Wat kun je doen met AI-agents?

In  de blog “Wat zijn AI-agents en waarom worden ze steeds belangrijker?”  legden we uit wat AI-agents anders maakt dan de vormen van AI die we al kennen.  Waar traditionele AI vooral ondersteunt bij denkwerk, voeren AI-agents zelfstandig acties uit. Maar wat betekent dat concreet? Hieronder delen we drie scenario’s waarin AI-agents vandaag al in productie draaien, inclusief voorbeelden uit onze eigen praktijk.

Inkomende contracten, declaraties of rapportages?  Een AI-agent kan deze documenten automatisch openen, de relevante gegevens eruit halen, controleren of ze voldoen aan regels en de output registreren in het juiste systeem. Klopt alles, dan wordt het dossier direct afgerond. Ontbreekt er iets of is er twijfel? Dan stuurt de agent automatisch een melding naar de juiste medewerker, inclusief context en een voorstel voor de vervolgstap.

Praktijkvoorbeeld: Een zorginstelling verwerkt dagelijks honderden leveranciersfacturen. Dankzij een AI-agent die PDF’s analyseert, bedragen herkent, uitzonderingen signaleert en alles verwerkt in het financiële systeem, is de verwerkingstijd gehalveerd. Alleen bij afwijkingen is nog menselijk ingrijpen nodig. 

Agents zijn ook waardevol aan de klantzijde, vooral wanneer ze samenwerken met medewerkers. Een supportagent kan inkomende mails interpreteren, relevante informatie ophalen uit een kennisbank of CRM, een conceptantwoord genereren, en indien nodig, een follow-up ticket aanmaken in een ander systeem. Alles volkomen transparant, herhaalbaar en leerbaar.

Praktijkvoorbeeld van Samen met Future Facts Conclusion en Conclusion zet Nederlandse pensioenuitvoerder APG generatieve AI in om klantinteracties te verbeteren. Niet met een standaard chatbot, maar met een intelligente assistent die gesprekken voorbereidt, antwoordvoorstellen doet en klantcontact verrijkt met data uit meerdere bronnen. De medewerker blijft in control, maar wordt ondersteund en versterkt.

In commerciële teams gaat veel tijd verloren aan administratief werk. Denk aan het bijwerken van notities, het aanmaken van opvolgtaken of het versturen van samenvattingen. Een AI-agent kan dit grotendeels overnemen. Op basis van e-mails of gespreksverslagen vult de agent automatisch de juiste velden in het CRM, plant vervolgacties in en informeert betrokken collega’s. 

Praktijkvoorbeeld: Een accountteam gebruikt een AI-agent die na elk klantgesprek automatisch een opvolgvoorstel genereert, inclusief CRM-updates, statuswijzigingen, en agenda-items voor het volgende contactmoment. Zo blijft niets liggen en houden medewerkers meer tijd over voor het echte gesprek.

Een terechte vraag: is dit niet gewoon slimme automatisering? Het verschil zit in het doelgerichte en adaptieve karakter van AI-agents. Ze volgen geen vaste, vooraf gescripte stappen. In plaats daarvan werken ze met een doel, en bepalen ze zelf welke route het meest effectief is binnen grenzen die jij instelt. AI-agents zijn wendbaar. Ze kunnen omgaan met variaties, uitzonderingen of ontbrekende informatie. Juist op het moment dat de standaardflow afwijkt, laten AI-agents hun meerwaarde zien.

Bovendien schakelen AI-agents moeiteloos tussen meerdere systemen. Denk aan een AI-agent die mail analyseert, aanvullende informatie opzoekt in een kennisbank, een taak aanmaakt in het ticketsysteem én automatisch een log schrijft voor compliance. De combinatie van coördinatie, contextgevoeligheid en adaptiviteit maakt het agentisch, en fundamenteel anders dan traditionele automatisering.

Bij Conclusion begeleiden we organisaties bij het slim en verantwoord inzetten van AI-agents. Daarbij zien we dat succesvolle pilots vaak voldoen aan drie belangrijke voorwaarden:

1. Begin intern en beheersbaar
   Kies een proces dat intern speelt en niet direct klantgericht is. Laat de agent ondersteunen in plaats van autonoom beslissingen nemen. Zo beperk je risico’s, houd je controle en bouw je vertrouwen op. Denk hierbij aan tools voor medewerkers en niet meteen aan publieke interfaces.
   
   
2. Kies herhalend en bekend werk
   Richt je op taken die vaak voorkomen, bekend zijn én nu nog veel handmatig werk vragen. Denk bijvoorbeeld aan het verwerken van notulen, het opstellen van rapporten of het registreren van taken. De impact is snel meetbaar (bijv. tijdsbesparing), en medewerkers herkennen direct de waarde.
   
   
3. Focus op informatiegedreven taken
   AI-agents presteren het best bij taken waar bestaande informatie slim benut kan worden. Bijvoorbeeld vanuit handleidingen, klantdata of interne kennisbanken. Ze bouwen voort op wat er al is en helpen tegelijk om die bronnen te verrijken.

Goed gekozen use cases leveren niet alleen werkende agents op, maar ook betere documentatie, slimmere processen en soms zelfs nieuwe inzichten in hoe werk georganiseerd is.

AI-agents zijn niet alleen waardevol in processen, maar ook op individueel niveau. Steeds meer medewerkers gebruiken tools die teksten samenvatten, e-mails herschrijven of actiepunten genereren. Door dit verder te structureren, bijvoorbeeld via een persoonlijke werkassistent, kunnen AI-agents bijdragen aan meer focus en hogere effectiviteit.

Toch ligt de echte meerwaarde in de integratie met processen. Dáár ontstaat schaalbaarheid. Dan kun je meten, verbeteren en herhalen. En juist dan wordt het structureel.

Leestip: Lees nu onze blog: Mensgerichte technologie als strategisch fundament.

AI-agents zijn geen toekomstdroom. Ze zijn vandaag al inzetbaar, in kleine, overzichtelijke contexten, met directe impact. Je hoeft niet groot te beginnen om waarde te creëren.

Sterker nog, de analyse die voorafgaat aan het bouwen van een AI-agent, levert vaak al winst op. Je ontdekt inefficiënties, legt werkafspraken bloot en verbetert documentatie. Zo wordt de eerste AI-agent een vliegwiel voor vertrouwen, samenwerking en verdere verkenning.

Bij Conclusion geloven we dat AI-agents organisaties helpen om slimmer te werken. Met technologie die past bij de praktijk én bij mensen. En dat begint met één goed gekozen, praktisch inzetbare toepassing.

Luistertip: in aflevering 5 van onze AI-podcast gaat Bastiaan Jardin dieper in op de rol van AI-agents op de werkvloer en ons dagelijks leven. 

Leestip: Download de whitepaper over AI-agents met verdiepende inzichten en praktijkvoorbeelden.