25 GenAI-toepassingen voor AI-agenten en chatbots

AI-agenten en AI-chatbots zijn geen vage modewoorden meer. Ze ondersteunen bedrijfsprocessen wereldwijd – en hun populariteit groeit snel.

De praktische toepassingen van AI-agenten variëren van de AI-assistenten op je apparaten tot de klantenservicemedewerker waarmee je online contact hebt.

Benieuwd naar de toepassingen van AI-agenten en chatbots? Laten we 25 manieren bekijken waarop organisaties vandaag de dag AI-technologie inzetten:

Toepassingen gericht op klanten

Klantgerichte AI-agenten zijn het bekendst. Deze agenten hebben direct contact met gebruikers en verbeteren de klantervaring door snelle, betrouwbare en persoonlijke ondersteuning te bieden.

De kans is groot dat je er al eens mee hebt gechat tijdens het winkelen, bij problemen of tijdens het surfen.

1. Klantenservice

De meest voorkomende toepassing: klantenservice-chatbots zijn uitstekend in het verwerken van grote aantallen vragen, geven direct antwoord op veelgestelde vragen, lossen problemen op en verwijzen gebruikers naar nuttige informatie.

Door integratie met kennisbanken en ticketsystemen stroomlijnen ze het supportproces, verkorten ze wachttijden en zorgen ze dat klanten zich gehoord voelen – zonder menselijke medewerkers te overbelasten.

2. Verkoopondersteuning

AI-agenten kunnen in elke fase van een AI-verkoopfunnel worden ingezet. Ze verbeteren het verkoopproces door producten aan te bevelen, functies te vergelijken en direct prijzen of beschikbaarheid te tonen.

Ze helpen klanten weloverwogen keuzes te maken, verhogen de tevredenheid en stimuleren conversie. Of het nu gaat om het begeleiden door een productcatalogus of het aanbieden van extra opties op basis van voorkeuren, verkoopchatbots worden steeds vaker ingezet in digitale omgevingen.

3. Leadgeneratie

Een soort salesagent, leadgeneratiebots, worden meestal niet direct als verkopers gepresenteerd. Ze bieden vaak waardevolle informatie. Het benaderen en kwalificeren van leads wordt eenvoudig met AI-agenten. Ze starten gesprekken, stellen gerichte vragen en verzamelen waardevolle gegevens zoals e-mailadressen of voorkeuren.

Door naadloze koppeling met CRM-systemen begeleiden ze potentiële klanten tot ze klaar zijn voor opvolging door een medewerker, zodat verkoopteams zich kunnen richten op de beste leads.

4. E-commerce

Van het volgen van bestellingen tot het beantwoorden van voorraadvragen: conversational AI voor e-commerce is overal aanwezig.

Deze agenten doen gepersonaliseerde productaanbevelingen op basis van surfgedrag of voorkeuren, waardoor de kans op aankoop toeneemt. Ze ondersteunen ook na de aankoop, regelen retouren en bieden aanvullende producten aan.

5. Marketing en Outreach

AI-agenten voor marketing worden steeds vaker ingezet door GTM-teams die conversational marketing omarmen.

Ze maken gepersonaliseerde marketingcampagnes mogelijk door berichten af te stemmen op verschillende klantsegmenten. Deze agenten signaleren ook kansen om klanten te benaderen of opnieuw te activeren, bijvoorbeeld via promoties, opvolging of het terugwinnen van verlaten winkelwagentjes.

Interne zakelijke toepassingen

AI-agenten zijn er niet alleen voor klanten – ze veranderen ook interne processen.

Door workflows te stroomlijnen en directe ondersteuning te bieden, zorgen interne chatbots voor efficiënter werken op de werkvloer.

Zo leveren ze achter de schermen waarde op:

6. Medewerkerondersteuning

HR-chatbots zijn een veelgebruikte oplossing voor vragen over beleid, verlof en onboarding.

Ze geven medewerkers direct toegang tot betrouwbare informatie, waardoor wachten op HR-ondersteuning niet meer nodig is en interne processen soepeler verlopen.

7. Kennisbeheer

AI-agenten verbeteren de toegang tot bedrijfskennis door documenten op te zoeken, complexe informatie samen te vatten en snel antwoorden te geven.

Ze helpen bij taken zoals het begrijpen van compliance-eisen of het vinden van projectinformatie, zodat teams eenvoudig over de juiste informatie beschikken.

8. Training en bijscholing

AI-agenten ondersteunen de ontwikkeling van medewerkers door gepersonaliseerde cursussen en bronnen aan te bevelen op basis van functie of doelen.

Ze bieden direct toegang tot leermateriaal, interactieve quizzen en simulaties, waardoor training flexibel, efficiënt en aantrekkelijk blijft.

9. Procesautomatisering

Te veel bedrijven houden hun medewerkers bezig met eenvoudige, repetitieve taken.

Maar taken zoals afspraken plannen, documenten beheren of facturen verwerken worden moeiteloos met AI-agenten.

Door repetitieve processen te automatiseren, krijgen medewerkers meer tijd voor strategisch en belangrijk werk, wat de productiviteit in de hele organisatie verhoogt.

