AI-werkstroomautomatisering: 5 beste werkwijzen & eenvoudige voorbeelden

Workflows met AI kunnen leren van gegevenspatronen en eerdere beslissingen om repetitieve besluitvormingsprocessen te automatiseren, gegevensstromen te beheren en realtimeanalyses te bieden. Tijdens de planning gebruiken teams vaak een beslisstroomschema om de voorwaardelijke paden in kaart te brengen die de AI zal volgen op basis van verschillende invoerwaarden of triggers.

AI is een geweldig hulpmiddel als de vragen enigszins voorspelbaar zijn en de antwoorden bekend zijn. In de praktijk betekent dit dat je AI gebruikt voor eenvoudige of gemiddeld complexe taken die een mens anders zou moeten uitvoeren, of om suggesties te doen voor wat een mens in een bepaalde situatie zou moeten doen. 

Waarom heb je AI-workflowautomatisering nodig?

Het gebruik van AI in workflows is de toekomst van automatisering van operationele processen. Wat ooit door een mens werd gedaan, kan nu worden uitgevoerd door een goed getrainde AI, waardoor het complexere, creatieve en innovatieve werk kan worden overgelaten aan de leden van je projectteam. 

Hoewel dit misschien beangstigend klinkt, zijn er bij een effectieve implementatie veel voordelen aan het benutten van geautomatiseerde workflows in verschillende sectoren. 

• Verminder repetitieve taken: AI in workflowautomatisering stelt mensen in staat tijdrovende, repetitieve taken te vermijden en zich te richten op zaken waarvoor complexe besluitvorming en innovatie nodig zijn (oftewel zaken die AI niet kan verwerken of creëren). AI voert het werk uit dat anders tijd en energie zou kosten die aan belangrijkere strategische taken kunnen worden besteed. Dit verlaagt ook de kosten van het uitvoeren van repetitieve taken.
• Verhoog de nauwkeurigheid: Workflows die door AI worden aangestuurd, kunnen ook helpen de nauwkeurigheid van procesautomatisering te verhogen door vooraf gedefinieerde regels en datagestuurde inzichten te volgen. Hierdoor wordt het risico op menselijke fouten bij routinetaken kleiner. AI-verwerking neemt momenteel toe, vooral in gegevensintensieve sectoren zoals financiën, gezondheidszorg en klantenservice, waar precisie essentieel is om herstelwerk te voorkomen. 
• Schaal processen op: Waar invoerwaarden redelijk consistent zijn (en dus gemakkelijk door een taalmodel kunnen worden begrepen), kunnen AI-workflows menselijke inspanningen aanvullen, waardoor activiteiten geleidelijk kunnen worden opgeschaald. Zo kunnen bestelramen voor drive-ins AI gebruiken om bestellingen op te nemen en naar het restaurant te sturen. Hierdoor neemt de wachttijd af en kunnen medewerkers in het restaurant zich richten op het bereiden van eten in plaats van op het opnemen van bestellingen. 
• Verbeter projectplanning en ontwerp: AI kan worden gebruikt om historische gegevens te analyseren, de vraag naar middelen te voorspellen en grote hoeveelheden gegevens als invoer te verwerken. Aan de implementatiekant kunnen projectmanagers en bedrijfsanalisten projectresultaten en bedrijfsprocessen ontwerpen die AI benutten om operationele mogelijkheden en service op schaal te leveren. 
• Verhoog het aanpassingsvermogen: Zelfs nadat de AI is getraind om de gewenste taak uit te voeren, kun je deze nog steeds eenvoudig bijwerken zodat deze zich aanpast wanneer je processen veranderen. Wat voor mensen speciale trainingstijd zou vereisen, kan binnen enkele minuten worden bijgewerkt in een geautomatiseerde AI-workflow. Voorbeelden zijn het introduceren van een nieuw beleid in je klantenserviceprocessen of het toevoegen van menu-items die klanten kunnen bestellen. 

