De term agentic AI duikt steeds vaker op in het contactcenter. In pitches van leveranciers, in innovatieroadmaps en in discussies over de toekomst van klantcontact. Maar hoe vaak hebben we dit al eerder gezien? Nieuwe termen die beloven dat alles “autonoom” wordt, terwijl je in de praktijk nog steeds worstelt met versnipperde klantdata, uitval in systemen en werkdruk op de vloer.
Daarom is het zinvol om even uit te zoomen. Niet om agentic AI weg te wuiven als de volgende hype, maar juist om scherp te krijgen wanneer het écht waarde toevoegt voor de klantervaring (CX) en het werkgemak (EX), en wanneer je vooral risico loopt op overautomatisering. Lees je mee?
Wat is agentic AI?
Agentic AI verwijst naar AI-systemen die niet alleen reageren op input, maar zelfstandig en doelgericht taken kunnen uitvoeren door zelf stappen te plannen en tools aan te sturen. Dit type AI kan dus meer dan alleen tekst genereren of data analyseren: het kan zelfstandig beslissingen nemen en acties ondernemen om een doel te bereiken.
Wat doet een AI-agent
Het verschil tussen een AI-agent en een chatbot of generatieve AI is heel concreet. Een AI-agent gaat namelijk verder dan antwoordformulering, gesprekssamenvatting of het vinden van kennisartikelen: hij kan bijvoorbeeld een case aanmaken, een follow-up triggeren, een proces in gang zetten of acties combineren – binnen vooraf ingestelde grenzen.
Dus terwijl veel AI-implementaties vandaag vooral reactief zijn – zoals chatbots die antwoord geven op vragen – kan agentic AI proactief handelen. Het zet meerdere stappen achter elkaar, bekijkt wat er nodig is om een doel te bereiken en gebruikt verschillende systemen en tools om dat doel te bereiken. Daarmee komt het dichter bij het werk dat jouw agenten dagelijks doen.
Deze 3 AI-trends verbeteren jouw klantcontact in 2026
Is agentic AI vooral een buzzword of biedt het echte toegevoegde waarde?
Het antwoord daarop is genuanceerd. Aan de ene kant is “agentic AI” inderdaad een term die momenteel veel wordt gebruikt, en soms ook misbruikt als marketinglabel. Gartner waarschuwt expliciet voor agent washing: oplossingen die in feite chatbots of slimme workflow-automatisering zijn, maar als agentic AI worden verkocht.
Aan de andere kant doet de technologie wat veel eerdere AI-generaties niet konden: het zelfstandig plannen, beslissen en handelen over meerdere systemen. De echte meerwaarde zit daarom vooral in workflows die veel stappen, data en systemen combineren, met name in contactcenters waar snelheid, consistentie en foutreductie belangrijk zijn. Juist in dit soort situaties maakt agentic AI het verschil omdat het klantintenties begrijpt én zelfstandig handelingen kan uitvoeren.
Waarvoor kun je agentic AI het beste inzetten in het contactcenter?
Agentic AI komt in het contactcenter dus het best tot zijn recht op plekken waar het klantcontact vandaag piept en kraakt. Niet in de nette, afgebakende use cases, maar juist daar waar volumes schommelen, meerdere systemen samenkomen en beslissingen elkaar beïnvloeden.
In veel contactcenters zien we nu nog dezelfde patronen: veel handmatig coördinatiewerk, beperkte tijd om vooruit te kijken en tooling die vooral inzicht geeft, maar weinig helpt om echt te handelen.
Precies in dat spanningsveld – hoge dynamiek, veel afhankelijkheden en druk op mensen – verschuift de rol van AI. Van analyseren en adviseren naar meedenken, vooruitkijken en bijsturen. Dat zie je heel concreet terug in twee domeinen waar de impact direct voelbaar is.
Agentondersteuning: van co-pilot naar taakpartner
Veel contactcenters zetten al co-pilots in, vaak ondersteund door generatieve AI (GenAI). Die helpen je agenten met kennis, samenvattingen en suggesties. Ze versnellen het werk, maar laten de verantwoordelijkheid en uitvoering volledig bij de agent. Agentic AI begint waar het systeem zélf taken oppakt op basis van het klantdoel. Bijvoorbeeld door:
- het type vraag en de gewenste uitkomst te herkennen
- zelfstandig te bepalen welke systemen en stappen nodig zijn
- informatie uit meerdere bronnen te combineren
- cases, formulieren en opvolging parallel voor te bereiden
- backoffice-processen te starten zonder expliciete instructie
De agent blijft eindverantwoordelijk, maar hoeft niet langer het werk te orkestreren. De AI-agent werkt mee, bewaakt de voortgang en vraagt alleen om input waar dat echt nodig is.
Slimmer klantcontact met virtual assistants voor klant en agent
WFM: van plannen naar continu bijsturen
Workforce management is een domein waar al veel automatisering bestaat. Forecasting, roosteren en intraday bijsturing worden ondersteund door tools, BI en RPA. In die vorm blijft WFM vooral regelgedreven: afwijkingen worden gesignaleerd en mensen bepalen wat er moet gebeuren.
