Celine Haaverstad, COO bij SoftSync AI – Interviewserie

Celine Haaverstad, COO bij SoftSync AI, helpt het bedrijf te leiden terwijl het een nieuwe benadering van klantrelatiebeheer ontwikkelt die draait om AI‑agenten en automatisering. Haar werk richt zich op het minder afhankelijk maken van CRM‑systemen van handmatige gegevensinvoer en repetitieve administratie, terwijl passende controles rond permissies, klantgegevens en autonome acties behouden blijven. Haaverstad pleit voor een aanpak waarbij AI direct in de dagelijkse bedrijfsprocessen wordt geïntegreerd in plaats van als een losstaande chatbot te worden toegevoegd, waarbij mensen de verantwoordelijkheid behouden voor gevoelige beslissingen, klantverbintenissen en acties die oordeel vereisen. De eigen website van SoftSync vermeldt Haaverstad als de COO van het bedrijf.

SoftSync AI is een in Noorwegen ontwikkeld CRM‑platform dat klantrecords, e‑mail, vergaderingen, verkoop‑pijplijnen en opvolg‑workflows in één werkruimte brengt. Het Autopilot‑systeem kan herhaalbare taken op de achtergrond uitvoeren, terwijl een MCP‑server externe AI‑assistenten zoals ChatGPT, Claude en Gemini direct met CRM‑gegevens laat communiceren en toegestane acties uitvoert met de bestaande toegangsrechten van de gebruiker. SoftSync biedt ook directe e‑mail‑ en agenda‑verbindingen en een REST‑API voor conventionele software‑integraties. Het bedrijf meldt dat klantgegevens worden opgeslagen en verwerkt in de EU op Microsoft Azure in Stockholm en niet worden verkocht of gebruikt om AI‑modellen te trainen.

Kunt u ons terugnemen naar de oorsprong van SoftSync AI? Welke problemen met traditionele CRM‑systemen overtuigden het team ervan dat er een kans was om iets fundamenteel anders rond AI te bouwen?

SoftSync begon met een eenvoudige observatie: de verkoopdag was verspreid over te veel losse tools. Een lead kan beginnen op LinkedIn, vervolgens naar een spreadsheet gaan, via e‑mail verdergaan, een agenda‑afspraak worden, notulen van een vergadering genereren, en uiteindelijk in een CRM moeten worden ingevoerd.

Traditionele CRM‑systemen zijn vaak opgebouwd rond een vaste structuur en veel handmatige administratie. Teams moeten hun proces aanpassen aan het systeem, wachten tot een beheerder velden wijzigt, en steeds opnieuw context tussen tools kopiëren.

We wilden een verkoop‑werkruimte bouwen rond de daadwerkelijke werkstroom: de lead vastleggen, het gesprek verbonden houden, de vergadering houden, vastleggen wat er gebeurde, en de volgende actie duidelijk maken. AI is waardevol in dat systeem omdat het de administratieve overdrachten kan wegnemen zonder een extra geïsoleerde chatbot te worden.

SoftSync omvat functionaliteiten zoals Assistant, Autopilot, API en MCP binnen de betaalde abonnementen, terwijl de capaciteit schaalt via factoren zoals gebruikers, records, groepen, mailbox‑verbindingen en maandelijkse activiteit. Waarom heeft u ervoor gekozen automatisering tot een kernonderdeel van het product te maken in plaats van het te reserveren voor een duurdere add‑on?

Het belangrijke onderscheid ligt tussen de agent en de hoeveelheid werk die hij uitvoert. Autopilot moet deel uitmaken van de kernworkflow van het product, omdat automatisering het meest nuttig is wanneer het de records, velden, permissies, gesprekken en processen die al in de werkruimte aanwezig zijn, begrijpt.

We willen niet dat automatisering een luxe is die alleen voor de grootste klanten is gereserveerd. Het huidige model is dat de kern‑CRM, Assistant, Autopilot, API en MCP‑functionaliteiten zijn inbegrepen in de betaalde abonnementen. Wat schaalt met de klant is de ruimte en het gebruik: gebruikers, records, groepen, mailbox‑verbindingen en maandelijkse activiteit.

Dat geeft klanten voorspelbare toegang tot het product, terwijl het gebruik eerlijk kan worden gemeten. Grotere teams en workflows met een hoger volume stappen over naar abonnementen met meer capaciteit of aangepaste limieten, in plaats van dat de meest bruikbare functionaliteiten achter een hogere permissietier worden geplaatst.

In plaats van klanten te beperken tot een ingebedde chatbot, draait SoftSync een MCP‑server die assistenten zoals ChatGPT en Claude direct met het CRM laat werken. Wat maakt deze architectuur mogelijk dat een conventionele ingebedde AI‑assistent niet kan?

Een ingebedde chatbot is beperkt door de interface en het model dat de leverancier kiest. MCP biedt een assistent zoals ChatGPT of Claude een standaard manier om met de live SoftSync‑werkruimte te werken.

