11 Voorbeelden van echte AI-agenten in 2025

AI agents kunnen zelfstandig ingewikkelde taken uitvoeren, weloverwogen beslissingen nemen en zich naadloos aanpassen aan real-time veranderingen. Naarmate AI zich verder ontwikkelt, ontdekken bedrijven innovatieve toepassingen in verschillende sectoren. Bij Trengo zetten we ons in om bedrijven te voorzien van geavanceerde oplossingen.

Voor 2025 richten we ons op de integratie van AI-agenten die klantinteracties verbeteren en activiteiten stroomlijnen. Hier bekijken we 11 voorbeelden van AI-agents en onderzoeken we hoe ze verschillende sectoren transformeren en hun potentieel om groei en efficiëntie te stimuleren benadrukken.

Wat zijn AI agents?

Een AI-agent is een geavanceerd softwareprogramma dat kan interageren met zijn omgeving, gegevens kan verzamelen en beslissingen kan nemen om specifieke doelen te bereiken. In tegenstelling tot traditionele software werken AI-agenten autonoom, leren ze van ervaringen en passen ze hun gedrag in de loop van de tijd aan. Dankzij deze autonomie kunnen ze hun prestaties en efficiëntie voortdurend verbeteren.

AI-agenten integreren verschillende componenten om effectief te functioneren. Ze gebruiken sensoren of interfaces om gegevens te verzamelen, geavanceerde processors om deze informatie te analyseren en actuatoren of interfaces om te interageren met hun omgeving. Een chatbot bijvoorbeeld gebruikt vragen van klanten als invoer, analyseert deze en reageert dienovereenkomstig, terwijl een zelfrijdende auto op sensoren vertrouwt om door het verkeer te navigeren.

Als we voorbeelden van AI-agenten onderzoeken, wordt het duidelijk dat hun impact transformerend is. Industrieleiders als Satya Nadella en Jeff Bezos hebben gewezen op het potentieel van AI-agents om een revolutie teweeg te brengen in de manier waarop we met technologie omgaan, door het intuïtiever en efficiënter te maken. Deze agents zijn klaar om taken te stroomlijnen, de productiviteit te verhogen en sectoren zoals klantenservice, gezondheidszorg en financiën te transformeren. Met hun vermogen om zich aan te passen en te leren zullen AI-agents een centrale rol spelen in het vormgeven van de toekomst van technologie en het bedrijfsleven.

Soorten AI agents

Bij het verkennen van de diverse toepassingen van AI is het essentieel om de soorten AI-agenten te begrijpen die deze innovaties aandrijven. Elk type AI-agent is ontworpen met unieke mogelijkheden en toepassingen, waardoor het geschikt is voor verschillende taken en industrieën.

• Eenvoudige reflex-agenten zijn de meest basale vorm van AI-agenten. Ze werken op basis van vooraf gedefinieerde regels en directe gegevens, zonder rekening te houden met eerdere ervaringen of toekomstige gevolgen. Een typisch voorbeeld is een thermostaat die alleen op basis van de huidige temperatuur de verwarming in- of uitschakelt. Deze agents zijn ideaal voor eenvoudige taken waarvoor geen uitgebreide training of besluitvorming nodig is.
• Modelgebaseerde reflexagenten zijn geavanceerder, omdat ze een intern model van hun omgeving onderhouden. Hierdoor kunnen ze effectief werken, zelfs in gedeeltelijk waarneembare omstandigheden. Zelfrijdende auto's gebruiken bijvoorbeeld sensoren om een model van hun omgeving op te bouwen, waardoor ze door complexe verkeersscenario's kunnen navigeren.
• Op doelen gebaseerde agenten zijn ontworpen om specifieke doelen te bereiken. Ze evalueren mogelijke uitkomsten van hun acties en kiezen de meest efficiënte weg om hun doel te bereiken. Een persoonlijke fitness app die trainingsplannen maakt op basis van je gezondheidsdoelen is een goed voorbeeld van een doelgerichte agent. Deze agents zijn nuttig in toepassingen die strategische planning en vooruitziendheid vereisen.
• Op nut gebaseerde agenten nemen beslissingen op basis van een nutsfunctie die de wenselijkheid van verschillende toestanden meet. Hun primaire doel is om het algemene voordeel of "geluk" te maximaliseren. Een voorbeeld van een utility-based agent is een slim energiebeheersysteem dat comfort, kosten en milieu-impact in evenwicht brengt. Deze agenten zijn waardevol in scenario's waar meerdere factoren tegelijkertijd moeten worden geoptimaliseerd.
• Lerende agenten kunnen hun prestaties na verloop van tijd verbeteren door ervaring op te doen. Ze kunnen leren en zich aanpassen aan nieuwe situaties zonder expliciete programmering. Zo verbeteren spam e-mailfilters voortdurend hun nauwkeurigheid op basis van feedback van gebruikers. Dit aanpassingsvermogen maakt leeragenten cruciaal in toepassingen waar gegevens en omstandigheden voortdurend veranderen.

