Welkom in het tijdperk van agents – geen menselijke, maar slimmere, schaalbare, altijd beschikbare digitale agents. Terwijl iedereen het druk heeft over wat AI zou kunnen doen, zijn wij bij Switas er al mee bezig.

Als geverifieerde aanbieder op de Deepin AI Agent MarketplaceWe hebben praktische, realistische AI-agenten ontwikkeld die actief ondersteuning bieden Groei-, CRO- (Conversie Optimalisatie) en productteamsDit artikel onderzoekt de use cases die we vandaag implementeren en hoe AI-agents evolueren van buzzwords naar zakelijke tools.

Wat is een AI-agent (en waarom is dat belangrijk)?

Laten we het simpel houden:
An AI-agent is een autonoom systeem dat taken namens u uitvoert op basis van door u gestelde doelen. Daarbij wordt gebruikgemaakt van hulpmiddelen, logica en zelfs meerstapsredeneringen.

Het zijn niet zomaar slimme chatbots. Ze gaan verder dan alleen reageren: ze plannen, ondernemen actie, observeren de resultaten en herhalen. Zie ze als stagiairs die niet slapen, geen details missen en al doende leren.

Gebruiksscenario #1: De autonome groeihacker

probleem: Het budget loopt leeg door slecht presterende campagnes. Teams kunnen het niet snel genoeg opvangen.
Agent in actie:

  • Houdt toezicht op advertentiecampagnes op Google, Meta en TikTok.
  • Detecteert anomalieën zoals extreem hoge CPC's of lage CTR's.
  • Adviseert (of voert uit) budgetwijzigingen, pauzes of creatieve veranderingen.
  • Verzamelt prestatiegegevens in dashboards en genereert een ochtendrapport.

Resultaat: Campagnes blijven slank, geoptimaliseerd en presteren goed, zonder te hoeven wachten op de wekelijkse rapportagevergadering.

Gebruiksscenario #2: De UX-conversie-sentinel

probleem: Je hebt een kleine wijziging doorgevoerd. De conversies daalden. Niemand merkte het tot het einde van de maand.
Agent in actie:

  • Maakt verbinding met Clarity, Hotjar of GA4 om de gebruikersstroom dagelijks te controleren.
  • Signaleert wrijvingspatronen: woede-klikken, het verlaten van formulieren, stuiterpieken.
  • Biedt snelle hypothesen zoals: "Nieuwe CTA-kleur zorgde voor een daling van 12% in de conversie op mobiel."
  • Stuurt Slack-waarschuwingen of maakt taken aan in uw projectbeheertool.

Resultaat: Realtime conversiebewaking. Proactieve UX-oplossingen voordat de omzet daalt.

Gebruiksscenario #3: De productfeedbacksynthesizer

probleem: Je hebt een zee aan feedback en feature requests. Wat moet je nu bouwen?
Agent in actie:

  • Scant ondersteuningschats, app-recensies, Canny-forums en NPS-opmerkingen.
  • Clusterfeedback met behulp van semantisch zoeken (LLM + embeddings).
  • Gerangschikt op urgentie, frequentie en potentiële impact.
  • Geeft een geprioriteerde update van de productroadmap weer.

Resultaat: PM's stoppen met gissen. Functies worden aangestuurd door echte klantinzichten, niet door meningen.

Waarom dit werkt (en waar het (nog) niet werkt)

AI-agenten zijn het beste in:

  • Herhaalde analyse (wat is er veranderd?)
  • Patroonherkenning (wat werkt?)
  • Uitvoering op laag niveau (actie ondernemen of waarschuwingen sturen)

Maar dat zijn ze niet:

  • Volledig autonome besluitvormers (nog) niet
  • Vrij van hallucinatierisico's
  • Een vervanging voor menselijke intuïtie

Dat is waarom bij ZwitsersWe koppelen onze agenten aan gestructureerde beveiliging en menselijke verificatie, zodat u zowel snelheid als nauwkeurigheid krijgt.

Wat volgt: de agent-aangedreven stack

We werken aan een modulair AI-agentenframework, waarbij elk team bij een startup of scale-up agenten kan aansluiten op hun stack, afgestemd op hun KPI's en tools.

As een geverifieerde Deepin-providerWe zijn enthousiast om dit ecosysteem verder te ontwikkelen en samen agents te ontwikkelen die bedrijven helpen:

  • Meer testen, minder raden (Groei)
  • Meer monitoren, minder paniek (CRO)
  • Bouw slimmer, niet luider (Product)