Processen automatiseren met AI: welke processen kies je eerst?

Welke processen automatiseer je als eerste met AI?

Automatiseer eerst een proces dat vaak voorkomt, met input die er steeds ongeveer hetzelfde uitziet, waarvan een fout herstelbaar is en waarvan je nu al weet hoeveel tijd het kost. In de praktijk zijn dat bijna altijd ondersteunende processen, niet het hart van je dienstverlening.

Denk aan inkomende facturen en pakbonnen verwerken, een gedeelde mailbox sorteren en een conceptantwoord klaarzetten, offerteaanvragen opvolgen, of gespreksnotities omzetten in acties in je CRM. Dat beeld klopt met hoe Nederlandse bedrijven AI nu al inzetten. Van de bedrijven die AI gebruiken, doet 35 procent dat voor marketing of verkoop en 32 procent voor bedrijfsadministratie of bestuurstaken, volgens het CBS (12 december 2025).

Hetzelfde CBS-onderzoek laat zien hoe ongelijk het gebruik nog verdeeld is: 14 procent van de bedrijven met 2 tot 10 werkzame personen gebruikt AI, tegen 66 procent bij 250 of meer. Het verschil in schaal verandert de keuzevraag niet. Een team van twaalf en een afdeling van tweehonderd lopen tegen dezelfde vraag aan: waar levert de eerste automatisering aantoonbaar iets op?

Waarom begin je bij het proces en niet bij de tool?

Omdat een tool alleen iets oplevert als je weet waar in het proces hij landt, wie het resultaat controleert en wat er daarna anders gaat. Wie eerst koopt en dan zoekt, automatiseert vaak het verkeerde stuk.

Het grootste onderzoek dat ik hierover ken wijst dezelfde kant op. In de State of AI-survey van McKinsey (5 november 2025) zegt maar 39 procent van de respondenten dat AI enig effect heeft op het bedrijfsresultaat (EBIT). De kleine groep die er echt veel uit haalt, ongeveer 6 procent, herontwerpt bijna drie keer zo vaak zijn werkprocessen als de rest. McKinsey noemt dat herontwerp een van de sterkste factoren van alles wat ze hebben getest.

Dat is geen pleidooi voor een groot transformatieprogramma. Het betekent vooral dat je het proces eerst op papier zet: waar begint het, waar eindigt het, wie doet wat, en waar zit het wachten of overtypen. Ik schreef eerder uitgebreider over waarom een tool kopen voordat je het proces kent zo duur uitpakt.

Heeft elk proces AI nodig?

Nee, een groot deel van wat organisaties willen automatiseren lukt met gewone regels en koppelingen, en AI voegt pas iets toe waar input wisselt of waar tekst moet worden begrepen. Als het proces “als X, dan Y” is, heb je geen taalmodel nodig.

Gartner was daar in zijn voorspelling van 25 juni 2025 opvallend nuchter over. Meer dan 40 procent van de agentic AI-projecten wordt volgens Gartner voor eind 2027 stopgezet, door oplopende kosten, onduidelijke waarde of onvoldoende risicobeheersing. Veel use cases die nu als agentic worden gepositioneerd, hebben volgens hetzelfde stuk helemaal geen agent nodig. Gartners vuistregel: agents waar beslissingen nodig zijn, automatisering voor routinewerk en assistenten voor simpel opzoeken.

Ik gebruik die driedeling bij elke inventarisatie:

• Vaste regels: een order uit het webformulier naar het ERP zetten. Gewone workflow-automatisering, geen AI.
• Wisselende input, vaste uitkomst: facturen in tien verschillende layouts uitlezen, of mails op onderwerp sorteren. Hier verdient AI zich terug.
• Afweging per geval: een klacht met juridische lading beoordelen. AI kan voorbereiden, maar een mens beslist.

Hoe kies je tussen verschillende kandidaat-processen?

Leg elk kandidaat-proces langs dezelfde vijf vragen en kies het proces dat op alle vijf redelijk scoort, niet het proces dat op papier de grootste besparing belooft. Een middelmatige besparing die je kunt aantonen is meer waard dan een grote die je niet kunt bewijzen.

