Belangrijk element bij de inzet van conversational AI: wie bepaalt waar je de klant aan blootstelt? De ongemakkelijke conclusie: zowel managers als leveranciers hollen van oplossing naar oplossing, de klant wordt (vooraf) weinig gevraagd. Deel 2 van het verslag van Conversational Conference 2026. Met als uitsmijter: doe meer aan zelfreflectie.

 

Het klinkt als lang geleden: in november 2022 vergaapte iedereen zich aan GPT-3.5 van OpenAI. Daarna kwamen er nog veel momenten die goed waren voor oh’s en ah’s: van spaghetti-etende filmsterren tot bizarre gesprekken tussen bots en klanten.

De AI-trein dendert door. Ook de allerlaatste gelikte demovideo van OpenAI – een promofilmpje voor het laatste model, Astra – roept weer bewondering op. Deborah Nas, hoogleraar strategisch design bij TU Delft en expert in nieuwe technologie, blijft erbij: “Ik heb nog nooit een tech gezien die zo snel beter en goedkoper wordt.”

(tekst loopt door na onderstaande video)

 

Bot-to-bot communicatie: geen goed plan

We gaan praten tegen computers, herstel, met computers – eindelijk begrijpen ze ook onze taal. Ook al is het niet handig in een kantoortuin, samenwerken met AI wordt een conversatie. Natuurlijk is er nog veel dat AI (nog) niet kan, ook wel aangeduid met de ‘jagged frontier’. Maar in dat vermogen tot converseren tussen mensen en computers ligt een enorm potentieel. Een van de toepassingen is dat machine agents met je customerservice-organisatie gaan praten. Maar Nas waarschuwt: als daar ook een bot werkt, krijg je agent-to-agent contact en dat versterkt de problematische eigenschappen van generatieve AI.

Die problemen zijn deels bekend. Het gaat om hallucineren, dat verergert naarmate de ‘temperatuur’ van agents meer creativiteit en vrijheid toestaat. Het gaat ook om sycofantie: het slijmen bij de gebruiker. Een ander probleem: taal is nog steeds belangrijker bij de werking van GenAI dan beeld, en dat werkt fouten in de hand. Tot slot antropomorfisme: wij mensen dichten AI-agents al snel menselijke eigenschappen toe. Dat beïnvloedt de manier waarop we met deze technologie omgaan.

Als het aan Big Tech ligt, wordt agentic AI steeds vaker een onderdeel van hardware. De bril van Meta praat niet alleen met jou als gebruiker, maar ziet en hoort ook alles wat jij ziet en hoort. Die kennis gaat straks een-op-een mee richting de klantenservice. Dat wordt risicovoller als AI zelf dingen kan gaan doen.

Deborah Nas sprak in 2018 over AI tijdens het Kennisevent van Content Guru. Daar schetste ze grote en ingrijpende veranderingen voor de komende tien jaar: een magazijn waarin geen mensen meer werken of het volledig geautomatiseerd testen van nieuwe software. Ook vroeg ze zich af: wie gaat over vijf of tien jaar nog bellen met het contactcenter: mensen of voice assistants?

Interessante tijden

“Het worden interessante tijden,” zegt Nas, die ziet aankomen dat er steeds meer AI-native organisaties komen die met dertig mensen dingen kunnen doen waar een andere organisatie tien of twintig maal zo veel mensen voor nodig heeft.

De manier waarop organisaties AI omarmen, wordt vaak in de boardroom bepaald; de AI-transformatie komt zelden vanuit de operatie, zegt Nas. Ze maakt zich ook grote zorgen over het onderwijs, waar de basis moet worden gelegd voor het goed kunnen omgaan met deze technologie. De leerdoelen uit ons basisonderwijs zijn voor het laatst bijgesteld in 2006. Nieuwe leerdoelen zijn in de maak, maar scholen mogen de oude leerdoelen nog tot halverwege 2031 (!) blijven gebruiken.

