Waar helpt AI in jouw proces, en waar is iets eenvoudigers genoeg?
AI kan onderdeel zijn van een proces waarin informatie wordt gelezen, samengevat of voorbereid voor een volgende stap.
We beginnen bij die taak. Daarna bepalen we welke invoer nodig is, wat een bruikbare uitkomst is, en welke controle nodig blijft voordat er iets wordt verstuurd, gewijzigd of gepubliceerd.
Drie vormen om uit elkaar te houden
Deze drie vormen helpen als afweging, niet als rangorde. Een agent is niet automatisch de beste oplossing.
- 1.Gewone automatisering. Vooraf bepaalde regels bepalen de route, zonder taalmodel.
- 2.Een workflow met AI. Een of meer afgebakende stappen gebruiken een taalmodel, terwijl de route en de controles vooraf vaststaan.
- 3.Een AI-agent. Het model krijgt binnen grenzen meer ruimte om zelf vervolgstappen en hulpmiddelen te kiezen. Dit vraagt om expliciete bevoegdheden, controle en een manier om te stoppen of te escaleren.
Voor het onderscheid tussen vooraf ingerichte workflows en door een model aangestuurde stappen verwijzen we naar de toelichting van Anthropic over het bouwen van effectieve agents.
Die bron adviseert complexiteit alleen toe te voegen wanneer de taak dat daadwerkelijk vraagt. Een eenvoudige workflow is voor veel taken voldoende en makkelijker te controleren dan een agent met veel eigen ruimte.
Concrete toepassingen als illustratie
- 1.Informatie uit een intake structureren. Input: een vrij ingevulde aanvraag. AI-stap: relevante velden herkennen en ordenen. Controle: een medewerker checkt de indeling. Bestemming: het dossier van de aanvraag.
- 2.Ontbrekende velden signaleren. Input: een deels ingevuld dossier. AI-stap: nagaan welke verplichte informatie ontbreekt. Controle: een medewerker beoordeelt of navraag nodig is. Bestemming: een taak voor de behandelaar.
- 3.Een conceptantwoord voorbereiden. Input: een binnengekomen vraag en beschikbare informatie. AI-stap: een conceptreactie opstellen. Controle: een medewerker leest, past aan en verstuurt zelf. Bestemming: het contactkanaal met de klant.
- 4.Een interne kennisvraag beantwoorden. Input: een vraag van een medewerker en geselecteerde interne documenten. AI-stap: een antwoord samenstellen op basis van die documenten. Controle: de medewerker beoordeelt of het antwoord klopt met de bron. Bestemming: het interne kennissysteem.
- 5.Een wijzigingsvoorstel voor een pagina maken. Input: bestaande paginatekst en een gevraagde aanpassing. AI-stap: een conceptversie opstellen. Controle: een redacteur beoordeelt en keurt goed voor publicatie. Bestemming: het contentbeheersysteem, nog niet de live pagina.
In elk voorbeeld staat vast wat de AI-stap wel doet en wat niet. Zonder die afbakening is achteraf lastig te herleiden waar een fout is ontstaan of wie daarop had moeten letten.
Beoordeling blijft mensenwerk
Elke toepassing moet omgaan met normale gevallen, uitzonderingen en onvolledige informatie. Inhoudelijk plausibele uitvoer is niet automatisch juist. We stellen geen kwaliteitspercentage zonder dat dit daadwerkelijk gemeten is.
AI vervangt geen menselijke beoordeling. Waar een uitkomst gevolgen heeft voor een klant, een besluit of een publicatie, blijft een medewerker verantwoordelijk voor de laatste controle.
Dat geldt evengoed voor een eenvoudige workflow als voor een agent met meer eigen ruimte. Meer autonomie voor het model betekent niet minder verantwoordelijkheid voor de mens die het resultaat gebruikt.
Grenzen aan de uitvoering
Lezen is iets anders dan schrijven. Een concept aanmaken is iets anders dan publiceren. Een budgetvoorstel opstellen is iets anders dan advertentie-uitgaven daadwerkelijk wijzigen.
We geven een toepassing alleen de bevoegdheden die voor de afgebakende taak nodig zijn, niet meer. Verdergaande bevoegdheden vragen om een aparte afweging en extra controle.
Deze indeling in bevoegdheden wordt per toepassing opnieuw bekeken. Een taak die vandaag alleen leest, kan later, na voldoende ervaring en controle, een beperkte schrijfbevoegdheid krijgen.
Gegevens en privacy
Welke gegevens waar terechtkomen en hoe lang ze bewaard blijven, spreken we per toepassing met je af en leggen we vast. Ook de technische keuzes en standaarden stemmen we af op jouw situatie.
Verder lezen
Wil je eerst weten hoe we naar een proces als geheel kijken, lees dan over automatisering. Voor de samenwerkingsvorm waarin een AI-toepassing wordt gebouwd, zie softwareontwikkeling via DaaS. Het bredere overzicht staat op de pagina over technologie.