Inzicht in deze AI-agents helpt bedrijven en individuen om AI effectiever in te zetten en oplossingen op maat te maken voor specifieke behoeften en uitdagingen in verschillende sectoren. Laten we 11 echte AI-agenten verkennen.

11 Voorbeelden van echte AI-agenten in actie

Hier zijn enkele aansprekende voorbeelden uit verschillende sectoren:

1. AI-agenten in klantenservice

AI-ondersteuning voor klanten gaat verder dan gewone chatbots. Moderne AI-klantondersteuningsagenten, zoals die geïntegreerd zijn met Trengo, kunnen verschillende taken uitvoeren om de klantervaring te verbeteren. Deze agents kunnen:

• Actie ondernemen namens gebruikers: Ze kunnen taken afhandelen zoals het bijwerken van klantgegevens, het verwerken van terugbetalingen of zelfs het wijzigen van wachtwoorden.
• Gepersonaliseerde productaanbevelingen doen: AI-agenten kunnen relevante producten of diensten voorstellen door klantinteracties en -voorkeuren te analyseren, waardoor de kans op verkoop toeneemt.
• Complexe technische ondersteuningsproblemen afhandelen: Ze kunnen ingewikkelde technische problemen diagnosticeren en oplossen, waardoor er minder menselijke tussenkomst nodig is en de responstijden verbeteren.

Door gebruik te maken van de AI-agenten van Trengo kunnen bedrijven hun ondersteuningsactiviteiten aanzienlijk stroomlijnen. Bedrijven die Trengo gebruiken hebben bijvoorbeeld een aanzienlijke vermindering van support tickets gezien, waardoor ze zich kunnen richten op meer strategische klantbetrokkenheid en klanttevredenheid. Dit verbetert de efficiëntie en vergroot het geluk van de klant, wat de kern is van de missie van Trengo.

2. AI-agenten in e-commerce

E-commerce platforms maken steeds vaker gebruik van AI agents om de winkelervaring te verbeteren. Deze agents kunnen verschillende taken uitvoeren om online winkelen naadlozer en persoonlijker te maken. Ze kunnen bijvoorbeeld:

• Orderverwerking automatiseren: AI-agenten kunnen het afrekenproces stroomlijnen door automatisch bestellingen te plaatsen en voorraadupdates te beheren.
• Verzendingen volgen en updates geven: Ze kunnen zendingen in realtime volgen, updates naar klanten sturen en zorgen voor transparantie tijdens het hele leveringsproces.
• Vergemakkelijk visuele zoekopdrachten naar producten: Met AI-gestuurde beeldherkenning kunnen klanten producten zoeken aan de hand van afbeeldingen, zodat ze gemakkelijker vinden wat ze zoeken.
• Herinneringen sturen over achtergelaten winkelwagens: AI-agenten kunnen klanten proactief herinneren aan onafgeronde aankopen en zo het aantal achtergelaten aankopen verminderen.
• Gepersonaliseerde productaanbevelingen bieden: Door het gedrag en de voorkeuren van klanten te analyseren, kunnen AI-agenten relevante producten voorstellen, waardoor de algehele winkelervaring wordt verbeterd en de verkoop toeneemt.

