AI-automatisering heeft grote impact op de manier waarop bedrijven in verschillende sectoren werken. Het neemt terugkerende taken uit handen en helpt bij ingewikkelde processen. Zo kunnen bedrijven kosten besparen, nauwkeuriger werken en medewerkers inzetten voor werk waar hun kennis en ervaring beter tot hun recht komen.
Personeel is schaars, wat de grootschalige omarming van kunstmatige intelligentie (AI) (KI oftewel AI, artificial intelligence) verklaart. AI en intelligente automatisering hebben een revolutie teweeggebracht op de werkplek en helpen mensen en de bedrijven waarvoor ze werken complexe workflows snel en nauwkeurig te stroomlijnen.
Met AI-automatisering kan je bedrijf processen vereenvoudigen en meer gedaan krijgen door automatisch een reeks acties uit te voeren.
De volgende onderwerpen komen aan bod:
AI-automatisering kun je gebruiken om herhalende en tijdrovende taken uit te voeren met als doel een bepaald werkproces te stroomlijnen. Door op deze manier slimme automatisering te gebruiken, kun je kosten verlagen en efficiëntienter werken. Het zorgt er ook voor dat je medewerkers hun tijd kunnen besteden aan strategisch werk in plaats van eentonige werkzaamheden.
Mensen hebben een complex vermogen om beslissingen te nemen. Tegenwoordig kunnen machines en computers dat menselijke vermogen om beslissingen te nemen nabootsen door AI en automatisering te combineren. In tegenstelling tot traditionele automatisering die een statische reeks regels volgt om een taak herhaaldelijk uit te voeren, is er binnen AI-automatisering ruimte voor groei. AI-agents hebben het vermogen om zelfstandig resultaten en gegevens te analyseren en de geautomatiseerde processen aan te passen om relevantere resultaten te bereiken.
AI-automatisering maakt gebruik van zowel machine learning (ML) als Natural Language Processing (NLP). NLP begrijpt menselijke taal en kan erop te reageren. Daarnaast kan het grote hoeveelheden datasets analyseren en intelligente beslissingen nemen.
ML biedt AI de mogelijkheid om data te analyseren en vervolgens patronen te herkennen en te voorspellen. Op die manier kan het beslissingen nemen op basis van historische gegevens.
De introductie van grote taalmodellen (LLM's) heeft deze technieken aanzienlijke verbeterd. De komst van generatieve AI biedt oneindige mogelijkheden voor het gebruik van AI-systemen om te creëren, in plaats van alleen te voorspellen of te analyseren.
Een praktijkvoorbeeld van AI en automatisering in actie is wanneer een klant een vraag stelt aan een virtuele agent op de website van een bedrijf. Bij traditionele automatisering zou een chatbot een voorgeprogrammeerd antwoord geven, maar een AI-automatiseringsmodel biedt een completere oplossing. Aangezien een AI-automatiseringsmodel een AI-agent is die is getraind om taal te analyseren om te weten wat het probleem is, kan het reageren met een relevantere oplossing.
Wil jij zelf communiceren met een AI-agent? Probeer dan de chatbox onderaan deze pagina, die wordt aangestuurd door Agentforce van Salesforce.
