Van CX naar AX: hoe agentic AI klantinteractie fundamenteel verandert

Agentic AI verandert klantinteractie: niet meer autonomie, maar de juiste rol, moment en grenzen bepalen waar vertrouwen ontstaat of afhaakt.

In het kort:

• Acceptatie van AI is altijd afhankelijk van context, controle en duidelijke grenzen.

• Vertrouwen ontstaat niet door beloftes, maar door bewezen waarde in concrete klantmomenten.

• EY Studio+ vertaalt inzichten naar mensgerichte, direct toepasbare AI-oplossingen die aansluiten bij de klantbeleving en strategische doelen.

Nederlandse consumenten geven in principe de voorkeur aan menselijk contact in klantinteracties, maar kiezen in de praktijk voor AI zodra het nuttig, controleerbaar en duidelijk begrensd is. Juist in die momenten van contact — waar klanten vragen stellen, advies zoeken of hulp nodig hebben — ontstaat een nieuwe realiteit: van customer experience naar agentic experience (AX).

Deze spanning tussen uitgesproken voorkeur en daadwerkelijk gedrag loopt als een rode draad door de bevindingen van het nieuwe Human Signals rapport en bepaalt hoe agentic AI wordt geaccepteerd in klantinteractie en -contact.

Gerichte AI in klantinteractie

Dit onderzoek pleit niet voor snellere of bredere inzet van AI, maar juist voor een meer gerichte AI-toepassing in klantcontact. In plaats van AI in klantinteractie inzetten voor efficiency, draait het nu om het bewust ontwerpen van verrijkte ervaringen waarin AI menselijke dienstverlening ondersteunt in plaats van vervangt. Uit het onderzoek blijkt dat weinig mensen AI echt vertrouwen voor hun belangrijke, persoonlijke beslissingen. Toch wordt agentic AI steeds vaker ingezet in klantinteractie en -contact die, onze financiele plannen en keuzes beïnvloeden. Agentic services zijn AI-systemen die verder gaan dan alleen uitleg of advies en bevoegd zijn om namens de gebruiker te handelen, beslissen of uitvoeren. Dit leidt tot concrete implicaties voor waar en hoe agentic AI het beste kan worden ingezet.

Voorwaardelijke acceptatie in klantcontactHet onderzoek maakt korte metten met open deuren en AI-hypes. Acceptatie is geen generiek ja of nee, maar altijd voorwaardelijk. Klanten willen niet dat AI alles overneemt, maar verwachten wel dat het helpt waar het kan. Ze accepteren AI breed als toelichter of navigator, zijn selectief om AI in te zetten als adviseur, en trekken de grens zodra AI zelfstandig mag handelen of beslissen. Die grenzen zijn verrassend consistent over generaties heen: jong en oud willen controle houden, vooral als het om belangrijke beslissingen gaat.

Pragmatisme paradox AI

De praktijk laat zien dat mensen vaak zeggen menselijk contact te prefereren, maar gebruiken AI zodra het sneller, makkelijker of duidelijker is. Dit is de Pragmatisme paradox: de uitgesproken voorkeur voor de mens verdwijnt zodra AI in de praktijk meerwaarde biedt. Vertrouwen in AI wordt niet vooraf gegeven, maar groeit door bewezen waarde in eenvoudige, laagdrempelige situaties. Pas als AI daar betrouwbaar blijkt, ontstaat ruimte om het in complexere persoonlijke situaties toe te passen.

Vertrouwen opbouwen in agentic interacties

De grootste fout die organisaties maken is te snel te veel willen. Een pilot met AI in customer service die niet goed werkt, zorgt ervoor dat klanten afhaken. Het is cruciaal om eerst de kleine problemen van klanten goed op te lossen en te laten zien dat je ze begrijpt. Alleen dan ontstaat het vertrouwen om AI ook in complexe klantmomenten in te zetten. Proefballonnetjes zonder duidelijke meerwaarde jagen klanten juist weg. We helpen organisaties juist om innovatie te versnellen door onderzoek en experimenten buiten de bestaande structuur te plaatsen. Je hoeft niet eerst interne processen of IT vrij te spelen; je kunt direct gericht toetsen wat werkt. Dit maakt het mogelijk om snel strategie en implementatie van AI te versterken.

