Alisina NawabiMRH Trowe geeft circa 400 medewerkers toegang tot AI-agenten die zij zelf kunnen bouwen, voor ongeveer 14 dollar per medewerker in de eerste productiemaand, zo beschrijft AWS in een case-study.
Voor een Nederlandse organisatie met gevoelige klantdata verschuift de praktische inzet hiermee: medewerkers krijgen ruimte om zelf automatiseringen te maken, terwijl identiteit, dataregio en kosten centraal worden begrensd. AI-toegang wordt zo onderdeel van de werkplek, niet een verzameling losse experimenten.
Eén ingang voor zelfgebouwde agents
MRH Trowe is een Duitse commerciële en industriële verzekeringsmakelaar die vooral in Duitsland, Zwitserland en Oostenrijk werkt. Medewerkers begonnen zelf met generatieve AI, waardoor klant- en verzekeringsgegevens in niet-beheerde software konden belanden. De oplossing combineert LibreChat als chatlaag, Strands Agents voor de agentlogica en Amazon Bedrock AgentCore voor geïsoleerde sessies.
De eerste productieagent zet een Microsoft Teams-vergadering om in een gestructureerd protocol. Een medewerker vraagt in het Duits naar een recente vergadering met een bepaalde deelnemer. De agent vindt de afspraak in de agenda, haalt het transcript op en maakt een verslag met datum, deelnemers, agenda, onderwerpen en actiepunten.
De toegang volgt de identiteit van de ingelogde medewerker. Microsoft Entra ID geeft die identiteit op de server door aan de agent, zodat de agent alleen de agenda en transcripts van die medewerker kan gebruiken. De identiteit kan niet vanuit het chatvenster worden aangepast.
Frankfurt als technische grens
De agents, het model en de data draaien in de AWS Europe (Frankfurt)-regio, waardoor klant- en vergadergegevens in Duitsland blijven. Een transit gateway en een zero-trust-opzet houden het werknemersverkeer weg van het openbare internet. AgentCore isoleert iedere agentsessie bovendien op compute- en bestandsniveau.
De onderliggende laag past in de eerdere AWS-beweging waarbij AgentCore algemeen beschikbaar werd en guardrails iedere agentactie toetsen op promptinjectie en datalekken. In de MRH Trowe-casus komen daar groepsrollen, single sign-on en centraal zicht op gebruik en kosten bij.
De rekensom blijft zichtbaar
De infrastructuur- en tokenkosten kwamen in de eerste productiemaand uit op ongeveer 14 dollar per medewerker. MRH Trowe houdt unieke gebruikers, tokengebruik per model, chats, kosten per gebruiker en de totale AWS-kosten bij in een dashboard. Door de infrastructuur passend te schalen en capaciteit op vaste momenten aan en uit te zetten, ziet AWS een route om de infrastructuurkosten met ongeveer 40 procent te verlagen.
De gepubliceerde casus noemt geen cijfers voor tijdsbesparing, extra omzet of nauwkeurigheid. PYMNTS benadrukt juist dat de bedrijfsuitkomst nog niet met zulke cijfers is ingevuld, terwijl de technische inzet en het gebruik wel meetbaar zijn.
MRH Trowe mikt eind 2026 op 10 tot 15 agents die door vakspecialisten worden gemaakt en onderhouden. De verschuiving zit daarmee niet in één slimme notulenagent, maar in een werkmodel waarin de mensen die dubbel werk herkennen ook de automatisering bouwen. Self-service krijgt zo een vaste plek binnen centrale identiteits-, data- en kostenregels.
Veelgestelde vragen
Van idee naar agentwerkplek
Ik help je van meedenken en ontwerpen tot realiseren en automatiseren. Ik bouw de hele oplossing rond jouw proces, met self-hosted techniek waar dat kan.
Dit artikel is geproduceerd samen met het Agent Team. Meer over de redactie.
