Voordat een mkb-bedrijf een AI-agent kiest, loont het om een lijst op te stellen van wat in menselijke handen blijft. Deze oefening, nuttiger dan een lijst van wat je aan de machine wilt toevertrouwen, bepaalt de scope, het budget en de manier om het project te beoordelen.
Een te brede scope maakt de agent onmogelijk te testen
Het scenario komt vaak terug. Een directeur woont een demo bij en stelt zich een assistent voor die e-mails beantwoordt, leads kwalificeert, de CRM bijwerkt, offertes opvolgt en vergaderingen samenvat. Op papier is dat één project. In de praktijk zijn het vijf vakgebieden, elk met eigen informatiebronnen.
Het eerste obstakel is de test. Een agent wordt gevalideerd op concrete gevallen: een bepaalde aanvraag komt binnen, dit is wat hij moet doen. Voor één enkele taak dekken enkele tientallen reële gevallen de meeste situaties. Voor vijf taken vermenigvuldigen de combinaties zich, en het zijn vaak de randgevallen die problemen opleveren. Een klant schrijft om een bestelling te plaatsen en te klagen over een levering in hetzelfde bericht: wie pakt dit op, orderverwerking of klantenservice?
Elke extra toegang, of het nu gaat om e-mail, CRM of facturatie, is ook een extra deur die beveiligd moet worden. Het is beter te starten met één taak, één invoerkanaal en één verwacht resultaat, en pas uit te breiden als deze eerste scope goed werkt.
Drie criteria om een taak te selecteren
Het eerste criterium is frequentie. Een taak die twee keer per maand terugkomt, rechtvaardigt bijna nooit een agent, omdat de tijd om hem te bouwen, testen en onderhouden meer kost dan wat hij oplevert. Een taak die meerdere keren per dag terugkomt, verandert de rekensom en levert genoeg gevallen op om voor de lancering te testen.
Het tweede is de stabiliteit van de regels. Vraag gewoon aan de persoon die de taak nu uitvoert of hij op één pagina kan uitleggen hoe hij beslist. Als het antwoord begint met ‘dat hangt ervan af’ en doorgaat met tien minuten aan uitzonderingen, bestaat de regel nog niet en zal de agent deze onduidelijkheid reproduceren.
Het derde is de kosten van een fout. De vraag is niet of de agent een fout maakt, maar wat er gebeurt als hij een fout maakt. Een verkeerd geclassificeerde e-mail kost een paar minuten. Een verkeerde prijs aan een klant gecommuniceerd of een afspraak op de verkeerde dag geregistreerd kost veel meer en is niet altijd te herstellen. Als de fout kan worden opgemerkt voordat ze het bedrijf verlaat, is automatisering denkbaar. Zo niet, dan bereidt de agent voor en valideert een mens de verzending.
Wanneer de agent zich direct tot het publiek richt, komt er een wettelijke verplichting bij. Artikel 50 van de Europese AI-verordening, van toepassing sinds 2 augustus 2026, verplicht dat personen weten dat ze met een AI communiceren, tenzij dit uit de context duidelijk is.
Kies het gereedschap, volg daarna de agent
Voor veelvoorkomende taken, zoals afspraken plannen, een inbox sorteren of vergaderverslagen maken, bestaan er al softwarepakketten die door hun uitgever worden onderhouden en per maand worden gefactureerd. De redelijke reflex is er een te testen op echte gevallen gedurende een paar weken. Maatwerk is gerechtvaardigd wanneer de taak afhangt van tools die de markt niet kan koppelen, wanneer de regels deel uitmaken van de knowhow van het bedrijf, of wanneer de data niet aan een derde platform kunnen worden toevertrouwd.
Een leverancier die persoonsgegevens verwerkt namens het bedrijf, is een verwerker in de zin van de AVG. Artikel 28 bepaalt dat deze verwerking ‘wordt beheerst door een overeenkomst of een andere rechtshandeling’. Dit contract moet worden opgevraagd vóór elke aansluiting, net zoals je moet weten wat er zou gebeuren als de uitgever zijn prijzen wijzigt of de dienst sluit.
Zodra de agent in gebruik is, moet elke verwerkte aanvraag een spoor achterlaten, en een wekelijkse controle van dit logboek, gedurende de eerste maand, laat snel zien waar de agent twijfelt. Modelleveranciers brengen ook nieuwe versies uit, en een agent kan van gedrag veranderen zonder dat er iets is aangepast. Het bewaren van een reeks geanonimiseerde reële gevallen en deze opnieuw uitvoeren na elke wijziging maakt het mogelijk dit te controleren. Tot slot moet het contract specificeren wie de eigenaar is van de code, de instructies en de automatiseringsscenario’s, en de documentatie moet het mogelijk maken dat een andere leverancier de agent overneemt.
