De meeste leidinggevenden op het gebied van klantenservice hoeven niet langer te worden overtuigd van het potentieel van AI voor hun bedrijfsvoering. De praktische uitdaging is hoe nieuwe mogelijkheden kunnen worden geïntroduceerd zonder systemen te vervangen die nog steeds goed functioneren en waarin de organisatie al aanzienlijk heeft geïnvesteerd.
Toch koppelen organisaties AI-projecten op het gebied van klantenservice vaak aan een veel bredere transformatieagenda. Ze bespreken vaak een nieuw contactcenterplatform in combinatie met de modernisering van de telefonie, aanpassingen aan systemen voor klantrelatiebeheer en het herontwerpen van processen. De AI-toepassing moet dan wachten tot het bredere programma van start gaat.
Die afhankelijkheid is niet altijd nodig.
Het principe is eenvoudig: eerst meerwaarde, daarna migratie. Organisaties kunnen AI-oplossingen vaak integreren in een bestaande klantenserviceomgeving. De huidige telefonie-, contactcenter- en bedrijfsapplicaties blijven in gebruik, terwijl specifieke AI-mogelijkheden worden geïntegreerd op die punten waar ze de dienstverlening kunnen verbeteren. Migratie blijft een afzonderlijke beslissing, die afhangt van de vraag of de huidige omgeving kan voldoen aan de behoeften van de organisatie op de langere termijn.
Wat veel organisaties ‘conversational AI’, ‘AI-spraakagenten’ en ‘virtuele agenten’ noemen, vormt het zichtbare uitgangspunt. De systemen die hier tegenwoordig achter zitten, kunnen beter worden omschreven als ‘Agentic AI’: ze kunnen klantgegevens opzoeken, cases aanmaken, transacties afronden en taken doorsturen zonder dat er medewerkers bij betrokken zijn. Dat is de bredere functionaliteit die je toevoegt wanneer je AI in je contactcenter inzet.
De relevante vraag is niet of uw organisatie klaar is voor AI. Het gaat erom of de huidige omgeving het beoogde gebruik kan ondersteunen en hoe uw organisatie de nieuwe functionaliteit kan invoeren zonder de bestaande werkwijze te verstoren.
Een AI-project op het gebied van klantenservice hoeft geen vervangingsproject te worden
Het vervangen van een contactcenterplatform is een omvangrijke onderneming. Het heeft gevolgen voor de technologie, de processen, de bedrijfsmodellen en de medewerkers. Zelfs als de huidige situatie een vervanging rechtvaardigt, moeten organisaties dit niet automatisch als voorwaarde stellen voor elk AI-initiatief.
Een AI-toepassing kan beperkter van opzet zijn. Deze kan bijvoorbeeld een bepaalde groep vragen automatiseren, kennis toegankelijker maken voor medewerkers of klanten buiten de normale openingstijden van dienst zijn. De platforms die al in gebruik zijn, kunnen hun bestaande taken blijven vervullen.
Het in stand houden van goed functionerende platforms beschermt meer dan alleen uw oorspronkelijke financiële investering. Bestaande systemen bevatten jaren aan configuratie, integratiewerk, proceskennis en ervaring van medewerkers. Het vervangen ervan brengt kosten en operationele risico’s met zich mee, zelfs als de nieuwe technologie op papier beter lijkt.
Het beschermen van die investering betekent niet dat elk bestaand systeem voor onbepaalde tijd in stand moet worden gehouden. Sommige platforms zijn wellicht te beperkt, te gefragmenteerd of te kostbaar om aan toekomstige eisen te voldoen. Vervanging moet echter gericht zijn op het verhelpen van een aangetoonde beperking, en mag niet worden gezien als de standaardweg naar AI.
Als u AI tegen lagere kosten en met minder verstoring in uw huidige omgeving kunt integreren, verdient het de voorkeur om voor die aanpak te kiezen voordat u een vervanging van het platform overweegt.
Begin daar waar het misgaat
Voordat uw organisatie een AI-oplossing kiest, moet zij een serviceprobleem identificeren dat specifiek genoeg is om op te lossen, op voldoende grote schaal voorkomt en een meetbaar resultaat oplevert.
