# Artificial Intelligence bij Zoom: een overzicht ## Kunstmatige intelligentie bij Zoom: een overzicht Kunstmatige intelligentie evolueert snel en wordt een integraal onderdeel van het dagelijks leven, en drijft alles aan, van grote en kleine taalmodellen tot gespecialiseerde algoritmische functies. Terwijl generatieve AI naadloze interactie tussen mensen en machines mogelijk maakt voor het creëren van content, probleemoplossing en besluitvorming, bestaat AI ook in meer gespecialiseerde toepassingen. Automatiseringstools stroomlijnen workflows, terwijl diensten zoals transcriptie en vertaling communicatiebarrières slechten, waardoor samenwerking efficiënter en toegankelijker wordt. Terwijl AI zich blijft ontwikkelen, transformeren de toepassingen Branches door efficiëntie, nauwkeurigheid en innovatie te verbeteren, en geven ze fundamenteel vorm aan de manier waarop bedrijven werken. Gegeven de uitbreidende Rol van AI in de moderne werkplek, dient de AI Bluepaper als een gedetailleerde gids voor AI-functies binnen het Zoom Platform. Door enkele van Zoom’s belangrijkste AI-implementaties, functies en mogelijkheden te verkennen, biedt het bedrijven de inzichten die nodig zijn om AI effectief in te zetten—en helpt het workflows te stroomlijnen, samenwerking te verbeteren en meer productiviteit binnen teams te stimuleren. ### Agentische kunstmatige intelligentie: het maximaliseren van de zelfgestuurde, autonome kracht van AI Agentische AI verwijst naar kunstmatige intelligentie die is ontworpen om meer te doen dan alleen vragen beantwoorden—het is gebouwd om namens een gebruiker actie te ondernemen. Als een op AI gebaseerd open werk Platform dat is gebouwd voor menselijke verbinding, ontwikkelt Zoom actief mogelijkheden voor agentische AI om gebruikers te helpen naadloos over te gaan van informatie naar uitvoering. In plaats van te stoppen bij suggesties of samenvattingen van vergaderingen, is de visie voor agentic AI om uit te groeien tot een autonome assistent die gebruikers kan helpen Volgende stappen te beheren, taken af te ronden en workflows in beweging te houden. Naarmate AI-technologie zich blijft verbeteren, zal agentic AI steeds meer functioneren als een gepersonaliseerde digitale assistent — die gebruikers helpt georganiseerd te blijven, prioriteiten op te volgen en de handmatige inspanning te verminderen van het verplaatsen van informatie tussen gesprekken, vergaderingen en werktools. ### Zoom AI Companion: Uw intelligente werkplekassistent Zoom AI Companion is een intelligente, conversatiegerichte digitale assistent in de kern van het Zoom Workplace Platform, ontworpen om de productiviteit te verhogen, de samenwerking te stroomlijnen en de werklast van werknemers te verminderen—alles zonder extra kosten voor Klanten met Selecteer betaalde services die zijn toegewezen aan hun Zoom-gebruikeraccounts. Naarmate AI-tools steeds meer geïntegreerd raken in de moderne beroepsbevolking, zijn ze niet langer beperkt tot het uitvoeren van specifieke taken—zoals het automatiseren van gegevensinvoer, het opstellen van e-mails, het genereren van rapporten of het uitvoeren van basis algoritmische functies. Eerder vertegenwoordigen opkomende AI-tools een transformerende verschuiving, die de manier waarop we werken fundamenteel verandert. Zoom AI Companion gaat verder dan eenvoudige taakautomatisering; het kan fungeren als een echte companion in het dagelijkse werk van een gebruiker, in staat om algemene kennisvragen te beantwoorden, content te genereren, inzichten te bieden, documenten, berichten, voicemessages en vergaderingen samen te vatten, te helpen bij besluitvorming en gebruikers te helpen nieuwe doelen te bereiken of hogere prestatieniveaus te ontgrendelen. Als een AI-first bedrijf is Zoom AI Companion zorgvuldig geïntegreerd in het hele assortiment van Zoom-producten, waaronder Zoom Meetings, chatbericht, Phone, contactcenter, Docs, whiteboard en meer. Terwijl Zoom blijft innoveren en zijn mogelijkheden uitbreidt, zal Zoom AI Companion dat ook doen, met nieuwe functies en mogelijkheden. Hieronder staat een lijst met belangrijke functies die vandaag Beschikbaar zijn, en die laten zien hoe deze