Het probleem van klassieke chatbots te lijf met AI-‘agents’

Nederlandse consumenten verwachten snelheid en kwaliteit van online klantenservice. Toch blijkt uit ons Consumer Voice Report 2025 dat 61 procent het contact met AI-chatbots vermijdt.

Het rapport geeft nog meer informatie. De reden dat mensen de chatbots vermijden? Klassieke chatbots herkennen emoties onvoldoende (61 procent), missen contextbegrip (55 procent) en bieden vaak standaardantwoorden. Chatbots beloofden ons razendsnelle service, maar leverden tot nu toe vooral frustratie, verlies van klanten en gemiste omzet. Gelukkig zijn we in een nieuwe fase aanbeland: autonomous agents, en steeds vaker multi-agent-systemen, zetten de standaard voor moderne klantbeleving.

Het probleem van klassieke chatbots

De eerste generatie chatbots was vooral gericht op call-deflectie (het afketsen van gesprekken) en minder op probleemoplossing. Met vaste beslisbomen en beperkte taalmodellen liepen klanten snel vast in zichzelf herhalende cirkels. Gefrustreerd zochten ze alsnog menselijke hulp, wat leidde tot hogere servicekosten en een lagere klanttevredenheid. Automatisering zonder echt begrip bleek eerder een obstakel dan een oplossing.

Tegenwoordig werken we steeds vaker met autonomous agents die niet alleen ‘vrije’ taal begrijpen, maar ook aanvoelen wat een klant écht bedoelt, real-time context ophalen en direct acties uitvoeren, zoals een terugbetaling starten, een afspraak boeken of een storing oplossen. Hierdoor ervaren klanten een veel natuurlijker, vloeiender en persoonlijker contactmoment dan ooit tevoren.

Deze agents gebruiken geavanceerde AI-toepassingen, zoals uitgebreide taalmodellen (Large Language Models) en het context genererende Retrieval-Augmented Generation, om uitgebreid te kunnen antwoorden met context én de volledige klantreis zelfstandig af te handelen.

‘Multi-agents’

De volgende stap, die nu realiteit wordt, is de inzet van multi-agent-systemen. Hierin werken meerdere gespecialiseerde agents samen: bijvoorbeeld een refund agent, een planning agent en een loyalty agent: elk met zijn eigen expertise, gecoördineerd om klantvragen sneller, persoonlijker en effectiever op te lossen.

Met multi-agent-systemen ontstaan ook nieuwe uitdagingen:

• Orkestratie – Hoe bepaal je welke agent wanneer handelt?
• Het monitoren van prestaties – Welke agent levert de beste resultaten?
• Governance – Hoe voorkom je foute antwoorden, bias of inconsistent gedrag?
• Escalatiebeheer – Wanneer schakelen agents over naar menselijke collega’s?

Organisaties hebben daarom een centrale cockpit nodig: een omgeving waarin je prestaties bewaakt, gedrag bijstuurt, risico’s beheert en klantimpact optimaliseert. Een succesvolle inzet van agents vraagt dus niet alleen om slimme AI, maar ook om slimme governance.

Business en IT creëren samen ‘agents’

Een van de spannendste ontwikkelingen is dat agents niet langer exclusief door developers worden gebouwd. Dankzij AI-gedreven design-tools kunnen business en IT samen nieuwe agents ontwerpen, klantreizen configureren en integraties faciliteren. Door processen in natuurlijke taal te beschrijven, helpt AI automatisch workflows en koppelingen te genereren. Zo verkort je de implementatietijd drastisch en bevorder je innovatie vanuit samenwerking.

Deze aanpak vereist uiteraard duidelijke spelregels: kwaliteitsstandaarden, compliance-controles en beveiligingsprotocollen blijven essentieel. Maar organisaties die business en IT hierin samenbrengen, creëren een krachtig vliegwiel voor schaalbare innovatie. Maar hoe zet je die stap? De volgende handvatten kunnen organisaties helpen:

• Start met de belangrijkste klantreizen – Breng in kaart waar autonomous agents direct impact kunnen maken.
• Bouw en orkestreer ‘agents’ op slimme wijze – Ontwerp agents modulair en richt een cockpit in voor monitoring en bijsturing.
• Stimuleer samenwerking tussen business en IT – Zet AI-gedreven tools in om co-creatie mogelijk te maken binnen governance-kaders.
• Waarborg de mogelijkheid tot menselijke tussenkomst – Richt duidelijke grenzen in waar menselijke ondersteuning nodig blijft, zeker bij complexe of risicovolle situaties.

Focus op echte klantbeleving

De belofte van AI in klantcontact wordt pas waargemaakt wanneer we agents inzetten die begrijpen, handelen, leren en samenwerken. Betere agents leiden tot sterkere relaties, meer vertrouwen en duurzame klantloyaliteit. Autonomous agens en multi-agent-systemen brengen de klantenservice van scripts naar echte interactie, van frustratie naar vertrouwen. Organisaties die investeren in slimme agent-orkestratie en business-IT-samenwerking zetten vandaag de standaard voor de klantrelaties van morgen.

Over de auteur: Nick Botter is Head of Solution Consulting Nederland bij ServiceNow.