Stel jij vragen aan je kennisbank, of stelt je kennisbank vragen aan jou?

AI-agents inzetten voor je contactcenter, dat kan natuurlijk. Marketeers en communicatiespecialisten zullen blij zijn als er vooraf wordt nagedacht over welke stem, welk gezicht en welke tone of voice de organisatie of het merk krijgt. Dat begint vaak al bij het contentvraagstuk, de basis voor bots en kennisassistenten. Juist over die exercitie vertelden Wouter de Vries (Studio Winegum) en Maarten Deschamps. De laatste is als coördinator van het Hydrologisch Informatie Centrum (HIC) verbonden aan het Antwerpse Waterbouwkundig Laboratorium.

Dat lab, vergelijkbaar met Nederlandse instellingen zoals Deltares of MARIN, zit op een berg aan informatie en data die beter ontsloten moest worden. Het gaat om bronnen die allemaal betrekking hebben op de rivier de Schelde, in allerlei opzichten een belangrijke waterweg voor Vlaanderen.

Denk bij die databerg aan stapels rapporten, universitair onderzoek, artikelen, datasets en beleidsnotities. Maar ook aan realtime datastromen uit tientallen sensoren die in de rivier hangen of aan kennis in hoofden van medewerkers. Alles bij elkaar 33.000 bronnen, die niet allemaal even toegankelijk zijn voor medewerkers, laat staan voor andere stakeholders.

Geef de rivier een stem

Het HIC wilde die berg aan informatie beschikbaar maken, begrijpelijk maken, realtime koppelen aan beleid, en schaalbaar maken naar andere waterwegen, op een transparante en betrouwbare wijze, zowel voor interne als externe gebruikers. Een hele mond vol, maar AI kan helpen bij al die verschillende behoeften, zo was het idee.

Daarnaast klonk er vanuit het HIC ook een wat filosofische behoefte door: geef de rivier de Schelde een stem, een identiteit, zodat deze vertegenwoordigd is aan overlegtafels: de rivier als gesprekspartner. Als die aanpak schaalbaar zou zijn, zou de Schelde zelfs in gesprek kunnen met de Maas. Dat klinkt gezocht, maar de meeste organisaties die zich met water(wegen) bezighouden, beperken zich tot hun eigen gebied. Dat bemoeilijkt samenwerken en het zien van verbanden, aldus Deschamps.

In gesprek met de kennisbank

Terug naar het alledaagse. Er werd een aanbesteding uitgeschreven voor een ‘environmental AI’ (een  ENVAI in vaktermen) met als motto: ‘geef een stem aan de Schelde’. Meer concreet: zorg voor een oplossing die leidt tot een kennisbank waarmee je in gesprek kunt.

Het project leidde onder meer tot een AI-avatar met een eigen stem, gezicht en karakter, maar de allereerste toepassingen waren minder hoogdravend: een kennisvinder, een daily debrief voor medewerkers in videovorm en een aantal gespecialiseerde waterdata-agents.

De ontwikkeling van de avatar spreekt het meest tot de verbeelding. Bij het letterlijk praten met de Schelde-avatar heb je in feite te maken met een voicebot die aangedreven wordt door een kennisbank. Een zwaardere belasting – denk aan complexe vragen of veel gelijktijdige gebruikers – kan leiden tot latency, haperende conversaties of hogere tokenkosten, aldus Deschamps, maar voor massaal gebruik is de avatar dan ook niet bestemd.

Inzicht in ontwikkelproces draagt bij aan adoptie

Net als bij de NS moest ook het team HIC/Winegum aan de slag met chunking: het in behapbare stukjes hakken van content die in kennisbanken zit. Dat stelt het LLM in staat om op basis van retrieval-augmented generation (RAG) betere output te genereren. Waardevolle les: het inzichtelijk maken van juist deze ontwikkelstappen droeg bij aan de adoptie onder eindgebruikers, aldus De Vries. Een andere les: het testen van de gespecialiseerde agents moest gebeuren door menselijke domeinspecialisten. De daarvoor benodigde capaciteit is onderschat, erkent Deschamps; “die FTE’s hebben we niet direct beschikbaar.”

