AI-agent of gewone automatisering: wat heeft jouw proces nodig?

Je hoort steeds vaker dat je een AI-agent moet inzetten. Maar veel werk in een klein bedrijf is gewoon een vaste volgorde van stappen. Dan is een agent vaak duurder, trager en lastiger te controleren dan nodig. En soms is het omgekeerd: de regels zijn zo wisselend dat een vaste automatisering telkens vastloopt.

Hieronder vind je drie vragen waarmee je per proces kiest tussen een gewone automatisering, AI als losse hulp binnen vaste stappen en een agent die zelf stappen kiest. De drie situaties zijn bedacht om de werkwijze te tonen. Ze beschrijven geen klant van Untaylored.

Wat is het verschil?

Anthropic maakt in zijn handleiding voor ontwikkelaars een bruikbaar onderscheid. Bij workflows worden taalmodellen en hulpmiddelen volgens vooraf vastgelegde stappen aan elkaar gekoppeld. Bij agents bepaalt het model zelf hoe het te werk gaat en welke hulpmiddelen het gebruikt (Anthropic, gepubliceerd 19 december 2024). Dezelfde bron raadt aan de eenvoudigste oplossing te zoeken en die alleen complexer te maken als dat nodig is. Dat kan betekenen dat je helemaal geen agent bouwt. Een agent levert vaak betere prestaties op complexe taken, maar kost meer wachttijd en geld, en fouten kunnen zich opstapelen doordat het model meerdere stappen zelf achter elkaar zet.

Voor je eigen keuze helpt een eenvoudiger indeling in drie niveaus. Let op: in de bron vallen ook de vaste stappen met AI onder workflows; alleen de eerste rij hieronder bevat geen AI.

Let op: de bron beschrijft de situatie van december 2024 en zegt zelf dat veel hulpmiddelen sindsdien zijn veranderd. Neem dus de denkwijze over en controleer de actuele mogelijkheden van het gereedschap dat je overweegt.

Drie vragen voor jouw proces

Neem één terugkerend proces en beantwoord deze vragen in volgorde.

1. Zijn de stappen en regels vooraf vast te leggen? Kun je opschrijven: als dit, dan dat, en komt in vrijwel alle gevallen dezelfde route terug? Dan volstaat een gewone automatisering. Die is voorspelbaar, meestal eenvoudig te beheren en makkelijk te controleren. Voeg dan geen AI toe omdat het kan.

2. Moet er tekst of een ongeordende invoer worden begrepen? Komt het werk binnen als vrije mail, een pdf of een telefoonnotitie? Dan kan AI één stap invullen: lezen, samenvatten, ordenen of een concept schrijven. De rest van de route blijft vast. Zo houd je het resultaat begrensd.

3. Hangt de volgende stap af van wat onderweg blijkt? Pas als de route per geval echt anders is, en je die niet vooraf in regels kunt vangen, komt een agent in beeld. Vraag je dan ook af: wat mag de agent zelf beslissen, wat niet, en wie controleert het resultaat? Als je daar geen antwoord op hebt, is het proces er nog niet klaar voor.

Een korte samenvatting:

Dit is een denkhulp en geen gevalideerd model. Het helpt je een gesprek te voeren, het geeft geen zekerheid.

Drie bedachte situaties

Situatie A: een bevestigingsmail na een aanvraag. Een bedrijf stuurt na elke aanvraag via de website dezelfde bevestiging met de gegevens uit het formulier. De regels zijn vast en de invoer is geordend. Antwoord: vraag 1 ja, vraag 2 nee. Kies een gewone automatisering. Een agent voegt hier alleen kosten en onvoorspelbaarheid toe.

Situatie B: vrije aanvragen per mail. Klanten sturen aanvragen als lopende tekst. Het team wil de gegevens eruit halen en een voorbereid antwoord klaarzetten. De route daarna is wel vast: dossier aanmaken, concept klaarzetten, medewerker controleert. Antwoord: vraag 1 ja, vraag 2 ja. Kies vaste stappen met AI als hulp. De AI leest en schrijft een concept; een medewerker beslist en verstuurt. Dit lijkt op de aanpak in offertes maken met AI.

Situatie C: een klacht die over meerdere systemen loopt. Een klant meldt iets dat in het bestelsysteem, de planning en de mailgeschiedenis moet worden nagekeken. Welke bron nodig is, hangt af van wat de vorige zoekactie opleverde. Antwoord: vraag 1 nee, vraag 3 ja. Hier is een agent te overwegen, maar alleen met leesrechten, een duidelijke lijst van wat hij mag doen, en een medewerker die elk voorstel goedkeurt voordat er iets naar de klant gaat. Begin klein, bijvoorbeeld met alleen voorbereiden.

Wat kost het om te beheren?

Het verschil zit niet alleen in de aanschaf, maar vooral in het beheer:

• Vaste automatisering: je past regels aan als het proces verandert. Fouten zijn terug te voeren op één stap.
• Vaste stappen met AI: je beheert daarnaast de instructies en test regelmatig met echte voorbeelden. Het resultaat kan variëren, daarom blijft controle nodig.
• Agent: je beheert instructies, toegangsrechten en grenzen, en je moet meer controleren, omdat de route per geval verschilt. Dat kost tijd van je eigen mensen. Hoeveel, hangt van je situatie af; meet het in een proef in plaats van het te schatten, bijvoorbeeld twee weken lang hoeveel fouten een medewerker corrigeert en hoeveel tijd de controle kost.

Wanneer wacht je beter?

• Je kunt het huidige proces niet beschrijven of niemand is eigenaar ervan.
• Het resultaat kan niet worden gecontroleerd, of een fout heeft grote gevolgen voor een klant.
• Het werk komt zo zelden voor dat bouw en beheer meer tijd kosten dan het werk zelf.
• Je gegevens zijn niet op orde of niet toegankelijk voor het systeem.

Het is dan verstandiger eerst het proces op te schrijven en op te schonen. Dat levert vaak al winst op, zonder AI.

Hoe nu verder?

Kies één proces en loop de drie vragen door. Schrijf op waar je twijfelt. Dat punt is meestal het onderwerp voor een gesprek. Een eerste proef kan klein zijn en alleen voorbereiden, zodat een medewerker alles nog goedkeurt. Lees ook hoe je leads opvolgt met AI zonder het persoonlijke contact te verliezen.

Wil je weten welke van de drie bij jouw werk past? Bij Untaylored vertrekken we in de AI-strategie vanuit je werk en de hulpmiddelen die je al gebruikt, en bij automatisering werken we de gekozen stap uit. Plan een demo en breng het proces mee waarover je twijfelt.