Digitale collega's die écht meewerken.
AI agents nemen terugkerend werk over in monday.com. Ximble helpt je kiezen welk werk je aan een agent overlaat, bouwt en test de agent in je eigen omgeving en zorgt voor duidelijke afspraken over rechten, controle en AI credits. Zo krijg je tijd terug zonder grip te verliezen.
Waar teams tegenaan lopen bij de eerste stap met AI agents
Iedereen wil iets met AI, maar weinig teams weten waar ze moeten beginnen. Een agent aanzetten is zo gedaan. De echte vraag is: welk werk geef je uit handen en hoe houd je controle? Zonder heldere taak, goede data en duidelijke grenzen wordt een agent een duur experiment. Met de juiste aanpak wordt hij een collega die dagelijks werk uit handen neemt.
Agents met een afgebakende taak
Controle over rechten en AI credits
Meetbaar resultaat vanaf de eerste agent
Onduidelijk waar je begint
Er zijn tientallen mogelijke toepassingen. Zonder keuze voor één concreet proces blijft het bij losse proefjes die niemand opschaalt.
Agents zonder grenzen
Een agent die overal bij kan, doet ook dingen die je niet verwacht. Rechten, escalatie en controle regel je vooraf. Lees hoe agents werken in Je nieuwe collega is er: monday.com Agents.
Kosten zijn lastig te voorspellen
Agents verbruiken AI credits per actie. Zonder inzicht in volume en modelkeuze loopt het verbruik op zonder dat iemand het ziet.
Zo helpt Ximble met agents die werken.
De juiste taak kiezen
We zoeken het werk dat terugkerend, goed afgebakend en tijdrovend is. Daar levert een agent het snelst iets op.
Data als fundament
Een agent is zo goed als de informatie die hij krijgt. We zorgen dat boards, kolommen en bronnen op orde zijn.
Bouwen en testen
We bouwen de agent in je eigen omgeving, testen met echte situaties en scherpen instructies aan tot het resultaat klopt.
Mens in de regie
We bepalen waar de agent zelf handelt en waar hij een mens laat beslissen, met duidelijke escalatie en een logboek van wat hij doet.
Grip op AI credits
Inzicht in verbruik per agent, de juiste modelkeuze en afspraken over limieten, zodat kosten voorspelbaar blijven.
Opschalen met beleid
Werkt de eerste agent, dan breiden we stap voor stap uit naar andere teams en processen, met dezelfde spelregels.
Agents die passen bij jullie ervaringsniveau.
Of je agents inzet binnen monday CRM, Work Management of Service: de kern blijft hetzelfde. Ximble zorgt voor agents die passen bij jullie processen en verantwoord kunnen opschalen.
Use case sessie
We brengen terugkerend werk in kaart en kiezen één taak waar een agent snel en zichtbaar resultaat oplevert.
Eerste agent bouwen
We bouwen en testen de agent in je omgeving, met duidelijke grenzen en een mens die meekijkt.
Team meenemen
Je team leert hoe de agent werkt, wanneer hij escaleert en hoe je feedback geeft.
Resultaat meten
We kijken wat de agent oplevert in tijd en kwaliteit en stellen instructies bij waar nodig.
Governance
Rechten, escalatieregels en limieten op AI credits vastgelegd, zodat iedereen weet waar hij aan toe is.
Tweede use case
Met de lessen uit de eerste agent kiezen we de volgende taak en bouwen we sneller.
Agent review
We beoordelen welke agents renderen, waar het verbruik hoog is en welke instructies beter kunnen.
Agents per team
Uitbreiden naar sales, service en projecten, met per team een eigen set taken en grenzen.
Agents en automations
Agents gecombineerd met workflows en Make.com koppelingen, zodat werk van begin tot eind doorloopt.
Kennis maken?
"Vertel ons jouw unieke situatie en krijg direct vrijblijvend advies over wat werkt (en wat niet)."
Resultaten die
het verschil maken
Stap voor stap naar agents die werken.
We zetten agents zo in dat je team snapt wat ze doen en je altijd grip houdt. Je krijgt snel resultaat, een agent die past bij je proces en duidelijke afspraken over controle.
Kickoff en use case
We brengen in kaart welk terugkerend werk tijd kost en kiezen samen de taak waar een agent het snelst waarde oplevert.
Ontwerp en grenzen
We bepalen wat de agent mag lezen en doen, wanneer hij een mens inschakelt en hoe we het resultaat meten. Ook de data waar hij op leunt brengen we op orde.
Bouwen en testen
We bouwen de agent in je eigen omgeving en testen met echte situaties. Instructies scherpen we aan tot het resultaat consistent goed is.
Livegang en opschalen
We zetten de agent live, trainen het team en monitoren verbruik en resultaat. Daarna breiden we stap voor stap uit.
