Oplossingen · AI-agents
AI die voorbereidt, en jij die beslist
Een AI-agent is software die een afgebakende taak uitvoert in je systemen: een mail lezen, de klant opzoeken, een concept klaarzetten. Ik bouw agents met vaste grenzen, een logboek per actie en een mens bij alles wat een klant, een bedrag of een contract raakt.
Gratis · 30 minuten online · je krijgt altijd een mini-adviesrapport
Herken je dit?
Waar AI nu al tijd kan besparen
Een inbox vol vragen die op elkaar lijken
Steeds dezelfde informatie opzoeken en hetzelfde antwoord typen, met kleine verschillen.
Documenten in wisselende vormen
Offertes, facturen en formulieren die elk anders zijn opgemaakt, zodat iemand ze overtypt.
AI uitproberen, maar niet durven loslaten
ChatGPT helpt wel, maar je wilt niet dat het iets naar een klant stuurt wat niemand heeft gelezen.
Zo loopt het
Zo werkt een agent met een mens aan het stuur
Een agent kiest per geval zijn route. Daarom zet ik hem alleen in waar echt variatie zit, en staat het moment van goedkeuren vast.
- Mail of document binnenEen vraag, een offerte, een formulier.
- Context ophalenKlant in het CRM, eerdere afspraken, je kennisbank.
- Concept of voorstelEen antwoord, ingevulde velden of een samenvatting.
- Goedkeurenjij beslistKlopt het? Aanpassen of versturen.
- Uitvoeren en vastleggenVersturen of opslaan, met bron en versie in het logboek.
- LerenElke correctie wordt een nieuw testgeval.
Vooraf leg ik vast wat de agent zelf mag, wat altijd naar een mens gaat en wat nooit mag. Een noodstop blokkeert nieuwe acties zonder het logboek van eerdere dossiers te wissen.
Wat ik bouw
Agents die een afgebakende taak overnemen
Een afgebakende AI-agent kost €5.000 tot €12.000 aan bouw. Daarnaast lopen er gebruikskosten voor het model; die toon ik apart, met een budget en een waarschuwing. Zie de prijzenpagina.
Supportagent op je kennisbank
Beantwoordt vragen uit je eigen documenten (RAG) in jouw toon, of zet ze door naar een mens.
Over RAG →E-mailtriage
Elke inkomende mail gelabeld, geprioriteerd en waar het kan voorzien van een conceptantwoord.
Documenten uitlezen
Gegevens uit offertes, facturen en formulieren in wisselende vormen, naar de goede plek in je systemen.
Voorbereiding vóór een gesprek
Wat er over de klant bekend is, op één pagina, met de bron per onderdeel.
Kiezen
Agent, vaste flow of een mens?
Gebruik AI alleen voor het deel waar de invoer echt varieert, zoals vrije tekst of documenten. Volgen alle gevallen dezelfde regels, dan is een vaste workflow goedkoper, beter uit te leggen en makkelijker te testen.
| Situatie | Wat past | Waarom |
|---|---|---|
| Vaste invoer en vaste regels | Workflow of API-koppeling | Voorspelbaar en goed te testen |
| Wisselende inhoud, uitkomst is te controleren | AI met menselijke controle | AI leest, een mens keurt |
| Hoge impact of onduidelijke norm | Een mens beslist | Geen model draagt die verantwoordelijkheid |
Systemen
Modellen en systemen die ik aansluit
In de cloud of op je eigen server. Per model leg ik vast welke gegevens de omgeving verlaten en waar ze worden verwerkt.
- OpenAI
Anthropic (Claude)
Mistral
Ollama
Qwen
Qdrant
Supabase / pgvector
MCP-servers
Gmail- Microsoft 365 (Outlook)
Zendesk- Freshdesk
- Zammad
WhatsApp Business
Bewijs
AI met remmen, in mijn eigen systemen
Eigen ontwikkeling · draait in simulatie
BH28: een autonoom systeem met een risicopoort
32 n8n-workflows rond een kern in Python. ChatGPT en Claude helpen bij review en analyse, maar een order komt alleen door de vaste controles heen.
Eigen product · laatste testfase
Holos33: app, admin en CMS op één eigen API
278 API-endpoints, een AI-gateway naar een open model op een eigen server, en privacy die je in de schermen terugziet.
Ik wil snappen hoe iets in elkaar zit voordat ik ja zeg. Met Stefan kan dat gesprek. Hij weet waar hij het over heeft, legt uit waarom hij iets zo bouwt en kijkt mee met hoe wij werken.
En dan komt hij met net dat stuk waar ik zelf niet aan had gedacht. Stuur ik een vraag, dan heb ik snel antwoord.
Mike van EkelenburgDirecteur, GrevenWanneer ik een agent afraad
Gartner verwacht dat meer dan 40% van de projecten met agentic AI eind 2027 is stopgezet, door hoge kosten, onduidelijke waarde of te weinig risicobeheersing (voorspelling, juni 2025). Ik begin daarom klein: één taak, één eigenaar, één testset. Ik raad een agent af als:
- er geen vaste set testgevallen is om de kwaliteit aan te meten;
- het een brede "digitale medewerker" zonder afgebakende taak moet worden;
- een fout direct een klant, bedrag of contract raakt en er geen mens tussen zit;
- een vaste workflow hetzelfde kan, goedkoper en voorspelbaarder.
Veelgestelde vragen
Over AI-agents
Wat is het verschil tussen Copilot en een AI-agent?
Copilot kijkt met je mee in je eigen programma’s en helpt terwijl jij werkt. Een AI-agent werkt een taak af in je systemen, ook als jij er niet bij bent. Copilot maakt jou sneller; een agent neemt een afgebakend stuk werk over.
Wat kost een AI-agent?
De bouw van een afgebakende agent kost €5.000 tot €12.000. Daarnaast betaal je voor het gebruik van het model, zoeken en opslag. Ik reken met jouw volume, spreek een budget af en toon bouwkosten en gebruikskosten apart.
Gaan mijn gegevens naar een AI-leverancier?
Dat leg ik per model vast. Bij een cloudmodel gaan alleen de gegevens mee die voor de taak nodig zijn. Voor gevoelige gegevens kan een open model op een eigen server in de EU draaien, zodat bedrijfsdata binnen blijft.
Moet ik zelf verstand hebben van AI?
Nee. Jij weet hoe je werk hoort te gaan en wanneer een antwoord goed is. Ik bouw, test en beheer de agent. Jij keurt de uitkomsten en houdt de regie.
Verder
Lees verder
Lokale AI op je eigen server
Qwen, Llama, Gemma en meer, zonder dat data de deur uitgaat.
MCP-server en AI-agents
Eén protocol tussen AI en je systemen, met rechten per actie.
ChatGPT en Claude koppelen
Taalmodellen in je processen, met een gateway ertussen.