10. Onderzoeksassistenten

AI-agenten versnellen taken zoals het samenvatten van rapporten, trends herkennen en complexe vragen beantwoorden.

Ze verwerken snel grote hoeveelheden data, halen de belangrijkste inzichten eruit en presenteren deze overzichtelijk, ter ondersteuning van besluitvorming in academische, zakelijke en wetenschappelijke omgevingen.

11. Productontwikkeling

AI-agenten kunnen productontwikkeling verbeteren door klantfeedback te analyseren en waardevolle inzichten te bieden.

Ze volgen markttrends in realtime, geven aanbevelingen op basis van data en automatiseren routinetaken.

12. Data-analyse

Ook voor data-analyse worden AI-agenten ingezet, omdat ze repetitieve taken zoals datacleaning en rapportages kunnen automatiseren.

Ze bundelen informatie uit verschillende bronnen en leveren bruikbare inzichten aan teams in alle afdelingen – bijvoorbeeld door trends te signaleren of KPI’s te monitoren.

13. Automatisering van aangepaste workflows

Voor nichemarkten zoals biotech, energie of bouw kunnen AI-agenten aangepaste workflows ontwikkelen die inspelen op specifieke operationele behoeften.

Van het automatiseren van laboratoriumdata tot het optimaliseren van energiedistributie: ze maken het mogelijk om maatwerkoplossingen te implementeren die efficiëntie verhogen en kosten verlagen in gespecialiseerde sectoren.

14. Contentmoderatie

AI-agenten verbeteren contentmoderatie door gebruikersinhoud te filteren op naleving van bedrijfsbeleid of wettelijke richtlijnen.

Ze signaleren snel ongepaste, schadelijke of niet-conforme content, waardoor online omgevingen veiliger worden en de reputatie van het merk wordt beschermd.

Branchespecifieke toepassingen

AI-agenten veranderen sectoren door in te spelen op de unieke uitdagingen en behoeften van verschillende branches.

Of het nu in de zorg of het toerisme is, deze systemen optimaliseren processen en verbeteren gebruikersinteracties met gespecialiseerde, efficiënte oplossingen.

15. Gezondheidszorg

De zorgsector is een van de snelste in het adopteren van agentische AI – een sector waar nieuwe technologieën veel impact hebben.

AI-agenten worden ingezet voor symptoomchecks, het plannen van afspraken en het begrijpelijk uitleggen van medische procedures.

Chatbots voor de zorg stroomlijnen het contact met patiënten, verminderen administratieve lasten en bieden toegankelijke, betrouwbare zorginformatie.

16. Financiën

Van rekeningbeheer tot gepersonaliseerd beleggingsadvies: AI-agenten voor financiën veranderen de financiële dienstverlening.

Ze geven realtime waarschuwingen bij fraude, zodat gebruikers veilig en goed geïnformeerd blijven. Dankzij snelheid en nauwkeurigheid vergroten ze het vertrouwen van klanten en de efficiëntie van processen.

17. Onderwijs

Als virtuele tutors kunnen AI-agenten voor studenten ondersteuning bieden bij het leren, academische vragen beantwoorden en gepersonaliseerde studieplannen aanbieden.

AI-chatbots voor het onderwijs maken leren interactiever en toegankelijker, zodat studenten en docenten beschikken over de juiste tools voor succes, zowel in de klas als online.

18. Vastgoed

De sector met het hoogste gebruik van chatbots is vastgoed – en vastgoedchatbots worden nog steeds populairder.

AI-agenten vereenvoudigen vastgoedprocessen door het aanbevelen van panden, het beheren van klantcontacten en het automatiseren van documentstromen. Ze verbeteren de klantervaring met gepersonaliseerde suggesties en nemen administratieve taken uit handen van menselijke makelaars.

19. Reizen en Gastvrijheid

AI-agenten regelen taken zoals het boeken van reizen, het plannen van reisroutes en het organiseren van voorkeuren zoals kamertypes of activiteiten.

Hotelchatbots worden steeds vaker ingezet voor reserveringen, verzoeken voor voorzieningen en lokale aanbevelingen, waardoor de reiservaring soepeler verloopt met persoonlijke, directe ondersteuning.

Lees onze casestudy over hotelchatbots voor meer ideeën over hoe ze zowel gasten als medewerkers kunnen helpen.

20. Juridische ondersteuning

AI-agenten vereenvoudigen juridische processen door lange contracten samen te vatten, belangrijke clausules te markeren en mogelijke risico’s of compliance-issues te signaleren. Ze besparen juridische teams tijd door snel grote hoeveelheden documenten nauwkeurig te analyseren, waardoor bedrijven compliant blijven en dure fouten worden voorkomen.

Geavanceerde Toepassingen

Als je bouwt op een uitbreidbaar platform, kun je een AI-agent ontwikkelen die elke meerstapsworkflow uitvoert, voor elk gebruiksscenario.

