’s. Kies een use-case met laag risico en hoge herhaalbaarheid, zoals e-mail- of chatsamenvattingen. Zet “human-in-the-loop” in, zodat medewerkers voorstellen kunnen aanpassen. Zo bouw je kwaliteit en vertrouwen op.
Maak een dataplatform klaar met actuele kennisartikelen en goede metadata. Gebruik RAG om antwoorden te koppelen aan bronbestanden. Log alle interacties voor uitlegplicht en audits. Test taalvarianten, inclusief Nederlands en Vlaams, op nuance en toon.
Leg governance vast vóór je opschaalt. Regel eigenaarschap, beveiliging, DPIA’s en een routekaart voor updates. Bepaal wanneer het systeem moet doorverbinden naar een mens. Zo voldoe je aan de AI-verordening en de AVG, en blijft de klantbeleving centraal.
