This is the Trace Id: 801e25aa446823b4f509e73fadf7fa0a

Copilot en AI-agents

Bekijk een overzicht van hoe Copilot en AI-agents samenwerken om bedrijfsactiviteiten in grote organisaties te transformeren.
Meer informatie
Een vrouw die met een laptop werkt

Wat is een Copilot en wat zijn AI-agents?

Een Copilot is een AI-assistent die ondersteuning biedt voor taken, inzichten biedt en de productiviteit verhoogt. Agents zijn gespecialiseerde AI-hulpprogramma's die zijn gebouwd om specifieke processen te verwerken of zakelijke uitdagingen op te lossen. Je kunt agents beschouwen als de apps van het AI-tijdperk, met de Copilot als interface.

Belangrijkste punten

  • Bekijk een overzicht van de relatie tussen een Copilot en AI-agents.
  • Ontdek de mogelijkheden van AI-agents, waaronder taakautomatisering, gegevensanalyse, besluitvorming en aanpassingsvermogen.
  • Inzicht in de verschillende typen AI-agents—en wanneer ze moeten worden gebruikt.
  • Duik in de technologie die AI-agents de mogelijkheid biedt om te communiceren, te leren en zich aan te passen.
  • Bekijk voorbeelden van AI-agents in actie.
  • Krijg hulp bij het implementeren van AI in je werkstromen of systemen.
  • Meer informatie over hoe AI-agents bedrijfsactiviteiten transformeren.
  • Ontdek wat er in de toekomst wordt opgeslagen voor AI-agents.

Hoe een Copilot zich verhoudt tot AI-agents

Een Copilot, zoals Microsoft 365 Copilot, is een AI-assistent die je kan helpen productiever en creatiever te zijn door realtime ondersteuning, suggesties en contextuele begeleiding te bieden.

Agents zijn gespecialiseerd en kunnen worden gebruikt met een Copilot om specifieke taken uit te voeren, vaak met minimale invoer van de personen die ze gebruiken. Ze kunnen in realtime reageren op vragen van gebruikers en deze oplossen, of ze kunnen onafhankelijk werken en specifieke acties uitvoeren op basis van gegevens en vooraf gedefinieerde doelen. Ze kunnen ook bedrijfsprocessen uitvoeren, zich aanpassen aan nieuwe uitdagingen en in de loop van de tijd verbeteren.

Als agents vergelijkbaar zijn met apps op een AI-interface, is een Copilot de interface waarmee je met deze agents kunt communiceren. Microsoft 365 Copilot bevat bijvoorbeeld een sterrenbeeld agenten, waaronder Microsoft 365 Copilot for Sales, Microsoft 365 Copilot for Service en Microsoft 365 Copilot for Finance, om je te helpen dingen voor elkaar te krijgen.

Wat AI-agents kunnen doen

AI-agents kunnen worden toegepast op veel verschillende scenario's in verschillende velden om efficiëntie en innovatie te stimuleren. Enkele van deze mogelijkheden zijn:

  • Taakautomatisering: AI-agents helpen terugkerende en alledaagse taken te stroomlijnen, zodat gebruikers zich kunnen richten op het oplossen van zinvollere uitdagingen. Ze kunnen vragen van klanten automatiseren via chatbots, planning beheren en transacties verwerken, die allemaal de productiviteit verhogen.
     
  • Geavanceerde gegevensanalyse: AI-agents kunnen grote hoeveelheden gegevens snel en nauwkeurig analyseren, waardoor inzichten worden geëxtraheerd die bedrijfsstrategieën informeren. Ze kunnen ook klantfeedback, verkoopgegevens en markttrends verwerken om gedragspatronen en trends te identificeren, zodat teams geïnformeerde beslissingen kunnen nemen op basis van realtime informatie.
     
  • Besluitvorming: Door gebruik te maken van gegevensinvoer en -algoritmen, kunnen AI-agents onafhankelijk werken in veel dynamische omgevingen. Dit omvat het prioriteren van taken, het aanbevelen van acties of zelfs autonoom handelen, zoals het optimaliseren van voorraadniveaus op basis van verkoopprognoses.
     