Hier zijn enkele creatieve manieren waarop botbouwers hun AI-automatisering inzetten:

21. Evenementenbeheer

Het organiseren van evenementen omvat een complex netwerk van logistiek, van het aansturen van leveranciers tot het informeren van deelnemers. AI-agenten maken deze processen eenvoudiger.

Deze tools regelen alles: van het afstemmen van planningen tot het versturen van herinneringen. Ze beheren inschrijvingen, houden voorkeuren van deelnemers bij en faciliteren zelfs feedback na afloop, zodat er niets over het hoofd wordt gezien.

22. Wetenschappelijk Onderzoek

Onderzoeksprojecten vragen om nauwkeurigheid en het vermogen om enorme datasets te verwerken. AI-agenten worden steeds vaker ingezet bij onderzoeksinstellingen.

Deze automatiseringstools kunnen complexe data analyseren, hypotheses genereren en tijdrovende literatuurstudies automatiseren.

Door patronen te herkennen en bevindingen samen te vatten, stellen deze tools onderzoekers in staat zich te richten op belangrijke inzichten en innovatie.

23. Crisismanagement

Bij noodsituaties zijn snelle beslissingen en juiste informatie cruciaal, en AI-agenten blinken hierin uit.

Door real-time data te monitoren, kunnen AI-tools ontwikkelingen volgen, risico’s analyseren en bruikbare inzichten leveren. Ze helpen teams middelen te coördineren, effectieve reacties te plannen en het overzicht te behouden in stressvolle situaties.

24. Supply Chain Management

AI-agenten kunnen vraagtrends voorspellen, voorraden optimaliseren en logistieke processen automatiseren. Moderne supply chains zijn complex en vragen om nauwkeurige voorspellingen en soepele logistiek.

Door real-time data te analyseren, helpen AI-agenten vertragingen te voorkomen, kosten te verlagen en de supply chain soepel te laten verlopen.

25. Cybersecurity

De toenemende dreiging van cyberaanvallen vraagt om voortdurende waakzaamheid en snelle, slimme reacties.

AI-agenten versterken cybersecurity door netwerken te monitoren, kwetsbaarheden te identificeren en afwijkingen direct te signaleren. Ze gebruiken voorspellende analyses om op potentiële dreigingen te reageren voordat deze escaleren, zodat systemen veilig en operationeel blijven.

Maak een eigen AI-agent

AI-agenten en chatbots worden in steeds meer sectoren breed ingezet – van klantenservice tot interne processen en e-commerce. Bedrijven die achterblijven, zullen de gevolgen merken van het missen van de AI-golf.

Botpress is een eindeloos uitbreidbaar AI-agentenplatform voor ondernemingen. Ons platform stelt ontwikkelaars in staat om agents te bouwen met LLM-technologie en alle gewenste functionaliteiten.

Ons uitgebreide beveiligingspakket zorgt ervoor dat klantgegevens altijd beschermd zijn en volledig onder controle blijven van je ontwikkelteam.

Begin vandaag nog met bouwen. Het is gratis.

Of neem contact op met ons salesteam voor meer informatie.

Veelgestelde vragen

1. Wat is het verschil tussen AI-agenten, chatbots en virtuele assistenten?

Het verschil tussen AI-agenten, chatbots en virtuele assistenten zit in hun complexiteit en mogelijkheden: chatbots volgen meestal vaste regels en scripts om vragen te beantwoorden, virtuele assistenten zoals Siri of Alexa voeren bredere taken uit met spraak en contextbegrip, en AI-agenten nemen zelfstandig beslissingen.

2. Hoe verschillen AI-agenten van traditionele automatiseringstools zoals RPA?

AI-agenten verschillen van traditionele automatiseringstools zoals RPA doordat RPA statische, regelgebaseerde taken automatiseert (zoals formulieren invullen of data-invoer) via UI-nabootsing, terwijl AI-agenten zich aanpassen aan veranderende situaties en contextuele beslissingen nemen tijdens interacties.

3. Zijn er sectoren waarin AI-agenten niet worden aanbevolen?

AI-agenten worden niet aanbevolen voor risicovolle sectoren zoals kernenergie, militaire systemen of luchtverkeersleiding, waar geautomatiseerde besluitvorming volledig controleerbaar moet zijn; ze kunnen echter wel nuttig zijn voor interne, laag-risico toepassingen zoals IT-helpdesks of HR-ondersteuning binnen die sectoren.

4. Welke technische vaardigheden zijn nodig om een AI-agent te bouwen en te implementeren?

Voor het bouwen en implementeren van een AI-agent zijn bij no-code platforms zoals Botpress alleen vaardigheden in conversatieontwerp en basislogica nodig, maar voor geavanceerdere toepassingen is ervaring met JavaScript, REST API’s, JSON-verwerking en kennis van LLM-gedrag en -architectuur een voordeel.

5. Hoe lang duurt het meestal om van concept tot implementatie te komen?

De tijd van concept tot implementatie van een AI-agent varieert meestal van enkele dagen tot twee weken voor de meeste zakelijke toepassingen, zeker bij gebruik van kant-en-klare sjablonen of no-code builders; complexe, maatwerk agents kunnen langer duren afhankelijk van integraties en testbehoeften.