This is the Trace Id: 29dcf7e1ce54af8cd76cafafda8b70f3

Hoe je AI-agents maakt en traint

Leer hoe je AI-agents maakt die taken stroomlijnen en de doelen van jouw organisatie ondersteunen. 
Meer informatie

Overzicht van AI-agents

AI-agents helpen teams om werk te stroomlijnen door bedrijfsprocessen te automatiseren en uit te voeren met natuurlijke taal en data. Deze gids behandelt hoe ze werken, hoe ze in de praktijk worden gebruikt en hoe je AI-agents bouwt en traint om jouw organisatie te ondersteunen.

Belangrijke punten

  • AI-agents vereenvoudigen taken, stroomlijnen processen en helpen kosten en handmatig werk te verminderen.
  • Organisaties gebruiken AI-agents om lastige uitdagingen aan te pakken, zoals het verbeteren van klantenservice, risicobeheer en het voorspellen van trends.
  • Het bouwen van een AI-agent vraagt om duidelijke planning, de juiste hulpprogramma's en zorgvuldig trainen en testen.
  • Bestaande kaders maken het makkelijker om AI-agents te bouwen die zijn afgestemd op de specifieke behoeften van jouw team.
  • Het koppelen van AI-agents aan jouw systemen en het trainen van je team zorgt voor een soepelere adoptie en betere resultaten.
  • Doorlopend monitoren houdt AI-agents nauwkeurig, efficiënt en afgestemd op veranderende bedrijfsdoelen.

Wat zijn AI-agents?

AI-agents zijn AI-hulpprogramma's die bedrijfsprocessen automatiseren en uitvoeren, en samenwerken met of namens een persoon, team of organisatie. Ze zijn ontworpen om mensen efficiënter te laten werken, of dat nu het beantwoorden van vragen, het organiseren van informatie of het voltooien van processen met meerdere stappen betekent. Ze variëren van eenvoudige prompt-en-antwoord-agents tot volledig autonome agents die hele workflows van begin tot eind kunnen uitvoeren. Wanneer agents zijn gebaseerd op de gegevens van je organisatie, maken ze het eenvoudiger om hulpprogramma's en informatie te gebruiken zonder handmatig te zoeken, te sorteren of te schakelen tussen systemen.

AI-agents helpen terugkerende taken te verminderen, inzicht te krijgen in complexe informatie en dagelijkse werkzaamheden soepeler te laten verlopen. Dit maakt teams tijd vrij om zich te richten op het plannen, oplossen van problemen en het nemen van beslissingen.

Het maken van een AI-agent vraagt een paar belangrijke stappen. Je moet bepalen wat de agent moet doen, een kader kiezen om hem te bouwen en hem toegang geven tot de juiste informatie. Het heeft ook duidelijke richtlijnen nodig om op koers te blijven. Nadat de agent is gebouwd, doorloopt hij een trainingsproces met feedback, tests en kleine aanpassingen om goed te functioneren en de doelen van je team te ondersteunen.

Voor een nog snellere start bieden vooraf gebouwde agents een voorsprong. Ze zijn direct klaar voor gebruik en configuratie om het opstartproces te vereenvoudigen.

Typen AI-agents

Er zijn verschillende soorten AI-agents, elk met een eigen rol:

  • Ophaalagents halen informatie uit betrouwbare bronnen, redeneert en geeft duidelijke antwoorden op vragen van gebruikers.
  • Taakagents automatiseren acties en werkstromen, zoals updates versturen of rapporten maken, om handmatig, repetitief werk te verminderen.
  • Autonome agents werken zelfstandig aan doelen, passen plannen aan waar nodig en schakelen mensen in als dat nodig is.

Elke soort AI-agent heeft andere sterke punten afhankelijk van je doelen, maar ze zijn allemaal gebouwd om organisaties te helpen hun werk te stroomlijnen.

