AI is voor veel marketingteams begonnen als versneller. Sneller een eerste opzet voor een blog. Sneller ideeën voor een campagne. Sneller een samenvatting van een call.
Handig, maar je loopt snel tegen een muur aan. Want zodra je meer wil dan “sneller een tekst schrijven” loop je tegen hetzelfde probleem aan: losse prompts leveren losse output. En losse output vraagt alsnog om handwerk, afstemming en controle.
AI agents zijn interessant omdat ze precies dat probleem oplossen. Niet door AI “sneller” te maken, maar door je marketingwerk slimmer te organiseren.
Wat is een AI agent?
Een AI agent is geen chatbot die antwoord geeft, maar een systeem dat een taak afmaakt binnen een workflow inclusief tools, data en controlepunten.
Dat is het verschil tussen inspiratie en uitvoering. Tussen een losse campagne en een fundament voor groei. En precies daar past het bij marketing.
Wat is een AI agent in gewone taal?
De termen vliegen je om de oren dus laten we het simpel houden.
- Chat AI (LLM): je stelt een vraag en krijgt een antwoord.
- Agent: je geeft een doel en de agent voert stappen uit om dat doel te halen.
Het praktische verschil zit in het uitvoeren. Een agent kan bijvoorbeeld data ophalen, iets opslaan, een taak aanmaken of een seintje sturen. Daarvoor moet je hem wel in een workflow zetten met de juiste koppelingen.
Waarom context het verschil maakt
AI is goed in taal, maar jouw merk, jouw proposities en jouw doelgroep zitten niet standaard in een model. Als je wilt dat output klopt, moet de agent context kunnen ophalen uit jullie eigen bronnen.
Daarvoor wordt vaak RAG gebruikt: Retrieval Augmented Generation.
In normaal Nederlands: de agent zoekt eerst in een kennisbron (documenten, notities, database) zoals bijvoorbeeld een Google Drive of Sharepoint omgeving, en gebruikt die informatie pas daarna om een antwoord te maken. OpenAI omschrijft dit als het toevoegen van externe context aan de prompt op het moment dat het antwoord wordt gegenereerd.
Waarom dit belangrijk is:
- minder generieke output, maar gebaseerd op eigen data
- minder aannames, meer onderbouwd voor jouw case
- meer consistentie in tone of voice en argumentatie
RAG is geen garantie op perfectie, maar het verkleint de kans op hallucinatie en het maakt je output bruikbaar voor echte processen.
Waarom n8n logisch is voor marketingteams
n8n is een automation platform waarmee je workflows bouwt met losse stappen. Je koppelt systemen, stuurt data door en laat acties uitvoeren.
Voor marketing is dat interessant omdat er veel tools beschikbaar zijn: CRM, e-mail, GA4, advertentiekanalen, projectmanagementsoftware, dashboards en vaak nog tien andere tools. In plaats van een nieuwe AI tool, bouw je AI in de bestaande keten.
Wat n8n concreet relevant maakt:
- Via n8n kan je in een flow builder zelf AI Agents toevoegen als integratie die gekoppeld kunnen worden met honderden verschillende apps en tools.
- Je kunt een workflow pauzeren en later hervatten met een ‘wacht stap’, waardoor je ook binnen automations met AI een handmatige check kan toevoegen.
Wanneer is een AI agent de juiste keuze?
Niet elk marketingprobleem vraagt om een agent. Een agent werkt vooral goed als:
- Het proces terugkerend is
- Je een duidelijke start en finish hebt
- Je het proces in stappen kunt opknippen
- Je een controlepunt kunt inbouwen voordat er iets “naar buiten” gaat
Als je vooral inspiratie wil, is een goede prompt binnen ChatGPT vaak genoeg. Als je structureel tijd wil terugwinnen en consistentie wil verhogen, dan is een agent in een workflow het logische vervolg.
3 praktische voorbeeld cases die direct waarde leveren
1) SEO en content: van losse artikelen naar een contentmachine
Veel teams gebruiken AI als schrijver. Dat geeft snelheid, maar het kost alsnog veel tijd om de output kloppend te krijgen. De oplossing is niet om ingewikkelder te prompten. De oplossing is het proces vastzetten.
