Waarom je automatisering faalt als je begint bij AI (en niet bij de workflow)
In dit artikel:
De auteur, een ervaren ondernemer en voormalig IT-architect bij Goodhabitz, deelt vanuit zijn expertise inzicht in de rol van AI en automatisering binnen bedrijven, met name sinds de coronapandemie, toen digitale transformatie urgenter werd. Hij benadrukt dat het niet gaat om de tools zelf, maar om de onderliggende processen: veel organisaties verliezen onnodig veel tijd door inefficiënte workflows die nog niet geautomatiseerd zijn. AI moet volgens hem niet het startpunt zijn, maar juist een optimalisatielaag bovenop een goed gestructureerde data- en informatiestroom. Veel bedrijven maken de fout AI vroegtijdig te implementeren op chaotische data, wat eerder voor ruis dan voor waardevolle inzichten zorgt.
Bij Scalevise, het bedrijf van de auteur, begint men daarom altijd met het in kaart brengen van informatieprocessen voordat men AI-agents in zet. Deze AI-agents functioneren als digitale medewerkers die 24/7 klantinteracties kunnen afhandelen, gepersonaliseerde acties uitvoeren en continu leren van data, mits de basisprocessen en data betrouwbaar zijn. Zo bespaarde een B2B-softwarebedrijf via een AI-agent meer dan honderd uur per maand door automatische leadkwalificatie en verwerking. Ook de eigen intakeflow van Scalevise werkt volledig geautomatiseerd en zonder handmatige handelingen.
Praktisch raadt de auteur aan klein te starten door eerst een enkele handmatige workflow te identificeren die automatisering kan verbeteren. Dankzij no-code tools zoals Make.com en Airtable zijn snelle implementaties mogelijk zonder dure IT-trajecten. Voor complexere projecten wordt gebruikgemaakt van schaalbare middleware-oplossingen, die integreren met bestaande systemen en maximale controle bieden. De kernboodschap is dat tijd van ondernemers te waardevol is voor ineffectief werk; automatisering en AI helpen alleen als de processen er klaar voor zijn. Het begint dus niet met de technologie, maar met de vraag hoe de workflow beter kan verlopen.