AI automatisering voor bedrijven

Facturen en orders uit je mailbox laten lezen, vragen beantwoorden uit je eigen documenten of een taak laten uitvoeren door een AI agent. We beginnen met één proces en meten of het tijd scheelt.

Wat is AI automatisering?

Bij AI automatisering neemt een taalmodel, zoals dat van OpenAI of Anthropic, werk over dat met vaste regels niet lukt. Klassieke automatisering werkt met regels: als dit veld X is, doe dan Y. Dat loopt vast zodra de invoer elke keer anders is, zoals een mail van een klant, een pdf-factuur van een nieuwe leverancier of een vraag in eigen woorden. Een taalmodel kan zulke invoer lezen en omzetten naar gegevens of een concept-antwoord.

Een AI-implementatie draait bij ons om een concreet proces in je bedrijf. Het model is via een API gekoppeld aan je mailbox, documenten en systemen. De uitkomst komt in je boekhouding, CRM of ticketsysteem terecht, of ligt klaar voor een medewerker die hem controleert. Dat werkt voor een klein mkb-bedrijf net zo goed als voor een grotere organisatie.

AI maakt fouten. Een model kan een bedrag verkeerd lezen of een antwoord geven dat overtuigend klinkt maar niet klopt. Daarom kijken we per taak wat een fout kan aanrichten, en laat je een mens meekijken waar dat nodig is. Is een proces met vaste regels te automatiseren, dan doen we het zonder AI.

Wat we met AI bouwen

AI-oplossingen die in veel bedrijven passen. Vaak is het een combinatie.

Facturen, orders en formulieren verwerken

Inkoopfacturen, orders per mail en ingevulde formulieren worden uitgelezen en als gegevens in je systeem gezet. Twijfelt het model, dan gaat het stuk naar een medewerker.

Een chatbot op je eigen informatie

Een assistent op je website of intranet die antwoordt uit je eigen documenten, handleidingen of webpagina’s, met een verwijzing naar de bron. Deze techniek heet RAG: het model zoekt eerst in jouw informatie en antwoordt daarna.

AI agents

Een agent voert een taak uit over meerdere systemen, zoals een klantvraag opzoeken in je CRM, de orderstatus ophalen en een antwoord klaarzetten. Acties die iets veranderen of versturen, keurt een mens goed.

Mails en tickets samenvatten en sorteren

Binnenkomende mails en tickets krijgen een categorie, een prioriteit en een korte samenvatting, en komen bij de juiste collega terecht.

Concepten voor offertes en antwoorden

Op basis van een aanvraag en eerdere offertes maakt het model een eerste versie. Een medewerker past die aan en verstuurt hem.

Koppelingen met je systemen

AI is pas nuttig als de uitkomst ergens terechtkomt. We koppelen het model aan je mailbox, boekhouding, CRM of eigen software.

Waar we op letten

Eén proces tegelijk

We beginnen met één proces en noteren vooraf hoe lang het nu duurt. Na een testperiode zie je of het tijd scheelt en hoe vaak er gecorrigeerd moet worden.

Een mens waar fouten tellen

Bij betalingen, klantcontact of juridische teksten keurt een medewerker de uitkomst goed. Bij het sorteren van mails kan het model zelfstandiger werken.

Een model per taak

We kiezen per taak een model van OpenAI, Anthropic of een open model. Voor sorteren volstaat een klein model, lastige documenten vragen een groter model. Komt er een beter model uit, dan kunnen we wisselen.

Privacy en de AVG

We werken met de zakelijke API’s van de aanbieders, waar gegevens volgens hun voorwaarden standaard niet worden gebruikt om modellen te trainen. Waar het kan kiezen we voor verwerking in de EU, en we sturen alleen mee wat voor de taak nodig is.

Eerder werkten we als ontwikkelaar bij onder andere:

  • Bol.com
  • De Bijenkorf
  • Action
  • Unilever
  • Reisbalans
Meer over ons team

Zo werken we

Stap 1

Taak kiezen

We zoeken samen een taak die vaak terugkomt en waar de invoer rommelig is, zoals mails, pdf’s of vrije tekst. We noteren hoe lang die taak nu duurt.

Stap 2

Proef met eigen voorbeelden

We testen een model op een set van jouw documenten of mails en kijken hoe vaak de uitkomst klopt. Zo weet je voordat er iets gebouwd wordt of AI hier werkt.

Stap 3

Inbouwen in je werk

We koppelen het model aan je systemen, met een scherm waarin een medewerker de uitkomst controleert en goedkeurt.

Stap 4

Meten en bijsturen

We houden bij hoeveel tijd het scheelt en waar het model fouten maakt. Op basis daarvan passen we instructies, voorbeelden of het model aan.

Veelgestelde vragen

Wat is het verschil met automatisering zonder AI?

Automatisering zonder AI volgt vaste regels en doet elke keer precies hetzelfde. AI is nodig als de invoer verschilt: een mail in eigen woorden, een factuur in een onbekend formaat. Kan het met vaste regels, dan is dat betrouwbaarder en makkelijker te controleren.

Kunnen jullie een chatbot maken die antwoordt uit onze eigen documenten?

Ja. Wil je een chatbot laten maken op je eigen informatie, dan zetten we je documenten, handleidingen of website in een zoekindex. Bij een vraag zoekt de chatbot eerst de passende stukken op en baseert zijn antwoord daarop, met een link naar de bron. Vindt hij niets, dan zegt hij dat en verwijst hij naar een medewerker. Foutloos is zo’n chatbot niet. Bij vragen over contracten of gezondheid raden we een controle door een mens aan.

Wat is een AI agent, en wanneer laat je er een bouwen?

Een AI agent krijgt een doel en voert zelf stappen uit: gegevens opzoeken, een systeem bevragen, een concept maken. Een AI agent laten bouwen is zinvol als een taak uit meerdere stappen bestaat die steeds iets anders verlopen. Een agent krijgt alleen toegang tot wat hij nodig heeft, en acties die iets wijzigen of versturen worden eerst goedgekeurd.

Wat gebeurt er met onze gegevens?

Dat hangt af van het model en de aanbieder die we kiezen. Via de zakelijke API’s van OpenAI en Anthropic worden gegevens volgens hun voorwaarden standaard niet gebruikt voor training. Sommige aanbieders bieden verwerking in de EU aan, en een open model kan op een eigen server draaien. We bespreken vooraf welke gegevens naar een model gaan, zodat je dat kunt opnemen in je verwerkingsregister.

Is AI geschikt voor elk proces?

Nee. AI is goed in lezen, sorteren, samenvatten en concepten maken. Het past minder goed waar elke uitkomst exact moet kloppen zonder dat iemand meekijkt, zoals bedragen boeken. En als de invoer al netjes gestructureerd is, heb je geen AI nodig.

Werken jullie met ChatGPT?

We werken met de modellen achter ChatGPT via de API van OpenAI, en ook met Claude van Anthropic en met open modellen. Welk model we kiezen, hangt af van de taak, de resultaten op jouw voorbeelden en waar de gegevens verwerkt mogen worden.