  • Aanpassen aan uitdagingen: Door gebruikersinteracties en feedback te analyseren en verwerken, passen AI-agents hun prestaties in de loop van de tijd aan en verbeteren ze deze. Met deze mogelijkheid kunnen AI-hulpprogramma's hun antwoorden verfijnen, gebruikerservaringen personaliseren en effectiever worden in hun taken. In IT-activiteiten kunnen AI-agents bijvoorbeeld leren van historische gegevens om strategieën voor incidentrespons te verfijnen en te verbeteren, waardoor de oplossingstijden kunnen worden verbeterd.
Voor meer informatie over de mogelijkheden van generatieve AI kun je Microsoft AI: Microsoft Copilot StudioMicrosoft AI-producten, -oplossingen en -resources verkennen.

Typen AI-agents

Prompt-and-response-agents

Prompt-and-response-agents zijn AI-hulpprogramma's die zijn ontworpen om specifieke taken uit te voeren op basis van de invoer of ''prompt'' van een gebruiker. Deze agents verwerken de opgegeven invoer en genereren een bijbehorend antwoord, waardoor een heen-en-weer-uitwisseling met de gebruiker mogelijk wordt. Ze kunnen worden gebruikt in verschillende contexten, zoals chatbots, virtuele assistenten of gespecialiseerde AI-systemen voor zakelijke toepassingen.

Prompt-and-response-agents werken op basis van het type gegevens waartoe ze toegang hebben, evenals de set vooraf gedefinieerde regels die hun gedrag bepalen. Ze kunnen snel reageren op wijzigingen in de gegevens, hun regels of de context waarin ze werken. 

Omdat ze bedoeld zijn om natuurlijke gesprekken te simuleren, worden ze vaak gebruikt in scenario's waarvoor onmiddellijke antwoorden op vragen of aanvragen van gebruikers nodig zijn, zoals klantenservice, bijvoorbeeld. Prompt-and-response-agents zijn effectief voor organisaties die routine-interacties willen stroomlijnen en de klantondersteuning willen verbeteren zonder meer complexiteit toe te voegen aan hun bestaande systemen.

Taakagents

Cognitieve agents zijn ontworpen om menselijke denkprocessen na te bootsen. Ze gebruiken machine learning en natuurlijke taalverwerking om het gedrag van gebruikers in de loop van de tijd te begrijpen, te leren en aan te passen, waardoor ze handig zijn voor het analyseren van historische gegevens en het ondernemen van actie op basis van hun kennis.

Cognitieve agents worden gebruikt in toepassingen zoals virtuele assistenten, zoals Siri en Alexa, die kunnen leren van gebruikersvoorkeuren en hun antwoorden voortdurend kunnen verbeteren. In bedrijven kunnen cognitieve agents klantgegevens analyseren om op maat gemaakte aanbevelingen te doen die beter geïnformeerde besluitvorming ondersteunen. Met behulp van gegevensgestuurde inzichten helpen deze agents organisaties meer gepersonaliseerde gebruikerservaringen te maken, wat de klanttevredenheid en betrokkenheid verbetert.

Autonome agents

Autonome agents hebben hun eigen afzonderlijke rollen en mogelijkheden. Hoewel ze onafhankelijk van elkaar als entiteit werken, kunnen ze ook communiceren en samenwerken met andere agents om complexe problemen op te lossen, grotere processen te optimaliseren of een specifiek doel te bereiken.

Deze systemen met meerdere agents worden vaak gebruikt in logistiek en toeleveringsketenbeheer, waar autonome agents taken zoals voorraadbeheer, verzendingstracering en resourcetoewijzing dynamisch kunnen organiseren. Ze kunnen ook worden toegepast op grootschalige omgevingen zoals slimme steden, waar meerdere agents verkeersstromen, openbaar vervoer en energiedistributie beheren terwijl ze ook leren van de gegevens. In het bedrijfsleven kunnen organisaties autonome agents gebruiken om de algehele efficiëntie tussen afdelingen te verbeteren.

