Oké stel je even voor. Je zit ’s ochtends achter je bureau en ziet een berg repetitieve taken liggen. Leads uitzoeken, rapportages maken, klantvragen beantwoorden. Je hebt totaal geen zin in al deze klusjes. Hoe fijn zou je het dan vinden als je een collega had die al deze klusjes snel en foutloos van je overneemt? In dit artikel deel ik wat Microsoft Copilot Studio voor je kan doen.
Wat is Microsoft Copilot Studio?
Microsoft Copilot Studio is een platform waarmee je zelf AI-gestuurde assistenten kunt maken en gebruiken. Deze assistenten, ook wel ‘agents’ genoemd, ontwikkel je binnen één complete omgeving voor conversational AI. Je kunt er alles doen: ontwerpen, testen en publiceren van je eigen AI-assistenten.
Het prettige is dat je daarvoor geen programmeerkennis nodig hebt. Je legt in gewone taal uit wat een agent moet doen, of werkt via een overzichtelijke grafische interface. Copilot Studio maakt het hele proces efficiënt. Zo kunnen teams in allerlei afdelingen, van marketing tot klantenservice, eenvoudig hun eigen slimme assistenten bouwen.
Wel is belangrijk om te weten: als je deze agents wil inzetten in Microsoft 365-apps zoals Teams, SharePoint en Outlook, dan heb je een Microsoft 365 Copilot-licentie nodig. Zonder die licentie kun je Copilot Studio wel gebruiken en agents publiceren, bijvoorbeeld op een website of in andere kanalen, maar niet binnen de vertrouwde Office-apps gebruiken.
De belangrijke eigenschappen van Copilot Studio op een rij:
- Toegankelijkheid: het platform is gemaakt voor een breed publiek. Je hoeft alleen in gewone taal uit te leggen wat je wil bereiken. Het systeem doet daarna automatisch de rest.
- Integratie: Copilot Studio werkt samen met Microsoft 365-omgevingen. Een gemaakte agent kan zelfstandig functioneren als chatbot of worden gepubliceerd binnen Microsoft 365 Copilot. Zo kunnen collega’s de agent direct gebruiken in vertrouwde apps zoals Teams, SharePoint en Outlook.
- Eind-tot-eindoplossing: het platform ondersteunt alle stappen van ontwerp tot publicatie, zonder dat je hoeft te programmeren. Je ontwerpt de conversatie, voegt bedrijfskennis toe, bijvoorbeeld SharePoint-documenten als bron, test de agent in een chatvenster en publiceert hem met één klik.
Microsoft probeert met Copilot Studio in te spelen op de trend van de ‘democratisering’ van AI-ontwikkeling. Waar iemand vroeger echt specialistische IT-kennis nodig had, kunnen nu ook professionals (zoals marketeers) zelf AI-oplossingen bouwen. Simpel gezegd: Copilot Studio is een echte ‘doe-het-zelf toolkit’ voor slimme chatbots en virtuele assistenten op de werkvloer.
Wat zijn nou die AI-agents binnen Copilot Studio?
AI-agents zijn de ‘AI-gestuurde’ assistenten die je in Copilot Studio kan bouwen. Het zijn slimme bots die je kunt inzetten via verschillende kanalen. Je kan hierbij denken aan een chatvenster, je website of Microsoft Teams.
Microsoft beschrijft zelf een agent als volgt:
Agents use AI to automate and execute business processes, for a person, team, or organization.
Simpel gezegd betekent dit dat een agent taken kan uitvoeren en vragen kan beantwoorden namens jou, je team of je hele organisatie.
In welke dingen verschillen ze dan van een normale chatbot? Een traditionele chatbot reageert alleen op vragen met vooraf ingestelde antwoorden, bijvoorbeeld op basis van een FAQ. Deze AI-agents gaan veel verder. Zo kunnen deze onder andere:
- Context begrijpen en acties uitvoeren: waar een simpele bot alleen informatie ophaalt, kan een agent ook daadwerkelijk de taak uitvoeren. Hierbij kan je denken aan een taak inplannen, een formulier invullen of zelfs een workflow starten op basis van een verzoek.
