AI-automatisering voor werk dat elke dag terugkomt

Een klassieke automatisering volgt vaste regels: als dit binnenkomt, doe dan dat. Dat werkt goed zolang alles netjes in hetzelfde formaat binnenkomt. Toch is dat zelden zo, want klanten schrijven elk op hun manier en elke leverancier heeft een eigen factuur.

Daar helpt een taalmodel. Het leest een mail, een pdf of een formulier zoals een mens dat doet, en zet de inhoud om in vaste velden. Daarna neemt de gewone automatisering het over: een record aanmaken, een taak toewijzen of een document klaarzetten. Zo combineren we de flexibiliteit van AI met de betrouwbaarheid van vaste regels.

De beste kandidaten zijn taken die vaak terugkomen, weinig plezier geven en waarvan je makkelijk ziet of het resultaat klopt. Bijvoorbeeld:

• Mails sorteren en beantwoorden: de AI herkent een offerteaanvraag, klacht of bestelling, zet ze in de juiste map en stelt een antwoord voor
• Offertes voorbereiden: uit een aanvraag haalt de AI de gevraagde producten en aantallen, en zet een ontwerp klaar in je offertetool
• Gegevens uit documenten halen: factuurnummer, bedragen en btw uit inkomende facturen of leveringsbonnen
• Verslagen samenvatten: een lang verslag of gesprek wordt een korte lijst met acties
• Tools koppelen: gegevens stromen automatisch van je webshop naar je CRM of boekhouding

Voor dat laatste gebruiken we dezelfde aanpak als bij onze API-koppelingen. Het verschil is dat AI ook rommelige invoer begrijpt.

Een taalmodel maakt soms fouten, en het klinkt daarbij even zeker als wanneer het juist zit. Daarom bouwen we elke automatisering met een controlemoment. De AI bereidt voor, maar een medewerker keurt goed, past aan of wijst af. Pas daarna gaat een offerte de deur uit of komt een factuur in de boekhouding.

Verder houden we een logboek bij van elke stap. Zo zie je achteraf wat de AI voorstelde en wat er uiteindelijk gebeurde. Dat maakt fouten snel zichtbaar, en het helpt ons om de instructies bij te sturen.

We bouwen AI-automatisering in Laravel en Python, met MySQL als databank. Past het beter bij je bestaande systemen, dan kiezen we voor TypeScript en Next.js. Zo staat de automatisering niet los van de rest, maar draait ze mee in dezelfde omgeving als je software op maat. Rechten, logins en logboeken blijven dus op één plaats.

Die kennis geven we ook door. Tom Vanhoutte, oprichter van in2sites, geeft modules in de voltijdse opleiding Full Stack & AI Automation Developer bij Syntra West. Daar leren cursisten net zulke processen automatiseren met AI. Wil je eerst breder bekijken wat AI voor je bedrijf kan doen, lees dan meer over onze AI-oplossingen.

Een automatisering verwerkt vaak klantgegevens. We sturen daarom alleen naar het taalmodel wat echt nodig is, en kiezen voor aanbieders die je gegevens niet gebruiken om modellen te trainen. Waar mogelijk gebeurt de verwerking binnen Europa. Ook die keuzes leggen we vooraf samen vast.

Een goede analyse gebeurt naast de mensen die de taak vandaag doen. Voor bedrijven in Torhout, Ichtegem, Kortemark of Brugge kijken we daarom graag bij jou ter plaatse mee. Elders in West-Vlaanderen en Vlaanderen werkt een gedeeld scherm net zo goed, omdat de automatisering daarna toch online draait.