Generatieve AI heeft in korte tijd een vaste plek veroverd in onze dagelijkse werkomgeving. Tools als ChatGPT en GitHub Copilot helpen je sneller schrijven, coderen of brainstormen. Maar wie met deze tools werkt, merkt ook hun beperking: ze zijn slim, maar ze kennen jou niet. Ze weten niet wat er eerder is besproken, wat jouw doelen zijn of in welke context je werkt. En dus blijf je als gebruiker herhalen, sturen en corrigeren.
Precies daar komt de volgende generatie AI om de hoek kijken: context-aware agents. Deze nieuwe klasse digitale assistenten begrijpt wat jij probeert te doen, omdat ze toegang hebben tot jouw werkomgeving, eerdere interacties en relevante bronnen. Ze combineren generatieve kracht met geheugen, logica en initiatief. Niet alleen antwoorden geven, maar actief meewerken. Alsof je er een digitale collega bij krijgt dus.
Voor organisaties die hun productiviteit willen verhogen, processen willen automatiseren en digitale adoptie willen versnellen, biedt dit enorme kansen. De technologie staat nog aan het begin, maar ontwikkelt zich razendsnel. Nu instappen betekent straks een voorsprong opbouwen.
Wat zijn context-aware agents?
Waar generatieve AI draait om het produceren van tekst of code op basis van prompts, gaan context-aware agents een flinke stap verder. Ze combineren taalmodellen met toegang tot jouw digitale werkomgeving, koppelen informatie uit verschillende systemen, onthouden eerdere interacties en voeren zelfstandig acties uit. Daarmee zijn ze geen slimme tool, maar een volwaardige digitale assistent.
In plaats van telkens uit te leggen wat je bedoelt of waar je mee bezig bent, begrijpt een context-aware agent automatisch de situatie. Denk aan een assistent die tijdens een klantgesprek realtime toegang heeft tot eerdere e-mails, contractgegevens en supporttickets. Of aan een agent die je agenda, e-mail en documenten koppelt om je proactief te helpen bij je dagelijkse taken.
Technisch gezien combineren deze agents generatieve AI met componenten als geheugen, doelen, logica en systeemintegraties. Ze kunnen bijvoorbeeld data ophalen uit CRM-systemen, notities genereren op basis van vergaderingen of zelfstandig een workflow starten. Daarmee worden ze niet alleen reactief, maar doelgericht: geef een intentie aan (“regel een demo met deze klant”) en de agent voert de benodigde stappen uit.
Wat deze agents onderscheidt, is hun vermogen om context op te bouwen en te benutten. Ze begrijpen niet alleen wat je vraagt, maar ook waarom, wanneer en voor wie. En dat maakt ze zeer geschikt voor organisaties die meer willen halen uit hun bestaande systemen, zonder steeds opnieuw het wiel uit te vinden.
Wat levert het op in de praktijk?
De kracht van context-aware agents komt pas echt naar voren als je ziet wat ze concreet kunnen betekenen op de werkvloer. Geen theorie, maar tastbare toepassingen waarmee organisaties tijd besparen, fouten verminderen en medewerkers ondersteunen in hun dagelijkse werk. Hieronder drie voorbeelden die we in onze trajecten vaak terugzien.
Slimmere klantenservice
Veel organisaties investeren in chatbots of generatieve AI om klantvragen sneller te beantwoorden. Maar een context-aware agent doet meer dan dat. Stel: een klant start een chat omdat zijn levering te laat is. De agent herkent het klantnummer, controleert de bestelstatus, ziet dat er gisteren al contact is geweest en stelt een passend antwoord voor. Inclusief de optie om direct een retour aan te maken of een monteur in te plannen. Zonder handmatige handelingen, zonder vertraging. Dat verhoogt niet alleen de klanttevredenheid, maar ontlast ook het supportteam.
IT-support die echt ontzorgt
Bij interne IT-ondersteuning komen veel vragen steeds opnieuw terug: printers die niet verbinden, VPN-problemen, vergeten wachtwoorden. Een context-aware agent kan deze first-line support grotendeels automatiseren. Op basis van logbestanden, apparaatdata en eerdere tickets stelt de agent direct een oplossing voor, of voert die automatisch uit. Als het probleem complexer is, stuurt hij pas door naar een menselijke collega. Zo houd je het supportteam vrij voor de echt uitdagende vragen.
Digitale assistent voor de werkplek
Ook op de werkplek kan een context-aware agent het verschil maken. Bijvoorbeeld bij projectmanagement: stel je werkt aan een marketingcampagne. De agent herkent dat je in Teams een briefing bespreekt, noteert automatisch actiepunten, koppelt ze aan de juiste taak in Planner en stelt relevante documenten beschikbaar in SharePoint. Alles zonder dat jij daar iets voor hoeft te doen. Dit soort agents maken kenniswerk efficiënter, overzichtelijker en minder foutgevoelig.
Wat al deze voorbeelden gemeen hebben? Ze maken gebruik van bestaande systemen, maar halen er meer uit. Doordat de agent weet wat er speelt, reageert hij niet alleen op commando’s, maar anticipeert hij op wat nodig is. Zo gaat AI van een handigheidje naar structurele partner in je bedrijfsvoering.
Waarom nu starten met context-aware agents?
De technologie achter context-aware agents staat nog in de kinderschoenen, maar ontwikkelt zich razendsnel. Wat nu nog pionieren lijkt, is over een paar jaar de standaard. Volgens Gartner heeft in 2028 een derde van alle bedrijfssoftware contextuele AI geïntegreerd. Dat betekent dat organisaties die vandaag beginnen straks niet alleen efficiënter werken, maar ze bouwen ook aan een concurrentievoordeel dat lastig is in te halen.
Wachten tot de technologie volledig is ontwikkeld lijkt misschien veilig. Maar de praktijk leert dat organisaties die vroeg experimenteren, sneller leren, intern draagvlak opbouwen en beter weten wat werkt. Dat begint niet met een grote transformatie, maar met één slimme use-case: een agent die je helpdesk ondersteunt, je salesproces versnelt of je werkplek intuïtiever maakt.
Daarbij is het belangrijk om niet alleen naar technologie te kijken, maar naar wat je ermee wilt bereiken. Wat zijn je strategische doelen? Waar zitten de grootste knelpunten in de dagelijkse operatie? En hoe kun je daar een agent inzetten die impact maakt, zonder dat het direct je hele IT-landschap op z’n kop zet?
Klaar voor de volgende stap in AI-adoptie? Begin met je data op orde
Een digitale assistent is zo slim als de data die hij kan gebruiken. Daarom begint de weg naar context-aware agents bij betrouwbare, gestructureerde en toegankelijke informatie. Pas dan kunnen agents effectief koppelen, analyseren en actie ondernemen.
Macaw helpt je om dat fundament te leggen. Van datastrategie tot systeemintegratie – wij zorgen dat jouw organisatie klaar is voor de volgende stap in AI-adoptie. Met meer dan 30 jaar ervaring in data, technologie en digitale adoptie bouwen we oplossingen die vandaag al waarde leveren en toekomstbestendig zijn.
Benieuwd hoe jouw data-infrastructuur er echt voor staat? Kom direct in contact met ons