Dat betekent dat de assistent de klantrecords, gerelateerde activiteiten, aangepaste objecten, velden, weergaven, notities en toegestane workflows die al in het CRM aanwezig zijn, kan gebruiken. Hij kan een vraag beantwoorden, een vergaderbriefing voorbereiden, een record‑update voorstellen, of een ondersteunde workflow starten zonder dat de gebruiker handmatig context naar een aparte chat hoeft te kopiëren.

Het belangrijke punt is niet dat een ingebedde assistent nooit actie kan ondernemen. Het is dat MCP klanten meer keuze van assistent biedt, een meer open architectuur, en een directe verbinding met het CRM‑systeem van record.

Uw MCP‑implementatie biedt AI‑assistenten operationele richtlijnen over hoe SoftSync werkt voordat ze beginnen met het gebruiken van de tools. Waarom is die context belangrijk, en wat heeft u geleerd over het betrouwbaarder maken van agenten bij interactie met bedrijfssystemen?

Tool‑schema’s leggen uit wat een bewerking accepteert. Ze leggen niet volledig uit hoe het CRM veilig moet worden gebruikt.

Voordat de tools worden gebruikt, biedt SoftSync operationele richtlijnen, zoals het ontdekken van het live-werkruimschema, het gebruiken van interne veldnamen, het oplossen van gerelateerde records, het controleren van permissies en het volgen van de juiste volgorde voor acties zoals het verzenden van een e‑mail.

Die context maakt agenten betrouwbaarder omdat ze minder snel een tabel, veld, record‑ID, relatie of ontvanger moeten raden. De bredere les is dat betrouwbare agenten meer nodig hebben dan alleen toegang tot tools: ze hebben de bedrijfsregels, grenzen en verificatiestappen rondom die tools nodig.

Een AI‑agent de mogelijkheid geven om records aan te maken, deals te verplaatsen, e‑mails te verzenden of klantgegevens te wijzigen, brengt belangrijke vragen over controle met zich mee. Hoe gaat SoftSync om met permissies, bevestigingen en andere waarborgen wanneer agenten real‑world acties mogen uitvoeren?

SoftSync geeft een agent geen aparte route om de permissies van de CRM te omzeilen. De verbinding maakt gebruik van het gebruikersaccount, OAuth, werkruimtlidmaatschap, groepstoegang en rol. Een kijker kan niet zomaar een bewerker worden alleen omdat een assistent is gekoppeld.

We stimuleren ook een eerst‑lezen‑workflow: identificeer het exacte record, inspecteer de huidige status, stel de wijziging voor en controleer het doel, de waarden, de ontvangers en de neveneffecten voordat je het goedkeurt.

Voor werk met een hoger risico kan het systeem een menselijke beoordeling of bevestiging vereisen. Dat is vooral van belang bij het verzenden van klantgerichte e‑mails, het wijzigen van deal‑stadia, het aanpassen van gevoelige records, het gebruiken van persoonlijke mailboxen of het starten van gekoppelde externe operaties. Autopilot is geschikt voor herhaalbare controles en herinneringen, maar mensen moeten verantwoordelijk blijven voor onduidelijke, onomkeerbare of relatie‑gevoelige beslissingen.

Autopilot is ontworpen om routinematig werk op de achtergrond af te handelen. Welke soorten CRM‑workflows zijn bijzonder geschikt voor autonome uitvoering, en waar denk je dat mensen stevig in de lus moeten blijven?

Werk met een duidelijke trigger, duidelijke invoer en een herhaalbaar resultaat. Bijvoorbeeld:

• een eigenaar herinneren wanneer een deal stil is geworden
• een verkoper waarschuwen wanneer er een high‑value kans wordt gecreëerd
• inkomende e‑mail classificeren en routeren
• een follow‑up aanmaken nadat een voorstel is verzonden
• records volgens een schema controleren
• een persoon informeren wanneer een bekende voorwaarde is vervuld

Mensen moeten stevig betrokken blijven wanneer de taak oordeel vereist, een onzekere identiteitsmatch, een klantgerichte toezegging, een gevoelige fase‑wijziging, verwijdering of een externe actie die niet gemakkelijk ongedaan kan worden gemaakt. Het doel is niet om verantwoordelijkheid weg te nemen; het is om het repetitieve werk rond verantwoordelijke beslissingen te elimineren.

SoftSync beschrijft de AI‑assistent als een integratielaag in plaats van te proberen elke taak via honderden individuele connectors te leiden. Hoe ver kan dat model gaan, en waar blijven traditionele API’s of dedicated integraties de betere aanpak?

MCP kan een brede klasse van assistent‑geleide taken dekken omdat het de werkruimte exposeert als gestructureerde, geautoriseerde tools in plaats van een aparte aangepaste interface voor elke assistent te vereisen.