Tastbare prototypes

Het onderzoek onderscheidt zich door een laagdrempelige aanpak, met concrete en tastbare prototypes. Geen abstracte vragenlijsten, maar onderzoek in de context van echte klantbeleving. Door te werken met concrete voorbeelden en prototypes wordt direct duidelijk wat AI in de praktijk betekent. Samen met het EY AI Lab worden deze prototypes in de praktijk tot leven gebracht, zodat organisaties precies kunnen zien en testen hoe AI hun klantreis beïnvloedt.

Validatie en design

Deze aanpak maakt het mogelijk om gericht te valideren waar aannames zitten, waar klanten vastlopen en waar AI echt verschil kan maken. Een design sprint begint met het scherp krijgen van doelgroep en business opportunity, gevolgd door het testen van kritieke aannames met prototypes. Dit kan grootschalig, maar ook in drie weken tijd met een aantal interviews en een werkend prototype. Zo ontstaat snel inzicht dat direct toepasbaar is in de business.

Waarde voor de klant

Toch ontstaat er vaak een kloof tussen wat leiders denken dat ze nodig hebben en wat klanten daadwerkelijk verwachten. Veel organisaties focussen op efficiëntie, bijvoorbeeld door klantcontact te automatiseren. Maar het echte verschil zit in waarde toevoegen voor de klant. In sommige domeinen blijft menselijke aandacht essentieel, terwijl AI juist in andere situaties snel en pragmatisch kan helpen. Het onderzoek laat zien dat mensen niet altijd een mens willen spreken, maar wel behoefte hebben aan overzicht, structuur en een duidelijke handover naar menselijke ondersteuning wanneer dat nodig is. Meer empathie is niet altijd de oplossing: Nederlandse consumenten waarderen helderheid en concrete stappen vaak meer dan standaard empathie. Alleen als de situatie erom vraagt, wordt menselijke interactie en empathie echt op prijs gesteld. Deze inzichten uit het Human Signals onderzoek zijn breed toepasbaar. Hoewel het onderzoek is uitgevoerd in een financiële context, laten de resultaten zien dat deze logica richting geeft voor de inzet van agentic AI waar klantinteractie, vertrouwen en verantwoordelijkheid samenkomen: van zorg tot energie en van telecom tot publieke dienstverlening.

Transparantie en accountability

De pragmatisme paradox is daarbij cruciaal: mensen zeggen AI niet te willen gebruiken, maar doen het wel als het goed werkt en makkelijk is. Vertrouwen ontstaat door transparantie en accountability: laat zien dat keuzes gebaseerd zijn op goede bronnen en dat er altijd een mens achter de beslissing staat. Zeker als AI autonomer wordt, is het belangrijk om helder te maken waar AI stopt en de mens het overneemt.

Menselijke handover

De menselijke handover en accountability zijn geen randvoorwaarden, maar kern van het ontwerp. AI moet kunnen herkennen wanneer het terrein te gevoelig wordt en direct schakelen naar een mens. Alleen zo blijft het vertrouwen intact en voelt de klant zich echt geholpen. De Nederlandse context vraagt om een rationele benadering. Waar in eerder vergelijkbaar onderzoek onder Britse consumenten emotionele veiligheid centraler stond, draait het in Nederland meer om controle, transparantie en accountability. Jongere generaties zijn opvallend kritisch: zij kennen de risico’s van AI en big tech, en zijn daardoor juist terughoudender dan oudere generaties. Dit benadrukt het belang van contextgebonden onderzoek en design.