Tip van de expert

Wanneer ik een complexe taak aanpak waarvoor ook maar enige vorm van herhaling nodig is, bedenk ik hoe AI me zou kunnen helpen. Soms praat ik zelfs met ChatGPT over het probleem waarmee ik te maken heb, om te zien waartoe het mogelijk in staat is. Je kunt de AI altijd vragen hoe je het probleem waarmee je te maken hebt moet aanpakken, om te zien of deze kan helpen!

Voorbeelden van AI-workflows

Nu AI in meerdere sectoren en voor verschillende toepassingen wordt gebruikt, zijn er enkele indrukwekkende en zichtbare voorbeelden van AI-workflows in projectmanagement waarmee we allemaal in aanraking kunnen komen. 

Geautomatiseerde AI-workflows voor ondersteuning

Bedrijven zoals Zendesk, Atlassian en HubSpot stellen hun klanten in staat om chatbots met AI en conversationele AI te gebruiken om workflows voor klantenondersteuning te automatiseren.

Deze chatbots behandelen veelvoorkomende klantverzoeken, zoals accountbeheer of technische probleemoplossing, door binnenkomende vragen te analyseren en met relevante informatie te beantwoorden of gebruikers naar geschikte bronnen te verwijzen. 

Dit verkort de wachttijden voor klanten en vermindert de werklast van menselijke medewerkers, die hun tijd vervolgens kunnen besteden aan complexere vragen en klantbehoeften. Door chatgegevens te verzamelen en te analyseren, verbetert de AI voortdurend zijn antwoorden en wordt de klantervaring verbeterd. 

AI-geautomatiseerd voorspellend onderhoud in de productie

General Electric (GE) gebruikt AI-werkstroomautomatisering voor voorspellend onderhoud van zijn industriële machines. Sensoren verzamelen gegevens van machines en AI-modellen analyseren deze gegevens om storingen aan apparatuur te voorspellen voordat ze optreden. 

Geautomatiseerde werkstromen (een functie die vaak beschikbaar is in software voor facilitair projectmanagement) plannen vervolgens onderhoudstaken en bestellen de benodigde onderdelen, zodat de juiste technici en middelen beschikbaar zijn. Dit vermindert uitvaltijd, verlengt de levensduur van apparatuur en beperkt de onderhoudskosten.

AI-geautomatiseerde factuurverwerking in de financiële sector

Afdelingen voor crediteurenadministratie bij bedrijven zoals IBM hebben AI-automatisering ingevoerd om hun factuurverwerking te stroomlijnen. In deze werkstromen kan software voor factuurautomatisering optische tekenherkenning (OCR) gebruiken om gegevens uit facturen te halen, terwijl AI-algoritmen deze informatie vergelijken met inkooporders en contracten.

Nadat de gegevens zijn geverifieerd, start het systeem de betaling en werkt het automatisch de boekhoudgegevens bij. Uitzonderingen en afwijkingen worden gemarkeerd voor menselijke controle. Deze automatisering heeft de goedkeuringsprocessen voor facturen versneld, fouten verminderd en de administratieve werklast voor financiële teams verlaagd.

Vind hier meer voorbeelden van werkstromen.

Nadelen van AI-werkstromen

Bij het ontwerpen van AI-geautomatiseerde werkstromen zijn er enkele zaken waarmee rekening moet worden gehouden, omdat deze in sommige organisaties en sectoren nadelig kunnen zijn. 