3. AI-agenten in verkoop en marketing

AI agents zorgen voor een revolutie in sales en marketing door belangrijke processen te automatiseren en te optimaliseren. Deze agents kunnen:

• Lijsten met leads samenstellen: Ze kunnen efficiënt gegevens van potentiële klanten verzamelen en organiseren, zodat verkoopteams een constante stroom gekwalificeerde leads hebben.
• Gepersonaliseerde communicatie versturen: AI-agenten kunnen op maat gemaakte berichten opstellen en versturen naar leads, waardoor de betrokkenheid en conversie toenemen.
• Leads kwalificeren: AI-agenten kunnen leadpotentieel vaak beter beoordelen en follow-ups beter prioriteren dan mensen, wat tijd en middelen bespaart.
• Marketingcampagnes strategiseren en uitvoeren: Ze kunnen markttrends, klantgedrag en activiteiten van concurrenten analyseren om effectieve marketingstrategieën te ontwikkelen en uit te voeren.
• Activiteiten van concurrenten analyseren: AI-agenten kunnen de marketinginspanningen van concurrenten in de gaten houden, wat waardevolle inzichten oplevert om voorop te blijven lopen in de markt.

Zo kunnen platforms als Trengo het genereren van leads verbeteren door AI-agenten te integreren die de genuanceerde behoeften van klanten begrijpen. Door gebruikers specifieke zoekcriteria te laten definiëren, kunnen deze agents leads met hoge nauwkeurigheid identificeren en kwalificeren, waarbij ze verder gaan dan eenvoudige zoekopdrachten op trefwoorden om gerichte resultaten te leveren. Dit stroomlijnt niet alleen het verkoopproces, maar zorgt er ook voor dat marketinginspanningen gerichter en effectiever zijn, wat leidt tot een betere klantbetrokkenheid en conversiepercentages.

4. AI-agenten in de gezondheidszorg

AI-agenten transformeren de gezondheidszorg door diagnose, behandeling en patiëntenzorg te verbeteren. In de gezondheidszorg worden AI-agenten gebruikt voor:

• Diagnose stellen bij medische aandoeningen: Ze kunnen symptomen en medische voorgeschiedenis analyseren om nauwkeurige diagnoses te stellen, vaak sneller dan menselijke artsen.
• Analyseren van medische beelden: AI-agenten kunnen röntgenfoto's, MRI's en andere scans interpreteren om afwijkingen te identificeren, waardoor artsen beter geïnformeerde beslissingen kunnen nemen.
• Gepersonaliseerde behandelplannen maken: Door patiëntgegevens en medische geschiedenis te analyseren, kunnen AI-agenten behandelingsopties op maat voorstellen die de resultaten van de patiënt verbeteren.
• Assistentie bij robotchirurgie: AI-agenten kunnen chirurgen helpen om complexe procedures met precisie uit te voeren, waardoor de hersteltijd korter wordt en het succespercentage toeneemt.

Diagnosehulpmiddelen op basis van AI hebben bijvoorbeeld een opmerkelijke nauwkeurigheid laten zien bij het opsporen van ziekten. De AI-agent van Google behaalde bijvoorbeeld een hoge gevoeligheid bij het diagnosticeren van huidkanker en overtrof vaak menselijke dermatologen. 

5. Autonome voertuigen

Autonome voertuigen vormen een van de meest geavanceerde toepassingen van AI-agenten, waarbij meerdere typen worden geïntegreerd om een veilige en efficiënte werking te garanderen. Deze voertuigen gebruiken:

• Op nut gebaseerde agenten voor het nemen van beslissingen, waarbij factoren als veiligheid, snelheid en brandstofefficiëntie tegen elkaar worden afgewogen om de reis te optimaliseren.
• Op doelen gebaseerde agenten voor navigatie, het bepalen en bereiken van specifieke routes en bestemmingen.
• Modelgebaseerde reflexagenten voor realtime reacties, die sensoren gebruiken om een model van hun omgeving op te bouwen en te reageren op onverwachte gebeurtenissen.
• Lerende agenten om de prestaties in de loop van de tijd te verbeteren, zich aan te passen aan nieuwe scenario's en de algehele veiligheid en efficiëntie van het voertuig te verbeteren.

Bedrijven als Waymo zijn bijvoorbeeld pioniers op dit gebied, met zelfrijdende auto's die al operationeel zijn in steden als Phoenix, San Francisco en Los Angeles. Op vergelijkbare wijze kunnen AI-agenten bedrijven helpen om complexe processen te stroomlijnen door vergelijkbare technologieën te integreren, zodat de activiteiten efficiënter en klantgerichter worden. Door op deze manier gebruik te maken van AI kunnen bedrijven zich richten op innovatie en klanttevredenheid, waardoor ze groei en succes in hun sector kunnen stimuleren.

