GenAI in klantcontact: reken je niet meteen rijk

Automatisering verlaagt de kosten. Dit was jarenlang de belofte voor customer service, ook met de komst van AI. Maar klopt dit wel? Marktonderzoeksbureau Gartner voorspelt dat in 2030 de kostprijs van een door AI opgeloste klantvraag hoger zal zijn dan die van een (offshore) medewerker.

Het idee was dat chatbots, voicebots en generatieve AI het aantal medewerkers konden verminderen en klantenservices efficiënter konden laten werken. Onderzoekers van Gartner becijferden echter dat in 2030 de kosten per volledig door generatieve AI opgeloste klantvraag boven de 3 dollar komt te liggen. Dit is hoger dan de kosten voor veel klantenservicemedewerkers in B2C-omgevingen. Ik dook in het onderzoek van Gartner en deel in dit artikel de belangrijkste punten in combinatie met mijn eigen ervaring als customer service officer.

Stijgende kosten voor AI-gedreven customer service

Om te beginnen is het goed om te benoemen dat in het onderzoek de vergelijking wordt gemaakt met het uitbesteden van de klantenservice naar landen met lage lonen. Toch neemt dit niet weg dat de kosten voor AI-gedreven customer service stijgen. Dit heeft onder andere te maken met:

• Stijgende kosten voor datacenters en AI-infrastructuur
• Complexere klantvragen die meer rekenkracht vereisen
• Hogere salarissen voor gespecialiseerde AI-experts
• AI-leveranciers die nu moeten sturen op winstgevendheid in plaats van gesubsidieerde groei

De verborgen infrastructuurkosten

Veel organisaties maken de vergelijking tussen kosten voor medewerkers en kosten voor een chatbot, maar in werkelijkheid staat een chatbot nooit op zichzelf. Het vereist een compleet ecosysteem.

Om betrouwbare antwoorden te geven, moet de chatbot of het AI-model toegang hebben tot actuele bedrijfskennis, klantdata en context uit eerdere gesprekken. Dit betekent dat je een AI-architectuur moet opbouwen die uit meerdere componenten bestaat. Denk aan:

• Een large language model (LLM) via een AI-provider
• Een systeemlaag om relevante kennis op te halen
• Integraties met crm-systemen, ordersystemen en kennisbanken
• Een database waarin data op basis van semantische betekenis worden opgeslagen
• Monitoring en logging van gesprekken
• Beveiliging, privacycontroles en compliance-mechanismen

Ieder component voegt waarde toe, maar ook kosten.

Betalen per prompt

Veel generatieve AI-toepassingen in klantcontact werken met een prijsmodel op basis van gebruik. Organisaties betalen per hoeveelheid tekst die het model verwerkt. Op het eerste gezicht lijken deze kosten beperkt, maar in de praktijk kan dit snel oplopen. Zo wordt AI niet alleen gebruikt voor het beantwoorden van klantvragen, maar ook voor het samenvatten en analyseren van gesprekken, het genereren van suggesties en het automatisch documenteren van klantcases in het CRM. Elke extra functie betekent extra prompts en dus extra kosten.

Bovendien worden de prompts vaak steeds langer, omdat ze context bevatten zoals klantgeschiedenis, eerdere gesprekken en informatie uit de kennisbank. Het gevolg is dat organisaties tijdens pilot-projecten relatief lage kosten zien, terwijl de kosten exponentieel stijgen zodra AI op grote schaal wordt ingezet.

De inzet van AI vraagt om andere vaardigheden

Wil je AI doeltreffend inzetten in klantcontact, dan vraagt dat bovendien andere vaardigheden van medewerkers. Denk aan:

• Data-analyse
• Prompt engineering
• Kritisch denken
• Tool-integratie
• Begrip van AI-ethiek
• Bijhouden van snel veranderende technologieën

Hierdoor ontstaan meer specialistische rollen met een hoger salarisprofiel. Daarnaast speelt wetgeving een rol. Klanten moeten altijd de mogelijkheid hebben om een menselijke medewerker te spreken. Uit eigen ervaring weet ik dat een deel van de klanten hier standaard om vraagt om AI-interacties te vermijden. En dat is niet vreemd als je de resultaten ziet van de Nationale Voice Monitor 2026. Hierin is te lezen dat volgens consumenten chatbots slechts 12 procent van de vragen goed beantwoorden.

