Laat AI het routinewerk doen

Inleiding

Kan AI het routinewerk voor jou doen? In een wereld die steeds meer gedigitaliseerd wordt, biedt artificiële intelligentie ongekende mogelijkheden om onze werkzaamheden te verbeteren en te stroomlijnen. Van automatisering en optimalisatie tot het leveren van gepersonaliseerde diensten, AI heeft de kracht om niet alleen onze taken te vereenvoudigen maar ook om ons inzicht te geven in complexe problemen.

Maar de vraag die ik iedere lezing krijg, is: “Ja maar hoe weet ik wat AI allemaal kan en wanneer zet ik AI nu in?“

Om deze vraag te beantwoorden, ga ik in een blogserie op Happy 2 Change de komende acht weken dieper ingaan op verschillende werkzaamheden waarbij het inzetten van AI niet alleen aan te raden is, maar gewoon een feit zou moeten zijn. Iedere week neem ik één specifieke toepassing, bespreken we de relevante technologieën, en bieden we praktijkvoorbeelden om je te inspireren en te informeren.

Wat kun je verwachten?

• Deel 1: “Laat AI het routinewerk doen” – Ontdek hoe AI je kan bevrijden van monotone taken en je kan helpen focussen op wat echt belangrijk is.
• Deel 2 (11 oktober 2023): “Beslissingen nemen op basis van lijstjes of regels” – Leer hoe AI je kan bijstaan in het maken van datagestuurde beslissingen.
• Deel 3 (20 oktober 2023): “Directe feedback met AI” – Snelle, accurate en real-time informatie wanneer je het het meest nodig hebt.
• Deel 4 (11 november 2023): “Individuele klantbenadering” – Hoe AI kan helpen in het creëren van een meer gepersonaliseerde klantervaring.
• Deel 5: “De AI-probleemoplosser” – Als je steeds vastloopt op hetzelfde punt, vindt AI een uitweg.
• Deel 6: “Kwaliteitsbewaking met AI” – Waarborg de kwaliteit van je producten of diensten door continue monitoring.
• Deel 7: “Efficiënte goedkeuringsprocessen” – Versnel en verbeter goedkeuringsprocessen door het inzetten van slimme algoritmen.
• Deel 8: “Prioriteiten stellen met behulp van AI” – Laat AI het zware werk doen bij het beoordelen en prioriteren van taken op basis van vooraf bepaalde criteria.

Of je nu een manager bent die efficiëntie wil verhogen, een marketeer die de klantbetrokkenheid wil vergroten, of een techneut die wil weten hoe AI kan worden toegepast in verschillende bedrijfsfuncties, deze serie heeft voor elk wat wils.

Deze week : laat AI het routinewerk voor jou doen!

Waarom AI een oplossing kan bieden:

Repetitieve taken kunnen een echt tijd- en energielek zijn. Ze zijn niet alleen saai maar ook foutgevoelig door menselijke vermoeidheid of gebrek aan concentratie. Dit is precies waar AI het verschil kan maken. Door deze monotone taken te automatiseren, minimaliseer je het risico op menselijke fouten drastisch. Bovendien kan AI 24/7 draaien zonder pauzes, ziekteverlof of vakantiedagen. Dit verhoogt de efficiëntie en productiviteit, en biedt werknemers de kans om zich te focussen op complexere, creatieve aspecten die menselijke intelligentie en emotionele intelligentie vereisen. Kortom, AI is niet alleen een tijdsbesparend instrument maar ook een kwaliteitsverhogende factor in het totale werkproces.

Voorbeelden

Automatische E-mailsortering

In een moderne kantooromgeving kan het dagelijks sorteren van e-mails een enorme tijdsinvestering zijn. Voor het routinewerk dat daarmee gepaard gaat kan AI kan assisteren door gebruik te maken van algoritmen die e-mails automatisch categoriseren, prioriteren en zelfs beantwoorden. Dit gaat verder dan simpele regels; de AI kan ook gebruik maken van generatieve technieken om antwoorden meer persoonlijk te maken. Het resultaat is een geoptimaliseerde workflow en een overzichtelijke inbox waardoor je tijd vrijmaakt voor complexere taken.

Inventarisbeheer in een magazijn

De uitdagingen van inventarisbeheer zijn talrijk – van het voorspellen van de voorraad tot het identificeren van verouderde producten. AI kan patronen in de data herkennen en daarmee proactief meldingen genereren bij lage voorraad of seizoensgebonden vraag. Dit zorgt voor een meer nauwkeurig en efficiënt voorraadbeheer, minimaliseert verspilling en verbetert de algehele bedrijfsvoering.

Scannen van inkomende facturen in de boekhouding

Het routinewerk dat gepaard gaat met het verwerken van facturen kan een significante impact hebben op de productiviteit van een boekhouder. AI kan helpen door facturen automatisch te scannen en relevante informatie zoals bedragen, data en leveranciersnamen te extraheren. Deze gegevens kunnen dan direct in het boekhoudsysteem worden geïmporteerd, waardoor menselijke fouten worden verminderd en processen worden gestroomlijnd.

