null Van gesprek naar inzicht: AI in klantenservice

MW_Promotie_BeaWaelbers_28324_head_large.jpg

Van gesprek naar inzicht: AI in klantenservice

Hoe haalt AI de verborgen waarde uit klantenservice-interacties? Die vraag staat centraal in het promotieonderzoek van Bea Waelbers. Haar onderzoek laat zien dat klantenservicegesprekken veel meer informatie bevatten dan organisaties momenteel benutten, en dat AI kan helpen om die verborgen lagen zichtbaar te maken. Op vrijdag 19 december 2025 verdedigt ze bij de Open Universiteit haar proefschrift getiteld 'Artificial Intelligence in Customer Service Interactions: From Multi-Layered Information to Organizational Insights'.

De data die organisaties laten liggen

Dagelijks vinden er miljoenen klantenservicegesprekken plaats. In deze gesprekken schuilen signalen zoals emoties, ontevredenheid en subtiele patronen in gesprekskwaliteit. Deze informatie is vaak te complex en te omvangrijk om handmatig te analyseren. Dankzij de recente doorbraken in AI is het mogelijk geworden om wél systematisch van deze gegevens te leren. Het onderzoek van Bea Waelbers richt zich op de vraag hoe verschillende AI-technieken deze signalen kunnen omzetten in bruikbare inzichten zodat organisaties hun dienstverlening kunnen verbeteren zonder het menselijke element te verliezen.

Wat blijkt uit het onderzoek?

Uit de studies blijkt dat AI verschillende informatielagen binnen klantinteracties kan identificeren en interpreteren. Opvallend is dat relatief eenvoudige, domeinspecifieke modellen vaak even goed of zelfs beter presteren dan complexe, algemeen getrainde systemen. Daarnaast toont het onderzoek aan dat combinaties van tekst en audio doorgaans nauwkeuriger zijn dan methoden die slechts één modaliteit gebruiken. Tegelijkertijd blijkt dat AI vooral waardevol is als aanvulling op menselijke beoordeling, niet als vervanging: wanneer het gaat om het duiden van nuance en context blijft menselijk inzicht onmisbaar.

Voorbeeld uit de praktijk

Een van de deelstudies laat zien dat AI kan helpen bij het opsporen van mogelijke fouten in kwaliteitsbeoordelingen van callcenter-gesprekken. Wanneer een taalmodel een beoordeling van een menselijke kwaliteitsmedewerker ter discussie stelt, blijkt bij een tweede, onafhankelijke beoordeling vaak dat het signaal terecht was. Deze toepassing kan organisaties helpen om beoordelingen consistenter en betrouwbaarder te maken zonder extra werklast voor medewerkers.

Multidisciplinair en maatschappelijk relevant

Het onderzoek is multidisciplinair van aard en brengt inzichten uit kunstmatige intelligentie, servicemanagement en bedrijfswetenschappen samen. Daarmee sluit het aan bij bredere maatschappelijke vragen over de verantwoorde inzet van AI in werkprocessen, waarbij het aantoont dat AI de medewerker niet vervangt, maar organisaties helpt van elk gesprek te leren en hun klantenservice slimmer en zorgvuldiger in te richten.

Promotie Bea Waelbers

Bea Waelbers (Neerpelt, 1997) studeerde in 2021 af aan de Radboud Universiteit met masters in Artificial Intelligence en Cognitive Neuroscience. Op vrijdag 19 december 2025 om 13.30 uur verdedigt zij haar proefschrift met de titel 'Artificial Intelligence in Customer Service Interactions: From Multi-Layered Information to Organizational Insights' bij de faculteit Managementwetenschappen van de Open Universiteit.

Promotoren zijn prof. dr. Stefano Bromuri (Open Universiteit) en prof. dr. Hans van Ditmarsch (University of Toulouse). Copromotor is dr. Alexander Henkel (Open Universiteit). De promotie is live bij te wonen bij de Open Universiteit in Heerlen en online te volgen via ou.nl/live.