“AI vergroot wat er al is. Als je fundamenten zwak zijn, versnelt AI je ondergang.”
Met die zin zette Serge Poppes van Pegamento de toon in de Klantenservice Federatie-podcast, gehost door Omid Holterman. Samen met Arne van Weenen (klantbelevingstrateeg en Customer Experience Manager bij a.s.r.) verkende hij een vraag die veel organisaties bezighoudt: hoe zet je AI in als katalysator voor groei, zonder dat het vooral een versneller wordt van frustratie en teleurstelling?
AI is namelijk zelden het echte probleem. En ook zelden de echte oplossing. In klantcontact werkt AI vooral als een vergrootglas: het maakt zichtbaar (en sneller) wat al goed gaat, maar ook wat al wringt.
Dit artikel haalt de belangrijkste inzichten uit de podcast naar boven en vertaalt ze naar een praktisch denkkader voor iedereen die AI “goed” wil inzetten: klantgericht, medewerker-ondersteunend en schaalbaar.
AI is geen doel. De échte vraag is: welk probleem los je op?
Een van de scherpste punten die terugkomt in het gesprek: veel organisaties starten bij de oplossing (“we moeten iets met AI”), terwijl je beter start bij de diagnose:
Welk probleem proberen we op te lossen?
Dat klinkt simpel, maar het voorkomt een veelvoorkomende valkuil: een zwak of onduidelijk proces automatiseren en dan teleurgesteld zijn dat de uitkomst niet beter wordt. Serge vatte dat kernachtig samen: als je een proces “AI geeft”, maak je het proces niet automatisch goed, je maakt het vooral sneller. En als het proces al rommelig was, dan gaat het sneller rommelen.
Arne herkent dat vanuit een klassieke verbeterlogica: je kunt pas echt verbeteren als je snapt wat de oorzaak is. Anders bouw je een oplossing op een probleem dat je niet scherp hebt.
De basis op orde is saai… en precies daarom wordt het vaak overgeslagen
Op de vraag “waar begin je dan?” komt een antwoord dat niet spectaculair klinkt, maar wel het verschil maakt:
Zorg dat je basis op orde is.
En “basis” betekent hier niet één universele checklist. Elke sector, elk merk en elke klantbelofte is anders. Maar de rode draad is wel herkenbaar:
- Weet waarom klanten contact opnemen (en of dat contact noodzakelijk is).
- Zie waar je proces stokt (in de klantreis, kennis, systemen, backoffice).
- Maak duidelijk wat “goed klantcontact” voor jullie betekent: wanneer wil je een mens, wanneer kan het digitaal?
- Onderken dat AI niet alleen techniek is, maar óók gedrag, beleid, risico’s en verwachtingen.
Een belangrijk nuancepunt in de podcast: AI kan technisch steeds meer ,ook “empathisch” klinken, maar “kunnen” is niet hetzelfde als “moeten”. Soms is de beste toepassing: AI als ondersteuning voor de medewerker, zodat de mens beter en consistenter kan helpen.
Van kanaaldenken naar “channel-less”: het proces bepaalt de vorm
Een opvallend inzicht uit het gesprek is dat kanaaldenken steeds minder helpt. Niet “bellen vs. mail vs. chat” moet leidend zijn, maar:
Welk proces probeert de klant te doorlopen en wat is de meest logische vorm om dat proces te ondersteunen?
Serge noemt dat “channel-less” denken: je ontwerpt niet per kanaal, maar per proces. Sommige vragen zijn prima realtime (voice/chat), maar andere vragen vragen juist om een asynchroon pad, omdat er onderzoek of meerdere stappen nodig zijn. Het kanaal is dan niet het vertrekpunt, maar de uitkomst.
Wat klanten vooral voelen: voortgang. Een kanaal dat traag voelt, wordt vanzelf minder gebruikt, ongeacht hoe mooi je strategie op papier is.
Groei begint vaak bij minder contact: durf de “waarom”-vraag te stellen
Een van de meest praktische lessen uit de podcast: veel klantcontact ontstaat niet omdat klanten “zin hebben” om contact op te nemen, maar omdat ergens frictie zit. Denk aan:
- onduidelijke brieven of voorwaarden,
- ontbrekende statusinformatie,
- ingewikkelde stappen,
- backoffice-taken die blijven liggen,
- kennis die lastig vindbaar is.
Arne brengt dat terug naar “job to be done”: klanten komen niet voor een kanaal, maar om een taak te voltooien. Als die taak stagneert, komt er (herhaal)contact. En dát verandert ook de toon van gesprekken.
