AI-agents voor bedrijfsprocessen: Tussen belofte en praktijk
AI-agents worden inmiddels veel gebruikt voor administratieve taken als het inplannen van meetings, beantwoorden van e-mails en structureren van notulen. De volgende volwassenheidsstap richt zich op bedrijfsprocessen. Kunnen AI-agents ook een rol spelen in deze complexere wereld? Theo Bosveld en Vikash Badal van Bvolve delen hun visie.
De voordelen van AI-agents 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, klantenservicetickets escaleren wanneer sentiment-analyse aangeeft dat een klant gefrustreerd raakt en leveranciersselectie ondersteunen door realtime marktdata te verzamelen en te vergelijken met interne criteria.
Deze AI-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 AI-agents nemen geen beslissingen over, maar ondersteunen mensen bij het nemen van betere beslissingen.
Tussen droom en daad
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
Zorg voor inzicht in hoeveel tijd het oplevert, hoeveel fouten voorkomen worden en hoe het team reageert.
Tot slot: Zet stappen maar blijf kritisch
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.
Wil je aan de slag met AI-agents? Begin dan met een pilot in één proces waar veel handmatig sorteer- of controlewerk is. Breng in kaart waar tijd wordt verloren aan taken die relatief voorspelbaar zijn. Zoek dan uit hoe AI-agents ingezet kunnen worden en wat daarvoor nodig is.
De vraag is niet óf AI-agents een plek krijgen in je bedrijfsprocessen, maar hoe je ervoor zorgt dat die plek de juiste is.
