Hoe vind je de beste processen om te automatiseren in jouw bedrijf?
Iedereen roept dat je AI en automatisering moet gebruiken. Maar niemand vertelt je waar je moet beginnen. Welke taken zijn geschikt, tot op welk niveau automatiseer je ze, en wat kun je zelf al doen met tools als ChatGPT en Claude? In dit artikel leggen we het systeem uit dat wij gebruiken om bij bedrijven de juiste processen te vinden. Zodat jij aan het einde precies weet hoe je dit zelf aanpakt.
En zit je in Limburg? Via de Sprintsubsidie MKB kun je tot 50% van de implementatiekosten vergoed krijgen. De regeling is er specifiek voor het implementeren van dit soort bewezen oplossingen in MKB-bedrijven. Lees onze complete gids over de Sprintsubsidie voor alle details.
In deze video laten we zien hoe we een compleet klantmailsysteem automatiseren met dit framework. Bekijk de video
Twee soorten taken
Om te beginnen verdelen we taken in twee categorieen. De eerste zijn taken die je zelf sneller en slimmer uitvoert met AI-tools als Claude of ChatGPT. Denk aan mails beantwoorden, rapporten opstellen, data analyseren of onderzoek doen. Daar heb je geen technisch systeem voor nodig, alleen de juiste manier van werken met die tools.
De tweede categorie zijn taken waarvoor je een complete workflow bouwt met automatiseringen en AI. Dat zijn processen die volledig op de achtergrond draaien: orders verwerken, documenten classificeren, planningen bijwerken, rapportages genereren. Daar komt configuratie, koppelingen en soms maatwerk bij kijken. Beide categorieen zijn subsidiabel via de Sprint subsidie.
De rest van dit artikel helpt je bepalen welke taken in welke categorie vallen en in welke mate je ze moet automatiseren. Want dat je iets kan automatiseren betekent niet dat je het ook moet doen. En al helemaal niet dat je het voor 100% moet doen.
Denk in processen, niet in rollen
Hier gaat het bij de meeste bedrijven al mis. Ze denken vanuit rollen: wat doet Jan, wat doet Marieke. Maar het is niet de bedoeling om Jan te vervangen door een AI-agent. Zo werkt het niet.
Je moet denken in processen en systemen. En die breek je op tot aan elke losse handeling. Neem als voorbeeld iemand die klantvragen per mail beantwoordt. Die persoon beantwoordt niet "gewoon" een mail. Die leest de mail, bepaalt waar het over gaat (bezorging, productinfo, garantie, planning, maatwerk), zoekt de juiste informatie op, stelt een antwoord op, en beoordeelt of de vraag ook echt beantwoord is. Dat zijn vijf of zes losse stappen. En sommige daarvan zijn perfect te automatiseren, terwijl andere beter bij een mens blijven.
Als je het per rol bekijkt, zeg je "laten we de klantenservice automatiseren". Als je het per proces bekijkt, zeg je "laten we het classificeren van mails en het opzoeken van track-en-trace automatiseren, en het beoordelen bij een mens laten". Dat tweede levert veel betere resultaten op.
Hoe vind je welke taken geschikt zijn?
Stel je voor dat je morgen een slimme stagiaire krijgt. Geen ervaring in jouw branche, maar slim en leergierig. Als je die stagiaire een heldere uitleg geeft van wat er moet gebeuren, met een stappenplan en een checklist, kan die dan de rest van de dag zelfstandig werken zonder jou nog iets te hoeven vragen?
Is het antwoord ja, dan kan AI het waarschijnlijk ook. Is het antwoord nee, dan heb je nog drie opties:
Opbreken in kleinere stappen. Misschien kan de stagiaire (of AI) niet het hele proces, maar wel een aantal losse stappen. In het mailvoorbeeld: AI kan de mails classificeren en de juiste informatie opzoeken, terwijl een medewerker het antwoord afmaakt.
De 80/20 aanpak. Kan AI de taak in 80% van de gevallen foutloos uitvoeren? Dan laat je AI die 80% doen en zet je een medewerker op de overige 20% die te divers of onvoorspelbaar is.
Samenwerken. AI doet het voorwerk (een conceptantwoord opstellen, data verzamelen), een medewerker maakt het af. Dit werkt goed voor taken waar menselijk oordeel nodig is maar het voorbereidende werk tijdrovend is.
Dit klinkt misschien allemaal hetzelfde, maar het verschil is belangrijk. Bij de eerste optie neemt AI volledige stappen over. Bij de tweede neemt AI de volledige taak over, maar alleen in bepaalde gevallen. Bij de derde werken mens en AI samen aan dezelfde taak.
Moet je het ook echt automatiseren?
