Voor organisaties in klantcontact is ereen duidelijke opgave: niet blijven hangen bij minutenwinst en laaghangend fruit, maar AI gebruiken als springplank voor echte vernieuwing. Dat zegt Erick Webbe, sinds januari 2026 ceo van KickstartAI.

 

Erick Webbe is sinds januari 2026 de nieuwe ceo van KickstartAI. Hij is afkomstig van bol, waar hij als head of data science werkzaam was. Over zijn wissel: “Bol is een schitterende plek waar je met de inzet van AI heel veel mensen bereikt: bol heeft dertien miljoen klanten. Dus als je iets verbetert aan de AI-toepassingen – denk aan het optimaliseren van een zoekalgoritme – dan raakt dat een grote groep. Maar de ambitie van KickstartAI is om impact te hebben in de vollédige samenleving. Wat we hier aan het doen zijn, is bijvoorbeeld gericht op het efficiënter laten draaien van ziekenhuizen of op het verhogen van de veiligheid op treinstations.”

NS, KLM, Ahold Delhaize en ING

KickstartAI is een onafhankelijke stichting, opgericht door vier grote ondernemingen: NS, KLM, Ahold Delhaize en ING. Doel: alles wat binnen deze organisaties aan ervaring met AI wordt opgedaan, delen met de BV Nederland.

“Dat belang zagen de vier oprichtende bedrijven al in 2018, dus ruim voor de doorbraak van generatieve AI,” vertelt Webbe. “Toen al was duidelijk dat AI kansen biedt om de maatschappij enorm vooruit te helpen. Maar het kan ook enorm disruptief uitwerken en daar zijn we in ons land momenteel niet goed genoeg voor geëquipeerd. Dat probleem kan je neerleggen bij Den Haag, maar je kunt het als bedrijfsleven ook zelf oppakken.”

Goed toegerust zijn op een toekomst met AI, dat raakt verschillende facetten: van het aantrekken en behouden van talent tot het helpen oplossen van vraagstukken en het zichtbaar maken van voorbeelden waarbij de inzet van AI heeft geleid tot resultaten, aldus Webbe.

Maak best practices toegankelijker

Ook speelt ‘democratisering van AI’ mee. Want hoewel het Nederlandse bedrijfsleven voor AI-oplossingen prima terecht kan bij onder meer de grote consultancies, wil KickstartAI de best practices ook gemakkelijk toegankelijk maken.

Webbe ziet daarin veel potentieel voor kruisbestuiving met succesvolle AI-toepassingen. “Of je nu bij bol voorspelt hoeveel klanten de winkel binnenkomen of dat je voor een ziekenhuis gaat voorspellen hoeveel mensen op de spoedeisende hulp binnenkomen: er zijn parallellen op zowel inhoud als regie – denk bij dat laatste aan het ontwerpen van een effectief team.”

De stichting draait momenteel autonoom, maar volledig op basis van het geld dat de vier founders erin hebben gestoken. “Dat stelt ons in staat om in eerste instantie een aantal projecten pro bono – dus ook met aandacht voor maatschappelijke relevantie – op te pakken, om zo te laten zien wat AI vandaag kan doen voor Nederland. We zitten hier met twintig mensen, dus moeten selectief zijn in wat we oppakken. We zoeken daarom naar die plekken waar we een hefboom zien.” Webbe vergelijkt het met een steen in de vijver gooien: “Eén project kan dan voor een groeiende impact zorgen.”

‘Waste’: efficiency of een hoger doel?

Een voorbeeld van het maken van impact is het met behulp van AI verbeteren van het voorspellend vermogen bij KLM hoeveel passagiers er op een vlucht meegaan – en vooral: wat die passagiers nodig hebben aan eten en drinken. “Al het voedsel dat meegaat op een intercontinentale vlucht, moet op bestemming worden vernietigd – tot en met flesjes plat water,” zegt Webbe. “Die verspilling moet je dus tot een minimum willen beperken. Dat is met de inzet van AI-modellen gelukt met honderdduizenden kilo’s aan voedsel per jaar.”

Voedselverspilling, lege busjes van pakketvervoerders, mensen die zitten te wachten op een taak: ‘waste’ is een belangrijke kapstok voor de inzet van AI. Webbe: “Waste is een variant van efficiëntie, erg herkenbaar en iets dat bedrijven graag willen reduceren. Een betere voorspelling van het aantal leveringen leidt bijvoorbeeld tot minder benodigde bezorgbusjes, dus lagere kosten, maar ook minder congestie en uitstoot in de steden. Dat is een scenario waarbij iedereen wint. Dat vind ik een schitterend voorbeeld van hoe AI kan helpen om slimmer om te gaan met wat je al hebt.”