- De workflows automatiseren: agents kunnen meerdere stappen achter elkaar uitvoeren. Je kan ze echt zien als een medewerker. Ze zijn in staat om repetitieve processen over te nemen en deze van begin tot eind af te handelen zonder tussenkomst van een mens.
- Zelfstandig opereren: geavanceerde agents kunnen taken grotendeels automatisch uitvoeren op basis van data en ingestelde workflows. Ze nemen dus echt veel werk uit handen. Maar let op. Ze blijven altijd binnen de kaders die je zelf hebt ingesteld. Dus als jij een agent de taak geeft die ’s nachts automatisch rapportages draait en e-mails verstuurt, can doet deze agent precies dat. Of bijvoorbeeld eentje die continu klantvragen monitort en beantwoordt.
Microsoft legt het zo uit:
Think of agents as the apps of the AI era, with the copilot as the interface.
Een Copilot, zoals Microsoft 365 Copilot, is de uiteindelijke AI-assistent die je ziet en waarmee je communiceert. Dat noemen we de interface. Daarachter zitten die agents: losse ‘apps’ die ieder een specifieke taak of expertise hebben.
Een Copilot in bijvoorbeeld Outlook of Teams kan meerdere agents tegelijk aansturen. Denk aan een agent die vergaderafspraken regelt, een andere die klantdata opzoekt, en weer een andere die teksten genereert.
Uiteindelijk merk je eigenlijk niet dat er meerdere AI-agents aan het werk zijn. Je ziet alleen de chat waarin je uiteindelijke vraag stelt. Tegelijkertijd stuurt Copilot op de achtergrond jouw specifieke verzoek door naar de ‘agent’ die het best bij deze taak past.
Voorbeelden van wat je ermee kan doen
Om helemaal een goed beeld te krijgen van de kracht van deze agents, deel ik een paar voorbeelden van wat er mogelijk is. Hierbij leg ik de focus op marketing, sales en klantenservice.
Marketingcampagnes en contentcreatie
De agents ondersteunen bij het bedenken en uitwerken van waardevolle content. Zet bijvoorbeeld een agent in die campagneresultaten analyseert en op basis daarvan aanbevelingen doet aan jou. In het Copilot-ecosysteem van Microsoft zie je op dit moment al hoe je sneller een marketingstrategie kunt ontwikkelen door klantinzichten automatisch te laten samenvatten.
Denk eens aan een agent die klantfeedback verzamelt en analyseert. Én vervolgens aangeeft welke boodschap het beste aanslaat bij je doelgroep. Daarnaast kunnen agents ook de eerder benoemde routinetaken overnemen. Zoals het opstellen van een nieuwsbriefconcept of socialmedia-posts. Jij als professional hoeft dan de teksten alleen nog aan te scherpen.
Salesondersteuning
In verkoopteams kunnen AI-agents dienen als een extra paar handen. Zo heeft Microsoft een zogenoemde Sales Qualification Agent ontwikkeld (nu nog in preview). Dit helpt verkopers om zich te richten op de meest kansrijke leads. Deze agent kwalificeert automatisch inkomende leads, zoekt relevante informatie op en geeft aan welke prospects prioriteit hebben. Vaak betalen salesteams veel geld aan tools van externe verkopers. Dat wordt nu overbodig.
Een ander voorbeeld is de Sales Order Agent. Die automatiseert het volledige bestelproces, van orderinvoer tot bevestiging. De agent chat direct met klanten en legt hun voorkeuren vast.
Klantcontact en service
Dit is misschien wel het meest zichtbare toepassingsgebied. AI-agents kunnen dag en nacht klaarstaan om klanten te helpen. Een goed voorbeeld is de ABN AMRO, die hun traditionele chatbots heeft vervangen door geavanceerde agents via Copilot Studio.
