De AI-agent als nieuwe marketingcollega? Dit zijn de mogelijkheden
In dit artikel:
De Nederlandse arbeidsmarkt is momenteel extreem krap, blijkt uit UWV-onderzoek onder 2.300 werkgevers; die krapte blijft naar verwachting aanhouden en verhoogt de werkdruk. Dat betekent echter niet dat organisaties stil hoeven te zitten: routinematige taken zijn juist kansrijk voor automatisering met AI‑agents, die al volop praktijkwaarde bewijzen.
Sam Altman (OpenAI) voorspelde eerder dit jaar dat AI‑agents snel op de werkvloer zouden verschijnen. In de praktijk worden nu al een groot deel van klantenservicevragen in Nederland door AI afgehandeld — naar schatting zo’n 25% van de cases — en moderne AI‑agents oplossen inmiddels ongeveer 80% van de vragen, veel meer dan traditionele chatbots. Bedrijven zoals Salesforce zetten dergelijke agents in om bezoekers productinformatie, trainingsopties en accountspecifieke details te geven, en waar nodig door te koppelen naar mensen.
Ook marketingteams gebruiken AI al jaren: van advertentieoptimalisatie door Google tot creatietools en generatieve AI (ChatGPT, Perplexity, Midjourney, DALL‑E, Adobe Firefly, Synthesia) voor content en strategie. Toch leidt deze brede beschikbaarheid van AI-functies tot nieuwe knelpunten: organisaties raken verlamd door keuzestress, IT is terughoudend vanwege integratie- en databeveiligingsvragen, en losse experimenten per afdeling verergeren silo’s. Dat laatste schaadt de klantbeleving omdat verschillende teams een verschillend beeld van de klant krijgen.
Praktisch voordeel van interne AI‑agents voor marketing: ze kunnen in één oogopslag campagnestatus tonen, kansen aanwijzen en concrete voorstellen maken voor segmentatie, content en automatisering. Een agent kan data analyseren, een e‑mailflow opzetten en een eerste campagneopzet genereren, waardoor marketeers minder afhankelijk zijn van dataspecialisten en tijd en middelen besparen. Dit soort toepassingen is vooral nuttig voor repetitieve administratieve taken en snel itereren op campagnes.
Om deze voordelen te realiseren is een aanpak nodig: breng processen in kaart en identificeer repetitieve taken die je als eerste wilt automatiseren; inventariseer welke mogelijkheden al in je bestaande marketingtechnology zitten; centraliseer en ontsluit relevante data (AI heeft data nodig); en bepaal welk model en welke deployment‑strategie je kiest, inclusief training en testen. Governance, integratie met IT en zorgvuldige databeveiliging blijven cruciaal.
Kortom: de technologie voor AI‑agents is er en levert directe efficiency- en kwaliteitswinst, mits organisaties gericht kiezen en samenwerken om silo’s te doorbreken, data centraal te stellen en toepassingen zorgvuldig te implementeren. Begin klein, identificeer concrete use‑cases en schaal op waar de meeste waarde en het minste risico ligt.