Relevance zet een nieuwe stap in de wereld van AI-agenten met de introductie van Relevance Evals. Het platform wil bedrijven niet langer laten gokken of hun AI-agenten goed presteren, maar hen concrete meetpunten geven om die prestaties continu te controleren.
Waar AI-agenten steeds vaker echte taken uitvoeren binnen verkoop, klantenservice, operations en marketing, groeit ook de nood aan kwaliteitscontrole. Relevance Evals speelt precies daarop in: het systeem helpt organisaties bepalen of hun agenten niet alleen werken, maar ook werken volgens de juiste standaard.
Scenario’s: Situaties die een agent moet aankunnen
Centraal in Relevance Evals staan zogenaamde Scenarios. Dat zijn situaties waarin een AI-agent moet kunnen functioneren. Denk aan een klantenvraag, een verkoopgesprek, een supportticket, een interne workflow of een complexe taak waarbij meerdere stappen nodig zijn.
Door zulke scenario’s vooraf te definiëren, krijgt een bedrijf duidelijk zicht op de context waarin een agent moet slagen. Het gaat dus niet enkel om losse antwoorden, maar om volledige situaties uit de praktijk.
Checks: De lat voor kwaliteit
Naast scenario’s introduceert Relevance ook Checks. Dat zijn de criteria die bepalen wat een goed resultaat is. Een bedrijf kan hiermee vastleggen hoe “excellent” eruitziet.
Een check kan bijvoorbeeld nagaan of een agent correct antwoordt, de juiste toon gebruikt, niets belangrijks vergeet, geen ongewenste uitspraken doet of een taak volledig afrondt. Zo ontstaat er een meetbaar kwaliteitskader voor AI-werk.
Continu testen op echt productiewerk
Het opvallende aan Relevance Evals is dat de evaluaties niet beperkt blijven tot testomgevingen. Het systeem draait continu op echt productiewerk. Daardoor kunnen bedrijven hun AI-agenten volgen terwijl ze effectief worden ingezet.
Dat maakt het verschil tussen hopen en weten. Organisaties zien niet alleen of een agent ooit goed werkte tijdens een demo, maar of hij vandaag nog altijd betrouwbaar presteert in de dagelijkse realiteit.
Geen code nodig, bruikbaar met elke agent
Volgens Relevance is Evals beschikbaar binnen het Relevance-platform en werkt het met elke agent. Een belangrijk detail: er is geen code nodig. Daarmee richt het bedrijf zich niet alleen op technische teams, maar ook op operations managers, customer success teams, salesleiders en andere afdelingen die AI-agenten in hun processen willen gebruiken.
Deze no-code-aanpak verlaagt de drempel voor bedrijven die AI willen professionaliseren zonder telkens afhankelijk te zijn van ontwikkelaars.
Van experiment naar bedrijfsproces
De introductie van Relevance Evals toont hoe de AI-markt volwassen wordt. De eerste fase draaide vooral om het bouwen van agents. De volgende fase draait om controle, betrouwbaarheid en verbetering.
AI-agenten worden pas echt waardevol wanneer bedrijven kunnen aantonen dat ze consequent kwaliteit leveren. Relevance positioneert Evals daarom als een soort kwaliteitsdashboard voor agentic workflows: een systeem dat voortdurend bewaakt of digitale medewerkers hun werk goed doen.
Conclusie: AI-agenten krijgen hun eigen kwaliteitscontrole
Met Relevance Evals verschuift de aandacht van spectaculaire AI-demo’s naar meetbare prestaties. Bedrijven kunnen scenario’s definiëren, kwaliteitschecks instellen en hun agenten permanent laten beoordelen op echte taken.
Daarmee wordt de vraag niet langer: “Denken we dat onze AI goed werkt?”De nieuwe vraag wordt: “Kunnen we bewijzen dat onze AI goed werkt?”