1. Hoe vaak komt het voor? Een taak van tien minuten die twintig keer per dag terugkomt, weegt zwaarder dan een klus van twee uur per maand.
2. Hoe voorspelbaar is de input? Dezelfde soort documenten of vragen, ook als de vorm verschilt, is goed. Elk geval uniek is lastig.
3. Wat kost een fout? Een verkeerd gesorteerde mail is te herstellen. Een verkeerde prijs naar een klant of een onterecht afgewezen sollicitant niet.
4. Kun je het nu al meten? Als niemand weet hoeveel uur het proces kost of hoe vaak het misgaat, begin je met meten, niet met bouwen.
5. Zijn data en systemen bereikbaar? Een boekhoudpakket of CRM met een goede koppeling maakt de eerste stap veel kleiner dan een oud systeem zonder API.

Geef elk proces per vraag een 1, 2 of 3. Scoort een proces een 1 op “wat kost een fout”, dan is het geen eerste kandidaat, hoe hoog het totaal ook is. Je wilt in het eerste traject ruimte om te leren.

Waarom meet je eerst een baseline?

Zonder nulmeting kun je achteraf niet laten zien wat automatisering opleverde, en dan sneuvelt het project bij de eerste budgetronde of groeit het zonder dat iemand weet of het werkt. Twee tot vier weken meten is meestal genoeg.

Meet per proces drie dingen: hoe vaak het voorkomt, hoeveel tijd een keer kost (inclusief wachten en nakijken) en hoe vaak er iets fout gaat of terugkomt. Schrijf het op in een simpel sheet. Waarom dat zo bepalend is, staat in zonder baseline is je AI-ROI een verhaal, geen resultaat.

Reken na de livegang ook de andere kant uit: wat kost één afgehandelde factuur, mail of offerte met AI, inclusief de minuten die een medewerker nog kwijt is aan controle? Hoe je dat per werkeenheid doet, beschreef ik in AI-kosten per taak. Pas als je beide getallen naast elkaar hebt, weet je of je moet opschalen.

Welke processen kun je beter nog even laten liggen?

Laat processen liggen waar elke beslissing een vakinhoudelijke afweging is, waar een fout grote gevolgen heeft voor mensen of klanten, of die zelf nog niet stabiel zijn. Die komen later, als je team ervaring heeft met een eenvoudiger proces.

• Processen die nog niet vastliggen. Als drie collega’s dezelfde taak op drie manieren doen, maak je eerst één werkwijze.
• Beslissingen over mensen. AI die sollicitanten selecteert of beoordeelt valt in de hoog-risicocategorieën van bijlage III van de AI-verordening (Verordening (EU) 2024/1689, 13 juni 2024). Dat is geen eerste oefenproject.
• Onderhandeling en maatwerk. Contracten opstellen of een afwijkende offerte prijzen. AI kan hier helpen met voorbereiden, maar het is geen goed startpunt.

Hoe ziet een eerste traject er in de praktijk uit?

Een eerste traject is klein: één proces, één eigenaar, een nulmeting vooraf en een vast moment waarop je besluit of je doorgaat. Pas daarna komt het tweede proces.

1. Inventariseer. Vraag per team welk werk elke week op bijna dezelfde manier terugkomt en waar overgetypt of gewacht wordt. Schrijf elk proces op met een begin en een eind.
2. Scoor. Leg de lijst langs de vijf vragen hierboven en kies er drie.
3. Meet. Twee tot vier weken nulmeting op die drie.
4. Bouw smal. Automatiseer het beste proces met een mens die het resultaat controleert, zodat fouten zichtbaar worden.
5. Vergelijk en besluit. Zet na een vaste periode de nieuwe cijfers naast de nulmeting. Opschalen, bijstellen of stoppen zijn alle drie een prima uitkomst.

Wie meerdere processen tegelijk wil doen, krijgt meestal meerdere halve resultaten. Hoe we dit ritme maand voor maand inrichten, staat op de pagina over AI-automatisering als doorlopend traject.

Veelgestelde vragen