6. Dynamische prijssystemen

Dynamische prijssystemen, die vaak worden gebruikt in diensten zoals ride-sharing apps, worden aangedreven door op nut gebaseerde AI-agenten. Deze agenten passen de prijzen in real-time aan op basis van factoren zoals vraag, concurrentie en het moment van boeken. Je Uber-rit kan bijvoorbeeld duurder zijn tijdens de spits of bij slecht weer, omdat de AI-agent deze omstandigheden heeft geanalyseerd en de prijs dienovereenkomstig heeft aangepast.

Deze realtime prijsstrategie helpt bedrijven hun inkomsten te maximaliseren door in te spelen op veranderende marktomstandigheden. Door gebruik te maken van AI-agenten kunnen bedrijven ervoor zorgen dat hun prijzen altijd concurrerend zijn en afgestemd op de vraag van de klant, wat leidt tot efficiëntere activiteiten en een grotere klanttevredenheid.

7. AI-agenten in de horeca

AI-agenten transformeren gastervaringen in de horeca door gepersonaliseerde en efficiënte diensten te leveren. Deze agents kunnen:

• Stroomlijnen van roomserviceverzoeken: Ze kunnen bestellingen snel verwerken en zorgen voor een tijdige levering, waardoor de gasttevredenheid toeneemt.
• Attracties en voorzieningen in de buurt aanbevelen: AI-agenten kunnen lokale ervaringen voorstellen op basis van de voorkeuren van gasten, zodat ze hun verblijf optimaal kunnen benutten.
• Upselling van hoteldiensten: Door het gedrag en de voorkeuren van gasten te analyseren, kunnen AI-agenten relevante upgrades of diensten aanbieden, waardoor de inkomsten voor hotels toenemen.
• Medewerkers helpen bij het coördineren van de behoeften van gasten: Ze kunnen het hotelpersoneel helpen om verzoeken van gasten effectiever te beheren, zodat elke gast zich goed verzorgd voelt.

Deze AI-agenten zijn vooral waardevol omdat ze meertalig en 24/7 beschikbaar zijn, waardoor ze ideaal zijn voor wereldwijde horecabedrijven die diverse gasten over de hele wereld bedienen. Met AI-agenten in de horeca kunnen hotels een meer persoonlijke en naadloze ervaring bieden, waarmee ze zich onderscheiden in een concurrerende markt.

8. Systemen voor inhoudsaanbeveling

Streamingplatforms zoals Netflix en Spotify maken gebruik van leeragenten om gepersonaliseerde inhoudsaanbevelingen te doen. Deze systemen analyseren de kijk- of luistergeschiedenis van gebruikers en passen zich na verloop van tijd aan veranderende voorkeuren aan. Door voortdurend te leren van gebruikersgedrag kunnen deze AI agents films, tv-programma's of muziek voorstellen die de gebruiker waarschijnlijk zullen interesseren, waardoor hun algehele entertainmentervaring wordt verbeterd.

De aanbevelingsmachine van Netflix gebruikt bijvoorbeeld AI om gebruikersinteracties te analyseren, zoals beoordelingen en kijkgeschiedenis, om suggesties op maat te geven. Dit verhoogt de betrokkenheid van gebruikers en helpt platforms concurrerend te blijven door hun gebruikers unieke en relevante content aan te bieden. Door soortgelijke AI-technologieën te integreren, kunnen bedrijven de klanttevredenheid en -loyaliteit verbeteren door gepersonaliseerde ervaringen te bieden die voldoen aan veranderende gebruikersbehoeften.

9. AI in productierobots

In de productiesector zorgen AI-gestuurde robotagenten voor een revolutie in productieprocessen door taken uit te voeren zoals:

• Lassen: Ze kunnen onderdelen consistent en snel nauwkeurig lassen, waardoor menselijke fouten worden verminderd.
• Verven: AI-middelen zorgen voor een gelijkmatige verfapplicatie, waardoor afwerkingen van hoge kwaliteit worden behouden.
• Onderdelen assembleren: Deze robots kunnen complexe onderdelen efficiënt assembleren, waardoor de productietijd wordt geoptimaliseerd terwijl de kwaliteit constant blijft.