Daar zit een belangrijke groeikans: AI hoeft niet alleen te helpen in het gesprek zelf, maar juist ook in de afhandeling van de taken eromheen. Minder open eindjes betekent minder herhaalcontact, minder druk en meer ruimte voor complexe, waardevolle gesprekken.
AI “at scale” is een ander spel dan even prompten
Serge maakt een belangrijk onderscheid: AI in klantcontact draait vaak op schaal, met echte klantdata, onder compliance- en kwaliteitsvereisten. Dat is iets anders dan thuis experimenteren met een publiek model.
In dat “at scale”-spel horen onderwerpen die je niet kunt overslaan:
- Databeleid: wat mag wel/niet worden vastgelegd?
- Governance: wie is eigenaar van kwaliteit en risico’s?
- Ethiek en wenselijkheid: niet alles wat kan, moet.
- Continu bijsturen (“tuning”): vragen, taal en gedrag veranderen doorlopend.
Een sprekend voorbeeld uit de podcast laat zien hoe snel het mis kan gaan als je dit niet goed ontwerpt: een gesprek bevat gevoelige (bijv. medische) informatie, wordt automatisch verwerkt of opgeslagen, en veroorzaakt vervolgens onbedoelde gevolgen in systemen en opvolging. Zulke “oeps”-momenten wil je niet achteraf met brandjes blussen oplossen—je wilt ze vooraf in je ontwerp voorkomen.
Medewerkers en klanten meekrijgen? Start met: “What’s in it for me?”
Adoptie is zelden alleen een toolvraag. Het is een mensvraag. De podcast is daar heel duidelijk over:
- Voor medewerkers: helpt het hen sneller, zekerder en rustiger te werken?
- Voor klanten: levert het sneller antwoord, oplossing en voortgang?
Als die “what’s in it for me” ontbreekt, zakt waardering, zeker bij chatbots. Niet omdat klanten “tegen AI” zijn, maar omdat ze simpelweg niet geholpen worden.
En een belangrijk punt dat zowel Serge als Arne benadrukken: klantcontactmedewerkers zijn zelden de bottleneck. Integendeel. Ze weten vaak precies waar processen of kennis mislopen en kunnen je enorm versnellen, mits je hun feedback structureel ophaalt én er zichtbaar iets mee doet.
Make or buy: wat bouw je zelf, wat haal je van buiten?
De luistervraag in de podcast (“wat bouw je intern, wat besteed je uit?”) raakt een realiteit die veel organisaties herkennen: er is enorm veel beschikbaar in de markt, maar iedereen is toch geneigd opnieuw uit te vinden wat al bestaat.
Een praktisch, nuchter onderscheid:
Koop/gebruik bestaande oplossingen als:
- het commodity is (standaard functionaliteit zoals chatbotplatformen, kennismanagement, routing),
- het al bewezen draait bij vergelijkbare organisaties,
- snelheid en leercurve zwaarder wegen dan unieke differentiatie.
Bouw/organiseer intern als:
- het je onderscheidend vermogen raakt,
- het diep verweven is met unieke processen,
- of je data zó gevoelig is dat je maximale controle wilt op verwerking en opslag.
Belangrijk detail: “buy” betekent niet “klaar”. Ook met een externe oplossing blijft de kernvraag: welk probleem lossen we op, en hoe past dit in ons proces?
Een werkbaar startpunt: zo maak je AI een groeiversneller (en geen pleister)
Wil je dit vertalen naar actie? Dit is een volgorde die precies aansluit op de rode draad uit de podcast:
- Kies één concreet probleem (niet: “we moeten iets met AI”).
- Ontleed de oorzaak (journey, taken, backoffice, kennis, systemen).
- Definieer de gewenste uitkomst (voor klant én medewerker).
- Herontwerp het proces zónder AI (hoe zou het idealiter lopen?).
- Gebruik AI waar het frictie wegneemt (kennisontsluiting, samenvatten, assist, routing, taakafhandeling).
- Meet en verbeter doorlopend (kwaliteit, risico’s, doorlooptijd, herhaalcontact, werkgeluk).
Zo voorkom je “AI op een proces plakken”, en ga je naar: procesdenken mét AI-mogelijkheden.
Tot slot
De conclusie van de podcast is geruststellend én scherp: AI is krachtig en kan veel versnellen, maar alleen als je hem inzet als middel in een groter verhaal over klantwaarde, proceskwaliteit en schaalbaarheid.
Of, in de geest van Serge’ opening:
AI vergroot wat er al is.
Dus wil je AI als katalysator voor groei? Zorg dan dat er iets is om te vergroten: duidelijke keuzes, sterke processen, goede kennis en een ontwerp dat klanten én medewerkers helpt.
De KSF-podcast met Serge Poppes beluister je hier.
