Het antwoord op de vraag hoe je als MKB’er AI-agents in je bedrijf kunt inzetten, begint niet bij de technologie, maar bij het opnieuw ontwerpen van je processen. Digital partner Incentro zet zijn volledige dienstverlening in het teken van agentic AI en stelt dat bedrijven hun processen radicaal moeten herontwerpen rond AI-agents om concurrentiekracht te behouden. Een chatbot of Copilot alleen is volgens hen onvoldoende.

Wat er aan de hand is

Incentro, een Utrechtse digital partner met kantoren in Spanje, Kenia, Zuid-Afrika en Indonesië, kiest volledig voor agentic AI. Het bedrijf richt zich op de ontwikkeling van de Autonomous Enterprise, waarin medewerkers samenwerken met AI-agents die taken zelfstandig uitvoeren. Incentro biedt kant-en-klare agents voor orderverwerking, klantenservice en offerteprocessen, naast maatwerkoplossingen. Ze gebruiken een eigen AI Building Block en technologieën als Workato, Camunda en LangChain om organisaties te helpen een beheersbaar AI-landschap op te bouwen. Volgens Incentro verandert een chatbot of Copilot de bedrijfsvoering onvoldoende; het gaat om het fundamenteel herontwerpen van processen.

Wat dit betekent

Voor het MKB betekent deze verschuiving dat de focus niet langer ligt op het aanschaffen van een AI-tool, maar op het herzien van de manier waarop werk wordt gedaan. Waar grotere bedrijven vaak maatwerk laten bouwen, kunnen kleinere organisaties profiteren van de kant-en-klare agents die Incentro aanbiedt. De boodschap is helder: wie alleen een chatbot toevoegt aan bestaande processen, mist de echte meerwaarde. De echte winst zit in het automatiseren van hele workflows, zoals orderverwerking of klantenservice, waarbij een agent zelfstandig stappen zet. Dit vraagt om een andere manier van denken: niet ‘welke tool kopen we?’, maar ‘welke taak kunnen we volledig aan een agent overlaten?’

Hoe je dit kunt toepassen

Als je een webshop runt met veel herhalende bestellingen, kun je overwegen om een AI-agent in te zetten voor orderverwerking. Een dergelijke agent kan automatisch bestellingen controleren, voorraad checken, verzendlabels genereren en de klant op de hoogte houden. Je zou kunnen beginnen met één type bestelling, bijvoorbeeld standaard herhaalorders, en van daaruit uitbreiden. Het voordeel is dat je medewerkers tijd vrijmaken voor complexere vragen.

Als je een team aanstuurt dat veel tijd kwijt is aan offertes, is het interessant om te kijken naar een agent die offerteprocessen deels automatiseert. Denk aan het verzamelen van standaardprijzen, het invullen van templates en het versturen van de offerte. Een mogelijkheid is om de agent te laten werken met een set vaste producten en prijzen, en alleen afwijkingen ter goedkeuring voor te leggen. Dit versnelt het proces en vermindert fouten.

Als je in de dienstverlening werkt en veel klantvragen krijgt, kun je een AI-agent inzetten voor de eerste lijn van klantenservice. De agent kan veelgestelde vragen beantwoorden, afspraken inplannen of statusupdates geven. Een optie is om de agent te koppelen aan je CRM-systeem, zodat hij direct klantinformatie kan ophalen. Je medewerkers krijgen dan alleen de complexe of emotionele vragen doorgeschakeld.

Als je een klein productiebedrijf bent, kun je overwegen om een agent in te zetten voor het bewaken van productieprocessen. De agent kan bijvoorbeeld signalen van machines monitoren, voorraadniveaus bijhouden en automatisch bestellingen plaatsen bij een leverancier als een drempel wordt overschreden. Dit vraagt wel om een goede koppeling met je bestaande systemen, maar het kan veel handmatig werk schelen.

De praktische toepassing hangt af van jouw situatie, maar het startpunt is altijd hetzelfde: breng je huidige processen in kaart en bepaal welke stappen zo voorspelbaar zijn dat een agent ze zelfstandig kan uitvoeren. Begin klein, test met één proces en breid uit op basis van ervaring.

Bron: Computable