Veel organisaties willen AI inzetten voor klantcontact. Terugkerende vragen kosten tijd en klanten verwachten snel antwoord. Toch gaat het vaak mis bij de start. Er wordt te snel gekozen voor een chatbot, terwijl de onderliggende kennis verspreid, verouderd of tegenstrijdig is.
In deze praktische sessie laat Felipe Wesbonk zien hoe MKB-organisaties slimmer starten met AI in klantcontact. De basis: klantvragen verzamelen, clusteren en vertalen naar betrouwbare kennis voor medewerkers.

Aan de hand van een herkenbare MKB-case zie je hoe ruwe klantvragen worden omgezet naar een interne kennisbot. Daarbij draait het om meer dan het AI-antwoord zelf. Ook brongebruik, risico’s, escalatieregels en evaluatie bepalen of zo’n oplossing bruikbaar blijft.

Ook komt de vertaalslag naar Microsoft 365, Copilot en SharePoint aan bod. De toolkeuze kan verschillen. De basis blijft gelijk: betrouwbare data, duidelijke grenzen en blijven verbeteren.

Na deze sessie weet je hoe je:
• terugkerende klantvragen analyseert en clustert
• bepaalt welke vragen geschikt zijn voor AI
• kennis geschikt maakt voor een interne kennisbot
• risico’s, bronnen en escalatie meeneemt
• een eerste kennisbot opzet zonder technisch team of groot budget

#AI #klantcontact #MKB #kennismanagement