AI-assistent elk aspect van de werkdag van een gebruiker kan helpen verbeteren. De huidige belangrijkste functies en mogelijkheden zijn onder meer: | **Categorie** | **Belangrijkste mogelijkheden** | **Zakelijk voordeel** | | ---------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | ---------------------------------------------------------------------------- | | **Gecentraliseerde AI-werkruimte** | Contextuele queryverwerking, slimme Planning, platformoverschrijdende datasynthese, door AI gegenereerde follow-ups. | Geïntegreerde productiviteitshub met intelligente workflowautomatisering. | | **Vergaderintelligentie** | Realtime ondersteuning tijdens de vergadering, geautomatiseerde documentatie, analyse van slimme opname, automatisering van voorbereiding. | Verbeterde effectiviteit van vergaderingen, van voorbereiding tot opvolging. | | **Communicatieverbetering** | Intelligente chatberichtassistentie, transcript analyse, E-mailopstelling, voorspellend schrijven. | Versnelde communicatiekwaliteit via alle kanalen. | | **Contactcenteroptimalisatie** | Realtime sentimentanalyse, gespreksintelligentie, prestatie-analyse, slimme antwoorden. | Verbeterde klantervaring met AI-gestuurde inzichten. | | **Contentcreatie** | Documentintelligentie, visuele contentgeneratie, samenwerkingshulpmiddelen, media Organisatie. | Gestroomlijnde processen voor contentontwikkeling en ideevorming. | | **Taak- en workflowbeheer** | Geautomatiseerde taakcreatie, Integratie(s) tussen platforms, tools voor evenementenbeheer. | Lagere administratieve last met intelligente automatisering. | #### Hoe Zoom AI Companion de kracht van agentische AI gebruikt Zoom AI Companion brengt de waarde van agentische AI tot leven door gebruikers te helpen informatie eenvoudig om te zetten in actie. Wanneer AI Companion vervolgtaken identificeert — of dat nu uit een vergadering, een contactcenterinteractie of een ander door AI geïdentificeerd inzicht komt — kan het die actie-items automatisch toevoegen aan Zoom Tasks voor opvolging of toewijzing. Dit helpt ervoor te zorgen dat belangrijke volgende stappen niet verloren gaan in een samenvatting van vergadering of een terugblik op een gesprek. In plaats daarvan worden het duidelijke, traceerbare taken die verder kunnen worden opgepakt. Door inzichten rechtstreeks te Verbinden met actie, helpt AI Companion gebruikers om prioriteiten bij te houden, verantwoordelijkheden te beheren en hun werkdag soepel voort te laten gaan zonder onnodige wrijving. ### Algoritmen: Hoe kunstmatige intelligentie communicatie Probleemloos helpt maken Naast de intelligente, conversatiegerichte LLM-mogelijkheden van Zoom AI Companion, maakt Zoom ook gebruik van andere AI-services (d.w\.z., *algoritmen*) binnen het Platform. Deze services werken vaak naadloos op de achtergrond en ondersteunen functies zoals realtime transcriptie van spraak, livevertaling, onderdrukking van persoonlijke audio en meer. Samen helpen deze functies een samenhangende, Probleemloos ervaring te creëren die zowel de kwaliteit als de efficiëntie van elke interactie op het Zoom Platform kan verbeteren. De huidige belangrijkste AI-servicemogelijkheden en functionaliteiten zijn onder andere: * transcriptie * Vertaling * Gesloten ondertiteling * Persoonlijke audio-isolatie ### Model Context Protocol (MCP): Een Standaard om AI te Verbinden met tools om meer te bereiken Als onderdeel van zijn AI-architectuur gebruikt Zoom het Model Context Protocol (MCP)—een open standaard die veilige verbindingen mogelijk maakt tussen modellen, tools, databronnen en workflows. MCP speelt een sleutelrol in het bevorderen van agentic AI door de noodzaak te vervangen voor eenmalige integraties die elk bedrijf afzonderlijk moet bouwen en onderhouden. In plaats daarvan biedt het een gedeeld, gestructureerd raamwerk dat mogelijkheden op een consistente manier blootstelt aan AI-modellen. Deze basis stelt AI-systemen in staat om meer op intelligente agents te lijken—door niet alleen vragen te beantwoorden, maar ook direct actie te ondernemen binnen de systemen waarop de gebruikers vertrouwen. Zoom ondersteunt momenteel MCP als onderdeel van zijn Custom AI Companion