AI maakt dingen mogelijk die tot voor kort moeilijk, duur of simpelweg niet praktisch waren. Gesprekken automatisch verwerken, informatie uit documenten halen, grote hoeveelheden tekst analyseren of software laten meedenken binnen een bestaand proces.
De interessante vraag is daarom niet alleen wat AI kan. Veel belangrijker is waar het binnen een organisatie daadwerkelijk iets kan verbeteren.
Soms begint dat heel klein. Een medewerker die dagelijks dezelfde informatie verwerkt, documenten doorneemt of gegevens uit verschillende systemen bij elkaar zoekt.
Maar AI kan inmiddels veel verder gaan dan het automatiseren van één losse taak. Verschillende technieken kunnen samen onderdeel worden van een compleet proces.
Een gesprek kan bijvoorbeeld automatisch worden omgezet naar tekst. AI kan daar vervolgens relevante informatie uit halen, deze structureren en doorzetten naar de juiste plek in bestaande software. Zonder dat een medewerker alles opnieuw hoeft over te nemen.
Hetzelfde geldt voor documenten, e-mails, rapportages en andere informatie die normaal gesproken handmatig moet worden gelezen of verwerkt.
Juist die combinatie van AI, automatisering, data en bestaande systemen maakt veel toepassingen interessant
De mogelijkheden verschillen sterk per organisatie. Toch zien we een aantal toepassingen steeds vaker terug.
Gesprekken en audio automatisch transcriberen en verwerken
Informatie uit documenten en vrije tekst herkennen en structureren
Grote hoeveelheden informatie samenvatten of analyseren
Interne kennis slim doorzoekbaar maken
Medewerkers ondersteunen bij terugkerende werkzaamheden
E-mails, aanvragen en andere input automatisch verwerken
AI laten samenwerken met bestaande bedrijfssoftware
Daarbij hoeft de oplossing niet altijd groot te zijn. Soms is een slimme automatisering genoeg. In andere situaties is juist maatwerk nodig omdat het proces, de software of de informatie binnen een organisatie uniek is.
Benieuwd hoe zo’n toepassing er in de praktijk uitziet? Bekijk de klantcase van inEPD.
Niet iedere organisatie heeft direct een uitgebreide AI-strategie nodig. Een concreet probleem is vaak een veel beter vertrekpunt.
Welke werkzaamheden kosten veel tijd? Waar wordt informatie dubbel verwerkt? Waar ontstaan fouten of vertraging? En welke kennis is wel aanwezig, maar lastig toegankelijk?
Van daaruit kan een eerste toepassing worden gebouwd en getest. Zo wordt snel duidelijk wat technisch werkt, maar vooral ook wat in de praktijk waarde oplevert.
Als een oplossing zich bewijst, kan er verder worden gebouwd. Nieuwe informatiebronnen kunnen worden aangesloten, processen verder worden geautomatiseerd en AI kan een steeds grotere rol krijgen binnen de bestaande werkwijze.
De ontwikkelingen rondom AI gaan snel. Dat maakt het interessant, maar het maakt het ook makkelijk om achter iedere nieuwe tool aan te lopen. Uiteindelijk gaat het daar niet om.
Een goede toepassing moet betrouwbaar zijn, passen bij de organisatie en het dagelijkse werk daadwerkelijk makkelijker of beter maken. Welke techniek daar precies achter zit, is minder belangrijk dan het resultaat.
Dat is waar innovatie wat ons betreft interessant wordt: wanneer nieuwe technologie niet alleen indrukwekkend klinkt, maar daadwerkelijk iets mogelijk maakt wat daarvoor niet kon.
Daarvoor hoef je nog geen uitgewerkt plan of concrete AI-oplossing voor ogen te hebben. Een proces waarvan je denkt “dit moet toch slimmer kunnen?” is vaak al een prima plek om te beginnen.
Heb je zo’n proces in gedachten? Met de AI Opportunity Scan krijg je een eerste indicatie of AI bij dit proces past, of dat een andere aanpak logischer is.
Wil je liever samen naar je proces kijken?
Bedrijven met een data-gedreven cultuur zijn 19x meer winstgevend.
Als het mkb weet te optimaliseren valt er veel te behalen.
Bedrijven die digitale tools inzetten zien een verhoogde productiviteit.
Voorlopers in de data behalen betere bedrijfsresultaten.
Bron: IDC Research (2022)