Het voorrecht om een chatbot in te zetten is niet langer voorbehouden aan klantenservice. De machine customer ofwel agentic AI voor consumenten staat in de wachtkamer. Vijf experts over waar het contactcenter rekening mee kan houden als het gaat om AI-agents die contact zoeken namens de klant.

 

De verwachting is dat het contactcenter vaker te maken zal krijgen met een AI-agent die opereert in opdracht van een klant.

Een op de tien Amerikaanse consumenten, aldus een beperkte poll van Gartner, is bereid om het doen van specifieke aankopen te delegeren aan een persoonlijke AI-assistent. In Nederland ligt dat hoger: 31 procent van de Nederlandse consumenten staat open voor het volledig overlaten van de aankoop aan een AI-agent; 47 procent wil dat niet, blijkt uit recent onderzoek van Deloitte.

Wat is de impact daarvan op het contactcenter? Ziptone haalde de laatste inzichten op bij verschillende specialisten: Job van den Berg (The Automation Group en AI.nl), Francisca Wals (onderzoeker bij Rathenau Instituut), Sander Hesselink (principal consultant bij Coniche), Sebastiaan ter Wee (Partner Digital Regulations en EMEA Legal AI Leader bij Deloitte) en Stef van den Oever (bestuurslid Klantenservice Federatie).

De consument krijgt dezelfde middelen als de klantenservice

“Bedrijven hebben lange tijd geïnvesteerd in selfservice en automatisering; nu krijgt de consument vergelijkbare middelen in handen,” zegt Stef van den Oever (KSF). “Daar komt bovenop dat klanten AI-toepassingen, die nu laagdrempelig beschikbaar zijn, veel sneller kunnen inpassen in hun leven dan bedrijven die kunnen implementeren in hun processen. De KSF beschouwt die ontwikkeling niet als iets negatiefs. Het wordt meer een level playing field. Organisaties moeten zich hier wel op gaan voorbereiden.”

Als consumenten persoonlijke AI-agents gaan inzetten om contact te hebben met organisaties of om zaken te regelen, dan is dat wat de KSF betreft een reactie op een ander verschijnsel, zegt Van den Oever. “We moeten er niet meteen van uitgaan dat consumenten AI-agents inzetten om bedrijven lastig te vallen. Wel is het belangrijk goed te begrijpen waarom klanten AI-agents gaan inzetten en niet zelf contact zoeken.”

Welke volmacht geeft de consument aan een AI-assistent?

Sander Hesselink (Coniche) komt allereerst met een wedervraag. “Heeft een mens een fundamenteel recht om een digitale vertegenwoordiger namens zichzelf te laten handelen? We accepteren vandaag zonder moeite dat een advocaat, boekhouder of gemachtigde namens ons optreedt. Waarom zou een persoonlijke AI-agent dat in de toekomst niet mogen? Tegelijkertijd roept dat nieuwe vragen op. Hoe ver strekt zo’n digitale volmacht? Wie is aansprakelijk als de agent een fout maakt? En mag een AI-agent zelfstandig onderhandelen of contracten sluiten? Dat zijn uiteindelijk geen technische, maar juridische en maatschappelijke vragen.”

Persoonlijke AI-agents: dit is er al te koop voor consumenten – Er zijn nog maar weinig aanbieders die consumenten in staat stellen kant-en-klare persoonlijke AI-agents te installeren en in te zetten. Het dichtst in de buurt komt Google met Ask for Me. Dat stelt Amerikaanse consumenten in staat om Google namens hen te laten bellen met bedrijven. Google heeft in Ask for Me beperkingen ingebouwd, bijvoorbeeld voor het aantal contacten per dag. Eerder had Google al Talk to a Live Rep gelanceerd, waarbij Google namens de gebruiker belt en in de wacht blijft hangen tot er een medewerker aan de lijn komt.

Pine AI is een aanbieder van AI-agents voor consumenten. De agent kan telefoneren, mails sturen, over websites navigeren en complexe processen uitvoeren zonder tussenkomst van de consument. Voorbeelden die het bedrijf noemt: abonnementen opzeggen, klachten indienen, compensatie claimen, banktransacties betwisten. De agent maakt zich bij een telefoongesprek bekend als virtuele assistent die handelt namens een klant.