Hoe AI-agents werkstromen verbeteren

Verhoogde productiviteit

Organisaties over de hele wereld maken al gebruik van AI-agents om de productiviteit te verhogen en innovatie te stimuleren. Organisaties in de Gezond­heids­zorg gebruiken bijvoorbeeld AI-agents om te helpen bij patiëntdiagnose en aanbevelingen voor behandeling. Door enorme hoeveelheden medische gegevens en onderzoek te analyseren, bieden AI-agents artsen inzichten die het besluitvormingsproces stroomlijnen, zodat ze zich meer kunnen richten op patiëntenzorg.

Productiefaciliteiten kunnen daarentegen AI-agents gebruiken om bewerkingen te optimaliseren en de algehele downtime te verminderen. Agents kunnen bijvoorbeeld voorraadniveaus dynamisch optimaliseren, zodat populaire producten altijd op voorraad zijn en de voorraadkosten verlagen. En door de status van apparatuur in realtime te bewaken, kunnen AI-agents onderhoudsbehoeften voorspellen voordat er zelfs uitsplitsingen plaatsvinden. 

Klantenservice

Steeds meer detailhandelbedrijven zijn begonnen met het implementeren van AI-chatbots op hun website en in hun mobiele apps1 om klanten te helpen bij productaanbevelingen, reserveringen en vragen. Deze chatbots reageren direct op klanten met betrekking tot hun bestellingen, betalingen en retouren, wat resulteert in een grotere klanttevredenheid over het algemeen.

Bij het bankwezen kunnen AI-agents vragen van klanten beheren met betrekking tot accountsaldo's, transactiegeschiedenis en leningaanvragen, zodat klanten direct hulp kunnen krijgen wanneer dat nodig is. En in de horeca kan een AI-concierge gasten helpen met reserveringen, lokale aanbevelingen doen en problemen in realtime aanpakken. Voor elke klantgerichte organisatie heeft een AI-agent de mogelijkheid om de klantervaring te verbeteren, activiteiten te stroomlijnen en een hogere omzet te genereren.

Operationele efficiëntie

Technische organisaties in verschillende branches gebruiken AI-agents om de operationele efficiëntie op schaal te maximaliseren. In magazijnen over de hele wereld kiezen AI-oplossingen items en optimaliseren ze routes om de tijd te verkorten die nodig is voor orderverwerking. Deze automatisering versnelt niet alleen de bedrijfsactiviteiten, maar verlaagt ook de arbeidskosten, zodat bedrijven hun concurrentiepositie kunnen behouden.

Het potentieel van AI voor operationele efficiëntie is bijna onbeperkt. Overweeg een bouwbedrijf dat AI-agents implementeert om projecttijdlijnen en resourcetoewijzing te beheren. Een AI-agent kan weersomstandigheden, beschikbaarheid van personeel en materiaalbenodigdheden analyseren om projectplanningen dynamisch aan te passen. In de landbouw heeft een AI-agent de mogelijkheid om de bijsnijdstatus te bewaken met drones en sensoren, waardoor boeren in realtime gegevens en aanbevelingen kunnen krijgen voor het bestrijden van insecten en schadelijke planten. In beide scenario's zorgt een AI-agent voor de tijdige voltooiing van een project, terwijl de kosten worden verlaagd.

Aan de slag met AI-agents

Als je AI-agents wilt gaan implementeren in je zakelijke werkstroom, kun je de volgende aanbevolen procedures overwegen:
 
  1. Gebruiksvoorbeelden identificeren. Eerst moet je duidelijk aangeven wat je wilt bereiken. Wil je je klantenservice-initiatieven optimaliseren? Of wil je meer inzicht krijgen in je gegevens? Begin met het analyseren van je bestaande werkstromen om specifieke taken te identificeren die kunnen worden verbeterd met automatisering of AI-hulp.
     