Veelvoorkomende knelpunten zijn onder meer herhaaldelijke telefoontjes die medewerkers onnodig in beslag nemen, verzoeken buiten de normale werktijden en tijdverlies bij het zoeken naar informatie in verschillende systemen.
De volgende stap is het in kaart brengen van de technische of operationele beperkingen die ervoor zouden kunnen zorgen dat de use case niet werkt.
Bij veelvuldige vragen is de relevante informatie wellicht al aanwezig, maar kunnen uw klanten deze niet gemakkelijk vinden. Medewerkers beantwoorden mogelijk steeds weer dezelfde vragen omdat de beschikbare zelfbedieningsopties moeilijk te doorzoeken zijn. Afhankelijk van de complexiteit van de vraag zou een FAQ-bot die informatie toegankelijker kunnen maken, zonder het huidige systeem voor klantcontacten te vervangen.
De beoordeling brengt in kaart waar de interactie in de organisatie plaatsvindt, welke informatie de AI nodig heeft, met welke systemen de oplossing moet worden gekoppeld en wat er moet gebeuren als de automatisering de aanvraag niet kan afhandelen. Uit de bevindingen blijkt of de huidige architectuur de use case kan ondersteunen en welke componenten, indien van toepassing, als eerste aandacht behoeven.
Routering op basis van AI is hier een voorbeeld van. Door AI in te zetten vóór het contactcenterplatform kan de reden voor de aanvraag worden vastgesteld en kan deze worden doorgestuurd naar de meest geschikte beschikbare medewerker. Relevante informatie uit de eerste dialoog kan samen met de interactie worden doorgegeven, waardoor de medewerker vanaf het begin over nuttige context beschikt.
De implementatie begint bij de bestaande omgeving
Het integreren van AI in een bestaande klantenservice is geen kwestie van ‘plug-and-play’. De nieuwe functionaliteit moet naadloos aansluiten op de systemen die nu al verantwoordelijk zijn voor interacties, klantgegevens, kennis en de werkprocessen van medewerkers.
Damovo begint daarom met het in kaart brengen van uw bestaande systemen en processen. Vervolgens bepalen we hoe de AI-oplossing moet worden gekoppeld aan het contactcenter, het CRM-systeem en de telefonieplatforms, welke kanalen deze moet ondersteunen, hoe de klantcontext behouden blijft wanneer een interactie wordt doorgegeven aan een medewerker, en hoe de organisatie de onderliggende kennis zal beheren en onderhouden.
Op basis van die beoordeling bepaalt Damovo welke integraties nodig zijn, welke aanpassingen er in de interactiestromen moeten worden doorgevoerd en welke werkzaamheden vereist zijn om de informatie van de organisatie bruikbaar te maken voor de AI. In het implementatieplan wordt ook vastgelegd hoe de organisatie de prestaties gaat meten, terwijl het ontwerp van de oplossing ruimte laat voor toekomstige platformkeuzes.
Casestudy: door AI aangestuurde spraakagent voor een burgerlijke stand
Een burgerlijke stand in een grote Duitse stad kreeg te maken met een grote hoeveelheid terugkerende inkomende telefoontjes. Klanten belden om te vragen naar afspraken, benodigde documenten en doorlooptijden. De antwoorden waren bekend. Medewerkers gaven deze handmatig door, honderden keren per dag.
Damovo heeft een door AI aangestuurde spraakagent geïntegreerd in de bestaande telefonieomgeving, in plaats van deze te vervangen. Bij de implementatie lag de nadruk op de componenten die nodig waren voor de eerste use case, waardoor de organisatie de afhandeling van telefoongesprekken kon verbeteren en tegelijkertijd de reeds aanwezige technologie kon blijven gebruiken.
De organisatie heeft het aantal routinecalls dat bij medewerkers binnenkomt teruggedrongen en de bereikbaarheid voor klanten buiten kantooruren verbeterd.
