AI in de klantenservice: waar begin je eigenlijk?

Als je werkt in klantcontact en LinkedIn, nieuwsbrieven of vak websites opent, kun je er eigenlijk niet meer omheen: AI, AI en nog eens AI. Trends, voorspellingen, nieuwe tools, CoPilot en de ene slimme bot na de andere. Volgens sommige experts is AI dé oplossing voor personeelstekorten, anderen waarschuwen vooral voor de mogelijke gevolgen. Ondertussen krijg je langzaam het gevoel dat je hopeloos achterloopt als je er vandaag nog niets mee doet. Het voelt soms alsof je achter een trein aanrent die al vol AI zit.

En ja, laten we eerlijk zijn: als klantenserviceorganisatie helemaal niets doen met AI is eigenlijk ook geen optie meer.

Je weet dat je iets moet doen, maar wat is stap één? Niet elk bedrijf heeft ruime investeringsmogelijkheden of een AI-specialist op de payroll. Toch moet je iets. Hoe pak je het aan zonder te verdwalen in alle tools, trends en adviezen die voorbijkomen?

Die worsteling zie ik regelmatig om me heen. Sommige organisaties zijn al vele stappen verder. De mooie voorbeelden vliegen je om de oren. Meestal terecht, want wat staat er al veel gaafs! Maar als je daar nog niet bent, kan de berg enorm groot lijken. Tegelijkertijd heeft elk bedrijf dat nu bovenaan staat dat pad ooit bewandeld. Vast met vallen en opstaan.

AI lost niet zomaar al je problemen op

AI klinkt soms magisch, maar in de praktijk is het vaak anders. Neem bijvoorbeeld een organisatie die flink investeerde in een nieuwe AI-tool, zoals een speech analytics-oplossing. De verwachting, expliciet of impliciet, is vaak dat dit direct leidt tot kortere gesprekken en een lagere afhandeltijd.

De tool werkt meestal uitstekend. De inzichten zijn rijk en waardevol: er ontstaat meer zicht op klantbeleving, terugkerende fricties en patronen in gesprekken. Maar… de afhandeltijd daalt niet automatisch. Niet omdat de technologie faalt, maar omdat dit simpelweg niet het primaire doel van de tool is. Speech analytics geeft inzicht, geen directe procesoptimalisatie. De echte waarde zit in betere sturing, gerichtere coaching en scherpere keuzes, niet in een snelle KPI-verbetering.

Achteraf wordt vaak duidelijk: als vooraf explicieter was nagedacht over waarvoor deze AI-oplossing werd ingezet (inzicht en kwaliteit) en waarvoor niet (directe efficiëntiewinst), waren de verwachtingen realistischer geweest.

AI is geen doel op zich en zeker geen wedstrijd wie de meeste tools heeft draaien. De echte vraag is niet of je iets met AI moet doen, maar wat je doet, waarom je dat doet en of het past bij jouw organisatie. Een verkeerde keuze kost niet alleen geld, maar ook energie, draagvlak en vertrouwen bij medewerkers.

Waar begin je?

Hoe pak je dit dan aan? Hieronder een aantal stappen die helpen om de juiste keuzes te maken en AI behapbaar te houden.

Begin bij je klantvisie

Om scherp te krijgen hoe AI past bij je klantvisie, kun je jezelf de volgende vragen stellen:

• Welke balans tussen automatisering/selfservice en menselijke touch willen we?
• Wat vinden onze klanten écht belangrijk in hun contact met ons? Snelheid, gemak, persoonlijk contact, empathie, of iets anders?
• Waar kan en mag AI ondersteunen, waar niet?

AI versterkt wat er al is. Heb je geen duidelijke visie, dan automatiseer je al snel processen die misschien helemaal niet geautomatiseerd hadden moeten worden.

Kijk eerst goed naar wat er nu gebeurt

Weet je écht hoe klanten bij je binnenkomen? Via welke kanalen, met welke vragen en waar loopt het vaak vast? Welke vragen komen elke dag terug en kosten je team (en je klanten) onnodig veel tijd?

Als je dat weet, zijn er mooie tools die ingezet kunnen worden, met verschillende uitwerkingen: betere routering, een slimmere kennisbank of ondersteuning voor medewerkers tijdens gesprekken. Misschien minder sexy, maar vaak wél direct merkbaar. Vooral voor kleinere organisaties beter behapbaar qua investering en complexiteit.

En als je dat nog niet weet, kan dat misschien juist de eerste logische stap zijn om met AI achter te komen.

Begin klein, maar denk slim

Je hoeft niet morgen al “AI-proof” te zijn, echt niet. Organisaties die alles tegelijk willen, lopen vaak vast. Kies liever één of twee concrete toepassingen die passen bij je strategie, je mensen en je budget. Test, leer, stel bij. Wat werkt, breid je uit. Wat niet werkt, laat je los.

Zie AI niet als een project met een einddatum, maar als iets dat meegroeit met je organisatie. Wie deze stappen volgt, maakt AI behapbaar en relevant voor zijn organisatie.

Zet je mensen centraal

AI gaat niet alleen over technologie, maar ook over verandering. Neem medewerkers mee, leg uit wat AI wél en vooral ook níet doet, en positioneer het als ondersteuning, niet als vervanging. De meeste waarde ontstaat nog steeds in de samenwerking tussen mens en technologie.

Tot slot

Je hoeft niet alles te weten om te beginnen. Maar je moet wel weten waarom je begint.

Veel klantenserviceorganisaties zoeken momenteel naar de juiste balans tussen ambitie en haalbaarheid, tussen investeren en resultaat. Dat is geen teken dat je achterloopt, maar juist dat je bewust keuzes probeert te maken.

Bij Coniche zien we die zoektocht dagelijks terug. We helpen organisaties om structuur aan te brengen in die keuzes en AI stap voor stap te laten aansluiten op hun klantcontactstrategie.

AI is geen doel op zich – de waarde zit in hoe het jouw klantcontact versterkt.

Hulp nodig bij het inzetten van AI binnen jouw klantenservice? Neem contact met ons op, wij helpen je graag verder!

Deze blog is geschreven door Rachèl Ottenhoff, consultant klantcontact bij Coniche