| Automatiseringstechnologieën | Korte definities van automatisering |
| RPA | Robotic Process Automation (RPA) is een softwaretechnologie die gebruikmaakt van ‘digitale robots’ of bots om herhalende, regelgebaseerde digitale taken te automatiseren die normaal gesproken door mensen worden uitgevoerd. Deze bots bootsen menselijke interacties met applicaties en systemen na. |
| AI | Kunstmatige intelligentie (KI) (Artificial Intelligence, AI) is een vakgebied dat computersystemen ontwikkelt die menselijke cognitieve vermogens nabootsen zoals leren en probleemoplossing, om zo complexe taken uit te voeren. |
| BPM | Business Process Management (BPM) optimaliseert bedrijfsprocessen door workflows strategisch te automatiseren en te verbeteren voor meer efficiëntie. |
| IA | Slim automatiseren (Intelligent Automation, IA) combineert RPA, AI en BPM strategisch om processen van begin tot het eind te automatiseren om op die manier meer bedrijfswaarde te realiseren. |
| Enterprise AI | Enterprise AI gebruikt automatisering om bedrijfsprocessen te verbeteren, waarbij het gebruikmaakt van machine learning en datagedreven inzichten om efficiëntie, besluitvorming en schaalbaarheid te vergroten. |
| Neural Networks | Neurale netwerken worden gebruikt om intelligente systemen te creëren die leren van data om complexe taken uit te voeren. Denk aan visuele inspectie, robotbesturing en voorspellend onderhoud. |
| AI Agents | AI-agents zijn softwareprogramma’s die kunstmatige intelligentie gebruiken om zelfstandig taken uit te voeren, beslissingen te nemen en te communiceren met gebruikers of systemen. |
| Machine Learning | Automatisering die gebruikmaakt van diverse machine learning-algoritmen (naast neurale netwerken) voor taken zoals voorspelling, besluitvorming, classificatie en het detecteren van afwijkingen. |
| NLP | Automatisering die Natural Language Processing (NLP) gebruikt om menselijke taal te begrijpen en te verwerken, voor taken zoals intelligente documentverwerking, sentimentanalyse en contentgeneratie. |
| GenAI | Automatisering die gebruikmaakt van generatieve AI-modellen om nieuwe content te creëren (zoals tekst, afbeeldingen, code, enz.) voor taken als contentcreatie en data-augmentatie. |
| IDP | Intelligente documentverwerking (Intelligent Document Processing, IDP) automatiseert het uitlezen en verwerken van informatie uit ongestructureerde documenten met behulp van NLP en machine learning. |
Transformeer de manier waarop werk wordt gedaan in elke rol, werkproces en branche met autonome AI-agents.
Moderne AI-automatisering werkt door kunstmatige intelligentietechnieken te combineren met automatiseringsprocessen om taken uit te voeren en praktische beslissingen te nemen op een menselijke manier. Het gebruikt algoritmen als basis voor zijn processen, waarmee de besluitvorming en acties voor AI-automatisering worden aangestuurd. Deze algoritmen, die bestaan uit reeksen regels en berekeningen, helpen AI-systemen data te analyseren, patronen te herkennen en zelfstandig beslissingen te nemen.
AI-automatisering begon met Robotic Process Automation (RPA). Deze bots, die nog steeds in gebruik zijn, voeren repetitieve, op regels gebaseerde taken uit die geen
diepgaande analyse vereisen. Denk bijvoorbeeld aan het invullen van formulieren op basis van bestaande gegevens en het verzenden van geautomatiseerde e-mailantwoorden. Naarmate AI verder is geëvolueerd, zijn de mogelijkheden van automatisering uitgegroeid tot end-to-end-processen, waarbij systemen met elkaar worden verbonden en taken op elkaar worden afgestemd.
Het proces van AI-automatisering begint met het verzamelen van gegevens die relevant zijn voor de taak. Deze gegevens kunnen afkomstig zijn uit gestructureerde bronnen zoals databases, of ongestructureerde databronnen zoals tekstdocumenten, afbeeldingen en audiobestanden. De AI verwijdert irrelevante of foutieve gegevens en zet vervolgens onbewerkte data om in een nieuwe indeling, zoals tabelgegevens voor ML-algoritmen of tekst in tokens voor NLP.
Zodra de gegevens zijn voorbereid, worden ze gebruikt om een AI-model te trainen. Er zijn drie soorten machine learning:
Nadat het AI-model is getraind, wordt het geïmplementeerd in een workflowautomatisering:
Mensen spelen nog steeds een belangrijke rol bij AI-automatisering. In het menselijke feedbackproces bekijken mensen AI-voorspellingen en brengen waar nodig handmatig correcties aan. Deze correcties worden vervolgens teruggekoppeld naar de AI, die de nauwkeurigheid verder verbetert. Met een zelflerend systeem haalt AI continu inzichten uit nieuwe data, waardoor de kennis in de loop van de tijd steeds groter wordt.