In Europa is vorige maand Ollie gelanceerd, een product van een aantal consumentenorganisaties. Ollie moet consumenten helpen om geld terug te krijgen, van leverancier te wisselen en claims in te dienen.

Daarnaast zijn er AutoCalls.ai, AGI en AI Haggler, een gespecialiseerde agent die dienstverleners kan bellen om te onderhandelen over tarieven. En tot slot zijn er de generieke spelers zoals Manus, Lindy en OpenClaw, platformen waarmee je zelf een AI-agent bouwt.

 

Met welke volumes moeten we rekening houden?

De Britse ombudsman voor financiële diensten maakte in maart 2026 kenbaar dat consumenten in toenemende mate AI inzetten voor het indienen van klachten. Daarbij bleek dat de hulp van AI vaker leidt tot een voor de klant succesvolle afloop.

Techondernemer Job van den Berg is ervan overtuigd dat de machine customer op termijn voor meer volume richting de frontoffice gaat zorgen. “Een eenvoudig voorbeeld: als iets kapot is, ga je als consument wikken en wegen. Laat ik het repareren? Zoek ik het garantiebewijs op? Ga ik een reparatieverzoek indienen? Met een AI-agent kan je over zo’n onderwerp gemakkelijker de discussie met een bedrijf aangaan. De klant zal mondiger en assertiever worden door de komst van AI-agents.”

Wat Hesselink betreft is ‘volume’ een van de grootste operationele uitdagingen voor de klantcontactorganisatie bij de machine customer. “Een menselijke klant kan maar een beperkt aantal keren contact opnemen. Een AI-agent kan dat in theorie 24×7 en duizenden keren per minuut. Zonder spelregels kan legitiem agentverkeer daardoor nauwelijks te onderscheiden zijn van bijvoorbeeld een geautomatiseerde aanval. Organisaties zullen agentverkeer apart moeten gaan herkennen en behandelen, bijvoorbeeld via aparte API-kanalen, reputatiescores, quota of economische drempels zoals betaalde API’s. Niet om AI-agents te weren, maar om te voorkomen dat onbeperkt geautomatiseerd verkeer de totale dienstverlening ontregelt.”

Van den Oever betwijfelt of bedrijven er nu al rekening mee houden dat ze met de komst van AI-agents mogelijk meer verkeer op zich afkrijgen. De vraag is ook of dat nodig is, want organisaties kunnen zelf met behulp van AI ook grotere volumes verwerken, zegt Van den Oever.

Hesselink sluit niet uit dat er binnen contactcenters een apart ‘machine-customer-kanaal’ komt naast de bestaande menselijke contactkanalen, met eigen regels, capaciteit en beveiliging.

‘Vraag elke vijf minuten waar mijn pakketje is’

Een hoger volume is één ding, ongeremd volume is iets anders. “Je kunt niet voorkomen dat consumenten bedrijven gaan stalken met behulp van een AI-agent,” stelt Van den Berg. “We belanden in een soort tussenperiode, waarbij een deel van de mensen AI-agents gebruikt. Ik verwacht qua adoptie eerder een waterval dan een heel langdurig en geleidelijk proces. Maar het gaat in ieder geval chaos opleveren. En juist daarom zijn klantcontactmedewerkers de komende tijd heel erg hard nodig en moeten ze in het begin getraind worden om AI-agents te herkennen. Misschien komt er software die AI-agents herkent. Je kunt niet voorkomen dat mensen roekeloze dingen gaan doen met AI-agents. Er is in ieder geval nog niks voor geregeld. Ook in de AI Act is dit fenomeen een beetje weggemoffeld.”

Het zou raar zijn als bedrijven hier niet nu al op anticiperen, want je kunt dit van veraf zien aankomen.

Francisca Wals, econoom, filosoof en onderzoeker bij Rathenau Instituut op het gebied van digitalisering en de maatschappelijke implicaties daarvan, erkent dat er voor consumenten weinig drempels zijn om de klantenservice te gaan ‘stalken’. “Het zou raar zijn als bedrijven hier niet nu al op anticiperen, want je kunt dit van veraf zien aankomen. Mensen schrijven ook scriptjes waarmee ze kunnen voordringen in de online rij voor ticketverkoop.”