Hun klantgerichte agent, ‘Anna’, handelt jaarlijks miljoenen interacties af, zowel via chat als telefoon. Klanten krijgen daardoor sneller hulp. Echt veel vragen worden al volledig door AI afgehandeld. Onderwerpen variëren van problemen met pinpassen tot hulp bij het gebruik van de mobiel bankieren app. Omdat Anna zowel tekst als spraak aankan, worden klanten sneller geholpen. Alleen de niet gebruikelijke zaken worden dan door personeel opgepakt. Al met al verhoogt dit de klanttevredenheid en ontlast het de callcenter.
Tot slot heeft ABN AMRO ook een interne agent ontwikkeld: ‘Abby’. Die medewerkers juist ondersteund bij IT-vragen en HR-zaken. Dit mooie voorbeeld laat zien dat AI-agents niet alleen waardevol zijn voor klanten, maar ook bijdragen aan een betere ondersteuning binnen de organisatie.
Automatisering van workflows
Ook buiten marketing en sales kun je met agents processen stroomlijnen. Denk aan HR, waar een onboardingsagent nieuwe medewerkers stap voor stap begeleidt bij alle formaliteiten. Zoals het invullen van formulieren tot zelfs het plannen van introductietrainingen. Microsoft biedt op dit moment al een kant-en-klare template voor een Employee Self-Service Agent. Die beantwoordt veelgestelde HR- en IT-vragen en voert acties uit via systemen als Workday of ServiceNow. Goed om te weten.
In finance kun je denken aan een agent die ondersteunt bij periodieke afsluitingen. Een Finance Reconciliation Agent bereidt datasets voor en automatiseert afstemmingen. Dit zodat de maandafsluiting sneller en efficiënter verloopt. Eigenlijk geldt de regel: als een proces repetitief en data-gedreven is, is de kans groot dat een AI-agent (een deel van) het werk kan overnemen.
Het belang van een goed beleid
Ik denk dat je inmiddels wel enthousiast bent over wat er allemaal mogelijk is met agents. Maar blijf alert. Agents werken namelijk alleen zo goed als de data en systemen waarop ze draaien. Werkt jouw data en/of systeem van tevoren al niet goed? Dan gaat het fout.
Let wel op: de kracht van agents hangt sterk af van de kwaliteit van je data en de beschikbare connectors. Ook zijn governance en security essentieel. Wie mag een agent bouwen? Welke databronnen mag hij gebruiken? En hoe zorg je dat gevoelige informatie niet onbedoeld wordt gedeeld?
Dat je dit goed moet toetsen bleek vorig jaar nog. Toen bij sommige organisaties interne documenten per ongeluk via Copilot toegankelijk bleken door verkeerd ingestelde toegangsrechten. Zulke fouten onderstrepen ten alle tijden hoe belangrijk het is om vooraf duidelijke afspraken te maken over bijvoorbeeld rollen, rechten en datatoegang.
Door hier vanaf het begin goed beleid op te maken, benut je de waarde van de slimme agents maximaal én voorkom je vervelende verrassingen.
Begin vandaag nog met het bouwen van de eerste agent
Begin klein en leer al doende. Organisaties die AI-agents succesvol inzetten, zoals ABN AMRO, zijn gestart met een duidelijke, afgebakende use case. Bijvoorbeeld één agent voor een specifieke taak. Vanuit daar hebben ze het stap voor stap verder uitgebouwd.
Dit is hoe je het ook moet doen. Juist ook als kleiner bedrijf hoef je geen compleet plan voor de hele organisatie te hebben: begin gewoon met een eenvoudige agent die één taak oppakt. Wat kan er nou fout gaan? In het ergste geval leer je ervan, in het beste geval boek je meteen een klein succes. Klinkt goed toch?
