Wat is Conversational AI en wat kun je ermee?

Leestijd: 9 minuten | Prefer reading in English?

Lees in dit blog alles over hoe conversational AI klantenservice transformeert, en hoe je het kunt gebruiken in je voordeel. 

Allereerst is het goed om een definitie te geven van conversational AI. Als we het hebben  over conversational AI, dan gaat het in essentie over een vorm van kunstmatige intelligentie (AI) die menselijke gesprekken kan simuleren.

Klinkt best eenvoudig. De definitie mag dan misschien simpel klinken, de werking en achterliggende mechanieken zijn wat complexer.

Conversational AI maakt gebruik van geavanceerde technologieën zoals natuurlijke taalverwerking (NLP) en machine learning (ML) om taal te begrijpen, erop te reageren en te leren van interacties. Deze technologie stelt systemen in staat om op een natuurlijke manier met mensen te communiceren via tekst, zoals chatbots, of via spraak, zoals voicebots.

Wat is het verschil tussen conversational AI en chatbots?

Om te snappen hoe conversational AI en chatbots in relatie staan tot elkaar, is het goed om uit te leggen hoe chatbots werken.

Er zit een verschil tussen traditionele chatbots en chatbots die gebruikmaken van conversational AI. Traditionele chatbots maken geen gebruik van conversational AI technologie, maar zijn gebaseerd op regels. Deze chatbots bieden beperkte antwoorden op basis van vooraf gedefinieerde scripts. 

Chatbots op basis van conversational AI kunnen complexe vragen verwerken en veel dynamischer reageren. Regelgebaseerde chatbots begrijpen vaak slechts specifieke woorden en zinnen en hebben moeite met onverwachte vragen. Conversational AI kan daarentegen de context van een gesprek begrijpen en leren van nieuwe interacties, waardoor het veel flexibeler en intelligenter is. 

Met andere woorden: traditionele chatbots zullen in veel gevallen hetzelfde antwoord geven, terwijl chatbots die gebruik maken van conversational AI blijven leren van interacties.

Dat zorgt ervoor dat het antwoord dat de chatbot aan de ene persoon geeft, net wat anders kan zijn dan het antwoord dat de chatbot aan een ander persoon geeft. Helemaal afhankelijk van de context op dat moment.

Natuurlijke taalverwerking en machine learning: hoe zit dat?

Een belangrijk onderdeel van Conversational AI is natuurlijke taalverwerking, of Natural Language Processing (NLP). NLP stelt de technologie in staat om menselijke taal te begrijpen, inclusief de nuances, emoties en intenties die daarbij horen.

NLP analyseert de grammatica, betekenis en context van woorden om de vraag van de gebruiker heel precies te interpreteren om een relevant antwoord te geven. Door NLP voelt de interactie met een chatbot vloeiend en menselijk aan.

Conversational AI maakt daarnaast gebruik van machine learning, een techniek waarmee het systeem zichzelf kan verbeteren door ervaringen. Naarmate de AI meer gesprekken voert, leert het steeds beter in te spelen op wat de gebruiker nodig heeft en hoe deze het beste geholpen kan worden.

Dat zorgt naast efficiëntere interacties, ook voor meer persoonlijke en accuratere gesprekken.

De geschiedenis en evolutie van conversational AI

De technologie achter conversational AI heeft een lange weg afgelegd en de ontwikkelingen gaan ook nu nog in rap tempo door. Misschien nog wel sneller dan ooit tevoren.

Kunstmatige intelligentie wordt steeds slimmer en op steeds meer manieren toegepast. Om te begrijpen waar we nu staan in die ontwikkeling, is het goed om te kijken waar kunstmatige intelligentie, en in het bijzonder conversational AI, is begonnen.

Het concept van een computer die menselijke gesprekken kan simuleren, werd voor het eerst ontwikkeld in de jaren 60 met de creatie van ELIZA. Deze chatbot was een van de eerste programma’s die kon reageren op tekstinvoer. ELIZA simuleerde een psychotherapeut door de antwoorden van de gebruiker eenvoudig te herhalen in de vorm van vragen. Hoewel ELIZA niet écht intelligent was, werd het een baanbrekend experiment in menselijke-computerinteractie. Merk op dat dit nog jaren voor de internetrevolutie plaatsvond! 

In de jaren 70 en 80 kwamen de eerste kennissystemen op, gebaseerd op vooraf ingestelde regels, maar deze waren erg beperkt en konden geen complexe gesprekken voeren.

In de jaren 90 volgde een doorbraak met NLP, waardoor chatbots gesprekken konden voeren die menselijk aanvoelden.