Hoe organisaties AI-agents gebruiken

Operationele efficiëntie en kostenbesparing

Teams kunnen AI-agents gebruiken voor dagelijkse taken zoals gegevens invoeren, rapporteren of voorraad bijhouden. Dit helpt ze sneller te werken en minder tijd te besteden aan handmatig werk. Deze vorm van automatisering versnelt niet alleen processen, maar vermindert ook de tijd die je team kwijt is aan repetitief werk, waardoor kosten dalen zonder in te leveren op nauwkeurigheid.

Organisaties in sectoren zoals financiën, Gezond­heids­zorg en productie gebruiken AI-agents bijvoorbeeld voor taken als gegevensinvoer, klantenservice en voorspellend onderhoud. Bijna 70 procent van de Fortune 500-bedrijvengebruiken Microsoft 365 Copilot om terugkerende en alledaagse taken uit te voeren en AI-agents zijn klaar om organisaties te helpen nog verder te gaan door namens jou bepaalde taken (of volledige werkstromen) te automatiseren.

Met behulp van AI-agents op het werk, zien bedrijven productiviteitsverbeteringen en kostenbesparingen in back-office taken en andere ondersteuningsfuncties.

Klantenservice

Klantenserviceteams gebruiken AI-gestuurde agents om grote aantallen verzoeken sneller en consistenter af te handelen. Deze agents beantwoorden veelgestelde vragen, leiden complexere problemen door naar de juiste persoon en maken menselijke agents vrij om meer persoonlijke ondersteuning te bieden.

In verschillende branches, van e-commerce en bankwezen tot AI-agenten in de horeca, zoals chatbots helpen wachttijden te verminderen, de kwaliteit van reacties te verbeteren en de klanttevredenheid te verhogen. Met behulp van Copilot Studio, heeft het ABN AMRO-team een agent gemaakt die klanten van de bank helpt bij alles, van het opheffen van de blokkering van een bankpas tot het wijzigen van opnamelimiet bij een geldautomaat.

Gegevensanalyse

AI-agents helpen bij besluitvorming door grote hoeveelheden data in realtime te analyseren en trends, risico’s of kansen aan te wijzen. Dit maakt het makkelijker voor teams om snel en met vertrouwen te handelen, vooral bij snel veranderende markten of complexe informatie.

Teams bouwen bijvoorbeeld AI-agents om veranderingen in klantgedrag te signaleren, de prestaties van de toeleveringsketen te monitoren of markttrends te voorspellen. In de financiële sector ondersteunen deze agents portefeuilleanalyse en risicomodellering. In de detailhandel helpen ze bij het aanpassen van prijzen of voorraad op basis van seizoenspatronen of lokale vraag. Dit zijn slechts enkele voorbeelden van hoe AI-agents tijdige inzichten bieden die slimmere, snellere beslissingen ondersteunen.

Risicobeheer en naleving

Het bijhouden van regelgeving en het beheren van risico's kan tijdrovend zijn, maar AI-agents kunnen helpen. Ze monitoren data in realtime, signaleren afwijkingen en volgen nalevingspatronen, waardoor de kans op dure fouten of vergissingen kleiner wordt.

In sectoren zoals Gezond­heids­zorg, financiën en energie kunnen AI-agents worden ingezet om mogelijke fraude te detecteren, veranderingen in regelgeving te volgen en nalevingsactiviteiten te registreren. Dit helpt teams om problemen vroeg te signaleren en boetes te voorkomen, terwijl het management meer vertrouwen krijgt dat belangrijke processen worden gevolgd

Hoe je AI-agents maakt en traint

Je eigen AI-agents bouwen en trainen is een stapsgewijs proces dat zorgvuldige planning, ontwerp en evaluatie vereist. Hier zijn tien belangrijke stappen om je ontwikkelproces te begeleiden terwijl je leert AI-agents te bouwen en te trainen voor de unieke doelen van jouw organisatie.

1. Identificeer specifieke gebruikssituaties en bepaal het doel en de reikwijdte van de agent

Begin met het duidelijk definiëren van wat de AI-agent moet doen. Vraag jezelf af: welke taak gaat het uitvoeren? Welk probleem lost het op? Welk resultaat wil je bereiken? Stel duidelijke grenzen voor zijn rol, inclusief wat hij wel en niet moet doen. Bepaal de beperkingen, welke gegevens hij nodig heeft en welke meetwaarden succes bepalen. De tijd nemen om deze vragen te beantwoorden legt een stevige basis voor de rest van het project.