Er zijn grote verschillen tussen automatisering die is aangedreven door AI versus meer traditionele automatisering. AI-gestuurde automatisering kan complexere taken aan. Traditionele automatisering is nuttig voor op regels gebaseerde,
repetitieve taken in stabiele omgevingen, terwijl AI-automatisering beter geschikt is voor dynamische, datarijke taken die besluitvorming vereisen.
In plaats van te vertrouwen op specifieke zoekwoorden zoals een chatbot zou doen, gebruikt AI-automatisering ML en NLP om modellen te trainen op basis van historische klantgegevens. Het interpreteert de betekenis en context van de tekst en begrijpt verschillende zinnen en uitdrukkingen met machine learning en natuurlijke taalverwerking. Een AI-agent kan de volgende tekst van een klant scannen: "Ik weet niet hoe ik een betaling moet doen in de app" en de modelgebaseerde training gebruiken om een passend menselijk antwoord te bieden.
AI-automatisering kan zelfs tickets prioriteren op basis van urgentie die is gedetecteerd door middel van sentimentanalyse; iets wat RPA-systemen niet zo effectief kunnen.
Salesforce AI biedt betrouwbare en uitbreidbare AI die sterk is geintegreerd in ons eigen Salesforce Platform. Je kunt onze AI voor al je klantdata gebruiken om aanpasbare, voorspellende en generatieve AI-omgevingen te creëren die veilig aan al je zakelijke behoeften voldoen. Met Einstein maak je conversational AI beschikbaar voor elk werkproces, gebruiker, afdeling en sector.
Wanneer je beide soorten automatisering vergelijkt, biedt AI-automatisering aanzienlijke voordelen ten opzichte van traditionele automatisering. De AI-variant stroomlijnt repetitieve taken, vermindert menselijke fouten en versnelt processen. De tijd die je bespaart met AI en automatisering stelt je medewerkers in staat zich te concentreren op strategisch, impactvol werk dat groei stimuleert. Door sneller en slimmer te werken, helpt AI-automatisering je bedrijf efficiënter te werken, geld te besparen en concurrerend te blijven.
Bijvoorbeeld zo:
Tijd besparen, de efficiëntie verhogen en kosten verlagen zijn enkele manieren waarop AI-automatisering een katalysator is voor innovatie in bijna elke sector. Medewerkers besteden naar schatting 41% van hun tijd aan repetitief werk met weinig impact. 65% van kantoormedewerkers denkt dat ze door generatieve AI meer tijd overhouden om strategischer te kunnen werken, zo blijkt uit het Salesforce Trends in AI for CRM-rapport.
Dit zijn enkele sectoren waar AI-automatisering al grote voordelen heeft gerealiseerd:
AI in de auto-industrie gebruikt data van zowel voertuigen als bestuurders om klanten nieuwe en boeiende diensten aan te bieden. Autofabrikanten en -dealers kunnen profiteren van AI-oplossingen die zijn gebaseerd op een relevante zakelijke context. Dit alles betekent dat de auto-industrie sneller vooruitgang kan boeken en hun uiteindelijke klant, de bestuurder, beter van dienst kan zijn.
Of het nu gaat om betalers, zorgverleners of gezondheidsorganisaties, AI in de gezondheidszorg heeft een enorm potentieel. AI in de gezondheidszorg kan administratieve werkzaamheden zoals facturering en planning snel verminderen, waardoor zorgverleners meer tijd overhouden voor hun patiënten. Met patiëntgegevens die zijn gebaseerd op relevante context en met alle gezondheidsinformatie op één plek, kan AI zorgverleners helpen om ziektes nauwkeuriger en in een vroeg stadium op te sporen en preventieve maatregelen voor te stellen.
Productie-AI kan helpen de kosten te beheersen door prijswijzigingen op te sporen in complexe contracten, de efficiëntie te verbeteren en de arbeidskosten te verlagen.
