De eerste generatie chatbots gaf het geautomatiseerd beantwoorden van vragen een slechte naam. AI-agents brengen daar nu langzaam verandering in. “Die AI-agent kan inmiddels meer en weet meer dan de medewerker”, stelt Jeroen van Glabbeek, CEO van CM.com. “De agent luistert goed, vat beter samen, is niet gebonden aan tijdslimieten per gesprek en 24 uur per dag beschikbaar.”
CM.com ontwikkelde in vijf jaar tijd een platform, genaamd HALO, voor het creëren van chatbots die klanten kunnen inschakelen voor de eerstelijnsbeantwoording van vragen. Het platform is sinds februari dit jaar beschikbaar. Inmiddels bedient HALO een breed scala aan klanten: van de Formule 1-organisatie tot een cv-ketelservice en van de GGD-vaccinatielijn tot de Stichting TURF die een festival in Breda organiseert.
AI leidt tot omgekeerde wereld
Uit eigen klanttevredenheidsonderzoek van CM.com blijkt dat bellers de interactie met een chatbot nu zelfs hoger waarderen dan praten met een medewerker, vertelt Van Glabbeek. “Mensen bellen ergens heen omdat ze iets voor elkaar willen krijgen. Als dat lukt, vinden ze het vaak prima dat het door AI gebeurt.” De agenttechnologie maakt chatbots volwassen omdat het systeem ook autonome beslissingen kan nemen en werkprocessen kan uitvoeren, stelt Van Glabbeek. Het is in zijn ogen een ouderwetse gedachte dat als AI er niet uitkomt, je doorschakelt naar een mens als tweedelijnshulp. “In de praktijk zie je juist steeds vaker het omgekeerde: als een medewerker er niet uitkomt, wordt er AI bijgehaald.”
CM.com heeft het HALO-platform ontwikkeld als generieke tool waarmee een groot aantal klanten op een veilige manier hun chatbots kunnen ontwikkelen op basis van een gedeelde infrastructuur. Er is veel aandacht besteed aan de veiligheid en privacy, zodat de verschillende klanten geen inzicht hebben in de data van anderen. Ook koos CM.com bewust voor een opzet die voorkomt dat afhankelijkheden van aanbieders buiten de Europese grenzen ontstaan. Het systeem werkt volledig met eigen servers in Europa, met name in Nederlandse datacentra. Voor de natuurlijke taalmodellen (LLM’s) zet CM.com zogeheten open weight-modellen in zoals LLaMA van Meta, die draaien op eigen infrastructuur. “Omdat we de software, hosting en – als telecomaanbieder – het netwerk in eigen beheer hebben, kan de hele waardeketen worden beveiligd.” Ook bij de ontwikkeling van de LLM’s is de privacy vooropgesteld. “Voordat daarmee content wordt gegenereerd, halen we eerst alle persoonlijke informatie uit de data en voegen die daarna weer toe bij het geven van het antwoord.”
Oplossing voor tekort aan tijdelijk personeel
Van Glabbeek ziet dat de agenttechnologie in eerste instantie wordt ingezet op plekken waar het lastig is om voldoende geschikte mensen te vinden. Hij noemt als voorbeeld de cv-onderhoudsbedrijven. Die krijgen in oktober, als de verwarming weer aan moet, een enorme piek in telefoontjes naar het callcenter. “Vind dan maar eens voor een korte periode honderd mensen met verstand van techniek, die weten dat ze daarna hun baan weer verliezen.” AI heeft ook gevolgen voor vaste werknemers, maar zijn indruk is dat er geen banen verloren gaan. “Mensen krijgen een andere rol in een bedrijf. Er is meer aandacht voor de speciale gevallen en er is toezicht nodig of het AI-systeem wel goed zijn werk doet.”
R&D is doorgaans een onderneming van de lange adem. Veel projecten vragen jaren van onderzoek en ontwikkeling, waarbij de uitkomst nooit vanzelfsprekend is. Naar aanleiding van de R&D Top 50 zetten we in de reeks “R&D-projecten uitgelicht” opnieuw een selectie van bijzondere projecten in de schijnwerpers. Ze laten zien hoe bedrijven in Nederland werken aan vernieuwende technologieën en slimme oplossingen voor de toekomst.
