Over de auteur: Benjamin Beka MSc, Founder en Digital Strategy Consultant bij Besa Solutions, onderzoekt bedrijfsprocessen en automatiseert organisaties door de implementatie van AI. Laatst bijgewerkt: 11 september 2025

Autonome ondersteuning voor sales

De case: AI in de healthcare-industrie

In een gepubliceerde case study in de healthcare-industrie werd onderzocht hoe Generative AI ingezet kan worden om salesprocessen slimmer en effectiever te maken. Verschillende sales representatives maakten gebruik van tools zoals ChatGPT, Claude, Gemini en DALL·E om de beste volgende acties te bepalen, gebaseerd op klantvoorkeuren. Die voorkeuren werden afgeleid uit zowel interne als externe commerciële data.

Obstakels in de farmaceutische sector

Het idee achter dit soort autonome ondersteunende systemen is eenvoudig maar krachtig. Ze verzamelen en vatten informatie samen over de klant, en helpen salesmedewerkers om consistenter en effectiever te presteren. In een sector als de farmacie is dat geen overbodige luxe. Bedrijven lopen daar vaak tegen stevige obstakels aan bij het introduceren van nieuwe producten. Denk aan ingewikkelde patiënttrajecten, de toenemende vraag naar bewijsvoering bij nieuwe medicijnen en de moordende concurrentie.

De oplossing: een centraal command center

Het farmaceutische bedrijf in de case had duidelijke doelen: met behulp van Generative AI wilden ze de planning en uitvoering van productlanceringen verbeteren, beter geïnformeerde keuzes maken en de betrokkenheid van klanten vergroten. De oplossing werd gevonden in een centraal command center, een cockpit die fungeert als single source of truth voor alle plannen, lanceringen en inzichten. Dit platform omvatte verschillende modules die als assistenten fungeerden: een lancering-assistent, een content-assistent, een besluit- en inzicht-assistent en een intelligente assistent.

Concreet resultaat

Een belangrijk effect van deze aanpak was dat cross-functionele teams veel beter konden samenwerken. Omdat alle informatie in dezelfde cockpit samenkwam, konden organisaties sneller en adequater reageren op de voortdurend veranderende markt en klantbehoeften. De productiviteit nam aanzienlijk toe doordat medewerkers data-gedreven aanbevelingen kregen. Klantbetrokkenheid steeg sterk, omdat Generative AI een veel duidelijker en hyper-gepersonaliseerd beeld schetste van elke klant. Ook scenario planning werd mogelijk: het AI-model kon getraind worden om scenario’s door te rekenen op basis van eerdere ervaringen.

Een hogere succeskans bij lanceringen

Voor farmaceutische bedrijven betekende dit dat obstakels bij productlanceringen aanzienlijk werden verlaagd. Ze konden met meer behendigheid navigeren door de complexiteit, wat zich vertaalde in een hogere succeskans bij nieuwe introducties. Het transformeren van businessmodellen en het verbeteren van vrijwel elk aspect van klantbetrokkenheid maakte dat deze organisaties beter floreerden, zelfs in een zeer competitieve markt.

Generative AI als gamechanger

Generative AI heeft het speelveld ingrijpend veranderd. Waar het in het verleden alleen de allergrootste bedrijven waren die miljoenen konden investeren in het optimaliseren van de customer journey, is dat speelveld nu veel gelijker verdeeld. Organisaties die slim gebruikmaken van GenAI hebben ineens een voorsprong. Natuurlijk blijft de sleutel tot succes hoe je de technologie inzet. Met een hamer kun je immers ook een schroef proberen in te slaan, maar dat betekent nog niet dat je het juiste gereedschap op de juiste manier gebruikt.

De technologie die in deze case is toegepast, wordt gezien als een gamechanger en door onderzoekers gecategoriseerd als een “highly likely win”.

De volgende stap voor jouw organisatie

De vraag is dus: wil jij ontdekken hoe Generative AI jouw organisatie kan helpen om klanten beter te begrijpen, efficiënter te werken en de concurrentie voor te blijven? Wij denken graag met je mee.

FAQ

Werkt dit met mijn CRM en datasystemen? Ja. Koppel bronnen via het command center en gebruik dat als single source of truth.

Hoe start ik zonder groot risico? Begin met een afgebakende pilot en duidelijke KPI’s. Schaal pas op na bewezen effect.

Hoe borg ik compliance? Hanteer goedgekeurde bronnen, logging en rollen. Laat content vooraf toetsen en archiveer beslissingen.

Welke resultaten kan ik verwachten? Meestal: hogere productiviteit, betere personalisatie en meer succesvolle lanceringen. Cijfers hangen af van data-kwaliteit en adoptie.

Is dit alleen voor farma? Nee. De aanpak is generiek; farma dient hier als duidelijk voorbeeld. De principes werken in elke B2B-omgeving.

Hoe snel zie ik resultaat? Met een afgebakende pilot zie je vaak signalen binnen 6–8 weken. Meet zoektijd, voorbereidingstijd en engagement om voortgang zichtbaar te maken.

Welke data heb ik minimaal nodig? Start met CRM-interacties, je contentbibliotheek en een paar goedgekeurde externe bronnen. Meer data helpt, maar duidelijke definities en governance zijn belangrijker.

Hoe voorkom ik ‘hallucinaties’ of onjuiste antwoorden? Beperk de AI tot goedgekeurde bronnen en toon altijd bronverwijzingen. Werk met mens-in-de-lus bij content richting klant.

Aan welke rollen moet ik denken? Een product owner, sales lead, IT/data en iemand voor compliance vormen de kern. Begin klein; breid pas uit na de pilot.

Hoe zit het met privacy en AVG? Gebruik dataminimalisatie, logging en rolgebaseerde toegang. Leg verwerkersovereenkomsten vast en pseudonimiseer waar mogelijk.

Wat kost het ongeveer om te starten? Kosten hangen af van scope en tooling, maar een pilot draait vooral op tijd voor datakoppeling, licenties en training. Begin met een smal use-casepakket om risico te beperken.