De basis die nu gelegd is, biedt ook inspiratie voor toekomstige scenario’s. De kennisbank van HIC kan nu bevraagd worden door specialisten. Maar als de kennisbank via AI met natuurlijke taal kan omgaan, kan AI dan ook de gebruiker bevragen?

Onze (chat)bot werkt prima. Toch?

Deze retorische vraag vormde het vertrekpunt voor een rondetafelgesprek, onderdeel van Conversational Conference 2026, georganiseerd door de Klantenservice Federatie. Met aan tafel, naast gespreksleider Roel Masselink: Jurian Baas (HvA), Marc Boer (voorheen TransLink), Arnon Post (onder meer Insightful en KSF), Carla Verwijmeren (Y.digital) en Nathalie den Engelse (Hogeschool Utrecht).

“De chatbot scoort niet goed”, aldus Verwijmeren, die initiator is van de Nationale Voice Monitor. Hoewel chatbots antwoorden produceren, verwachten klanten meer dan een dynamische of ‘slimme’ FAQ. Bovendien is het de vraag of het antwoord relevant is voor de klant, en dat laatste blijft vaak onderbelicht, aldus Den Engelse.

Als Masselink de aanwezigen in de zaal vraagt ‘weten jullie wat jullie klanten van jullie chatbot vinden?’, steekt maar een handvol aanwezigen de hand op. Waarop Post reageert: “Waarom hebben jullie die bot daar dan neergezet?”

En Den Engelse: “Of kan je het achterliggende probleem verhelpen, zodat de chatbot niet nodig is?”

Niet alles is slecht aan chatbot 1.0

Informatie op de site komt bij bedrijven vaak overeen met informatie die een chatbot biedt, zo blijkt uit de reacties van het publiek. Maar het interactieve karakter van de chatbot kan een pluspunt zijn: je komt (als het goed is) sneller bij de juiste informatie terecht.

‘Is de chatbot er om een organisatieprobleem of een klantprobleem op te lossen?’ kwam ook voorbij. Tegenover de reactie uit het publiek (‘de chatbot maakt tijd beschikbaar’) zette Verwijmeren “maar het goed opzetten en bijhouden van een bot kost ook FTE.” Helaas werd de vraag ‘hoeveel tijd moet de klant besteden aan de chatbot’ overgeslagen.

De ANWB liep er ook tegenaan, aldus iemand uit het publiek: met 150 jaar historie en 40.000 pagina’s aan content was het opzetten van een goede chatbot een hele klus. Daar komt nog bij: de klant kan niet bij alle (verouderde) pagina’s, maar de kans dat ChatGPT ze opduikelt, is reëel. En dat roept weer een andere vraag op: ‘ga je wachten totdat alle content in orde is of begin je met een kleine, afgebakende use case?’

Zitten klanten wel te wachten op een chatbot?

Er viel een veelzeggende stilte toen de volgende vraag werd voorgelegd: zitten klanten wel te wachten op een chatbot? Panellid Jurian Baas reageerde: jongeren verwachten in veel gevallen wel een chatbot en stellen het op prijs als je de conversatie kunt downloaden; ouderen hebben vaak wat meer moeite met chatbots. Tegelijkertijd werd opgemerkt: we gaan toe naar de situatie dat consumenten een eigen chatbot of agent op hun telefoon hebben. De vraag is dan ook wat de toekomst van FAQ’s en websites is.

De afdronk van de rondetafel: de organisatie denkt vaak voor de klant, terwijl de klant het kanaal kiest. Of zoals iemand uit het publiek zei: “Klanten willen goed geholpen worden in het kanaal waar ze op dat moment gebruik van maken.”