Door AI te gebruiken in de productie kunnen bedrijven hun productiviteit en betrouwbaarheid aanzienlijk verbeteren. Zo kunnen robots met AI de klok rond werken zonder pauzes, zodat productielijnen soepel lopen en strakke deadlines halen. Dit verhoogt de efficiëntie en helpt bij het handhaven van hoge kwaliteitsnormen, wat cruciaal is voor de klanttevredenheid en merkreputatie.

10. Systemen voor huisautomatisering

Systemen voor huisautomatisering vertrouwen op AI-agenten die de thuisomgeving voortdurend bewaken en zich eraan aanpassen. Deze systemen gebruiken gegevens van verschillende sensoren om hun beslissingen te onderbouwen, zodat het huis comfortabel en efficiënt blijft. Een thermostaat kan bijvoorbeeld temperatuurveranderingen detecteren en de instellingen daarop aanpassen. Op dezelfde manier kan een verlichtingssysteem buiten duisternis detecteren - of het nu nacht is of een onverwachte onweersbui - en het verlichtingsniveau in huis aanpassen.

Deze intelligente automatisering vereist AI-agenten die zowel anticiperen als reageren op veranderingen in de omgeving, waardoor huizen slimmer worden en beter reageren op de behoeften van de bewoners. Door AI te integreren in thuissystemen kunnen huiseigenaren genieten van een comfortabelere en energiezuinigere leefruimte, met geautomatiseerde aanpassingen die het comfort verhogen en energieverspilling verminderen.

11. AI-agenten voor financiële handel

AI-agenten voor financiële handel zijn gespecialiseerde hulpmiddelen die zijn ontworpen om door de complexe en dynamische wereld van de financiële markten te navigeren. In tegenstelling tot AI-agenten voor algemene doeleinden, richten ze zich op het analyseren van enorme hoeveelheden financiële gegevens, waaronder markttrends, aandelenprestaties en economisch nieuws. Dit is cruciaal omdat financiële markten wereldwijd opereren en zeer gevoelig zijn voor snelle veranderingen.

Deze AI-agenten bieden verbeterde besluitvorming, verbeterd risicobeheer en het potentieel voor hogere rendementen in vergelijking met handmatige analyses. Ze automatiseren complexe taken zoals portefeuilleoptimalisatie, het genereren van handelsstrategieën en het detecteren van marktanomalieën. Handelsplatforms met AI kunnen bijvoorbeeld duizenden aandelen in realtime analyseren om gebruikers geoptimaliseerde beleggingsinzichten te bieden. Door AI te gebruiken in de financiële handel kunnen beleggers beter geïnformeerde beslissingen nemen, risico's verminderen en hun kansen op een beter rendement vergroten.

Laatste gedachten

Van klantenservice en e-commerce tot gezondheidszorg en autonome voertuigen, voorbeelden van AI-agenten tonen hun impact in verschillende sectoren.

Terwijl we deze technologieën blijven ontwikkelen en verfijnen, is het duidelijk dat AI-agenten een steeds belangrijkere rol zullen spelen in ons persoonlijke en professionele leven. Hoewel uitdagingen zoals ethiek en vooroordelen blijven bestaan, zijn de potentiële voordelen van AI-agenten aanzienlijk. Bedrijven die gespecialiseerd zijn in AI kunnen de expertise leveren die nodig is om deze uitdagingen effectief aan te pakken.

Inzicht in AI-agents is cruciaal voor iedereen die geïnteresseerd is in de toekomst van technologie, of je nu een bedrijfsleider bent die zijn activiteiten wil optimaliseren of een individu dat nieuwsgierig is naar het digitale landschap. AI agents vertegenwoordigen niet alleen een technologische vooruitgang, maar een fundamentele verschuiving in de manier waarop we problemen oplossen en beslissingen nemen. Door AI agents te omarmen, kunnen bedrijven processen stroomlijnen, klantervaringen verbeteren en innovatie stimuleren, om uiteindelijk vorm te geven aan een efficiëntere en meer verbonden toekomst.

Boek vandaag nog een demo met Trengo.