Lezen
Context uit systemen
De agent gebruikt klantdata, orderstatus, tickets, documenten, regels of exports om een taak in context te plaatsen.
AI-agent laten bouwen
AI-agent bouwen die in je proces past.
Silvant bouwt AI-agents die werk voorbereiden, context ophalen, voorstellen doen en acties klaarzetten binnen duidelijke grenzen. Geen losse chatbot naast je operatie, maar software rond de systemen waar je team al mee werkt.
Fit
Wanneer een AI-agent logisch is.
Een agent verdient bouwtijd wanneer de taak terugkomt, context nodig heeft en fouten zichtbaar of begrensbaar zijn.
Sterke kandidaat
Het proces komt dagelijks of wekelijks terug en gebruikt context uit meerdere bronnen.
Maatwerk nodig
Een standaard tool mist systeemtoegang, rechten, workflowlogica of beheer na livegang.
Nog te vroeg
De taak is onduidelijk, data is niet bereikbaar of niemand is eigenaar van uitzonderingen.
Agent stack
Wat we bouwen.
Voorstellen
Werk klaarzetten
Samenvattingen, prioriteiten, conceptantwoorden, afwijkingen of vervolgstappen worden voorbereid voor review.
Begrenzen
Controle in het ontwerp
Schrijfrechten, klantimpact, geld, privacy en uitzonderingen krijgen goedkeuring, logging en escalatiepunten.
Aanpak
Van kandidaatproces naar eerste agent.
Stap 01
Proces selecteren
We kiezen een terugkerende workflow met genoeg volume, duidelijke output en een eigenaar die feedback kan geven.
Stap 02
Context en systemen bepalen
We brengen de minimale bronnen in kaart: CRM, ERP, ticketing, documenten, databases, exports of interne tools.
Stap 03
Controle ontwerpen
We bepalen wat de agent mag lezen, voorstellen, klaarzetten of uitvoeren, en waar menselijke goedkeuring nodig blijft.
Stap 04
Eerste build live zetten
De eerste versie is bewust smal: genoeg om echt werk te raken, klein genoeg om te testen, corrigeren en beheren.
Kosten
Wat de scope bepaalt.
Systemen
Aantal koppelingen, API's, exports, databronnen en de kwaliteit van die bronnen.
Autonomie
Lezen en voorstellen is kleiner dan acties uitvoeren of gegevens terugschrijven.
Governance
Rechten, logging, audit trail, approvalflow, evaluatie en beheer na livegang.
FAQ
Veelgestelde vragen
Is een AI-agent hetzelfde als een chatbot?
Nee. Een chatbot voert vooral gesprekken. Een AI-agent werkt binnen een proces, gebruikt context uit systemen en kan werk voorbereiden of acties klaarzetten binnen afgesproken grenzen.
Wanneer is een AI-agent te vroeg?
Wanneer het proces niet scherp is, data niet bereikbaar is, risico niet begrensd kan worden of niemand eigenaar is van feedback en uitzonderingen.
Moet een agent direct autonoom handelen?
Nee. De eerste versie begint vaak beter met lezen, samenvatten, signaleren en voorstellen doen. Autonomie komt pas wanneer context, logging en controle werken.
Wat is de eerste stap?
De Quickscan brengt proces, data, systemen, risico en de kleinste bruikbare eerste build terug tot een concreet besluit.
Verder lezen
Niet los lezen.
Contact
Proces, data, bouw
Begin met de Quickscan.
In een korte analyse kijken we naar je processen, systemen en data. Daarna weet je waar AI waarde kan toevoegen en welke oplossing logisch is om als eerste te bouwen.
Werkgebied
Werkzaam in heel Europa
Bereikbaar
Ma-Vr · 09-18 CET
E-mail
hallo@silvant.ai
Eerste stap
Quickscan