Kijk eens wat vaker in de spiegel

Aan Bernard Steenbergen (director customer service B2C, Vattenfall) de uitdaging om als hekkensluiter een goede boodschap mee te geven. Hij riep klantcontactprofessionals op wat vaker in de spiegel te kijken. Ook hij refereerde indirect aan de kloof tussen wat klanten willen en organisaties voor klanten beslissen: het is de olifant in de kamer.

Steenbergen (die lang geleden bij Transcom in Groningen begon, waar hij voor Tele2 aan de telefoon zat) geeft nu leiding aan 300 FTE, verdeeld over vier locaties in Nederland. Wat Steenbergen betreft heeft het klantcontactvak de afgelopen jaren beslist aan belang en bekendheid gewonnen. Aan de andere kant: we doen het met steeds minder FTE, klanten zijn ontevreden. Wat betekent dat? Zijn we te blij met onszelf of snapt de klant ons niet?

Natuurlijk zijn er mooie technologietoepassingen waar zelfs Steenbergen trots op is. Zoals klantgesprekken trainen met een AI-gebaseerde namaakklant, zodat medewerkers veel en veilig kunnen oefenen. Of de agentic-AI-oplossing voor betaalregelingen die Vattenfall heeft gerealiseerd, waarbij bewust is gekozen voor een kleine use case in plaats van een use case met een snel verdiend rendement ofwel laaghangend fruit. Die afweging hebben we eerder gehoord. ‘Klein’ betekent overigens niet hetzelfde als ‘gemakkelijk’ (de implementatietijd bedroeg ruim een half jaar), maar de kans op mislukking is wel kleiner.

Steenbergen geeft huiswerk mee

Steenbergen vraagt zich af wie de kloof gaat dichten tussen wat de organisatie bedenkt en doet, en wat de klant ervaart. Met wijzen naar een ander wordt die kloof alleen maar groter. Daarom is er huiswerk voor iedereen.

Managers mogen wat Steenbergen betreft wel wat minder afwachtend en conservatief zijn. Heb je je medewerkers al getraind voor de nieuwe wereld? Gaan we voldoende actief achter innovatiekansen aan?

Tegen leveranciers zegt Steenbergen: loop na de deal niet te snel weg bij je klant. Leveranciers worden gemist als nieuwe toepassingen getest worden. Ze zouden ook wat minder defensief mogen zijn – bijvoorbeeld door niet steeds te zeggen ‘als technologie niet goed werkt, is de strategie niet goed’. Of ‘onderzoeken zoals die van de Consumentenbond of de Nationale Voice Monitor zijn een onjuiste weergave’.

En voor de innovators, experts en consultants is de boodschap: neem je als brug tussen business en leverancier voldoende tijd om de operatie van de klant te leren kennen? Steenbergen rekent ook af met een veelgebruikte chatbot-KPI: ‘bot herkent de vraag’. Zou je diezelfde maatstaf voor je medewerkers hanteren?

Begin bij CX

Het gratis advies van Steenbergen: begin bij de klantbeleving en werk van daaruit terug, het credo van Steve Jobs. Zorg ervoor dat binnen de organisatie één tempo wordt gehanteerd, zorg voor blijvende afstemming met je klant als je nieuwe CX-oplossingen uitrolt (“iedereen zet alles live en kijkt daarna weg”, aldus Steenbergen) en ga vaker samen in gesprek. Dat waren goede afsluitende boodschappen voor een zaal die, ook aan het einde van de dag, nog steeds gevuld was met alle 350 bezoekers.

(Ziptone/Erik Bouwer)

Lees ook het eerste deel van dit artikel over Conversational Conference 2026 met onder meer een case van NS: 

Hoe maak je succesvol de omslag van rule-based naar AI-gebaseerde chatbots?

Customer Experience, Event, Featured