CTRL SHIFT inspiratie event: HALO Partner was er bij
Gisteren waren we bij CM.com in Breda voor CTRL SHIFT, een middag waarin ze lieten zien waar de CM software en met name HALO en het bredere AI-platform naartoe bewegen. Geen product pitch, maar een kijkje in de techniek die onder de motorkap zit. Voor ons interessant materiaal, want het raakt precies waar wij dagelijks mee bezig zijn: agents die niet alleen praten, maar ook echt iets doen.
De highlights van een bloedhete middag in een aangename airco-gekoelde zaal, die afgesloten werd met een barbecue in festival-sfeer.
RCS: het einde van de saaie SMS
Een van de aankondigingen die buiten de techniek-demo’s om ging, was de samenwerking tussen CM.com en Google voor de uitrol van RCS (Rich Communication Services). RCS is in feite SMS 2.0: hetzelfde bereik en gemak van een tekstbericht, maar dan met een interactieve laag erbovenop. Denk aan carrousels met producten, grote afbeeldingen en video’s, knoppen om direct een actie te starten, typ-indicatoren en leesbevestigingen. Dat alles in de standaard berichten-app die al op de telefoon staat, zonder dat de ontvanger iets hoeft te installeren.
Voor organisaties die nu nog met platte SMS of een aparte app werken, is dat een directe upgrade in bereik en conversie. Een betaalherinnering met een knop “nu betalen” werkt anders dan een sms met alleen een link. Voor onze klanten is dit relevant zodra ze nadenken over uitbreiding van hun kanalenmix: RCS combineert het bereik van SMS met de interactie die je normaal alleen van WhatsApp of een eigen app kent, en sluit daardoor goed aan op een HALO-agent die al via meerdere kanalen met klanten communiceert.
Eén vraag, meerdere agents
Het sterkste beeld van de dag, vanuit een case van incassobureau coeo: een klant stelt één vraag, en op de achtergrond gaan meerdere specialistische agents aan het werk. Een verificatie-agent, een saldo-agent, een status-agent, een agent voor betaalregelingen. Allemaal tegelijk, allemaal gericht op hetzelfde HALO-kernsysteem. De klant ziet daar niets van. Die krijgt gewoon één antwoord.
Dat is de juiste zoals we het graag zien. Eén grote, alleswetende agent bouwen werkt niet. Een netwerk van kleine, gespecialiseerde agents die goed met elkaar samenwerken, wel. De kracht zit niet in de individuele agent, maar in de orkestratie ertussen. Bovendien bouw je daarmee een stukje veiligheid in, omdat je in lagen de authenticatie opbouwt en zo spammers buiten de deur houdt en klantinformatie veilig opgeborgen.
Modellen kiezen op basis van data, niet op hype
CM.com liet eigen benchmarks zien waarin ze AI-modellen (waaronder GPT, Claude en Gemini-varianten) tegen elkaar afzetten op kwaliteit en responstijd. Geen enkel model wint op alle fronten. Het ene model is sneller, het andere preciezer. De juiste keuze hangt af van de usecase: een betaalregeling-agent heeft andere eisen dan een agent die alleen snel een statusupdate moet geven.
Dit bevestigt wat we vaker aanbevelen: een AI-implementatie staat of valt niet bij één model, maar bij de afweging welk model waarvoor wordt ingezet. Wie blind het duurste of nieuwste model pakt, betaalt vaak voor snelheid of nauwkeurigheid die niet nodig is.
Een mooie advanced mode in de software: binnenkort kun je als CM-klant zelf kiezen welk AI-model je wilt inzetten voor je agent.
Kennisbank en context: de basis die het verschil maakt
Een groot deel van de sessie ging over de Knowledge Agent, die documentatie doorzoekt, waar die ook staat opgeslagen. CM.com noemt een fors hogere antwoordnauwkeurigheid dan de vorige versie, met nagenoeg geen hallucinaties meer. Dat sluit aan bij wat wij in de praktijk zien: de kwaliteit van een agent wordt vaker bepaald door hoe goed de kennisbank is ingericht dan door het onderliggende taalmodel. Garbage in, garbage out, ook bij AI-agents.
Daarnaast werd Conversation Mining getoond: als je een analyse start of periodiek inplant worden berichten automatisch geanalyseerd op taal, onderwerpen, sentiment, enzovoort. Vervolgens worden de datapunten omgezet in inzichten en adviezen. Stuk voor stuk kleine stappen, maar samen leveren ze gestructureerde data op die een organisatie verder kan gebruiken in de systemen. Dat is precies het soort tooling waar onze klanten vaak naar vragen zonder het zo te kunnen benoemen: “ik wil weten wat klanten ons eigenlijk vertellen, niet alleen het feit dat ze hebben gebeld.”
Van losse datapunten naar één samenhangend beeld
De primeur van de middag was het Customer Context Platform: alle klantdata, geschiedenis en voorspellingen samengebracht op één plek, zodat een agent niet bij elke vraag opnieuw begint. Een binnenkomend bericht wordt automatisch aangevuld met bedrijfscontext, gespreksgeschiedenis en een voorspelling van wat de klant waarschijnlijk nodig heeft. Daarna pakt een combinatie van AI en mensen het gesprek op.
Dat raakt de kern van waar veel organisaties nu tegenaan lopen. De technologie om een agent te bouwen is er. Het probleem is bijna altijd dat de data verspreid zit over CRM, ERP en losse tools, zonder onderlinge relatie. CM.com liet treffend het verschil zien tussen het “legacy”-plaatje, losse datapunten die je iedere keer opnieuw moet verbinden, en het streefbeeld waarin die relaties er al liggen en je gewoon kunt vragen. Bovendien kun je de relaties zelf leggen: jij bepaalt dus welke data bij elkaar hoort en beschikbaar is voor de AI agents. Dat tweede plaatje is precies waar we klanten naar toe willen brengen in het groei-traject: niet alleen een agent bouwen, maar ook de koppelingen waarmee die agent daadwerkelijk relevante informatie krijgt.
Wat we hiervan meenemen
Geen van deze ontwikkelingen is op zichzelf nieuw. Wat opvalt is hoe nuchter CM.com erover praat: niet “de toekomst van AI”, maar concrete verbeteringen in nauwkeurigheid, snelheid en datakwaliteit. Precies de toon die HALO Partner zelf ook aanhoudt. Een goede agent begint niet bij het model, maar bij de vraag of de juiste context op het juiste moment beschikbaar is.
Tussen alle techniek door was er ook ruimte voor aanvullende context. Daniel Simu (misschien ken je ‘m wel van Holland’s Got Talent) had zijn dansende robot meegenomen en vertelde over hoe wij allemaal een uitvinder kunnen zijn, zolang je maar dingen blijft proberen. De dag werd afgesloten op CM’s eigen festivalterrein. Daar deden we ons tegoed aan pizza/friet/barbecue en custom made cocktails. Een prettige middag, met genoeg stof om de komende tijd mee verder te werken.
Meer weten over een van de onderwerpen? Kunnen we je helpen om je HALO agent te optimaliseren? Of een van de andere CM-producten?
Laat het ons weten. Stuur een mail naar info@halo-partner.com en we nemen vrijblijvend contact op.