AI als water uit de kraan

“AI wordt een systeemtechnologie, net zoals de stoommachine, elektriciteit en het internet,” aldus Webbe. “Daarmee is het ook enorm breed inzetbaar. Voor een deel zit het potentieel in operaties: verliezen wegsnijden, efficiëntie verhogen. Een ander deel bestaat uit het elimineren van repetitief werk. En een deel van de toegevoegde waarde zit in nieuwe toepassingen die zonder AI niet mogelijk zouden zijn, bijvoorbeeld omdat de complexiteit of de volumes te groot zijn.”

‘Wij willen iets met AI’

“Wij horen heel vaak bij bedrijven en instellingen ‘wij willen iets met AI’. KickstartAI komt dan met de tegenvraag welk probleem opgelost moet worden. Als dat niet te benoemen is, heb je een eerste rode vlag. En een tweede element is dat je in AI-trajecten keer op keer dezelfde obstakels tegenkomt: data niet op orde, ontbrekende regelgeving, weerstanden bij mensen. Wel allemaal overkomelijk.”

Wat komt er na de usual use cases in klantcontact?

We leggen Webbe een van de use cases in klantcontact voor: geautomatiseerd samenvatten. Dat levert een paar minuten besparing in tijd op. Hij reageert: “De vraag is dan: wat ga je met die minuten doen? Ga je meer tijd besteden aan de moeilijke cases of ga je tijd investeren in het verbeteren van processen? Of ga je investeren in klantcontact dat je kunt bieden op momenten dat je eerst niet bereikbaar was? Of in het meertalig maken van je chatbot? Van met de kaasschaaf over processen heen gaan – hier en daar een minuutje of een euro besparen – wordt niemand echt gelukkig.”

In de klantcontactsector zijn verschillende bedrijven relatief ver met het plukken van laaghangend fruit: agent assist, geautomatiseerd samenvatten, geautomatiseerde quality monitoring. Maar welke vragen moet je jezelf stellen om AI in te zetten om klantcontact echt te innoveren of transformeren?

Webbe doet een suggestie: “Ben je overgeleverd aan wat de markt om je heen doet of kan je ervoor kiezen om voorop te lopen? Het vermogen om ja of nee te zeggen tegen vooroplopen is een capability die enorm waardevol is. Als je die vaardigheid niet hebt, ben je snel klaar. Zijn je data, je mensen en je cultuur er klaar voor? Zo ja, dan komt het aan op keuzes maken: wat voegt de meeste waarde toe?”

End-to-end automatiseren

We leggen Webbe het verhaal van Lufthansa voor, dat in de strijd tegen overbelasting door pieken het proces van omboeken end-to-end wil automatiseren.

“Dat is inderdaad een mooi voorbeeld van een tastbaar probleem dat je wil oplossen. Mijn vraag is dan: ga je alleen de piekbelasting rondom het omboeken aanpakken of is dit een springplank om op termijn nog veel meer van dit soort vragen aan te pakken? Van stoelen kiezen tot bagage toevoegen?”

Agile aanpak

Een agile aanpak bij het ontwikkelen van toepassingen is een no-brainer, aldus Webbe. En dat draait niet alleen om bijsturen, maar ook om te ontdekken wat er nog méér kan met AI. “Daarnaast moet je team zijn samengesteld uit een probleemeigenaar, een AI-specialist en mensen van de operatie die dit gaan uitvinden. Het samenbrengen van die verschillende specialisten, dat gebeurt relatief gezien te weinig.”

Er moet, aldus Webbe, iemand in je team zitten die goed onder de motorkap kan kijken en die begrijpt hoe je uitlegbaarheid van je oplossing als een ontwerpvariabele kunt gebruiken. Daarbij hangt de performance van een oplossing – ook als je oplossing 100% uitlegbaar moet zijn – sterk af van welk onderliggend model wordt gebruikt.

Hoeveel fouten mag agentic AI maken?

In de klantcontactsector is discussie over de vraag of je AI-agents in databases moet laten rommelen of dat je dit moet overlaten aan deterministische oplossingen. Webbe vindt dat je hierbij vooral moet kijken naar de use case. “Zou ik een volledig op agentic AI gebaseerde oplossing opzetten voor het afsluiten van een hypotheek? Dat is wat anders dan een AI-agent die je helpt om over een half uur een pizza bij je bezorgd te krijgen.”

“Bij dit soort afwegingen moet je meenemen welk foutpercentage je acceptabel vindt. Wat is goed en wat is goed genoeg? Mijn suggestie is om dit altijd te vergelijken met het alternatief wat je vandaag de dag al hebt. Zo vind ik het persoonlijk ondenkbaar dat volledig autonoom rijdende auto’s compleet foutloos gaan rijden. Functioneert dat concept beter en veiliger dan een mens van vlees en bloed, die ook af en toe fouten maakt? En tot slot: ik denk dat je moet vermijden dat je in een situatie belandt waarbij je als organisatie de volledige controle uit handen geeft. Dat is volgens mij een positie waar je niet wil belanden.”

(Ziptone/Erik Bouwer)

Featured, Technologie