De afgelopen maanden hebben we veel geleerd over hoe Agentforce zich gedraagt in echte organisaties. In ons vorige blogartikel deelden we de belangrijkste lessen uit onze eerste pilots: hoe een agent redeneert en welke waarde hij kan leveren. Maar één vraag bleef daarna steeds terugkomen bij klanten: hoe begin je nou écht? Wat gebeurt er als je in één dag van een leeg canvas naar een werkende agent gaat. Met een realistische businesscase, echte data en een team dat nog nooit eerder een agent heeft gebouwd? Precies dat hebben we getest samen met Sweco tijdens een door Salesforce georganiseerde hackathon.
In dit blog neem ik je stap voor stap mee in hoe we die dag hebben aangepakt. Ik leg je uit welke keuzes we onderweg maakten en wat er technisch én inhoudelijk komt kijken bij het bouwen van een agent. Tot slot leg ik je uit wat zo’n dag oplevert aan inzichten. Dit is het verhaal van een dag intensief bouwen, testen, bijsturen en opnieuw proberen. En wat je daardoor leert over hoe Agentforce zich gedraagt in een bedrijfsomgeving
Sweco bracht een concrete en herkenbare uitdaging mee. Hun assetmanagementplatform Obsurv wordt dagelijks gebruikt voor het inventariseren, inspecteren en beheren van de openbare ruimte. De helpdesk krijgt daardoor veel bedieningsvragen: vragen van gebruikers die vooral gaan over hoe bepaalde onderdelen van de software werken. Individueel zijn die vragen eenvoudig, maar samen vormen ze een groot deel van de werkdruk.
Daar komt iets belangrijks bij: juist in dit soort gesprekken liggen vaak commerciële signalen verborgen. Denk aan klanten die een module niet helemaal begrijpen en baat hebben bij een extra instructie, of aan functionaliteit die wél waarde zou bieden maar nog niet wordt afgenomen. In de praktijk worden zulke kansen niet altijd herkend, omdat ze midden in een stroom van operationele vragen verscholen zitten.
De centrale vraag:
Hoe kunnen we een agent bouwen die deze bedieningsvragen automatisch beantwoordt op basis van bestaande kennis, die een case aanmaakt wanneer dat nodig is én die ondertussen herkent wanneer er een verkoopkans ontstaat?
Omdat je tijdens een hackathon geen tijd wilt verliezen aan het activeren van features of het voorbereiden van data, namen we vooraf een halve dag om alles technisch klaar te zetten. We activeerden Agentforce en richtten Data Cloud in zodat de relevante kennisartikelen goed geciteerd en opgehaald konden worden. En we zorgden ervoor dat alle randvoorwaarden aanwezig waren om meteen te kunnen bouwen. Zo konden we tijdens de hackathon direct aan de slag.
De hackathon vond plaats op het Salesforce-kantoor in Amsterdam. Na een korte introductie gingen alle schermen direct open. Wat deze setting zo krachtig maakte, was het iteratieve ritme dat bijna vanzelf ontstond. Je bouwt een stukje van de agent, test het direct met echte klantvragen en bekijkt wat de agent doet én waarom. Vervolgens pasten we topics, prompts en actions aan op basis van onze bevindingen.
Die manier van werken past perfect bij Agentforce. Omdat de reasoning-engine van Agentforce zoveel stappen automatisch uitvoert, ontdek je tijdens het testen vaak onverwachte redeneringen. Dat zijn precies de momenten waarop je de agent scherper maakt. Iedere test levert directe feedback op, waardoor bouwen en begrijpen in één beweging samengaan.
Dit was hetzelfde patroon dat we in eerdere Agentforce-pilots al duidelijk zagen. Je leert denken als een eindgebruiker, maar tegelijk ook als de agent. Wat heeft de agent nodig? Welke informatie ontbreekt? Wanneer moet hij stoppen en opschalen naar een menselijke collega? Dat bewustzijn wordt scherper bij iedere iteratie.
Aan het eind van de middag stond er een agent die drie dingen verrassend goed kon, volledig werkend binnen de (test)omgeving van Sweco.
De hackathon bevestigde wat wij in eerdere pilots al zagen. Agentforce is bijzonder effectief in scenario’s waarin vragen herhaalbaar zijn, kennis goed te structureren is en acties voorspelbaar verlopen. De agent kan zelfstandig plannen maken, controleert zijn eigen werk en stuurt bij wanneer dat nodig is.
Maar die kracht werkt alleen als de basis klopt: duidelijke bronnen, een strakke datastructuur, hoge datakwaliteit en scherpe instructies. Dat is volgens ons geen beperking, maar juist de kracht van de technologie. Door die afbakening blijft het gedrag van de agent betrouwbaar, veilig en consistent. Voor organisaties als Sweco, die dagelijks werken met data van gemeenten en publieke diensten, is dat essentieel.
Wat deze dag vooral liet zien, is hoe snel je vooruitgang kunt boeken wanneer je klein begint en voortdurend test. Je hoeft niet meteen een agent te ontwerpen voor álle processen. Eén helder afgebakende vraag is genoeg om waarde te ontdekken en om te leren hoe de technologie zich gedraagt in jouw organisatie.
De resultaten van de dag zorgden voor veel enthousiasme binnen Sweco. Daarom werken we sinds oktober één dag per week samen aan de doorontwikkeling van de agent. We bouwen verder om het prototype te ontwikkelen naar een veilige, stabiele en production-ready Sweco Service Agent 2.0. Ook ondersteunen we Sweco bij andere Salesforce-vragen die tijdens de hackathon zichtbaar werden. Het fundament dat we die dag hebben gelegd, maakt het vervolgtraject concreet en doelgericht.
Ondertussen ontwikkelt Agentforce zelf in hoog tempo door. Allemaal ontwikkelingen die de drempel verlagen voor organisaties om agents te bouwen. Hieronder een lijstje van wat we de komende maanden zoal mogen verwachten:
De hackathon bij Sweco liet zien dat de stap van idee naar werkende agent kleiner is dan veel organisaties denken. Je hebt geen langdurige voorbereiding of abstract plan nodig. Wat je vooral nodig hebt, is een duidelijke vraag, goede data en een team dat bereid is om te leren door het te doen. De rest volgt vanzelf.
Wil je ook eens in één dag ervaren wat een agent voor je kan doen? Of wil je sparren over een eerste pilot? We delen graag wat wij geleerd hebben en helpen je graag met jouw eerste slimme agent.