• Implementatiekosten: Het opzetten van AI-workflows vereist vaak een aanzienlijke investering vooraf in gekwalificeerd personeel, infrastructuur, software en training. Kleinere organisaties met beperkte budgetten kunnen deze kosten onbetaalbaar vinden. Steeds meer bedrijven en leveranciers van workflowbeheersoftware bouwen echter AI-functies in hun bestaande tools in. Zoek daarom naar AI-automatiseringsfunctionaliteit in je bestaande procesautomatiseringstools. 
• Slechte afhandeling van uitzonderingen: AI-workflows kunnen moeite hebben met uitzonderingsgevallen of ongebruikelijke situaties die geen voorspelbare patronen volgen. Als een klantklacht bijvoorbeeld buiten de gebruikelijke invoer valt waarvoor een AI-chatbot is geprogrammeerd, kan het systeem het probleem verkeerd interpreteren of irrelevant advies geven. Er moeten mensen bij betrokken zijn om ervoor te zorgen dat uitzonderingen correct worden afgehandeld en om de workflow te verbeteren en te optimaliseren voor toekomstige gevallen.
• De perceptie dat AI onpersoonlijk is: AI-reacties kunnen de empathie en nuance missen die nodig zijn in gevoelige situaties. Dit is vooral merkbaar in de klantenservice, waar geautomatiseerde berichten robotachtig of afstandelijk kunnen aanvoelen, waardoor klanten ontevreden raken of in het ergste geval woedend worden omdat ze met AI te maken hebben. Het vinden van de juiste balans tussen automatisering en een menselijke benadering is een delicate opgave bij het ontwerpen van geautomatiseerde AI-workflows.
• Beveiligings- en privacyzorgen: Veel grote organisaties beschikken over gevoelige gegevens en informatie die niet met AI-tools mogen worden gedeeld. Je kunt beperkt zijn in waarvoor je AI mag gebruiken als het gaat om automatisering van workflows binnen de onderneming in jouw organisatie. Als je overweegt AI in je organisatie te implementeren, overleg dan met je beveiligings- en juridische experts en zoek naar private AI-modelomgevingen die de functies kunnen bieden die je nodig hebt en tegelijkertijd je gegevens veilig houden. 
• Vooringenomenheid en ethische kwesties: AI-modellen kunnen vooroordelen in trainingsdatasets onbedoeld versterken, wat kan leiden tot oneerlijke of discriminerende beslissingen. Deze vooroordelen kunnen gevolgen hebben voor werving, klantenservice en andere workflows als ze niet zorgvuldig worden beheerd. Daarom moet je ook voorzichtig zijn met de taken die je een AI laat uitvoeren, vooral wanneer het gaat om HR- of mensgerelateerde kwesties. 
• Reacties van werknemers met betrekking tot mogelijke verdringing van banen: Naarmate automatisering repetitieve taken overneemt, kunnen sommige werknemers bang zijn dat hun functie verdwijnt of dat ze boventallig worden, wat leidt tot verdringing van werknemers. Om deze verandering te beheren, zijn proactieve mogelijkheden nodig voor werknemers om te worden opgeleid voor nieuwe en andere functies die aansluiten bij de behoeften van de organisatie en de beperkingen van geautomatiseerde AI-workflows. 

AI-tools voor workflows

Als je klaar bent om AI te gaan gebruiken om je workflow te helpen automatiseren, is de eerste stap inzicht krijgen in de workflow voordat je AI inzet. 

Zodra je vertrouwd bent met het visualiseren van workflows, is het tijd om te overwegen hoe AI workflowautomatisering kan ondersteunen door handmatige stappen uit de workflow te halen en deze effectief uit te besteden aan een AI-assistent.

Daarnaast kunnen de volgende generatieve AI-platforms helpen bij het automatiseren van je workflows:

• ChatGPT van OpenAI
• Microsoft Copilot
• Google Gemini
• Claude van Anthropic

Als je uiteindelijk geen van de bovenstaande tools gebruikt, zul je hiervoor waarschijnlijk AI-functies van workflowautomatiseringssoftware gebruiken. Wanneer je overweegt hoe AI-workflowautomatiseringssoftware kan helpen, zoek dan naar repetitieve taken waarbij vragen en antwoorden een rol spelen, of waarbij gegevens worden opgehaald en een voorspelbaar resultaat of een voorspelbare oplossing wordt bedacht. Dit zijn uitstekende kandidaten om AI op te nemen in je workflowautomatisering. 

