25 GenAI-gebruiksgevallen voor AI-agenten en chatbots

1. Klantenondersteuning

Chatsupport-chatbots komen het meest voor en blinken uit in het afhandelen van grote hoeveelheden vragen, het direct beantwoorden van veelgestelde vragen, het oplossen van problemen en het leiden van gebruikers naar nuttige hulpbronnen. 

Door de integratie met kennisbanken en ticketingsystemen stroomlijnen ze ondersteuningsprocessen, verminderen ze wachttijden en zorgen ze ervoor dat klanten zich gehoord voelen, zonder menselijke agenten te overweldigen.

2. Assistentie bij verkoop

AI agents kunnen in elk stadium van een AI-verkoopfunnel worden ingezet. Ze verbeteren het verkooptraject door producten aan te bevelen, functies te vergelijken en realtime prijzen of beschikbaarheid te bieden. 

Ze helpen klanten weloverwogen beslissingen te nemen, waardoor de tevredenheid toeneemt en de conversie stijgt. Of het nu gaat om het begeleiden van een klant door een productcatalogus of om upselling op basis van voorkeuren, verkoopchatbots worden steeds gebruikelijker in digitale ervaringen.

3. Lead genereren

Als een soort verkoopagent worden lead gen bots meestal niet gepitched als verkopers. Ze bieden vaak waardevolle informatie Het benaderen en kwalificeren van leads is eenvoudig met AI-bots. Ze starten gesprekken, stellen gerichte vragen en verzamelen waardevolle gegevens zoals e-mailadressen of voorkeuren. 

Ze synchroniseren naadloos met CRM-systemen en voeden prospects totdat ze klaar zijn voor een menselijke follow-up, zodat verkoopteams zich kunnen blijven richten op leads van hoge kwaliteit.

4. E-commerce

Van het volgen van bestellingen tot het beheren van voorraadaanvragen, conversationele AI voor e-commerce is overal. 

Deze agents bieden productaanbevelingen op maat op basis van browsegeschiedenis of voorkeuren, waardoor de kans op een aankoop toeneemt. Ze stroomlijnen ook de ondersteuning na de aankoop, behandelen retourzendingen en upsellen aanvullende producten.

5. Marketing en bereik

AI-agents voor marketing worden steeds meer gebruikt door GTM-teams nu ze conversational marketing omarmen. 

Ze kunnen gepersonaliseerde campagnes opzetten door berichten op maat te maken voor verschillende klantsegmenten. Deze agents identificeren ook mogelijkheden om klanten te binden of opnieuw te binden, door middel van promotiecampagnes, follow-ups of het herstellen van achtergelaten winkelwagentjes. 

6. Ondersteuning van werknemers

HR-chatbots zijn de oplossing bij uitstek voor het beantwoorden van vragen over beleidsregels, PTO en inwerkprocessen. 

Ze bieden werknemers direct toegang tot accurate informatie, zodat ze niet hoeven te wachten op HR-ondersteuning en hun interne werkzaamheden soepeler verlopen.

7. Kennisbeheer

AI agents worden gebruikt om de toegang tot bedrijfskennis te verbeteren door documenten op te halen, complexe informatie samen te vatten en snel antwoorden te geven. 

Ze helpen bij taken zoals het begrijpen van compliancevereisten of het vinden van projectresources, en zorgen ervoor dat informatie gemakkelijk toegankelijk is voor alle teams.

8. Opleiding en bijscholing

AI-agenten verbeteren de ontwikkeling van werknemers door cursussen en hulpmiddelen op maat aan te bevelen op basis van individuele rollen of doelen. 

Ze bieden onmiddellijke toegang tot lesmateriaal, interactieve quizzen en simulaties en bieden flexibele, on-demand ondersteuning die training efficiënt en boeiend houdt.

9. Procesautomatisering

Te veel bedrijven houden hun werknemers vast aan ondergeschikte taken. 

Maar routinetaken zoals het plannen van vergaderingen, het beheren van documenten of het verwerken van facturen worden een fluitje van een cent met AI-agents. 