Wals legt uit dat technologisch gemak vanzelf nieuwe drempels oproept. Steeds vaker wordt bijvoorbeeld een aanbetaling gevraagd bij een restaurantreservering om te voorkomen dat mensen ondanks hun online reservering niet komen opdagen.

Welke KPI’s krijgt een contactcenter erbij?

Voor de machine customer zelf is klanttevredenheid geen KPI. Als we zaken gaan doen met persoonlijke AI-assistenten van klanten, komen er in ieder geval KPI’s bij, verwacht Hesselink. Denk aan het percentage succesvol geverifieerde agents of het percentage transacties dat volledig automatisch én correct wordt afgehandeld. Of aan de tijd die nodig is om een machineverzoek af te handelen of het aantal gevallen waarin alsnog een medewerker moet ingrijpen.

“Misschien ontstaat er wel een nieuwe vorm van ‘machine customer experience’: hoe soepel kan een persoonlijke AI-agent met een organisatie samenwerken?”

Voor de operatie zijn er ook technische obstakels. Veel bedrijven hebben hun eigen voice-AI zo getraind dat die eerst naam en contactgegevens vraagt voordat bijvoorbeeld prijsinformatie wordt verstrekt. Googles agent verstrekt geen persoonlijke gegevens. Dat leidt vermoedelijk tot een gesprek dat vastloopt. Bedrijven moeten bedenken of ze hun processen geschikt willen maken voor AI-agents.

Tot zover de operationele kant. Een ander vraagstuk is hoe organisaties straks een betrouwbare AI-agent herkennen, hoe ze de klant die erachter zit kunnen identificeren en wat de klantcontactbranche kan of moet bijdragen aan standaarden en gedragscodes voor de machine customer.

Wie of wat zit er achter de AI-agent?

De eerste frauduleuze toepassingen zijn al voorbijgekomen in klantcontact. Zo ontdekte een retailer AI-bots die duizenden calls deden met retourverzoeken van 21 dollar, telkens net onder de autorisatiegrens van de medewerker. Bedrijven staan voor de uitdaging om legitieme klantvragen van betrouwbare AI-agents wél door te laten.

Hesselink: “Know Your Agent (KYA) kan je zien als verzamelnaam voor nieuwe manieren om digitale assistenten te identificeren en te controleren. De frontoffice moet drie dingen weten: wie is deze agent, namens welke persoon handelt hij en welke bevoegdheden heeft hij gekregen? Informatie opvragen is wezenlijk anders dan beslissingen nemen. Voor het eerste kan een lichte vorm van verificatie voldoende zijn, maar zodra een agent financiële of onomkeerbare acties wil uitvoeren (abonnement opzeggen, persoonsgegevens wijzigen of betaling doen) is aanvullende verificatie nodig.”

Van den Berg: “Bedrijven zullen niet alleen kaders moeten stellen, maar ook hun algemene voorwaarden moeten aanpassen. Die zijn nu gericht op klanten, op consumenten van vlees en bloed en nog niet op geautomatiseerde systemen. Wellicht kunnen bedrijven registers gaan aanleggen van goedgekeurde agents, waarvan is toegestaan dat de klant ermee mag werken. Verder ligt hier een gezamenlijke taak voor de Klantenservice Federatie en de Consumentenbond. Op het moment dat AI-agents voor consumenten gemeengoed zijn, zal er een vorm van veilige data-uitwisseling moeten zijn – vergelijkbaar met hoe we API’s zijn gaan gebruiken.”

Sebastiaan ter Wee (Deloitte): “Om te beginnen zouden bedrijven in hun algemene voorwaarden kunnen gaan opnemen welke eisen zij stellen aan interacties met AI-agents van consumenten. Verder zouden contactcenters, in gezamenlijkheid met bijvoorbeeld de Klantenservice Federatie en de Consumentenbond, iets kunnen ontwikkelen vergelijkbaar met versleuteld e-mailverkeer, om inkomende interacties te monitoren – ook om te controleren wat ‘betrouwbare’ AI-agents zijn en om volumes te bewaken. Bedrijven ontkomen er niet aan om overmatig of verdacht verkeer te blokkeren.”