Begin 2000 kwam Conversational AI op met de introductie van virtuele assistenten zoals SmarterChild en later Siri. Siri, dat we tegenwoordig allemaal kennen van Apple, combineerde spraakherkenning met machine learning, wat leidde tot de ontwikkeling van voice-assistenten zoals Google Assistant en Alexa. 

In de jaren 2010 bracht machine learning pas echt een revolutie teweeg in conversational AI. Systemen werden zelflerend, waardoor ze hun prestaties konden verbeteren zonder dat er nieuwe regels nodig waren.

Dankzij deep learning konden chatbots en voicebots nog natuurlijker reageren en complexere taal begrijpen, wat zorgde voor een enorme groei in het gebruik en de toepassingen van AI-gestuurde klantinteractie.

Conversational AI anno nu

Tegenwoordig is conversational AI niet meer weg te denken uit klantinteractie.

De technologie is inmiddels zo ver, dat het in staat is om consumenten proactief te helpen, meertalige ondersteuning te leveren en zelfs emoties te detecteren in gesprekken.

Niemand heeft een glazen bol, maar wij denken dat conversational AI in de toekomst draait om nog diepere integratie in het dagelijkse leven van consumenten en bedrijven.

Conversational AI zal waarschijnlijk gericht zijn op meer zelfsturende en contextbewuste systemen. Het gebruik van predictive analytics om klantbehoeften vooraf in te schatten, emotionele intelligentie om gesprekken menselijk te maken, en omnichannel integraties zullen centraal staan in de verdere ontwikkeling.

Daarnaast zal meertalige AI steeds belangrijker worden om klanten wereldwijd te kunnen bedienen zonder taalbarrières.

Toepassingen van Conversational AI in klantenservice

Dat conversational AI een enorme impact heeft op de manier waarop bedrijven met klanten communiceren is ondertussen duidelijk. Maar welke concrete toepassingen zien we op dit moment?

Wat voor voordelen biedt Conversational AI?

Goed, we weten welke praktische toepassingen er mogelijk zijn met conversational AI. Maar welke voordelen biedt het toepassen van conversational AI in je klantenservice eigenlijk?

Een tipje van de sluier: het gaat verder dan alleen het verhogen van klanttevredenheid.

24/7 en real-time antwoorden in de taal van de gebruiker zorgt natuurlijk voor tevredener klanten, mits zij goed geholpen worden. Als dat het geval is, zorgt dat voor minder terugkerende vragen, wat weer leidt tot kostenbesparing. Daarbij zijn er minder medewerkers nodig, wat ook kosten bespaart.

Een ander voordeel van de inzet van conversational AI is de enorme schaalbaarheid die het met zich meebrengt.

Conversational AI maakt het eenvoudig voor bedrijven om hun klantenservice op te schalen zonder extra personeel in te huren. Of je nu duizenden of miljoenen klanten hebt, een AI-systeem kan moeiteloos grote hoeveelheden klantvragen verwerken zonder dat er bottlenecks ontstaan.

Dit is vooral nuttig tijdens piekperiodes, zoals de feestdagen of tijdens productlanceringen. Over schaalbaarheid gesproken!

Daarnaast zorgt de inzet van conversational AI voor meer efficiëntie, wat voortvloeit uit de schaalbaarheid die het biedt. Door het automatiseren van eenvoudige taken kunnen medewerkers zich richten op complexere en waardevollere taken die meer menselijke expertise vereisen. 

En misschien wel het belangrijkste: conversational AI biedt de mogelijkheid om klantinteracties te personaliseren.

Bij het verbeteren van klantenservice wordt er helaas nog te vaak gedacht vanuit de voordelen die het oplevert voor een bedrijf, maar uiteindelijk wil je de klant zo goed mogelijk helpen.

Conversational AI doet precies dat: het verbeteren van de klantenservice, door klanten met een persoonlijk en contextueel antwoord vooruit te helpen met zijn of haar probleem of vraag.

Emotionele intelligentie en sentimentanalyse

Het laatst beschreven voordeel, namelijk het personaliseren van klantinteracties, gaat verder dan een antwoord op maat. Conversational AI kan klantinteracties namelijk ook verbeteren door gebruik te maken van sentimentanalyse en emotionele intelligentie.

Net als mensen kan AI de context van een gesprek begrijpen.

Door sentimentanalyse kan de AI de toon en emotie van een klant detecteren, zoals frustratie of enthousiasme én daarop inspelen.

Een klant die bijvoorbeeld ontevreden klinkt, krijgt een meer empathische reactie, terwijl een tevreden klant juist een extra aanbeveling ontvangt.

Door deze combinatie van personalisatie en emotionele intelligentie ontstaat een menselijkere interactie.

Maar let wel: we zien dat het belangrijk blijft om aan te blijven geven wanneer een klant met een mens praat, en wanneer het een tekst- of spraakgestuurd systeem is. De grens tussen mens en robot vervaagt namelijk bij empathische reacties.