AI-automatisering kan ook helpen om e-commerce verder te ontwikkelen, klantinteracties via digitale en fysieke kanalen op elkaar af te stemmen en klantspecifieke aanbevelingen te genereren op basis van historische gegevens. En dan hebben we het nog niet gehad over het analyseren van data van machines om dure reparaties te voorkomen, het gebruik van beeldherkenning om defecten in producten en apparatuur te detecteren en het waarborgen van de veiligheid door AI-aangedreven robots de gevaarlijkste taken te laten uitvoeren.
AI voor ondernemingen, direct geïntegreerd in je CRM-systeem. Optimaliseer de productiviteit in je hele organisatie door zakelijke AI te implementeren voor elke app, gebruiker en werkproces. Zorg ervoor dat gebruikers betekenisvollere klantervaringen kunnen bieden voor onder meer verkoop en service met gepersonaliseerde AI-ondersteuning.
Hoewel AI-automatisering grote positieve impact kan hebben op bedrijven, is het geen wondermiddel. Naarmate slimme automatisering zich verder ontwikkelt, nemen de ethische zorgen toe. Een verschuiving in de vaardigheden die nodig zijn om met AI te werken, een gebrek aan transparantie van AI-gestuurde resultaten en privacyschendingen zijn stuk voor stuk lastige kwesties die zorgvuldig moeten worden afgewogen.
Bedrijven kunnen proactief meer te weten komen over de voor- en nadelen van AI en de beperkingen ervan, om op die manier gaandeweg verantwoorde, eerlijke en inclusieve praktijken toepassen.
Dit zijn enkele uitdagingen waar we mee te maken hebben:
Autonome AI-agents hebben grote gevolgen gehad voor systemen voor klantrelatiebeheer (CRM). Ze hebben zaken makkelijker gemaakt voor degenen die werken in service, sales, marketing en commerce. Ook bedrijfsleiders die AI gebruiken, zien duidelijk de voordelen: 90% maakt melding van kosten- en tijdbesparingen, volgens het Salesforce State of Service- rapport.
Er zijn verschillende taken die AI-agents op zich kunnen nemen, waaronder het beantwoorden van vragen van de klantenservice, het kwalificeren van salesleads en het optimaliseren van marketingcampagnes. Ze kunnen ook snel worden ingezet, zonder het gedoe en de kosten van AI-modeltraining. Autonome AI-agents zijn 24/7 inzetbaar en je kunt deze virtuele medewerkers op elk moment in slechts een paar klikken inzetten.
De toekomst van AI-automatisering belooft nog meer vooruitgang. AI-systemen zijn namelijk steeds beter in staat om taken uit te voeren die perceptie, redeneren en zelfs complexe probleemoplossing vereisen; capaciteiten die ooit uitsluitend menselijk waren.
Kunstmatige algemene intelligentie (KAI of AGI in het Engels) is een technologie die momenteel in ontwikkeling is. Deze technologie zal in staat zijn om kennis te begrijpen en toe te passen, te redeneren en te plannen. Het kan ook kennis die het
heeft opgedaan van het ene domein naar het andere overdragen, mogelijk op een deskundig menselijk niveau. AGI kan misschien zelfs eigen competenties ontwikkelen.
Hoewel functies onvermijdelijk zullen verschuiven, zullen de kansen voor mensen in creatieve en meer strategische en hoger opgeleide functies toenemen. In plaats van te concurreren met deze krachtige AI-modellen zullen mensen hen begeleiden om verrassingen of ongewenste effecten te voorkomen.
Een toekomst waarin mensen machines gebruiken om slimmer in plaats van harder te werken, is bijna een realiteit. AI-automatisering zal sectoren op wereldschaal hervormen naarmate het verder wordt aangepast voor meer zakelijke toepassingen. Het biedt daarbij extra efficiëntie en helpt bedrijven meer uitdagingen op te lossen met behulp van AI-agents.
Bekijk in onze bibliotheek hoe je agenten kunt bouwen.
Lanceer Agentforce met snelheid, vertrouwen en ROI die je kunt meten.
Laat ons weten wat je zakelijke behoeften zijn, dan helpen wij je antwoorden te vinden.
