AI

Hoe werkt AI in de praktijk?

De AI waar het nu over gaat draait vrijwel altijd op een taalmodel, de motor onder ChatGPT en Claude. Je geeft het een opdracht, een prompt, en het model voorspelt op basis van alles wat het gelezen heeft wat het beste antwoord is. Dat werkt goed voor samenvatten, sorteren, vertalen en schrijven.

In een bedrijf zit de waarde zelden in de chat zelf, maar in wat eromheen wordt gebouwd: een model dat aanvragen in het juiste hokje zet, een AI-agent die zelf stappen zet, of een koppeling die elke mail beoordeelt voordat iemand hem ziet.

Wat is het verschil tussen AI en automatisering?

Automatisering doet stappen die je precies kunt beschrijven: als er een formulier binnenkomt, maak dan een taak aan en stuur een bevestiging. AI zet je in waar dat niet kan, omdat er iets gelezen of beoordeeld moet worden. Welk product bedoelt deze klant? Is dit een klacht of een vraag?

In de praktijk combineer je ze. De automatisering brengt het werk naar de juiste plek, de AI doet de stap waar een oordeel nodig is, en de automatisering zet het resultaat weer door. Bij MT Hekwerken leest een digitale collega aanvragen uit alle kanalen, bepaalt de producten en zet de offerte klaar. De mens kijkt na en verstuurt.

Waar levert AI in een bedrijf het meeste op?

Bij werk dat elke week terugkomt, veel tijd kost en toch een mens nodig had omdat er gelezen of beoordeeld moest worden. Aanvragen sorteren, documenten controleren, vragen beantwoorden die al tien keer gesteld zijn. Niet het spannendste werk, maar het saaiste.

De eerste stap is daarom niet een tool kiezen, maar uitzoeken waar de tijd nu echt in gaat zitten. Dat is vaak ergens anders dan mensen denken. Hoe ik dat aanpak staat op AI en automatisering.

Wat kun je AI beter niet laten doen?

Alles waar een fout duur is en niemand het nakijkt. Een taalmodel weet niet wat het niet weet, en vult gaten met iets dat overtuigend klinkt. Daarom hoort bij elke serieuze toepassing een mens op de plek waar het ertoe doet, en een vangrail in de software die bepaalt wat de AI zelfstandig mag doen.

Dat is ook hoe ik zelf werk. Mijn AI-agents bouwen een groot deel van de code, maar wat er gebouwd wordt en of het goed genoeg is, bepaal ik. Dat tweede is het vak.