Hoe zit het met conversational AI en privacy?

Een van de grootste zorgen rond conversational AI is privacy. En dat is natuurlijk terecht.

Want klanten vertrouwen hun persoonlijke gegevens toe aan AI-systemen. Van basisinformatie tot gevoelige gegevens zoals betalingsgegevens of medische informatie. Bedrijven moeten er daarom alles aan doen om deze gegevens te beschermen.

Maar hoe zorg je ervoor dat privacy wordt gewaarborgd?

Het begint met dataminimalisatie: AI-chatbots moeten alleen de informatie verzamelen die strikt nodig is voor het uitvoeren van de taak. Dit beperkt niet alleen de hoeveelheid opgeslagen data, maar verkleint ook het risico op misbruik of datalekken.

Daarnaast is het belangrijk om gegevens tijdens de overdracht te versleutelen en op veilige servers op te slaan die voldoen aan internationale privacyregels, zoals de AVG (GDPR) in Europa.

Daarnaast is transparantie belangrijk. Klanten moeten duidelijk geïnformeerd worden over hoe hun gegevens worden gebruikt, met wie ze worden gedeeld, en hoe lang ze worden bewaard.

Dit kan door middel van een privacyverklaring en de mogelijkheid om toestemming te geven voor gegevensverwerking (opt-in). Bovendien is het belangrijk om klanten altijd de optie te geven om hun gegevens te verwijderen of in te zien.

In 2025 verwachten we dat predictive analytics en een proactieve klantenservice bij steeds meer bedrijven de standaard zullen worden. Benieuwd welke trends wij in 2025 nog meer op het gebied van conversational AI zien? Download dan ons whitepaper, waarin we onze visie geven op de toekomst van klantinteracties.

De kracht van een omnichannel strategie

Conversational AI speelt een cruciale rol in een goed functionerende omnichannelstrategie.

Klanten willen namelijk gesprekken kunnen starten op de website en die vervolgens voortzetten via bijvoorbeeld WhatsApp, net zoals ze dat met vrienden en familie doen. Ze verwachten daarbij dat ze niet telkens opnieuw hun vraag hoeven te stellen.

Daarom is het essentieel dat alle kanalen goed geïntegreerd zijn. Wanneer de kanalen niet goed samenwerken, kan dat leiden tot frustratie en een negatieve klantervaring.

Om dit te voorkomen, helpt de technologie achter conversational AI ervoor dat klantgegevens en -interacties centraal beheerd worden, ongeacht het gebruikte kanaal. Dit maakt een naadloze klantbeleving mogelijk, waarbij alle communicatie vlekkeloos in elkaar overloopt.

Bedrijven die hun systemen integreren in één platform, maken hun service efficiënter en slimmer.

Een flexibele AI-oplossing die bovenop bestaande systemen wordt geplaatst, maakt het bovendien mogelijk om een omnichannelstrategie te implementeren zonder ingrijpende veranderingen in de infrastructuur.

De ROI van conversational AI

Natuurlijk, realtime ondersteuning in meerdere talen en automatisering leveren in veel gevallen tevreden klanten op.

Maar wat levert de implementatie van conversational AI financieel op? Oftewel: wat is de ROI (Return on Investment)?

De ROI zit vooral in operationele efficiëntie en kostenbesparingen. Door repetitieve taken te automatiseren, zoals het beantwoorden van veelgestelde vragen of het verwerken van eenvoudige klantverzoeken, kun je personeelskosten verlagen.

Hierdoor kunnen agents zich richten op complexere taken die meer waarde toevoegen. Dat verhoogt de productiviteit, verkort reactietijden en zorgt voor een betere klantervaring.

Daarnaast maakt conversational AI schaalbaarheid mogelijk zonder exponentieel hogere kosten. Of een bedrijf nu 10 of 10.000 klanten tegelijk bedient, een AI-gestuurde oplossing kan met hetzelfde gemak alle interacties afhandelen.

En vergeet de waarde van data-analyse niet: met AI kunnen bedrijven diepgaand inzicht krijgen in klantbehoeften en gedragingen, wat weer leidt tot gerichtere marketingstrategieën en productverbeteringen.

Zelf aan de slag met conversational AI?

Seamly biedt bedrijven een krachtige oplossing om conversational AI effectief in te zetten en te integreren met bestaande klantinteractiesystemen.

Door ons flexibele platform, kun je zonder aanpassingen in infrastructuur een naadloze klantenservice bieden op je live chat, chatbot, voicebot en social kanalen.

Wil je meer weten over hoe we samen jouw klantenservice naar een hoger niveau kunnen tillen? Meld je aan voor een gratis demo of neem contact op!