TL;DR: De meeste AI-automatisering faalt omdat teams de verkeerde problemen kiezen. Richt je op saaie, repetitieve taken die minstens 2-3 uur per week verspillen of kwaliteitsproblemen hebben (gemiste details, inconsistente output). Begin met simpele regel-gebaseerde automatisering, voeg dan AI toe voor beoordelingen. Over-engineer niet.
Waarom de Meeste AI Automatiseringsprojecten Falen
Laten we eerlijk zijn: de meeste AI-automatiseringsprojecten falen. Niet omdat de technologie niet klaar is, maar omdat teams met de verkeerde problemen beginnen.
Ze bouwen indrukwekkende demo’s die nooit productie halen. Ze automatiseren taken die geen automatisering nodig hadden. Ze creëren oplossingen die zoeken naar problemen.
Hier is hoe je die valkuil vermijdt.
Begin Met het Saaie
De beste AI-automatiseringsdoelen zijn de taken die niemand wil doen. Zoek naar:
- Repetitieve data-invoer - informatie kopiëren tussen systemen
- Handmatige rapportage - data ophalen en wekelijks formatteren
- E-mail triage - binnenkomende verzoeken sorteren en routeren
- Meeting follow-ups - discussies samenvatten en actiepunten tracken
Dit is niet spannend. Dat is het punt. De ROI is het duidelijkst wanneer je werk automatiseert dat zowel tijdrovend ALS zielvernietigend is.
De Wekelijkse Uren Test (Plus Kwaliteitscheck)
Voordat je iets bouwt, stel jezelf twee vragen:
- “Kan dit minstens 2-3 uur per week besparen?”
- “Verbetert dit de kwaliteit, vermindert het fouten, of zorgt het voor betere focus?”
Als beide antwoorden nee zijn, ga verder. Maar als je ja zegt op één van beide vragen, heb je mogelijk een winnaar.
Waarom kwaliteit net zo belangrijk is als tijd: Soms bespaart automatisering bescheiden tijd maar levert het grote kwaliteitsverbeteringen. Neem meeting documentatie: het automatiseren kan 2,5 uur per week besparen, maar het betekent ook geen gemiste actiepunten, consistente documentatiekwaliteit, en teamleden die zich volledig kunnen focussen op klantgesprekken in plaats van notities maken.
Voorbeelden die slagen voor de test:
- Meeting summarizer: 5 min × 30 meetings = 2,5 uur/week + betere klantfocus + geen gemiste follow-ups ✅
- Lead kwalificatie: 2 uur/dag × 5 reps = 10 uur/week + consistente criteria + snellere reactie ✅
- Factuurverwerking: 15 min × 50 facturen = 12,5 uur/week + minder fouten ✅
- Wekelijkse rapportcompilatie: 2 uur/week + consistente formattering + geen handmatige fouten ✅
Voorbeelden die falen:
- Fancy dashboard dat 5 minuten per week bespaart zonder kwaliteitsimpact ❌
- Auto-formatteren dat 30 minuten per week bespaart en geen fouten voorkomt ❌
Begin Simpel, Schaal Later
Je eerste automatisering heeft geen AI nodig. Serieus.
Begin met regel-gebaseerde automatisering:
- Identificeer de trigger (nieuwe e-mail, formulier inzending, tijdstip)
- Definieer de actie (stuur notificatie, maak taak, update spreadsheet)
- Stel basisregels op (als onderwerp X bevat, doe Y)
Zodra dat betrouwbaar werkt, laag AI erin voor de beoordelingen:
- “Is deze e-mail urgent of kan het wachten?”
- “Welk teamlid moet dit verzoek afhandelen?”
- “Wat is de key informatie in dit document?”
Rode Vlaggen: Wanneer Niet te Automatiseren
Sla automatisering over als:
- Het proces constant verandert - je besteedt meer tijd aan updaten dan besparen
- Edge cases gebruikelijk zijn - AI werkt het beste wanneer 80%+ van de gevallen vergelijkbaar zijn
- Fouten catastrofaal zijn - houd mensen in de loop voor high-stakes beslissingen
- Je de uitkomst niet kunt meten - geen metrics betekent geen manier om waarde te bewijzen
Wat Nu?
Klaar om je automatiseringsmogelijkheden te identificeren? Onze AI Discovery Quiz duurt 2 minuten en laat je precies zien waar je moet beginnen.
Of als je klaar bent om te bouwen, boek een gesprek en we helpen je je eerste automatiseringsproject te scopen.
Wil je zien wat mogelijk is? Bekijk onze case studies.
Het Team
Wij bouwen AI die het saaie werk doet — zodat jij je kunt focussen op werk dat ertoe doet.
