AI integreren in bedrijfskritische processen

De kansen begrijpen

Bedrijfskritische processen bestaan vaak uit een mix van standaardsoftware, maatwerksystemen en handmatige stappen. De echte kansen voor AI-optimalisatie liggen vaak bij die handmatige stappen waar traditionele automatisering tekortschiet. Dit zijn vaak processen waar:

• Veel repetitief handmatig werk plaatsvindt
• Een grote kans op menselijke fouten bestaat
• Verschillende types data samenkomen
• Meerdere afdelingen of mensen bij betrokken zijn

AI kan hier op verschillende manieren ondersteuning bieden. Hoewel veel mensen bij AI direct denken aan taalmodellen, zijn er veel meer mogelijkheden. Machine learning algoritmes kunnen patronen herkennen en voorspellingen doen. Zoekalgoritmes kunnen relevante informatie vinden. AI-agents kunnen taken zelfstandig uitvoeren. En classificatiemodellen kunnen bijvoorbeeld foto’s of documenten automatisch categoriseren.

De eerste stappen zetten

Begin klein en identificeer welk deel van het proces echt baat heeft bij verdere automatisering. Kijk daarbij verder dan alleen tijdwinst. Als een proces van een halve dag wordt verkort naar een uur, maar er zowel voor als na het proces twee dagen wachttijd is, levert de optimalisatie weinig op.

Een concrete aanpak:

1. Kies een afgebakend deel van het proces
2. Controleer of de benodigde data beschikbaar en van voldoende kwaliteit is
3. Documenteer de kennis die nu in de hoofden van uitvoerende medewerkers zit
4. Begin met een klein experiment om de waarde te bewijzen

Neem bijvoorbeeld het automatisch verwerken van e-mails. Start dan niet met alle categorieën tegelijk, maar kies er drie uit een totaal van twaalf. Als je daarmee aantoonbare verbetering bereikt, geeft dat reden om door te investeren.

De juiste oplossing kiezen

Het kiezen van de juiste AI-oplossing vraagt om specialistische kennis. Of je nu machine learning wilt inzetten of een ander type AI: je hebt experts nodig die kunnen bepalen welke algoritmes het beste passen bij jouw specifieke situatie en data.

Besteed ook direct aandacht aan veiligheid en privacy. Zeker bij het gebruik van taalmodellen zijn er specifieke risico’s rond ‘prompt injection’ waarbij kwaadwillenden het model kunnen manipuleren. Hoe meer extern toegankelijk, hoe groter deze risico’s. Pas daarom zowel ‘privacy by design’ als ‘security by design’ toe vanaf het begin.

De transformatie begeleiden

Veel mensen vinden AI spannend of eng. Ze maken zich zorgen over baanverlies of vrezen dat juist de leuke delen van hun werk worden geautomatiseerd. Besteed daarom expliciet aandacht aan:

• Het versterken van mensen met AI in plaats van het vervangen
• Het laten bestaan van waardevol mensenwerk
• Het aanpassen van de AI aan de mens, niet andersom

Door de vergrijzing en de toenemende vraag naar productiviteit is het onwaarschijnlijk dat AI banen overbodig maakt. Wel zal werk veranderen. Ga daarom het gesprek aan over welke veranderingen mensen prettig vinden en welke niet.

Begin klein, denk groot

Onderschat niet hoe waardevol het kan zijn om klein te beginnen. Net zoals je niet direct op een eenwieler begint als je leert fietsen, hoef je niet meteen complete bedrijfsprocessen te veranderen. Begin met een overzichtelijk proces waarop je kunt leren en experimenteren.

Tegelijk is het belangrijk om verder te kijken dan pure technologie. Succesvolle procesoptimalisatie met AI leidt tot nieuwe mogelijkheden: snellere klantenservice, betere kwaliteit, grotere schaal. Dit vraagt weer om aanpassing van processen. Zie het daarom als een continue reis van verbetering, waarbij je steeds nieuwe kansen creëert voor je organisatie.