Technologie is geen rechtspersoon

Een van de onderzoeken waar Rathenau momenteel mee bezig is, gaat over de gemakscultuur: hoe laten we ons werk uit handen nemen en wat zijn daarvan de gevolgen? Dat raakt wat onderzoeker Wals betreft de machine customer: “Verantwoordelijkheden en bevoegdheden zijn normaal gesproken gekoppeld aan een rechtspersoon, maar technologie die beslissingen neemt, is dat niet. Tot voor kort was het primair de consument die, met enige kennis van de markt, informatie beoordeelt, zaken vergelijkt, keuzes maakt en beslissingen neemt. Los van alle implicaties: als we dat overhevelen naar een machine customer of een persoonlijke AI-assistant, dreigt de consument dit soort vaardigheden te verliezen.”

“De vraag naar de verantwoordelijkheid van de machine customer is niet alleen juridisch van aard,” benadrukt Wals. “De juridische verantwoordelijkheid ligt meestal bij de gebruiker, tenzij er sprake is van bijvoorbeeld softwarefouten in die AI-agent. Maar het gaat ook om morele verantwoordelijkheid: wie heeft de controle en de kennis? AI-agents zijn black boxes. Het ontbreekt aan zicht op wat er uiteindelijk precies gebeurt. Je kunt niet van consumenten verwachten dat ze alle logs controleren. Dit is een onopgelost probleem voor de samenleving. We gaan er vanuit dat rondom producten in de supermarkt een constellatie van organisaties zit die ervoor zorgt dat ons voedsel ons niet ziek maakt. De analogie met dit soort technologieën ligt voor de hand: consumenten die het gaan gebruiken, vertrouwen erop dat er geen schadelijke effecten voor hen optreden.”

Regulering zal wat haar betreft ook afhangen van wat overheden gaan toestaan en hoe dit soort toepassingen van AI-agents geclassificeerd gaat worden binnen de AI Act. “Daar is nu nog nauwelijks iets voor geregeld.”

Leemte in wet- en regelgeving

Ter Wee ziet ook een leemte in de wet- en regelgeving. “Bot-to-bot-conversaties heb ik nog niet gezien in business-to-consumer, maar ik ben er zeker van dat dit binnenkort verandert. Dit soort toepassingen zal niet snel onder de zwaarste categorie binnen de AI Act vallen. Dat betekent wel dat transparantievereisten gelden, maar verder zijn er weinig concrete wettelijke verplichtingen. Dat levert een leemte op. Er worden weliswaar standaarden voor AI ontwikkeld, maar daarmee proberen we ethiek en menselijk gedrag te vatten in enen en nullen, dat is lastig. Ik denk eerder aan een watermark dat je in de code van een AI-agent zou kunnen toevoegen, zodat een bot aan de andere kant van de lijn kan worden herkend. Ook kan je denken aan handshake-protocollen en white listing.”

Bedrijven mogen ervan uitgaan dat consumenten die namens zichzelf een AI-agent aan het werk zetten begrijpen dat ze hiermee een volmacht geven, stelt Ter Wee. “Veel hangt af van de proportionaliteit, ofwel wat het rechtsgevolg van het eindresultaat is van een transactie van een AI-agent en in welke mate dat resultaat nog omkeerbaar is. Een statusvraag is niet meteen een issue, een online aankoop kan je binnen 14 dagen herroepen en je termijnbedrag kan je opnieuw aanpassen. Onomkeerbare eindresultaten vormen een uitdaging, denk aan maatwerk dat voor jou als consument is gemaakt. Misschien moet je voor onomkeerbare transacties toch een vorm van 2FA of menselijke goedkeuring inbouwen.”

Wie maakt de standaarden en protocollen?

“Organisaties als FIDO Alliance, W3C, de OpenID Foundation en de IETF gaan waarschijnlijk een belangrijke rol spelen bij het ontwikkelen van open standaarden voor digitale identiteit en machtigingen,” verwacht Hesselink. “Die protocollen werken met digitale machtigingen waarin expliciet is vastgelegd waarvoor een klant toestemming heeft gegeven. Dat lijkt sterk op een digitale volmacht. Voor Nederland ligt de uitdaging meer in het maken van afspraken over verantwoord gebruik.”

