Door Jerry Suiker, Power Platform Consultant, Dynamics4Business, 28 januari 2026
Bij Dynamics4Business onderzoeken we continu waar AI en Copilot Agents daadwerkelijk waarde kunnen toevoegen. Niet als los experiment, maar als praktische ondersteuning van bestaande processen. Een recent voorbeeld is de ontwikkeling van een Copilot Planning Agent, gebouwd om een terugkerend planningsproces te ondersteunen.
Waarom een planningsagent?
Planningsprocessen zijn vaak repeterend en vragen om afstemming tussen meerdere mensen, beschikbaarheden en spelregels. In de praktijk kost dit tijd en is het foutgevoelig, zeker wanneer het handmatig wordt gedaan. De vraag die we ons stelden was simpel: kan een Copilot Agent helpen om dit proces consistenter en efficiënter te ondersteunen?
Een agent die ondersteunt, niet overneemt
Ik ontwikkelde een Copilot Planning Agent die:
- werkt met vooraf gedefinieerde spelregels
- rekening houdt met beschikbaarheid en voorkeuren
- ondersteunt bij het maken van een planning
- helpt structuur aan te brengen in een terugkerende taak
De agent is opgezet als hulpmiddel, waarbij de mens altijd de regie houdt. Precies zoals wij AI het liefst inzetten.
Wat ik leerde tijdens het bouwen
Tijdens de ontwikkeling kwam ik typische AI-uitdagingen tegen. Instructies die anders worden geïnterpreteerd dan bedoeld. Antwoorden die blijven terugkomen. Of suggesties die logisch lijken, maar procesmatig nog niet kloppen.
Deze ervaringen leverden waardevolle inzichten op:
- het belang van heldere en eenduidige instructies
- het inbouwen van controles en validaties
- het testen van verschillende scenario’s
- denken vanuit proceslogica, niet alleen vanuit techniek
Dit zijn lessen die ik bij elke volgende Copilot Agent weer meeneem.
Kennisdeling en doorontwikkeling
De learnings uit deze use case heb ik gedeeld tijdens een interne teamdag. Zo bouwen we niet alleen oplossingen, maar ook gezamenlijk kennis op over wat wel en niet werkt bij het ontwikkelen van AI-agents.
AI werkt pas als het past bij je proces
Deze case laat zien dat AI pas waardevol wordt wanneer het aansluit op een concreet proces. Geen losse experimenten, maar gerichte toepassingen die ondersteunen waar dat logisch is. Benieuwd waar AI binnen jouw organisatie echt iets kan betekenen? We denken graag met je mee.