Omdat het kan betekent niet dat je het moet doen. Wij gebruiken zes punten om te bepalen hoe geschikt een taak is om te automatiseren en in welke mate.
| Punt | Waar je op let |
|---|---|
| Simpel en herhaaldelijk | De taak volgt een vast patroon en is goed te definieren zonder veel ruimte voor interpretatie |
| Meetbaar resultaat | Goed of fout is makkelijk te bepalen. Zwart of wit, geen grijstinten. "Een vriendelijk antwoord" is simpel voor een mens maar lastig meetbaar voor AI |
| Randzaken afvangen | Kan een persoon de uitzonderingen oppakken zonder dat het hele proces vastloopt? Je automatiseert de 80-90% die het vaste patroon volgen, niet de randgevallen |
| Menselijk controlepunt | Zeker in het begin als je de boel nog test en verfijnt, moet iemand de output kunnen checken voor die de deur uit gaat |
| Impact bij fouten | Levert een fout direct boze klanten, geld of reputatieschade op? Dan moet je voorzichtiger zijn dan wanneer het intern snel opgelost wordt |
| Volume versus complexiteit | Hoe vaak wordt de taak uitgevoerd en hoe moeilijk is het om te automatiseren? Simpel gezegd: wat levert het op en wat kost het? |
Dat laatste punt is geen simpele ja-of-nee. De vraag is niet of je het moet automatiseren, maar tot op welk niveau. Want overal AI tegenaan gooien om te kunnen zeggen dat je AI gebruikt heeft natuurlijk geen zin. Je hebt tegenwoordig koelkasten en afzuigkappen met wifi. Niet omdat het nuttig is, maar omdat het kan. Trap niet in diezelfde valkuil.
Als je 90% van een proces kunt automatiseren is dat fantastisch. Die laatste 10% kost vaak net zoveel moeite als de eerste 90% bij elkaar, vol uitzonderingen en randgevallen. Soms is 40% geautomatiseerd al een enorme verbetering. Soms is 100% haalbaar. Het hangt af van het proces. Forceer het niet. En onthoud: je kunt maar een keer de Sprint subsidie aanvragen, dus kies het proces waar de meeste impact zit.
Waar je voor moet uitkijken
Na een keer zeggen "het werkt niet". Als je een proces automatiseert vergelijk je de eerste versie van iets nieuws met een werkwijze die jaren is geoptimaliseerd. Natuurlijk is versie 1 niet perfect. Dat was je handmatige proces in het begin ook niet. Een automatisering moet je net zo goed optimaliseren en bijschaven. Geef het de tijd.
Alles willen automatiseren. Niet elk probleem heeft automatisering of AI nodig. Soms is een beter proces zonder technologie de oplossing. En soms is de simpelste automatisering de beste: een koppeling tussen twee systemen met vaste regels, geen AI, geen complexiteit.
Geen controlepunten inbouwen. Bouw nooit een systeem dat alles van begin tot eind zonder menselijke check doet. Verdeel het in losse stappen met controlemomenten. Op die manier heb je veel meer controle over het resultaat en is aanpassen veel makkelijker.
AI of automatisering? Of allebei?
De vuistregel is simpel: als de input altijd hetzelfde format heeft en de stappen voorspelbaar zijn, dan is een automatisering met vaste regels genoeg. AI voegt pas waarde toe als de input varieert, ongestructureerd is of patronen bevat die je niet vooraf in regels kunt vangen.
In de praktijk is de combinatie vaak het sterkst. AI voor het stuk waar interpretatie nodig is (een mail lezen en begrijpen wat de klant wil), en vaste automatisering voor alles wat daarna komt (order aanmaken, bevestiging sturen, planning bijwerken). Zo gebruik je AI alleen waar het nodig is en hou je de rest simpel en betrouwbaar.
Meer weten over wanneer AI de juiste keuze is? Lees onze blog over AI implementeren met de Sprintsubsidie. Voor automatisering met vaste logica, lees bedrijfsprocessen automatiseren met de Sprintsubsidie.
Wat je zelf al kunt doen
Je hoeft niet te wachten op een groot project. Met tools als ChatGPT en Claude kun je nu al taken sneller en slimmer uitvoeren. De meeste ondernemers weten dat die tools handig zijn, maar ze weten niet hoe ze er echt mee moeten werken. Het verschil zit hem niet in betere prompts, maar in hoe je de tool inricht.
Neem de taken die je hebt geidentificeerd en breek ze op in losse stappen. Bekijk per stap of een AI-tool je kan helpen. Niet door "automatiseer mijn administratie" te typen, maar door concrete instructies te geven: "vat deze klantmail samen en bepaal welke actie er nodig is" of "controleer of deze factuurgegevens overeenkomen met de orderbevestiging".
In Claude kun je hier skills voor maken: specifieke instructies voor een bepaalde taak die Claude opslaat en automatisch gebruikt zodra het relevant is. Je maakt ze een keer aan en daarna hoef je bij elke vergelijkbare taak niks meer uit te leggen. De output is in een keer goed. Een training om je team hiermee te laten werken is trouwens ook subsidiabel via de Sprintsubsidie.
Benieuwd welke processen in jouw bedrijf het meeste opleveren? Alpaca Integrations helpt je met het vinden van de juiste kansen en neemt de implementatie over. En als je in Limburg zit, kun je daar met de Sprintsubsidie tot de helft van de kosten voor terugkrijgen.