Beste werkwijzen voor AI-workflows

AI toevoegen aan automatiseringsinspanningen kan een ontmoedigende taak lijken, maar met deze tips en trucs kun je aan de slag zonder jezelf voorbij te lopen. 

Probeer deze tips bij het implementeren van AI in je workflows: 

1. Begin klein en voer het experiment gewoon uit: begin je AI-implementatie-inspanningen door te proberen een kleine, niet-kritieke workflow te automatiseren. Er zijn veel no-code/low-code-appopties beschikbaar om je op weg te helpen. Begin met een AI-functie in een workflowapp die je al gebruikt en ga van daaruit verder. Houd ook je experimenten met AI-workflowautomatiseringstools in de gaten. AI heeft nog steeds menselijk toezicht en menselijke tussenkomst nodig, dus laat het niet zomaar zijn gang gaan.
2. Richt je op gebieden met grote impact: geef prioriteit aan workflows die het hoogste rendement op je investering in tijd en technologie opleveren. Denk aan repetitieve taken die veel tijd kosten of gevoelig zijn voor menselijke fouten. Het automatiseren van deze gebieden met AI levert direct voordelen op en vormt tegelijkertijd een sterke onderbouwing voor verdere investeringen in AI wanneer het goed verloopt.
3. Begin met schone gegevens: AI-modellen zijn slechts zo goed als de training en gegevensbronnen, dus begin op een plek waar de gegevens schoon en consistent zijn om fouten in de AI-verwerking te voorkomen en het aantal uitzonderingen dat een AI aan een mens moet escaleren te beperken.
4. Ontwerp met beveiliging en naleving in gedachten: haal je juristen en beveiligingsexperts erbij en zorg dat zij achter de implementatie van AI-tools staan voordat je er volledig voor gaat. Houd rekening met de privacywetgeving die op jou en je klanten van toepassing is en bouw workflows die aan deze vereisten voldoen. 
5. Investeer in training en verandermanagement: ondersteun medewerkers door training over de nieuwe workflows aan te bieden en duidelijk te maken hoe AI hun rol zal versterken in plaats van ervan af te doen. Een doordacht verandermanagementplan helpt bij de onvermijdelijke zorgen over het verdwijnen van banen en draagt hopelijk ook bij aan de invoering van AI-technologie.

Toekomstige trends in AI-workflowautomatisering

Zoals met elke andere ontwrichtende technologie het geval is, is AI blijvend. Als we terugkijken naar 2024, was dat een jaar dat begon met vreemde video's van Will Smith die spaghetti at en eindigde met AI-mogelijkheden die sommigen zich nauwelijks konden voorstellen.

Het was ook een jaar waarin veel projectmanagementtools AI-functies ontwikkelden om bepaalde vervelende taken sneller uit te voeren, zoals het maken van vergadernotities, het samenvatten van documenten en het maken van checklists op basis van taaktitels.

2025 wordt waarschijnlijk het jaar waarin we meer integraties zullen zien tussen projectworkflowtools en voorspellende AI-modellen, aangezien deze laatste hun mogelijkheden exponentieel uitbreiden. Net zoals een iPhone ChatGPT kan gebruiken om voorwerpen te identificeren die door de cameralens worden gezien, zullen tools verbinding maken met de grote AI-bedrijven om informatie uit te wisselen en het werk voor teams te stroomlijnen.

Wees niet verbaasd als je een bètaversie van een workflowtool met weinig menselijke tussenkomst ziet. In zo'n tool leveren de mensen die bij een project betrokken zijn zeer specifieke input aan een AI die het volledige procesgedeelte afhandelt.

Word lid van de DPM-community voor meer inzichten in AI en workflows

Doe mee en ontdek samen met ons AI en nog veel meer. Word lid van onze community, waar je ook toegang krijgt tot meer dan 100 sjablonen, voorbeelden en modelvoorbeelden, en kom via Slack in contact met honderden andere digitale projectmanagers en experts op het gebied van AI-projectmanagement.