Agentic AI is geen verre toekomst, maar een concrete kans voor MKB’ers om processen te automatiseren en concurrentiekracht te behouden. Uit recente ontwikkelingen bij digital partner Incentro, de zorgtender van Conclusion en de vernieuwde Rabobank-app blijkt dat de stap naar autonome AI-agents nu al haalbaar is, mits je het gestructureerd aanpakt.

Wat er aan de hand is

Digital partner Incentro zet zijn volledige dienstverlening in het teken van agentic AI. Volgens het bedrijf moeten organisaties hun processen opnieuw ontwerpen rond AI-agents om concurrerend te blijven. Een chatbot of Copilot alleen verandert de bedrijfsvoering onvoldoende, stelt Incentro. 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. Het gebruikt hiervoor een eigen AI Building Block en technologieën als Workato, Camunda en LangChain.

Tegelijkertijd heeft IT-dienstverlener Conclusion de aanbesteding gewonnen voor een regionaal zorgdataplatform van Glia Diagnostiek IT, een samenwerkingsverband van Amsterdam UMC, OLVG Lab en GGD Amsterdam. Het platform brengt diagnostische data van verschillende laboratoria samen, zodat zorgverleners een completer patiëntbeeld krijgen en onnodige herhalingen van onderzoeken worden voorkomen. Het contract heeft een waarde van circa 3,5 miljoen euro en loopt zes jaar. Het platform is cloud-agnostisch ontworpen en maakt gebruik van openEHR, een open standaard voor gezondheidsgegevens.

Daarnaast heeft Rabobank een vernieuwde app gelanceerd die bankieren persoonlijker maakt, wat wijst op een bredere trend richting AI-gestuurde personalisatie in de dienstverlening.

Wat dit betekent

Voor MKB’ers betekent deze verschuiving dat je niet langer kunt volstaan met een eenvoudige chatbot op je website. De concurrentie zet AI-agents in die zelfstandig processen afhandelen, zoals orderverwerking, klantenservice en offertes. Dit verlaagt de operationele kosten en versnelt doorlooptijden. De zorgtender van Conclusion laat zien dat zelfs in een complexe, gereguleerde sector als de zorg een modulair en open platform mogelijk is. Dat principe is direct toepasbaar in het MKB: kies voor open standaarden en cloud-agnostische oplossingen om afhankelijkheid van één leverancier te voorkomen. De Rabobank-app illustreert dat personalisatie een belangrijke concurrentiefactor wordt. Ook als klein bedrijf kun je met AI klantinteracties relevanter maken.

Hoe je dit kunt toepassen

Als je een webshop runt en orderverwerking wilt automatiseren. Je zou kunnen beginnen met een AI-agent die inkomende bestellingen controleert op voorraad, betaling en adresgegevens, en vervolgens automatisch een bevestiging stuurt. Dit bespaart handmatig werk en vermindert fouten. Overweeg om eerst één proces uit te kiezen, zoals orderverwerking, en dat volledig te laten testen voordat je uitbreidt naar andere taken zoals retourafhandeling of klantvragen.

Als je een team aanstuurt en de klantenservice wilt verbeteren. Een mogelijkheid is om een AI-agent in te zetten die veelgestelde vragen beantwoordt en eenvoudige problemen oplost, zoals het wijzigen van een abonnement of het opvragen van een factuur. Je zou kunnen beginnen met een beperkt aantal onderwerpen en de agent laten leren van de interacties. De ervaring van Incentro leert dat een chatbot alleen niet genoeg is; de agent moet ook acties kunnen uitvoeren, zoals het aanpassen van een order in je systeem.

Als je in de zorg werkt of een dienstverlener bent die met gevoelige data omgaat. Het platform van Conclusion laat zien dat je met open standaarden en een modulair ontwerp data veilig kunt delen tussen partijen. Je zou kunnen overwegen om een eigen dataplatform te bouwen dat gebruikmaakt van openEHR of een vergelijkbare standaard, zodat je niet vastzit aan één leverancier. Dit is vooral relevant als je samenwerkt met andere organisaties en een compleet beeld van de klant of patiënt wilt krijgen.

Als je een product of dienst aanbiedt en personalisatie wilt toepassen. Net als Rabobank kun je met AI klantgedrag analyseren en op basis daarvan aanbiedingen of informatie personaliseren. Een optie is om te beginnen met een eenvoudige segmentatie op basis van aankoopgeschiedenis en dat later uit te breiden met realtime data. Je zou kunnen testen met een kleine groep klanten om te zien of de gepersonaliseerde benadering leidt tot meer conversie of tevredenheid.

De praktische toepassing hangt af van jouw situatie, maar de rode draad is: begin klein, kies een specifiek proces, en bouw van daaruit verder met open standaarden om flexibel te blijven.

Bron: Computable