Daarbij ziet Hesselink ook een rol voor de Klantenservice Federatie, bijvoorbeeld door bij te dragen aan richtlijnen voor klantcontact tussen organisaties en AI-agents.

Ter Wee ziet ook een rol voor de ACM: “De discussie over de impact en de maatregelen die bedrijven en consumentenorganisaties moeten nemen, vindt nog niet echt plaats. Ik denk dat de ACM hierin het voortouw moet nemen, eventueel samen met de KSF.”

Standaarden – Er zijn inmiddels oplossingen beschikbaar voor het herkennen van vertrouwd en verdacht verkeer van AI-agents. Maar dat werkt niet voor het meest kwetsbare kanaal van het contactcenter: spraak.

Web Bot Auth is een door Cloudflare geleide IETF-standaard die AI-agents cryptografisch verifieert. Met een zogenaamde Verified AI Agent kan AI-verkeer gescheiden worden van algemeen botverkeer. Onder andere Mastercard gebruikt Web Bot Auth bij Mastercard Agent Pay zodat merchants vertrouwde agents kunnen herkennen. Web Bot Auth is nog niet geschikt voor het telefoniekanaal.

De technologie om synthetische stemmen realtime te detecteren is in ontwikkeling. Die is hard nodig, want de fraudeurs waren er eerder dan de consumenten. Pindrop, dat detectiesoftware voor contactcenters verkoopt en dus een belang heeft bij stijgende aantallen, analyseerde ruim 1,2 miljard calls en zag het aantal deepfake-fraudepogingen in 2024 stijgen van ongeveer één per maand naar zeven per dag. De vraag is of een klantcontactmedewerker die onder druk staat, het verschil gaat horen.

 

Afwachten is geen optie

“De vraag is of we overspoeld gaan worden door AI-agents van consumenten,” zegt Van den Oever namens de KSF. “Binnen de bredere agenda van de KSF, waarin AI hoog geprioriteerd staat, leeft het specifieke onderwerp machine customers nog niet heel erg. Dit onderwerp wordt verder verkend en zal hoger op de agenda komen wanneer de effecten hiervan zichtbaarder zijn. De KSF biedt wel het platform waar deze kennis gedeeld en verder uitgebouwd wordt.”

Mogen bedrijven eisen stellen aan het gedrag van AI-agents ingezet door consumenten?

De KSF vindt het nog te vroeg om nu al zelf aan de slag te gaan met technische standaarden voor het herkennen van AI-agents of het vaststellen van het mandaat. Ook voor de morele kant – mogen bedrijven eisen stellen aan het gedrag van AI-agents? – is het wat Van den Oever betreft nog te vroeg voor richtlijnen. “Het is wel iets waarover nagedacht moet worden. Binnen de KSF werkt een team aan een visiedocument over de toekomst van het vakgebied. Op de routekaart die hier bij hoort komt natuurlijk ook AI en technologie en standaarden hiervoor terug, net als de manier waarop klanten zich laten ondersteunen door AI.”

Voor contactcenters is afwachten geen optie, vindt Hesselink. “Ze kunnen al beginnen met het inventariseren van welke kanalen kwetsbaar zijn voor geautomatiseerd agentverkeer. Ze kunnen nadenken over autorisatiemodellen waarin verschillende bevoegdheidsniveaus zijn vastgelegd en de logging en traceerbaarheid op poten zetten. En niet onbelangrijk: de algemene voorwaarden aanpassen aan contact dat door AI-agents wordt geïnitieerd.”

Ook de KSF raadt organisaties aan om de ontwikkelingen goed te volgen. “Als een klant ervoor kiest om een AI-agent op je af te sturen, ziet die blijkbaar de meerwaarde niet meer in van zelf contact hebben met een merk. Dat hoeft niet verkeerd te zijn; organisaties denken in veel gevallen ook op die manier als ze het hebben over ‘waste’ in klantcontact. Maar als we onze klantrelatie volledig kwijtraken omdat aan beide kanten alleen nog AI-agents aan het werk zijn, dan hebben we wel echt iets om over na te denken,” aldus Van den Oever.

(Ziptone/Erik Bouwer)

Featured, Technologie