Senior analist bij Gartner, Patrick Quinlan stelt: “Als gevolg hiervan zullen organisaties menselijke medewerkers moeten behouden of zelfs opnieuw moeten aannemen, mogelijk in grotere aantallen of tegen een hoger salaris dan voorheen. Afschalen van de personeelsbezetting kan leiden tot een verslechtering van de klantervaring.”

Organisaties moeten dus niet alleen investeren in AI en het bijhouden van AI-kennis en -vaardigheden, maar ook voldoende medewerkers beschikbaar houden. Arbeidseconoom Emilie Rademakers van de Universiteit Utrecht zegt hierover in een recent artikel in de Volkskrant: “We zijn door veel golven van nieuwe technologie gegaan en die beginnen vaak met een overschatting van de effecten. Dat komt ook doordat wordt vergeten dat de takenpakketten van banen niet vaststaan: als een deel ervan geautomatiseerd wordt, betekent dat niet direct dat hele beroepen verdwijnen.”

Kunstmatig lage prijzen

Een andere oorzaak van stijgende kosten heeft te maken met winstgevendheid. Waar veel organisaties namelijk niet bij stilstaan is dat de prijzen voor AI-oplossingen nu nog vaak kunstmatig laag zijn, aldus Gartner. Grote leveranciers van AI-taalmodellen boden eerder hun technologie relatief goedkoop aan of investeerders namen een deel van de kosten voor hun rekening om zo snel een groot marktaandeel te verkrijgen.

Nu de markt volwassen wordt, verwachten deze investeerders dat AI-bedrijven ook daadwerkelijk winst maken. Dit betekent dat de kosten voor AI-toepassingen de komende jaren zullen stijgen naar het werkelijke niveau.

De businesscase verandert

Betekent dit dat AI in klantcontact een slechte investering is? Niet per se. Het betekent vooral dat de businesscase verandert. Het draait niet langer om de simpele rekensom ‘kosten per contactmoment’, maar om de toegevoegde waarde op andere plekken.

Zo kan AI de effectiviteit van menselijke medewerkers verhogen door snel kennis beschikbaar te stellen, samenvattingen te maken en concept-antwoorden te genereren. Ook maakt AI nieuwe vormen van customer service mogelijk, zoals:

• Proactieve service: AI kan data analyseren en problemen voorspellen voordat klanten zelf contact opnemen. Denk aan meldingen over een vertraagde levering, een dreigende storing of een abonnement dat niet optimaal wordt gebruikt.
• Hyperpersoonlijke interacties: door (klant)data en interactiegeschiedenis te combineren kan AI antwoorden precies afstemmen op de situatie van de klant.
• Nieuwe kanalen voor customer service: AI maakt service mogelijk via nieuwe kanalen zoals voice-assistenten, social-messaging en in product ondersteuning.
• Automatische opvolging en afhandeling: laat AI automatisch tickets samenvatten, acties registreren en follow-ups genereren. Dit verlaagt de administratieve last en versnelt de afhandeling.
• AI-augmented agents: AI vervangt de medewerker niet, maar fungeert als een slimme assistent die informatie aanreikt, taken automatiseert en helpt om sneller en consistenter te reageren.

Volgens Gartner zullen sommige organisaties hun klantenservicebudget zelfs verdubbelen om deze nieuwe klantervaringen te leveren. Waardoor de inzet van AI een belangrijke factor wordt om concurrentie voor te blijven.

Van kostenbesparing naar CX-strategie

Het is mijn voorspelling dat organisaties die in 2030 succesvol zijn met AI in hun customer service niet alleen kijken naar automatisering. Zij stellen zichzelf deze 3 strategische vragen:

1. Waar voegt AI de meeste waarde toe in de customer journey? Niet alle interacties zijn immers geschikt voor automatisering.
2. Hoe versterken AI en menselijke customer servicemedewerkers elkaar? De grootste impact zit vaak in AI-augmented agents, niet in volledige automatisering.
3. Welke CX-doelen willen we bereiken? Bijvoorbeeld: hogere klanttevredenheid, minder klantverloop of betere productfeedback.

Investeren in AI betekent dus ook: investeren in mensen, kennis, vaardigheden en processen. Op deze manier kan AI als onderdeel van een goed doordachte strategie betere klantervaringen opleveren en uiteindelijk meer waarde en omzet creëren.