2. Selecteer de kaders en de hulpprogramma's van de AI-agent die het beste aansluiten bij jouw behoeften

Kies vervolgens de kaders en de hulpprogramma's van de AI-agent die het beste aansluiten bij jouw doelen. Populaire opties zijn Microsoft Copilot Studio, LangChain, Semantic Kernel en opensource-bibliotheken zoals Hugging Face Transformers. Sommige zijn beter geschikt voor taken met natuurlijke taal, terwijl andere meer flexibiliteit of schaalbaarheid bieden.

Houd bij het kiezen van een kader rekening met het type agent dat je bouwt, je technische kennis en hoe het kader werkt met je bestaande hulpprogramma's en systemen.

3. Trainingsgegevens verzamelen en voorbereiden

Training met data van hoge kwaliteit is essentieel voor het bouwen van effectieve AI-agents. Dit omvat gestructureerde data, ongestructureerde tekst, afbeeldingen of historische gegevens. Zodra de data is verzameld, moet deze worden opgeschoond om fouten of inconsistenties te verwijderen. In veel gevallen moet data worden gelabeld om de agent te helpen patronen nauwkeurig te leren. Zorgvuldige voorbereiding van je gegevens leidt tot betere prestaties en betrouwbaardere resultaten.

4. Ontwerp en maak de AI-agent

Het is tijd om de architectuur van de agent te ontwerpen. Bepaal hoe de agent invoer ontvangt, informatie verwerkt en uitvoer genereert. Bouw logica die jouw gekozen model verbindt met de data, systemen of gebruikers waarmee het interacteert. Dit kan gebruikersinterfaces, API's of gebeurtenistriggers omvatten. Een duidelijk ontwerp zorgt ervoor dat de agent betrouwbaar en consistent functioneert.

5. Test, verfijn en valideer de AI-agent

Zodra je AI-agent actief is, volg je deze stappen om de prestaties in de loop van de tijd te testen, te valideren en te verfijnen.

Test de agent. Begin met het evalueren van de prestaties van de agent in verschillende scenario's. Gebruik methoden zoals unittests, gebruikerstests of A/B-tests om de reacties op zowel normale als uitzonderlijke invoer te beoordelen. Dit helpt om te zorgen dat de agent betrouwbaar werkt voordat je deze breder inzet.

Valideer de agent. Vergelijk de uitvoer van de agent met verwachte resultaten of benchmarks. Als de prestaties niet voldoen, breng dan gerichte aanpassingen aan in de logica, werkstromen of databronnen. Deze stap bevestigt dat de agent nauwkeurige en bruikbare antwoorden geeft.

Bewaken en verfijnen. Blijf na testen en validatie het gedrag van de agent in echte situaties monitoren. Verzamel feedback van gebruikers en experts en breng geleidelijke verbeteringen aan. Zelfs kleine aanpassingen kunnen de effectiviteit en betrouwbaarheid aanzienlijk verbeteren.

6. Publiceer de AI-agent in je bestaande systeem

Integreer de agent in je huidige systemen en workflows. Dit kan betekenen dat je de agent koppelt aan zakelijke hulpprogramma's of communicatieplatforms. Het doel is om de agent toegankelijk te maken voor de juiste mensen of processen, zodat deze waarde levert zonder de dagelijkse werkzaamheden te verstoren.

7. Train je team

Hoewel AI-agents veel taken kunnen uitvoeren, is menselijke betrokkenheid belangrijk. Zorg dat medewerkers begrijpen hoe de agent in hun werk past en wanneer ze de uitvoer moeten controleren of aanpassen. Geef trainingssessies of documentatie om je team te helpen agents effectief te gebruiken en volg verantwoordelijke AI-principes.

8. Blijf prestaties continu monitoren om de impact te optimaliseren

Nadat de AI-agent live is, hou je in de gaten hoe deze presteert. Gebruik prestatiegegevens en gebruikersfeedback om regelmatige updates en verbeteringen aan te sturen. Zo blijft de agent nauwkeurig, efficiënt en afgestemd op je veranderende doelen en werkstromen.