  2. AI-oplossingen onderzoeken en selecteren. Houd bij het onderzoeken van verschillende AI-agents en -platforms rekening met factoren zoals functionaliteit, gebruiksgemak, schaalbaarheid en compatibiliteit met je bestaande systemen. Kies een oplossing die sterke beveiliging, betrouwbare klantondersteuning en resources biedt om je te helpen bij je doorlopende behoeften.
     
  3. Testfase. Voordat je verdergaat met de implementatie, voer je een test uit met een kleine groep gebruikers. Hiermee kun je de prestaties van de AI-agent beoordelen en inzichten verzamelen om eventuele uitdagingen of gebieden voor verbetering te identificeren.
     
  4. Training en configuratie. Het is van cruciaal belang dat je je AI-agent configureert om af te stemmen op je specifieke behoeften. Dit kan betrekking hebben op het instellen van werkstromen, het definiëren van gebruikersmachtigingen en het aanpassen van antwoorden. Het kan ook betekenen dat de AI-agent wordt getraind met behulp van historische gegevens om de nauwkeurigheid en effectiviteit te verbeteren. Let tijdens deze implementatiefase op privacy- en nalevingsvereisten voor gegevens, met name bij het verwerken van gevoelige informatie.
     
  5. Implementatie. Tijdens de implementatie wil je er zeker van zijn dat je AI-agent naadloos wordt geïntegreerd in je bestaande software, systemen en hulpprogramma's. Dit kan betrekking hebben op het gebruik van API's, connectors of andere integratiemethoden. Je moet ook grondig testen om te bevestigen dat de AI-agent goed werkt met je bestaande processen.
     
  6. Bewaken en optimaliseren. Zodra je klaar bent, stel je metrische prestatiegegevens in, zoals reactietijden, klanttevredenheid en voltooiingspercentages voor taken, om de effectiviteit van de AI-agent bij te houden. Zorg ervoor dat je de prestaties van de AI-agent continu bewaakt en indien nodig aanpast op basis van gebruikersfeedback en prestatiegegevens.
     
  7. Schalen en uitbreiden. Op basis van het succes van je eerste implementatie kun je overwegen je AI-initiatieven uit te breiden naar andere afdelingen of werkstromen voor ingebruikname. Dit kan ook betrekking hebben op het trainen of opleiden van je team om ervoor te zorgen dat ze beschikken over de vaardigheden die nodig zijn om AI effectief te gebruiken. 

Zakelijke activiteiten getransformeerd

Hoe agents het bedrijf transformeren

Door handmatige taken aanzienlijk te verminderen en snellere, nauwkeurigere besluitvorming te faciliteren, zijn AI-agents een revolutie in de bedrijfsactiviteiten. In tegenstelling tot traditionele automatiseringsmethoden, die doorgaans afhankelijk zijn van vooraf gedefinieerde regels en statische werkstromen, gebruiken AI-agents machine learning en geavanceerde algoritmen om zich aan te passen aan veranderende omstandigheden en te leren van interacties. Dankzij deze aanpassingsmogelijkheden kunnen ze complexe taken, zoals vragen van klanten, voorraadbeheer en gegevensanalyse, met meer nuance en efficiëntie verwerken.

Organisaties gebruiken deze hulpprogramma's om elk aspect van hun bedrijf uit te breiden, waaronder toeleveringsketenbewerkingen, financiën, klantenservice en zelfs verkoop. In verkoop bieden AI-agents teams bijvoorbeeld mogelijkheden door ze predictieve analyses te bieden op basis van klantgegevens. Door potentiële klanten te identificeren, verbeteren AI-agents het besluitvormingsproces, waardoor verkoopmedewerkers zich kunnen richten op de meeste kansen.