Een praktische workflow:
- Trigger: nieuw onderwerp op de backlog gezet
- Context ophalen: agent raadpleegt jullie merkdocumenten, eerdere artikelen en proposities via RAG
- Context ophalen: agent voert zelfstandig zoekwoordenonderzoek en concurrentieonderzoek uit om kansen te identificeren
- Intentie en structuur: agent maakt een outline en kernboodschap
- Eerste versie schrijven: agent schrijft in jullie stijl
- Redactie: agent controleert leesbaarheid, logica en consistentie
- Menselijke review: pas daarna publicatie
Welke waarde dit levert:
- Je bent minder afhankelijk van losse specialisten
- Je krijgt voorspelbare output kwaliteit en consistentie in toon en structuur
- Je hebt een schaalbaar proces zonder dat je team vastloopt
Tip: laat de agent expliciet een lijst maken met “claims die check nodig hebben”. Dat maakt je review sneller en voorkomt dat AI stiekem aannames als feiten presenteert.
2) Lead opvolging: sneller zonder rommelig te worden
Leadopvolging gaat vaak mis op twee plekken: snelheid en context. Een agent kan beide verbeteren zolang jij de grenzen duidelijk houdt.
Een goede opzet:
- Trigger: nieuwe lead via formulier of CRM
- Verrijking: agent vat de vraag samen en haalt relevante context op uit CRM notities en pagina’s die zijn bezocht. Ook kan bijvoorbeeld de bedrijfswebsite geanalyseerd worden.
- Classificatie: agent labelt intentie en stelt een volgende stap voor
- Actie: n8n zet een taak voor Sales klaar met de juiste manier van opvolging en een eerste concept en schrijft een korte briefing terug in het CRM
Wat je niet moet doen: de agent autonoom beloftes laten doen, prijzen sturen of mails laten versturen zonder menselijke check. Dat is geen efficiëntie, dat is risico.
3) Campagne monitoring: eerder zien wat er misgaat
Optimaliseren is zelden het probleem. Signaleren kan wel een bottleneck zijn bij campagnes. Zeker met meerdere kanalen.
Een agent kan dagelijks:
- Data ophalen uit GA4 en advertentiekanalen
- Afwijkingen signaleren op jouw KPI’s
- Eerste verklaringen en hypotheses geven
- Een kort actievoorstel maken met prioriteit
Met één extra spelregel: wijzigingen gaan pas live na akkoord. Daarmee houd je snelheid en behoud je controle. Een agent is zo goed als de context, maar jij zal altijd meer context hebben dan de agent zelf.
Betrouwbaarheid: dit is waar het verschil wordt gemaakt
De meeste “AI automatisering” strandt niet omdat AI slecht is, maar omdat het proces geen rem heeft. Als je dit volwassen wil aanpakken bouw je standaard vier dingen in:
- Stoppen bij fouten zodat je geen kettingreactie krijgt
- Vast output format zodat vervolgacties betrouwbaar zijn
- Alternatieve route als een stap faalt (bijvoorbeeld: stuur naar handmatige review)
- Menselijke check voordat iets extern gaat of belangrijke beslissingen genomen worden
De Wait node in n8n is hier praktisch voor, omdat je een workflow echt kunt pauzeren en later kunt hervatten als de voorwaarde is bereikt.
Hoe je start zonder dat het een IT project wordt
De snelste route is ook de meest saaie, maar hij werkt wel:
- Kies één proces dat wekelijks terugkomt en irritant veel tijd kost.
- Maak de output meetbaar: tijdwinst, consistentie, minder fouten.
- Bouw een minimale workflow in n8n met één agent stap en één review moment.
- Pas daarna uitbreiden.
Tot slot
AI agents zijn geen vervanging van marketingstrategie of zelfs vervanging van een goede collega. Ze zijn een manier om strategie uitvoerbaar te maken met minder ruis en meer ritme.
Als je het goed inricht, krijg je geen “AI content”. Je krijgt een proces dat blijft draaien. Met controlepunten, met context en met output waar je team echt mee verder kan.
Wil je hiermee starten, kies dan niet eerst een model of een tool. Kies eerst het proces dat je als fundament wil neerzetten. Dan volgt de techniek vanzelf. Onze consultants kunnen jou hier goed bij ondersteunen.