In de context van workforce management is er pas sprake van agentic AI wanneer het systeem zelf verantwoordelijkheid krijgt voor een doel, zoals het bewaken van SLA’s of het beperken van de werkdruk. In dat geval kan het systeem:
- intraday afwijkingen niet alleen signaleren, maar ook interpreteren in context
- meerdere interventies tegen elkaar afwegen (rerouting, flexpool, overwerk, kanaalsturing)
- scenario’s doorrekenen vóórdat ingrijpen nodig is
- rekening houden met eerdere acties en hun effect
- zelfstandig voorstellen uitvoeren binnen afgesproken kaders
De rol van de supervisor verschuift dan van handmatig bijsturen naar regie en het beheren van uitzonderingen. Het systeem is niet langer alleen adviserend, maar een actieve speler in de dagelijkse operatie.
Concrete use cases van agentic AI in klantcontact
Omdat de scheidslijn tussen agentic AI en andere vormen van automatisering niet altijd even duidelijk is, geven we je hier een aantal concrete voorbeelden:
Verzekeringsmaatschappij – schadeafhandeling
Gewone automatisering: de chatbot helpt bij het invullen van een schadeformulier; een co-pilot ondersteunt de agent bij de beantwoording van de claim.
Agentic AI: verzamelt zelfstandig polisdata, eerdere claims en foto’s, vraagt ontbrekende informatie op, bouwt een volledig dossier en start de afhandel- of uitbetalingsworkflow.
Pakketbezorger – probleem bij levering
Gewone automatisering: de chatbot toont track & trace en biedt standaard herbezorgopties.
Agentic AI: herkent structurele leverproblemen, bepaalt het beste alternatief, past de bezorgplanning en klantvoorkeuren automatisch aan, voert wijzigingen door in logistieke systemen en communiceert proactief met de klant.
Zorginstelling – afspraak verzetten
Gewone automatisering: De chatbot biedt tijdslots op basis van beschikbaarheid; de medewerker regelt de rest.
Agentic AI: controleert agenda’s, randvoorwaarden en dossiervereisten, boekt zelfstandig een passend nieuw tijdslot, verstuurt bevestigingen en zorgt dat benodigde informatie vooraf in het dossier beschikbaar is.
Het risico van overautomatisering
Hier zit misschien wel het belangrijkste punt. In veel organisaties is automatisering jarenlang vooral benaderd als kostenbesparing. Maar klantcontact is geen fabriek: de perceptie van de klant wordt bepaald door controle, vertrouwen en gemak.
Overautomatisering leidt vaak tot precies het tegenovergestelde. De klant krijgt minder keuze, raakt verdwaald in selfservice, of wordt te laat in contact gebracht met een mens. Het gevolg: herhaalcontact stijgt, escalaties nemen toe, de NPS daalt, en agenten krijgen vooral boze klanten op de lijn.
Daarnaast zijn er reële risico’s rond autonomie en security: agentic systemen kunnen, als ze verkeerd worden ingezet of misbruikt, ongewenste acties uitvoeren of gevoelige data lekken. Daarom vraagt agentic AI om duidelijke grenzen.
De kunst wordt dus om niet blind te automatiseren, maar agentic AI slim en gecontroleerd in te voeren, met menselijke tussenkomst waar nodig en duidelijke kaders voor wat geautomatiseerd kan worden en wat niet.
5 concrete acties voor dataveiligheid in klantcontact
Veilig aan de slag met agentic AI
Kortom, agentic AI is geen wondermiddel, maar het vertegenwoordigt wel een volgende stap in de evolutie van automatisering in klantcontact – waarin je AI niet alleen laat praten en ondersteunen, maar ook laat uitvoeren, binnen kaders die jij bepaalt.
Het grootste risico is niet dat je te weinig automatiseert. Het grootste risico is dat je te snel automatiseert, en vergeet dat klantcontact uiteindelijk draait om vertrouwen en regie.
Ben je benieuwd hoe agentic AI het verschil kan maken voor jouw klanten en medewerkers? Neem dan contact op met Rijk van Ooijen (Nederland) of Sven Truyen (België) – zij vertellen je er graag meer over.
Over DDM
Bij DDM Consulting weten we dat ‘one size fits all’ ondenkbaar is waar het aankomt op de keuze van een klantcontactplatform. Iedere organisatie is tenslotte uniek! Daarom bieden we jou een breed scala aan gerenommeerde contactcenteroplossingen en adviseren we je met ruim 20 jaar ervaring in klantcontact.
Evolutie in plaats van revolutie
Samen met jou evalueren we de huidige contactcenterprocessen en je wensen voor het nieuwe platform. We adviseren en helpen je bij het ontwikkelen van efficiëntere workflows die – waar mogelijk – worden gedreven en ondersteund door AI. Op basis van de prioriteiten maken we een dynamische roadmap die de overgang naar een nieuw, beter contactcenter behapbaar maakt.
Proactief aan de slag met cutting-edge technologie
Deze roadmap staat centraal in het project, ook na de ingebruikname van het nieuwe platform. Hij beweegt mee met veranderingen binnen jouw organisatie en ontwikkelingen op het gebied van contactcentertechnologie. Onze experts bekijken bij iedere nieuwe release wat de waarde ervan is voor jou als klant. Zij nemen het initiatief, zodat jij altijd de relevante kennis in huis hebt.
Creatieve oplossingen voor beter klantcontact
En ben je op zoek naar specifieke functionaliteiten die (nog) niet beschikbaar zijn in het gekozen platform? Dan is er heel veel mogelijk voor het in-house ontwikkelen van add-ons die aansluiten op jouw wensen. Ons team beschikt over de bedrijfsmatige en technische expertise om het maximaal haalbare te bereiken, ook als je hebt gekozen voor een out-of-the-box oplossing.
Met DDM Consulting kies je voor
een proactieve en creatieve aanpak van jouw CX-evolutie!
