Welke AI-processen moet u automatiseren?

Wat een proces geschikt maakt om te automatiseren

Niet elk terugkerend proces is automatiseerbaar, en niet elk automatiseerbaar proces is de moeite waard om als eerste aan te pakken. De vraag "welke AI-processen moet ik automatiseren" beantwoordt u niet door te kijken naar wat het meeste tijd kost, maar door te kijken naar de aard van het proces zelf.

Een proces is geschikt wanneer het herhaalt volgens een vast patroon, gebaseerd is op data die u kunt raadplegen, vaak genoeg voorkomt om de investering terug te verdienen, en fouten oplevert die u kunt opvangen zonder schade. Ontbreekt een van deze vier, dan wordt automatisering meestal een bron van frustratie in plaats van tijdwinst.

Dit artikel richt zich specifiek op die selectie: hoe herkent u welke stappen in uw commerciële operatie geschikt zijn, en welke (nog) niet. Voor een bredere blik op wat u wel en juist niet moet automatiseren, leest u wat moet u automatiseren en het bijbehorende artikel over wat u beter kunt laten.

De vier kenmerken die de doorslag geven

Voorspelbaarheid

Een proces is voorspelbaar wanneer het telkens dezelfde stappen doorloopt, met beperkte variatie in uitkomst. Denk aan het versturen van een bevestigingsmail na een aanvraag, het samenstellen van een standaardofferte, of het bijwerken van een klantstatus in het CRM na een gesprek.

Processen met veel uitzonderingen, onderhandelingsruimte of menselijke inschatting (denk aan een complexe prijsonderhandeling of een maatwerkadvies) zijn lastiger te automatiseren. Niet onmogelijk, maar het vraagt meer voorwerk om de logica helder te krijgen.

Datatoegang

AI kan alleen goed werken met informatie die beschikbaar, actueel en betrouwbaar is. Een proces waarbij de benodigde gegevens verspreid staan over losse spreadsheets, mailboxen en het hoofd van één medewerker, is nog niet klaar voor automatisering, ongeacht hoe voorspelbaar het proces verder is.

Vraag uzelf af: staat de informatie die nodig is om dit proces uit te voeren ergens gestructureerd, en is die informatie up-to-date? Zo niet, dan ligt de eerste stap bij het ordenen van data, niet bij het inzetten van AI.

Volume

Een proces dat twee keer per maand voorkomt, levert weinig op wanneer u het automatiseert, ook al verloopt het volledig voorspelbaar. De tijd die u besteedt aan het opzetten en onderhouden van de automatisering weegt dan niet op tegen de winst.

Processen die dagelijks of wekelijks terugkeren, zoals leadopvolging, rapportage of het verwerken van standaardaanvragen, verdienen de investering sneller terug. Volume is daarmee een directe indicator voor prioriteit, niet alleen voor geschiktheid.

Fouttolerantie

Sommige fouten zijn onschuldig en snel te herstellen. Een verkeerd ingevulde datum in een interne rapportage merkt u meestal binnen een dag op. Andere fouten zijn kostbaarder: een verkeerd bedrag op een offerte die naar een klant gaat, of een onterecht verstuurde opzegbevestiging.

Hoe hoger de impact van een fout en hoe lastiger die te herstellen is, hoe meer controle u wilt inbouwen voordat u een proces volledig aan AI overlaat. Dat betekent niet dat u het proces links laat liggen, maar wel dat u eerst met een controlestap werkt in plaats van direct volautomatisch te gaan.

Rekenvoorbeeld

Een fictief voorbeeld ter illustratie: stel, het opstellen van een standaardofferte kost een medewerker een kwartier, komt veertig keer per maand voor, verloopt vrijwel altijd volgens hetzelfde stramien, en een foutje in de tekst is binnen een minuut te corrigeren voordat de offerte de deur uitgaat. Dat proces scoort op alle vier de kenmerken goed en is een logische eerste kandidaat. Een proces dat drie keer per jaar voorkomt en telkens maatwerk vraagt, scoort op geen van de vier en blijft voorlopig beter mensenwerk.

Hoe u uw processen langsloopt

Maak een lijst van de terugkerende stappen in uw commerciële operatie: van eerste contact tot facturatie en opvolging. Beoordeel elk proces vervolgens op de vier kenmerken hierboven, bijvoorbeeld met een eenvoudige score van laag, midden of hoog per kenmerk.

Processen die op alle vier midden tot hoog scoren, zijn uw eerste kandidaten. Processen die op één punt laag scoren, vragen eerst een tussenstap (data ordenen, het proces zelf eerst standaardiseren) voordat automatisering zinvol is. Dat standaardiseren beschrijven we uitgebreider in welke processen u eerst moet verbeteren.

Veelgemaakte valkuilen bij het kiezen van processen

Bedrijven kiezen regelmatig het verkeerde startpunt door zich te laten leiden door irritatie in plaats van geschiktheid. Het proces dat het meeste ergernis oplevert, is niet automatisch het proces dat het meest geschikt is voor AI.

Een andere valkuil is het automatiseren van een proces dat nog niet is uitgekristalliseerd. Als drie medewerkers een taak elk net anders uitvoeren, legt automatisering die inconsistentie vast in plaats van op te lossen. Eerst het proces zelf eenduidig maken, dan pas automatiseren.

Fouttolerantie wordt daarnaast vaak onderschat. Een proces dat rechtstreeks naar een klant gaat, verdient een controlestap, ook wanneer het verder aan alle voorwaarden voldoet. Voor een compleet overzicht van situaties waarin automatisering juist risico's oplevert, leest u wat u beter niet automatiseert.

Wanneer u dit beter niet alleen doet

Bij een klein aantal processen is deze afweging met gezond verstand te maken. Zodra het gaat om de volledige commerciële operatie, van marketing tot sales tot klantopvolging, wordt het lastiger om overzicht te houden en prioriteiten goed te stellen.

Sven Burger brengt als fractional commercieel directeur deze processen in kaart binnen Het Commerciële Groeimodel, met specifieke aandacht voor het gebied Technologie & AI. Daarbij wordt niet alleen gekeken naar welke processen geschikt zijn, maar ook naar de volgorde die het meeste effect oplevert voor de fase waarin uw bedrijf zich bevindt. Wie eerst wil weten welke AI-toepassingen relevant zijn voordat de processelectie begint, leest waar u AI kunt inzetten in uw bedrijf.