Door repetitieve operationele werkstromen te automatiseren, maken ze tijd vrij voor strategisch werk met een grote impact, waardoor de productiviteit in de hele organisatie toeneemt.

10. Onderzoek assistenten

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

Ze verwerken grote hoeveelheden gegevens snel, extraheren belangrijke inzichten en presenteren de bevindingen in een duidelijk formaat, ter ondersteuning van de besluitvorming op academisch, bedrijfsmatig en wetenschappelijk gebied.

11. Productontwikkeling 

AI-agenten kunnen de productontwikkeling verbeteren door feedback van klanten te analyseren en zo waardevolle inzichten te ontdekken. 

Ze monitoren markttrends in realtime, geven datagestuurde aanbevelingen en automatiseren routinetaken.

12. Gegevensanalyse

AI-agenten worden ook gebruikt om gegevensanalyse te stroomlijnen, omdat ze repetitieve taken zoals het opschonen van gegevens en het genereren van rapporten kunnen automatiseren. 

Ze consolideren informatie uit verschillende bronnen en leveren bruikbare inzichten aan teams op verschillende afdelingen, waaronder het identificeren van trends of het volgen van KPI's.

13. Aangepaste workflowautomatisering

Voor nichesectoren zoals biotech, energie of de bouw kunnen AI-agenten workflows op maat maken voor specifieke operationele behoeften. 

Van het automatiseren van de gegevensinvoer in laboratoria tot het optimaliseren van de energiedistributie, ze stellen bedrijven in staat om oplossingen op maat te implementeren die de efficiëntie verbeteren en de kosten verlagen in zeer gespecialiseerde omgevingen.

14. Inhoud aanpassen

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

Ze detecteren snel ongepast, schadelijk of niet-conform materiaal, zorgen voor een veiligere online omgeving en beschermen de merkreputatie. 

15. Gezondheidszorg

Een van de sectoren waar agentic AI het snelst wordt toegepast is de gezondheidszorg - een gebied met een grote impact waar nieuwe technologieën worden ingezet. 

AI-agenten worden gebruikt om te helpen bij het controleren van symptomen, het plannen van afspraken en het op een gebruiksvriendelijke manier uitleggen van medische procedures. 

Chatbots voor de gezondheidszorg kunnen interacties met patiënten stroomlijnen, administratieve lasten verminderen en toegankelijke, accurate begeleiding voor de gezondheidszorg bieden.

16. Financiën

Van het beheren van rekeningen tot het geven van gepersonaliseerd beleggingsadvies, AI-agenten voor financiën transformeren financiële diensten. 

Ze bieden realtime waarschuwingen voor fraudedetectie, waardoor gebruikers veilig en geïnformeerd blijven. Door snelheid en nauwkeurigheid te combineren, vergroten ze het vertrouwen van de klant en de operationele efficiëntie.

17. Onderwijs

Als virtuele docenten kunnen AI-agenten voor studenten leerondersteuning bieden, academische vragen beantwoorden en aangepaste studieplannen leveren. 

AI-chatbots voor het onderwijs maken het onderwijs interactiever en toegankelijker en zorgen ervoor dat studenten en docenten de tools hebben die ze nodig hebben voor succes, zowel in de klas als online.

18. Onroerend goed

De branche met de hoogste adoptiegraad van chatbots is vastgoed - en chatbots voor vastgoed nemen nog steeds toe in populariteit. 

AI-agenten vereenvoudigen vastgoedprocessen door vastgoed aan te bevelen, klantinteracties te beheren en documentworkflows te automatiseren. Ze verbeteren de klantervaring door op maat gemaakte vastgoedsuggesties te doen en stroomlijnen administratieve taken voor menselijke agenten.

19. Reizen en gastvrijheid

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

Chatbots voor hotels worden steeds vaker gebruikt voor reserveringen, verzoeken om voorzieningen en lokale aanbevelingen, waardoor de reiservaring wordt gestroomlijnd met op maat gemaakte, realtime ondersteuning.