Het is vooral nuttig voor vragen, recordwerk, voorbereiding van vergaderingen, uitvoering van workflows en acties die profiteren van context in natuurlijke taal. Het kan ook werken met gekoppelde operaties waar die accounts en permissies beschikbaar zijn.

Traditionele API’s en dedicated integraties blijven beter voor deterministische, hoge‑volume, lage‑latentie processen; continue synchronisatie; strikte service‑account governance; webhooks; bulk‑dataverplaatsing; of systemen waarbij een AI‑assistent helemaal niet betrokken mag worden. Onze positie is niet “alles moet via AI gaan”. Het gaat erom de eenvoudigste betrouwbare verbinding voor elke taak te gebruiken.

SoftSync is ontworpen om met meerdere AI‑assistenten te werken in plaats van klanten aan één modelprovider te binden. Naarmate modellen van OpenAI, Anthropic, Google en anderen blijven evolueren, hoe belangrijk is modelonafhankelijkheid voor de langetermijnarchitectuur van een agentische bedrijfsapplicatie?

Een bedrijfsapplicatie mag klanten niet dwingen hun data en workflows telkens opnieuw te ontwerpen wanneer het voorkeurs‑AI‑model verandert. SoftSync behoudt de duurzame laag, inclusief records, schema, permissies, workflows en audit‑verwachtingen, binnen de werkruimte, terwijl verschillende assistenten via een gemeenschappelijke interface kunnen werken.

Dat geeft klanten meer keuze en laat ons profiteren van vooruitgang in het model‑ecosysteem. Het vereist wel discipline: modelproviders verschillen in toolgebruik, goedkeuringen, contextlimieten, betrouwbaarheid en kosten. Modelonafhankelijkheid gaat niet over doen alsof alle modellen zich identiek gedragen. Het gaat erom het bedrijfs‑systeem van de klant onafhankelijk te houden van één enkele provider.

Klantgegevens worden bijzonder gevoelig wanneer AI‑agenten actief op die gegevens kunnen opereren. Hoe benadert SoftSync privacy, data‑residentie en governance, met name voor Europese klanten, terwijl AI toch voldoende toegang krijgt om nuttig werk te verrichten?

Het uitgangspunt is toegang met het minste privilege. Elke persoon koppelt zijn of haar eigen account, en de assistent erft de werkruimte‑ en groepsrechten die dat account al heeft. Privégroepen blijven privé, kijkers blijven alleen‑lezen, en gekoppelde mailboxen of agenda’s vallen onder hun eigen toegangscontroles.

SoftSync AI wordt gehost in de EU op Microsoft Azure in Stockholm. We verkopen nooit klantgegevens en trainen nooit AI‑modellen op klantgegevens. Elke sub‑verwerker wordt ook vermeld, samen met de regio waarin deze opereert.

We scheiden ook toegang van actie. Een assistent kan een record lezen zonder toestemming om het te wijzigen, en een gekoppelde workflow kan aanvullende invoer of menselijke bevestiging vereisen voordat deze wordt uitgevoerd. Voor gevoelig werk kunnen teams beginnen met alleen‑lezen‑verzoeken en het resultaat verifiëren ten opzichte van het bronrecord.

De bredere productprincipes zijn dataminimalisatie, expliciete toegang, authenticatie op gebruikersniveau, gecontroleerde zichtbaarheid, controleerbare acties en duidelijke omgang met gekoppelde accounts. Het opnemen van vergaderingen vereist bovendien passende deelnemer‑melding en naleving van de toepasselijke toestemming‑ en privacywetgeving.

Kijkend enkele jaren vooruit, verwacht u dat het traditionele idee van het onderhouden van een CRM, handmatig gegevens invoeren, deal‑stadia bijwerken en follow‑up‑taken creëren, grotendeels zal verdwijnen? Wat wordt van de CRM wanneer AI‑agents verantwoordelijk zijn voor een groot deel van dat operationele werk?

De handmatige CRM verdwijnt niet volledig; haar rol verandert. Mensen moeten minder tijd besteden aan het typen van routinematige updates en meer tijd aan het beoordelen van de context, uitzonderingen en beslissingen die er toe doen.

De CRM wordt een gedeelde context‑ en actielaag: een plek waar klantgeschiedenis, communicatie, vergaderingen, eigenaarschap, rechten, workflows en vervolgstappen met elkaar verbonden blijven. Agents kunnen informatie vastleggen, records actueel houden, werk dat aandacht vereist identificeren en herhaalbare processen op de achtergrond uitvoeren.

Mensen blijven de relatie, het oordeel, de verplichtingen, de prijsstelling en belangrijke beslissingen bezitten. De toekomstige CRM is minder een database die mensen voortdurend bijwerken en meer een vertrouwd operationeel systeem dat mensen toezien.

Bedankt voor het geweldige interview. Lezers die meer willen weten kunnen bezoeken SoftSync AI. Unite.AI‑lezers die deze link gebruiken krijgen een proefperiode van 30 dagen en 30 % korting.