Voeg AI toe zonder te vervangen wat nog steeds goed werkt
Damovo brengt de technologie, informatie en implementatiewerkzaamheden samen die nodig zijn om AI toe te voegen aan een bestaande klantenserviceomgeving. Bestaande systemen blijven in gebruik, en bij de implementatie wordt alleen aangepast wat de specifieke toepassing vereist.
Organisaties kunnen hun klantenservice nu verbeteren, de waarde van bestaande technologie-investeringen behouden en toekomstige beslissingen over het platform los daarvan houden.
AI kan de waarde van een bestaand contactcentrum vergroten zonder dat het vervangen van het platform het uitgangspunt hoeft te zijn.
Wilt u AI integreren in uw huidige klantenserviceomgeving?
Veelgestelde vragen
Wat is het verschil tussen conversatie-AI en agentieke AI in de klantenservice?
Conversationele AI verwijst naar systemen die via natuurlijke taal met klanten communiceren: AI-spraakagenten of voicebots die inkomende gesprekken afhandelen, en virtuele agenten die reageren op chatberichten of berichten. Agentic AI gaat een stap verder. Het reageert niet alleen, maar onderneemt ook actie. Een Agentic AI-systeem kan het account van een klant opzoeken, een servicecase aanmaken, een verzoek verwerken of een gesprek doorverbinden naar het juiste team, zonder dat een medewerker hoeft in te grijpen. De meeste moderne AI-oplossingen voor contactcentra combineren beide: een conversatie-interface waarmee klanten communiceren en agentische mogelijkheden die achter de schermen taken uitvoeren.
Hoe weet ik met welke AI-toepassing ik in mijn contactcentrum moet beginnen?
Zoek naar een probleem met drie kenmerken. Ten eerste gaat het om een groot volume: dezelfde vraag of hetzelfde verzoek dat herhaaldelijk door medewerkers wordt afgehandeld. Ten tweede is het duidelijk omschreven: je kunt de huidige kosten of afhandelingstijd meten, en je zult de verandering kunnen meten nadat AI is geïntroduceerd. Ten derde is het technisch haalbaar: de gegevens die de AI nodig heeft, bevinden zich in een systeem dat voor de AI toegankelijk is. Veelvoorkomende uitgangspunten zijn repetitieve inkomende vragen, verzoeken die buiten kantooruren binnenkomen en taken waarbij medewerkers tijd besteden aan het zoeken naar informatie in plaats van aan het oplossen van het probleem. Een korte technische beoordeling bevestigt vervolgens of uw huidige omgeving de use case kan ondersteunen voordat er met de implementatie wordt begonnen.
Moet ik mijn contactcenterplatform vervangen om AI te kunnen gebruiken?
Nee. Conversational en Agentic AI kunnen aan de meeste bestaande contactcenteromgevingen worden toegevoegd zonder dat de reeds geïmplementeerde platforms hoeven te worden vervangen. AI-spraakagenten en virtuele agenten worden via integraties gekoppeld aan uw huidige telefonie-, CRM- en casemanagementsystemen. Uw bestaande platforms blijven de taken uitvoeren waar ze al goed in zijn. Vervanging komt pas in beeld wanneer een platform te beperkt is om de integratie te ondersteunen die de gebruikssituatie vereist, maar dat is de uitzondering, niet het uitgangspunt.
Hoe lang duurt het om AI toe te voegen aan een bestaand contactcentrum?
Het tijdschema voor de implementatie hangt af van de omvang van de use case en de omgeving waarin deze zal worden uitgevoerd. Belangrijke factoren zijn onder meer het aantal betrokken systemen en kanalen, de beschikbaarheid en kwaliteit van de benodigde informatie, de complexiteit van de integratie, de vereisten op het gebied van beveiliging en governance, en de omvang van de benodigde tests en proceswijzigingen.
Een gerichte use case die steunt op een goedgekeurde kennisbank en een beperkt aantal integraties, is doorgaans minder complex dan een use case waarvoor toegang tot meerdere bedrijfsapplicaties en geautomatiseerde acties in die applicaties nodig is. Door in eerste instantie een beperkte reikwijdte vast te stellen, kunnen organisaties de haalbaarheid beoordelen en de implementatievereisten vaststellen, voordat ze AI uitbreiden naar andere use cases.