AI-agents bouwen om de efficiëntie van je organisatie te verhogen

AI-agents veranderen de manier waarop teams werken. Door repetitieve taken over te nemen, besluitvorming te ondersteunen en de informatiestroom te verbeteren, helpen ze mensen zich te richten op het werk dat er echt toe doet. Je eigen AI-agent bouwen vraagt om zorgvuldige planning, de juiste hulpprogramma's en voortdurende training. Het resultaat is een systeem dat meegroeit met je organisatie en je doelen ondersteunt.

AI-agents helpen teams nu al om resultaten te boeken in verschillende sectoren, door organisaties te helpen klantenservice te verbeteren, kosten te verlagen en risico's te beheersen. Ga aan de slag met Copilot om te ontdekken hoe een AI-assistent voor werk en agenten je organisatie kan ondersteunen.
Resources

Ontdek meer informatiebronnen

Een vrouw die aan een tafel zit en een kopje met zwarte koffie vasthoudt en naar een laptop kijkt.
Infographic

Wat is een agent?

Meer informatie over hoe agents AI gebruiken om bedrijfsprocessen te automatiseren en uit te voeren.
Bekijk de infographic
Een vrouw die op een bank zit te werken op een laptop en een kat achter haar.
Rapport

De stand van zaken rond AI-agents

Ontdek vijf opkomende toepassingen van AI-agents in dit rapport van Forrester Research.
Download het rapport
Persoon die achter een bureau zit met een groot beeldscherm met grafieken en een laptop met gegevens,
Video

Het spectrum van agents met Copilot Studio

Leer hoe je eenvoudig agents kunt ontwerpen voor je unieke en diverse bedrijfsprocessen.
Bekijk de video

Veelgestelde vragen

  • De kosten voor het bouwen van een AI-agent kunnen sterk variëren op basis van complexiteit, vereiste hulpprogramma's en infrastructuur. Voor eenvoudig gebruik zijn de kosten mogelijk beperkt tot cloud computing en opslagkosten. Voor meer geavanceerde projecten zijn mogelijk resources voor ontwikkelaars, licentiekosten en doorlopend onderhoud nodig. Cloudplatforms zoals Microsoft Azure bieden schaalbare prijsopties om deze kosten te beheren.
  • Hoewel eerdere oplossingen ontwikkelexpertise vereisten, zijn er tegenwoordig hulpprogramma's met weinig of geen code beschikbaar. Copilot Studio maakt het eenvoudig voor normale ontwikkelaars om AI-agents te bouwen zonder bestaande codevaardigheden. Voor geavanceerdere functionaliteit kunnen professionele ontwikkelaars hulpprogramma's zoals Azure AI Foundry gebruiken om AI-gestuurde toepassingen aan te passen en te beheren.
  • De tijdlijn is afhankelijk van het bereik van het project. Eenvoudige agents kunnen binnen enkele dagen worden ontwikkeld met weinig code of zonder codeplatforms die al bestaan. Complexere of aangepaste agents kunnen enkele weken of langer duren om te ontwerpen, trainen, testen en integreren. Continue verfijning maakt doorgaans deel uit van het proces.
  • De meeste organisaties beginnen met bestaande kaders omdat deze de ontwikkeltijd verkorten en ingebouwde functionaliteit bieden. Zelf vanaf nul bouwen biedt meer maatwerk, maar vereist meer tijd en expertise. Het gebruik van een kader is over het algemeen de betere keuze, tenzij je zeer gespecialiseerde behoeften hebt.
  • Azure AI Foundry biedt een scala aan hulpprogramma's voor het bouwen van AI-agents, waaronder Visual Studio, GitHub en Copilot Studio. Met deze hulpprogramma's kunnen alle gebruikers agents bouwen in het hele spectrum van ontwikkelaars. Raadpleeg deze stapsgewijze handleiding over het ontwikkelen van AI-apps en -agents in Azure voor meer informatie.
Microsoft 365 volgen