add-on, waarmee organisaties aangepaste agents kunnen bouwen die verbinding maken met hun unieke databronnen en applicaties, waardoor routinetaken worden geautomatiseerd en op maat gemaakte, nauwkeurige antwoorden worden geleverd op basis van de feitelijke werkinhoud van teams. #### Hoe MCP in de praktijk werkt In de kern is MCP gebaseerd op een client-servermodel. Zie de AI-omgeving (zoals ChatGPT of Claude) als een client die werk gedaan wil krijgen, en externe systemen (zoals Jira, Confluence of een database) als servers die publiceren wat ze kunnen doen. Elke server biedt een duidelijke lijst met functies, zoals ‘kennisbank doorzoeken’ of ‘taak aanmaken’. De AI-client beslist dan, midden in een gesprek, wanneer en hoe die functies te gebruiken. Met andere woorden: Verbinden van AI met een MCP-server is net als bestellen in een restaurant. Jij (de AI) loopt een restaurant binnen, krijgt een menu (een lijst met services of functies die Beschikbaar zijn via de MCP-server), en jij (de AI) zegt wat je wilt, waarna het reageert. Er is geen giswerk over wat wel of niet Beschikbaar is—alles staat vooraf in het menu. De volgende secties geven დამატ aanvullende details over hoe MCP werkt: #### Stap 1: mogelijkheden blootleggen via servers Elk systeem kan een MCP-server draaien. Die server fungeert als het ‘menu’ en publiceert een gestructureerde beschrijving van de acties die het ondersteunt. Jira kan bijvoorbeeld functies publiceren zoals ‘issues zoeken’ of ‘ticket bijwerken’. Omdat deze functies MCP’s gedeelde formaat volgen, kan de AI ze onmiddellijk begrijpen zonder maatwerk. #### Stap 2: AI treedt op als client Aan de andere kant speelt de AI-omgeving de rol van de client. Ze leest het menu met beschikbare functies, onthoudt ze en beslist welke te bellen wanneer ze op een gebruiker reageert. Dat betekent dat de AI niet vooraf geprogrammeerd hoeft te worden met duizenden mogelijke integraties; ze leert simpelweg wat beschikbaar is wanneer de verbinding tot stand komt. #### Stap 3: Context veilig doorgeven MCP definieert ook hoe context en toestemmingen worden doorgegeven. Dit helpt ervoor te zorgen dat wanneer de AI een functie gebruikt, ze dat alleen doet binnen de grenzen van wat de gebruiker mag Access. Als een gebruiker bijvoorbeeld toestemming heeft om alleen de Jira-tickets van zijn team te zien, zorgt MCP ervoor dat de AI die scope respecteert. Deze beveiligingslaag maakt MCP praktisch voor gebruik in een Onderneming, waar gevoelige gegevens en toegangscontroles niet onderhandelbaar zijn. #### Waarom MCP belangrijk is Door te standaardiseren hoe AI verbinding maakt met externe systemen, neemt MCP de wrijving van maatwerkintegraties weg en zorgt het voor veiligheid en consistentie. Gebruikers profiteren hiervan omdat de AI niet alleen vragen kan beantwoorden, maar ook geïnformeerde acties kan uitvoeren over een verscheidenheid aan tools op een manier die naadloos en veilig aanvoelt. ### Agent-to-Agent (A2A)-protocol: hoe AI-assistenten met elkaar communiceren Naast MCP zal Zoom ook het Agent-to-Agent (A2A)-protocol gebruiken als gedeelde taal voor samenwerking tussen autonome agents. A2A is een open standaard waarmee AI-agents — mogelijk gebouwd door verschillende leveranciers of draaiend in verschillende omgevingen — elkaar kunnen ontdekken, context kunnen delen, taken kunnen delegeren en resultaten veilig kunnen uitwisselen. Zoom is van plan ondersteuning te bieden voor AI-agents van derden met AI Companion door A2A te gebruiken om context uit je Zoom-gesprekken te halen en namens jou actie te ondernemen in andere zakelijke apps. (Agent van derden voor ServiceNow Now Assist binnenkort beschikbaar.) Als het Model Context Protocol (MCP) AI-modellen verbindt met de tools en gegevens die ze nodig hebben, verbindt A2A de agents met elkaar. Samen vormen de twee standaarden de ruggengraat van interoperabele multi-agentsystemen, waarin intelligentie niet beperkt is tot één model, maar verspreid is over een netwerk van samenwerkende agents. #### Hoe A2A in de praktijk werkt In de kern is A2A gebouwd op het idee dat elke agent zowel als client als server kan optreden. De ene agent kan hulp vragen