Klantenservice chatbots

Het is een uitdaging om snel en efficiënt te reageren op eenvoudige klantvragen zonder menselijke interventie. AI-chatbots kunnen dit probleem oplossen door veelgestelde vragen te beantwoorden, probleemoplossingen aan te dragen, of zelfs meer complexe vragen naar het juiste teamlid te routeren. Dit bevrijdt klantenservice medewerkers om zich te richten op meer complexe taken die menselijke nuance en begrip vereisen.

Data-Analyse en Rapportage

Data-analyse kan een tijdrovend proces zijn als het handmatig wordt gedaan. AI kan helpen door automatisch data te verzamelen uit verschillende bronnen, de data te analyseren en inzichten te genereren. Dit bespaart niet alleen tijd maar zorgt ook voor een meer grondige analyse, omdat AI patronen kan identificeren die voor mensen moeilijk waarneembaar zijn. Hierdoor kun je gefundeerde beslissingen nemen op basis van uitgebreide rapporten.

En zo veel andere voorbeelden om met AI routinewerk aan te pakken

Automatische vertalingen, sociale media monitoring, documentclassificatie, tijdsregistratie controleren, genereren van maandelijkse rapporten/presentaties, controle van betalingen, …

Technologieën die helpen om routinewerk te automatiseren

Robotic Process Automation (RPA)

• Wat is het?: RPA-technologie automatiseert repetitieve en eenvoudige taken door menselijke interacties met digitale systemen na te bootsen.
• Hoe draagt het bij?: bij het invullen van formulieren en het overzetten van gegevens tussen verschillende systemen, kan RPA veel tijd besparen. Het is absoluut mogelijk om zo veel routinewerk voorkomen. Het draagt zo ook bij om menselijke fouten te verminderen. In het geval van automatische e-mailsortering en inventarisbeheer kan RPA bijvoorbeeld het repetitieve proces van categorisatie en data-invoer automatiseren. Dit maakt het voor werknemers mogelijk om zich te focussen op complexere taken.
• Uitdagingen en nadelen: Hoewel is minder geschikt voor complexere processen die menselijk oordeel vereisen. De initiële kosten voor de implementatie van RPA kunnen hoog zijn. Er bestaat bovendien een risico van overautomatisering waarbij menselijk toezicht ontbreekt.

Machine Learning

• Wat is het?: Machine Learning is een vorm van AI die in staat is om te leren en te verbeteren zonder expliciet te worden geprogrammeerd.
• Hoe draagt het bij?: Machine Learning is bijzonder nuttig bij het automatiseren van complexere taken. Het gaat dan over taken die niet eenvoudig worden gedefinieerd door een set regels. Bij inventarisbeheer kan machine learning bijvoorbeeld patronen in de data identificeren, zoals seizoensgebonden veranderingen, en automatisch aanbevelingen doen. Voor data-analyse kan het algoritmen gebruiken om inzichten te ontdekken die moeilijk handmatig te vinden zijn.
• Uitdagingen en nadelen: Machine Learning modellen vereisen grote hoeveelheden data en rekenkracht, wat kostbaar kan zijn. Je zet ze ook best op met een professional om ondoorzichtige ‘black box’ beslissingen, die moeilijk uit te leggen zijn, te vermijden.

Workflow Automatiseringstools

• Wat is het?: Dit zijn softwareplatformen die taken automatiseren door het toepassen van vooraf gedefinieerde logica en regels. In die zin kunnen ook zij bijdragen om AI het routinewerk te laten doen.
• Hoe draagt het bij?: Hoewel ze vaak niet als strikte vormen van AI worden beschouwd, bevatten veel van deze tools AI-componenten voor complexere besluitvorming. Ze kunnen bijvoorbeeld machine learning toepassen om inkomende klantenserviceverzoeken automatisch te prioriteren op basis van urgentie of relevantie. Voor het scannen van inkomende facturen in de boekhouding kunnen deze tools gebruikmaken van tekstherkenningstechnieken om relevante informatie te extraheren en naar het juiste boekhoudsysteem te sturen.
• Uitdagingen en nadelen: Hoewel deze tools tijdbesparend kunnen zijn, zijn ze vaak niet flexibel genoeg om te kunnen omgaan met onvoorziene situaties of complexe besluitvormingsprocessen. Ze kunnen ook afhankelijk zijn van de kwaliteit van de ingevoerde regels en logica, wat een risico op fouten met zich meebrengt als deze niet zorgvuldig zijn opgesteld. Op zo een moment wordt er dan ook best naar andere AI technieken gekeken.

Het routinewerk opgelost? Een voorproefje van volgende week …

Heb je ooit de druk gevoeld om snel maar weloverwogen beslissingen te nemen op basis van complexe data of criteria? Volgende week duiken we in de fascinerende wereld van datagestuurd besluitvormen met de hulp van AI.

We zullen ontdekken hoe kunstmatige intelligentie niet alleen het besluitvormingsproces kan stroomlijnen, maar ook menselijke bias kan minimaliseren en de nauwkeurigheid van je beslissingen kan verbeteren. AI kan je helpen de beste keuzes te maken door razendsnel complexe data-analyses uit te voeren en patronen te identificeren die voor het menselijk oog onzichtbaar zijn.

Stuur me een berichtje op LinkedIn als jij een voorbeeld hebt in jouw organisatie waar je AI gebruikt om beslissingen te nemen.