Lees onze casestudy over chatbots voor hotels voor meer ideeën over hoe ze zowel gasten als werknemers kunnen helpen. 

20. Juridische bijstand

AI-agenten vereenvoudigen juridische workflows door lange contracten samen te vatten, belangrijke clausules te markeren en potentiële risico's of nalevingsproblemen te signaleren. Ze besparen tijd voor juridische teams door snel en nauwkeurig grote hoeveelheden documenten te analyseren, waardoor bedrijven compliant blijven en de kans op kostbare fouten afneemt.

21. Evenement Beheer

Bij het plannen van evenementen komt een ingewikkeld web van logistiek kijken, van het beheren van leveranciers tot het op de hoogte houden van deelnemers. Maar AI agents vereenvoudigen deze processen.

Deze tools kunnen alles aan, van het coördineren van planningen tot het versturen van herinneringen. Ze beheren inschrijvingen, houden voorkeuren van deelnemers bij en zorgen zelfs voor feedback na het evenement, zodat er niets tussen wal en schip valt.

22. Wetenschappelijk onderzoek

Onderzoeksprojecten vereisen nauwgezette aandacht voor details en het vermogen om enorme datasets te verwerken. AI-agenten worden snel gemeengoed in onderzoeksinstellingen.

Deze automatiseringsagenten kunnen complexe gegevens analyseren, hypotheses genereren en tijdrovende literatuuronderzoeken automatiseren. 

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

23. Crisisbeheer

Noodsituaties vereisen snelle beslissingen en accurate informatie, en AI-agenten blinken uit in het leveren van beide.

Door real-time gegevens te monitoren, kunnen AI-tools ontwikkelingen volgen, risico's analyseren en bruikbare inzichten leveren. Ze helpen teams bij het coördineren van middelen, het plannen van effectieve reacties en het behouden van controle in situaties onder hoge druk.

24. Beheer van de toeleveringsketen

AI-agenten kunnen vraagtrends voorspellen, voorraden optimaliseren en logistieke workflows automatiseren. Moderne toeleveringsketens zijn complex en vereisen nauwkeurige voorspellingen en naadloze logistiek om efficiënt te kunnen werken.

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

25. Cyberbeveiliging

De groeiende dreiging van cyberaanvallen vereist constante waakzaamheid en snelle, intelligente reacties.

AI-agenten versterken de cyberbeveiliging door netwerken te bewaken, kwetsbaarheden te identificeren en afwijkingen in realtime te detecteren. Ze gebruiken voorspellende analyses om te reageren op potentiële bedreigingen voordat ze escaleren, zodat systemen veilig en operationeel blijven.

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

Chatbots zijn meestal regelgebaseerd en volgen scripts, virtuele assistenten zijn interactiever (denk aan Siri of Alexa) en AI-agenten gaan een stap verder. Ze kunnen beslissingen nemen, acties activeren en complexere workflows autonoom afhandelen.

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

RPA is geweldig voor het automatiseren van repetitieve, regelgebaseerde taken, maar het is niet flexibel. AI agents zijn slimmer. Ze kunnen natuurlijke taal begrijpen, zich aanpassen aan veranderende input en in realtime contextuele beslissingen nemen.

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

In zeer gevoelige of streng gereguleerde industrieën (zoals defensie of kernenergie) kunnen AI-agenten te maken krijgen met beperkingen, maar zelfs daar kunnen ze nog steeds worden gebruikt voor taken met een laag risico, zoals interne ondersteuning of het ophalen van documenten.

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

Als je een no-code/low-code platform zoals Botpress gebruikt, heb je vooral logica en gevoel voor UX-ontwerp nodig. Voor aangepaste opstellingen kom je een heel eind met vaardigheden in JavaScript, API's en het begrijpen van LLMs .

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

Het hangt echt af van de complexiteit, maar voor de meeste use cases kun je een functionele AI-agent live hebben in een paar dagen tot een paar weken, soms zelfs sneller als je kant-en-klare sjablonen gebruikt.