of een taak delegeren, terwijl een andere die taak kan beantwoorden en uitvoeren. De communicatie tussen hen volgt een gemeenschappelijke structuur en een gemeenschappelijk beveiligingsmodel, zodat het niet uitmaakt wie de agents heeft gebouwd — of waar ze draaien — ze elkaar kunnen begrijpen. Je kunt het zien als een team van specialisten dat samenwerkt: elke agent heeft een duidelijke taak, een cv dat beschrijft wat hij kan doen, en een gedeelde manier om werk over te dragen aan anderen. De volgende secties beschrijven dit proces stap voor stap: #### Stap 1: Agents publiceren hun mogelijkheden Elke A2A-compatibele agent stelt een kleine, gestructureerde ‘Agent Card’ beschikbaar. Deze kaart fungeert als de identiteit en het mogelijkhedenprofiel van de agent — hij vermeldt wat de agent kan doen (bijvoorbeeld ‘tekst samenvatten’, ‘een vergadering plannen’ of ‘gegevens opvragen’), welke formaten hij ondersteunt en hoe hij bereikbaar is. Omdat deze kaart de A2A-standaard volgt, kan elke andere agent hem lezen en onmiddellijk begrijpen hoe ermee te interageren zonder maatwerkcode of configuratie nodig te hebben. #### Stap 2: Agents ontdekken en verbinden Wanneer de ene agent wil samenwerken, zoekt die de Agent Card van een andere agent op — vaak via een directory, register of een bekend eindpunt — en maakt een beveiligde verbinding tot stand. Dit proces stelt agents in staat elkaar dynamisch te vinden, zelfs als ze door verschillende teams of organisaties zijn gebouwd. Ontdekking zorgt voor flexibiliteit: een taakplanningsagent kan een visualisatieagent vinden, of een klantenserviceagent kan een vertaalagent lokaliseren, allemaal via standaardmechanismen voor ontdekking. #### Stap 3: Agents wisselen taken en resultaten uit Zodra ze verbonden zijn, communiceren agents via gestandaardiseerde taakberichten.\ Een taakbericht kan een verzoek bevatten (‘analyseer deze dataset’) en een reactie (‘hier zijn de inzichten’). Deze uitwisselingen kunnen synchroon plaatsvinden voor snelle bewerkingen of asynchroon voor langer durende taken. A2A ondersteunt ook streaming en meldingen, zodat agents tussentijdse updates of gedeeltelijke resultaten kunnen sturen terwijl ze werken — een weerspiegeling van hoe mensen in realtime kunnen samenwerken. #### Stap 4: Veilige samenwerking en het delen van context Elke interactie tussen agents wordt geauthenticeerd en afgebakend door de gebruiker of het systeem dat deze heeft geïnitieerd, zodat agents alleen toegang hebben tot de gegevens of mogelijkheden die ze mogen gebruiken. Deze gecontroleerde uitwisseling van context maakt complexe workflows mogelijk — zoals één agent die een document samenvat terwijl een andere een vervolgactie aanmaakt — zonder informatie te lekken. #### Waarom A2A belangrijk is Door een universele manier te definiëren waarop agents met elkaar praten, ontgrendelt A2A een nieuwe laag van interoperabiliteit en samenstelbaarheid. In plaats van enorme, monolithische agents te bouwen die alles proberen te doen, stelt A2A organisaties in staat gespecialiseerde agents te ontwerpen — elk gericht op een specifiek domein — en hen via een gedeeld protocol te laten samenwerken. Voor ondernemingen betekent dit: * Compatibiliteit tussen leveranciers: agents van verschillende aanbieders kunnen veilig interopereren. * Schaalbaar ontwerp: teams kunnen agents toevoegen of vervangen zonder complete systemen opnieuw te architecturen. * Bestuurde automatisering: beveiliging, observeerbaarheid en auditing zijn vanaf het begin gestandaardiseerd. * Snellere innovatie: nieuwe mogelijkheden kunnen eenvoudig worden geïntroduceerd door een nieuwe Agent Card te publiceren — geen herbedrading van bestaande integraties nodig. --- # Agent Instructions: Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question. Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter: ``` GET https://library.zoom.com/technical-library/nl/zoom-workplace/artificial-intelligence/artificial-intelligence-bluepaper/artificial-intelligence-at-zoom-an-overview.md?ask= ``` The question should be specific, self-contained, and written in natural language. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.