AI-agents zijn inmiddels vertrouwd geworden. Ze plannen meetings, beantwoorden e-mails en structureren notulen alsof het niets is. Maar waarom blijft het daar bij staan? De logische volgende stap dringt zich op: kunnen deze AI-agents ook een rol spelen in de complexere wereld van bedrijfsprocessen?
Het korte antwoord: ja, maar met mate.
Het langere antwoord? Alleen als we bereid zijn verder te kijken dan de hype en realistisch blijven over wat er mogelijk is.
De belofte: slimmer, sneller, soepeler
De voordelen liggen voor de hand. AI-agents raken niet vermoeid, laten zich niet afleiden, en kunnen prima overweg met regels en grote hoeveelheden data. Ze kunnen bijvoorbeeld:
- Facturen automatisch screenen en doorverwijzen naar de juiste afdeling op basis van leverancier, bedrag en urgentie
- Klantenservice tickets escaleren wanneer sentiment-analyse aangeeft dat een klant gefrustreerd raakt
- Leveranciersselectie ondersteunen door realtime marktdata te verzamelen en te vergelijken met interne criteria
Deze agents herkennen patronen, nemen beslissingen binnen afgesproken kaders en komen soms met verbetervoorstellen waar je zelf nog niet aan had gedacht.
Klinkt goed. Misschien zelfs té goed.
De praktijk: weerbarstig en weer menselijk
Want zodra je zo’n AI-agent koppelt aan een echt bedrijfsproces wordt het minder zwart-wit. Veel processen blijken in de praktijk niet zo strak georganiseerd als gedacht. Er wordt veel op ervaring gedaan, op fingerspitzengefühl. Dat is lastig te vangen in data of beslisregels.
Neem bijvoorbeeld het goedkeuren van uitgaven. Op papier zijn de regels duidelijk: bedragen onder €500 gaan automatisch door, daarboven is handmatige controle nodig. Maar wat als het een bekende leverancier is die al jaren betrouwbaar levert? Of juist een nieuwe partij waar je voorzichtig mee bent? Die nuance zit niet in het systeem.
Bovendien is de data waarop een agent zijn ‘intelligentie’ baseert vaak verre van perfect. En dan is er nog de menselijke kant: wie is verantwoordelijk als een AI-agent iets zelfstandig doet? Hoeveel fouten mag zo’n systeem maken zonder dat het vertrouwen verdampt?
Realistische succesverhalen
Toch zijn er al bedrijven die goede ervaringen hebben. Een Nederlandse groothandel laat een AI-agent meeluisteren bij de orderverwerking. De agent signaleert afwijkende patronen – zoals plotseling veel bestellingen van één product – en waarschuwt de inkoper. Geen automatische beslissingen, maar wel waardevolle signalen.
Een accountantskantoor gebruikt een agent om btw-aangiftes voor te sorteren op complexiteit. Eenvoudige gevallen gaan naar junior medewerkers, ingewikkelde naar seniors. Het scheelt tijd en voorkomt frustratie.
De gemene deler? Deze agents nemen geen beslissingen over, maar ondersteunen mensen bij het nemen van betere beslissingen.
Tussen droom en daad: zo begin je
AI-agents kunnen wél degelijk waarde toevoegen – als aanvulling, niet als vervanging. Zie het als een slimme collega die helpt analyseren, verbanden legt en suggesties doet.
Stap 1: Begin klein en concreet Kies één onderdeel van een proces waar veel repetitief werk is. Denk aan het categoriseren van inkomende verzoeken of het controleren van standaardformulieren.
Stap 2: Zet duidelijke grenzen Bepaal van tevoren wat de agent wel en niet mag doen. Mag hij alleen signalen geven of ook kleine acties ondernemen?
Stap 3: Begeleid intensief In het begin kijk je mee bij elke actie. Wat doet de agent goed? Waar gaat het mis? Gebruik die lessen om het systeem bij te stellen.
Stap 4: Meet en evalueer Houdbij hoeveel tijd het oplevert, hoeveel fouten voorkomen worden, en hoe het team reageert.
Tot slot: blijf kritisch maar open
AI-agents gaan processen niet magisch transformeren. Ze vervangen geen mensen, nemen geen eindverantwoordelijkheid over, en begrijpen (nog) niet wat nuance is.
Maar ze kunnen wél helpen om rompslomp te verminderen, knelpunten zichtbaar te maken en vastgelopen routines open te breken. De kunst is om technologie en realiteit dichter bij elkaar te brengen.
Concrete eerste stappen voor deze week:
- Kijk naar één proces waar veel handmatig sorteer- of controlewerk is
- Vraag je team: waar verliezen we tijd aan taken die eigenlijk voorspelbaar zijn?
- Zoek uit welke data je al hebt die een agent zou kunnen gebruiken
Met nieuwsgierigheid, gezonde scepsis en een beetje lef kom je vaak verder dan je denkt. De vraag is niet óf AI-agents een plek krijgen in je processen, maar hoe je ervoor zorgt dat die plek de juiste is.
Wil je nog meer weten over de stappen die je zou kunnen zetten voordat je met AI-agents aan de haal gaat? Lees onze andere blogs.
