AI-automatisering voor het mkb

De meeste automatisering werkt met vaste regels: staat een order in WooCommerce op betaald, zet hem dan door naar Picqer. Dat werkt zolang de input netjes is. Maar veel handwerk in een handelsbedrijf begint met input die niet netjes is. Een klant mailt een bestelling in gewone zinnen. Een leverancier stuurt een orderbevestiging als pdf, elke keer in een andere lay-out. Een fabrikant levert productdata aan in een Excel met kolommen die bij niemand anders zo heten.

Daar zit nu een mens tussen die leest, begrijpt en overtypt. Precies dat stuk kan AI overnemen. Wie zoekt op AI automatisering of AI voor het mkb, vindt vooral beloftes over alles tegelijk. In de praktijk zijn het een paar soorten taken waar het goed werkt.

AI is geen vervanging voor gewone automatisering. Een prijs uitrekenen, een order doorzetten, een voorraad bijwerken: dat doe je met vaste regels in code. Die doen elke keer precies hetzelfde, zijn snel en kosten per keer bijna niets. AI werkt met waarschijnlijkheid: meestal goed, soms net niet. Dat is prima voor lezen en interpreteren, en een slecht idee voor rekenen en beslissen.

Een goede opzet gebruikt AI alleen voor de stap waar het nodig is. Een voorbeeld: een klant mailt een inkooporder als pdf. AI leest de pdf en maakt er nette regels van. Daarna nemen vaste regels het over. Bestaat het artikel, klopt de prijs met de afspraak voor deze klant, is er voorraad? Pas dan wordt de order aangemaakt in Exact of Picqer.

De grootste vergissing bij AI in je bedrijf is het als alles-of-niets zien. Of de AI doet het helemaal zelf, of je doet het nog met de hand. Daartussen zit de opzet die in de praktijk werkt: AI doet het eerste werk, een mens kijkt naar wat twijfelachtig is.

Dat betekent niet dat iemand elke uitgelezen factuur nog moet controleren. Dan win je niets. Het betekent dat het systeem weet wanneer het twijfelt, en alleen dan iemand erbij haalt.

Veel bedrijven zijn met AI begonnen via ChatGPT of Copilot. Iemand plakt een mail erin en vraagt om een antwoord, of laat een productomschrijving herschrijven. Dat is nuttig, en voor losse klussen vaak genoeg. Maar het blijft handwerk: iemand moet kopiëren, plakken, controleren en het resultaat weer ergens neerzetten.

Het verschil zit in de koppeling met je systemen. Een losse chatbot kent je klanten, prijsafspraken en voorraad niet. Bij AI-automatisering is het taalmodel één stap in een proces dat wel bij die gegevens kan. De pdf komt binnen in Outlook, wordt uitgelezen, gecontroleerd tegen Exact en als order in Picqer gezet. Niemand hoeft iets te kopiëren.

En er is een verschil in waar je data heen gaat. Wie klantgegevens in een gratis chatbot plakt, deelt die met een partij waar je bedrijf geen afspraken mee heeft. Bij AI-automatisering loopt alles via zakelijke api's met een verwerkersovereenkomst, en weet je welke gegevens er naar het model gaan.

Betrouwbaarheid. Een taalmodel maakt soms fouten, en klinkt daarbij net zo zeker als wanneer het gelijk heeft. Daarom vertrouwen we nooit alleen op wat het model zegt. Elke uitgelezen waarde wordt gecontroleerd tegen je eigen data, en het model moet aangeven dat iets niet in het document staat in plaats van het zelf in te vullen. Voor elk type document testen we vooraf met echte voorbeelden uit je eigen administratie.

Privacy en AVG. We gebruiken zakelijke api's van de modelleveranciers, waarbij je data niet wordt gebruikt om modellen te trainen. Er gaat alleen naar het model wat voor de taak nodig is: een inkoopfactuur uitlezen vraagt geen klanthistorie. Je sluit met ons een verwerkersovereenkomst, en we vertellen je welke subverwerkers er zijn en in welke regio de data wordt verwerkt.

Kosten. AI rekent af per gebruik: je betaalt de modelleverancier naar de hoeveelheid tekst die erin en eruit gaat. Voor één document of mail is dat een klein bedrag, bij grote aantallen telt het op. Daarom zetten we AI alleen in waar het iets toevoegt en doen vaste regels de rest. Het gebruik loopt via je eigen account, dus je ziet precies wat je betaalt.