Organisaties die AI-agents gebruiken, rapporteren vaak aanzienlijke verbeteringen in operationele efficiëntie en kostenbesparingen. Bijvoorbeeld: het wereldwijde wetenschappelijke materiaalbedrijf Dow is onlangs een partnerschap aangegaan met Microsoft om Copilot en agents te gebruiken om het factureringssysteem voor vrachten te transformeren, factuurafwijkingen te identificeren en de wereldwijde verzendbewerking te stroomlijnen. Zodra dit systeem is geïmplementeerd op alle verzendmodi en wereldwijde locaties, zal het bedrijf naar verwachting binnen het eerste jaar miljoenen aan verzendkosten besparen.

Ontdek de waarde en impact van AI voor zakelijke leiders

Volgende stap

Of je nu de klantenservice automatiseert met chatbots of voorspellende verkoopanalyses gebruikt, de potentiële toepassingen voor AI-agents zijn enorm en variëren. AI-agents bieden een schat aan voordelen die bedrijfsactiviteiten aanzienlijk kunnen verbeteren en waardevolle inzichten kunnen bieden voor besluitvorming. Door handmatige workloads te verminderen, kunnen teams zich met deze agents richten op meer strategische initiatieven. Dankzij hun vermogen om te leren van interacties kunnen ze zich in de loop van de tijd aanpassen en verbeteren, waardoor ze meer gepersonaliseerde ervaringen en geoptimaliseerde werkstromen kunnen bieden.

Naarmate de technologie zich blijft ontwikkelen, kan het toevoegen van AI-agents aan je activiteiten niet alleen processen stroomlijnen, maar ook een robuust kader bieden voor groei en aanpassing, zodat je bedrijf concurrerend blijft in de huidige snelle markt. 
Bronnen
Een man die iets op een tablet controleert

Microsoft Copilot Studio

Verbeter Microsoft 365 Copilot met agents of bouw je eigen aangepaste ervaringen.
Meer informatie
Een vrouw die met een laptop werkt

Microsoft 365 Copilot for Work

Bespaar tijd, verhoog de productiviteit en help je bedrijf sneller vooruit met Microsoft 365 Copilot.
Meer informatie
Een persoon die met een laptop werkt

Maak kennis met Copilot, de AI-assistent voor je werk

Geef je AI-transformatie een boost met aanbevolen procedures en inzichten van toonaangevende bedrijven.
Meer informatie

Veelgestelde vragen

  • Begin met het identificeren van specifieke gebruiksvoorbeelden waarbij automatisering waarde kan bieden voor je organisatie. Selecteer vervolgens een AI-oplossing die aansluit bij je behoeften, voer een test uit en verzamel feedback voor verfijning. Verbind ten slotte de AI-agent met je bestaande systemen, train je team en bewaak vervolgens continu de prestaties om de impact te optimaliseren.
  • Ja. Sommige AI-agents kunnen worden geïntegreerd met bestaande software en systemen via API's of ingebouwde connectors. Wanneer je een AI-oplossing selecteert, controleer je op compatibiliteit met je bestaande platforms om naadloze integratie te garanderen.
  • Als je het rendement van je AI-agent wilt meten, kun je Key Performance Indicators (KPI's) instellen die overeenkomen met je bedrijfsdoelstellingen en deze metrische gegevens vervolgens regelmatig bijhouden om de impact ervan te beoordelen.
  • AI-agents verbeteren de operationele efficiëntie door systemen zonder menselijk toezicht te automatiseren, zodat werknemers zich kunnen richten op complexere en strategische activiteiten. Ze kunnen ook snel grote gegevenssets analyseren, patronen en trends identificeren die mogelijk niet direct duidelijk zijn en praktische inzichten bieden voor betere prognoses en strategische planning.
  • Enkele veelgebruikte methoden zijn versleuteling, toegangsbeheer en naleving van branchespecifieke standaarden. Niet alle AI-agents gebruiken echter dezelfde beveiligingsmaatregelen, omdat deze kunnen variëren op basis van de branche, het type gegevens dat wordt verwerkt en hoe agent moet worden gebruikt binnen de organisatie. Meer informatie over de verantwoordelijke AI-procedures bij Microsoft.
  1. [1]
    De beschikbaarheid van mobiele apps verschilt per land/regio.