Wat is AI-automatisering en hoe verschilt het van traditionele automatisering?

Wat verstaan we onder traditionele automatisering?

Traditionele automatisering bestaat voornamelijk uit regelgebaseerde systemen. Deze systemen volgen vooraf gedefinieerde instructies zoals “als X gebeurt, doe Y”. Dit type automatisering wordt al decennia toegepast in administratieve processen, ERP-systemen en workflowtools.

Volgens Deloitte werkt deze vorm van automatisering vooral goed bij stabiele, voorspelbare processen met weinig variatie. Zodra input afwijkt, zoals vrije tekst in e-mails of onverwachte klantvragen, stopt de automatisering en is menselijke tussenkomst nodig.

Wat maakt AI-automatisering fundamenteel anders?

AI-automatisering gebruikt modellen die patronen herkennen, context interpreteren en beslissingen nemen op basis van waarschijnlijkheid in plaats van vaste regels. Hierdoor kan AI omgaan met ongestructureerde data zoals e-mails, agenda’s, documenten en gesprekken.

Onderzoek van McKinsey laat zien dat juist deze cognitieve taken het grootste deel van de operationele tijd in beslag nemen. AI-automatisering richt zich daarom niet op het versnellen van handelingen, maar op het overnemen van besluitvorming binnen vooraf bepaalde kaders.

Waarom levert traditionele automatisering vaak geen schaalvoordeel op?

Veel bedrijven automatiseren losse taken, maar laten het onderliggende proces intact. Dit leidt tot gefragmenteerde workflows waarin medewerkers alsnog moeten controleren, corrigeren en schakelen tussen systemen.

MIT Sloan beschrijft dit als de “operational gap”: technologie is aanwezig, maar werkprocessen zijn niet herontworpen. AI-automatisering dwingt organisaties om processen end-to-end te bekijken, in plaats van taak-voor-taak.

Wanneer is AI-automatisering zinvol voor bedrijven?

AI-automatisering wordt rendabel bij processen met voldoende volume, herhaling en beslismomenten. Denk aan inboxbeheer, leadopvolging, planning en interne coördinatie. McKinsey schat dat 60–70% van deze taken technisch automatiseerbaar is met huidige AI-modellen.

Belangrijk is dat AI niet autonoom opereert zonder grenzen. Succesvolle implementaties combineren AI-besluitvorming met menselijke controle op uitzonderingen en escalaties.

Van softwaretool naar digitale medewerker

Een belangrijk inzicht uit recent onderzoek is dat bedrijven AI succesvoller inzetten wanneer zij het positioneren als een digitale medewerker in plaats van als een losse tool. Dit verandert hoe workflows worden ingericht en hoe verantwoordelijkheid wordt verdeeld.

AI-automatisering wordt daarmee geen IT-project, maar een structureel onderdeel van de operatie.

Relevantie voor de praktijk

Voor veel dienstverlenende bedrijven ontstaat de grootste frictie niet in strategie, maar in de dagelijkse afhandeling van communicatie en planning. Juist processen zoals inboxbeheer, leadopvolging en het plannen van afspraken voldoen vaak aan de voorwaarden waarin AI-automatisering rendabel wordt: voldoende volume, herhaling en duidelijke beslismomenten.

In de praktijk blijkt dat organisaties pas schaalvoordeel behalen wanneer deze processen end-to-end worden ingericht, waarbij AI niet ondersteunt, maar daadwerkelijk taken overneemt binnen vaste kaders en met duidelijke escalatiemomenten.

Wie overweegt AI in te zetten, doet er daarom goed aan eerst te bepalen welke operationele processen structureel tijd kosten, voordat een keuze wordt gemaakt voor tooling of implementatie.

Bespreek wanneer AI-automatisering zinvol is voor jouw operatie