Kennisbank · Door Rick Warmerdam · Bijgewerkt op · 6 min lezen
Automatisering en AI zijn niet hetzelfde
Gewone automatisering volgt vaste regels: als er een formulier binnenkomt, maak dan een klant aan en zet een taak in de planning. Dat is voorspelbaar en goed te controleren. AI is geschikt voor werk waar geen vaste regel voor te schrijven is, zoals het lezen van een mail in gewone taal en bepalen wat de klant eigenlijk vraagt.
Een groot deel van wat als 'AI-automatisering' wordt verkocht, is eigenlijk gewone automatisering. Dat is geen probleem, maar het scheelt in kosten en betrouwbaarheid om te weten welke van de twee je nodig hebt.
Waar AI in het mkb goed werkt
AI levert het meeste op bij werk met ongestructureerde tekst, waar een mens nu leest, ordent en overtypt:
- Binnenkomende aanvragen en mails lezen, de belangrijkste gegevens eruit halen en klaarzetten in het juiste systeem.
- Documenten zoals offertes, bonnen of contracten samenvatten of controleren op ontbrekende onderdelen.
- Een eerste concept schrijven voor een antwoord, offerte of rapport dat een medewerker daarna controleert.
- Vragen beantwoorden op basis van de eigen bedrijfsinformatie, met een verwijzing naar de bron.
- Berichten of meldingen sorteren op onderwerp of urgentie.
Waar je beter iets anders gebruikt
Er zijn ook taken waar AI minder geschikt is dan het lijkt:
- Stappen die een vaste regel volgen. Een gewone koppeling of workflow is goedkoper, sneller en voorspelbaar.
- Financiële cijfers en berekeningen zonder controle. Laat die uit de administratie komen, niet uit een taalmodel.
- Beslissingen met gevolgen voor klanten of medewerkers zonder dat een mens meekijkt.
- Taken die zo zelden voorkomen dat het inrichten meer tijd kost dan het oplevert.
Wat je regelt voordat je begint
Een AI-toepassing is zo goed als de informatie die hij krijgt en de afspraken eromheen. Bepaal vooraf welke bedrijfsinformatie gebruikt mag worden en welke niet, wie het resultaat controleert voordat het de deur uitgaat, en hoe je merkt dat de kwaliteit terugloopt.
Denk ook aan persoonsgegevens. Klantgegevens in een openbare chatdienst plakken is iets anders dan een toepassing die binnen afgesproken grenzen werkt. Leg vast welke tools medewerkers mogen gebruiken en waarvoor.
Begin klein, met echte voorbeelden
Kies één taak en verzamel een set representatieve voorbeelden uit de eigen praktijk: echte mails, echte aanvragen, inclusief de lastige. Test daarop of AI het goed doet, en vergelijk het met de eenvoudigste oplossing zonder AI. Soms blijkt een koppeling of een beter formulier al genoeg.
Werkt het, bouw het dan in de systemen die er al zijn, zodat medewerkers niet naar een apart scherm hoeven. Een toepassing die naast het werk staat, wordt na een paar weken vergeten.
Waar de kosten van afhangen
De kosten zitten zelden in het AI-model zelf, maar in het werk eromheen: de koppeling met bestaande systemen, de controle op kwaliteit, de afspraken en het beheer. Een afgebakende eerste toepassing op één taak houdt dat overzichtelijk. Uitbreiden kan daarna, op basis van wat de eerste heeft opgeleverd.
Hulp nodig bij dit onderwerp? Lees hoe we werken aan procesoptimalisatie & automatisering.