AI-automatisering zorgt voor een revolutie binnen sectoren door repetitieve taken op zich te nemen en complexe workflows aan te pakken, om bedrijven te helpen kosten te besparen, de nauwkeurigheid te vergroten en ervoor te zorgen dat werknemers meer tijd overhouden voor complexere taken.
Personeel is al schaars, wat de grootschalige omarming van kunstmatige intelligentie (AI) 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 kunnen bedrijven hun processen vereenvoudigen en meer gedaan krijgen door automatisch een reeks acties uit te voeren.
Wat we zullen bespreken:
AI-automatisering wordt gebruikt om repetitieve en tijdrovende taken uit te voeren met als doel een bepaalde workflow te stroomlijnen. Door op deze manier slimme automatisering te gebruiken, kunnen bedrijven de kosten verlagen en de efficiëntie verhogen. Het zorgt er ook voor dat medewerkers hun tijd kunnen besteden aan strategisch werk in plaats van eentonige werkzaamheden.
Mensen hebben een complex vermogen om beslissingen te nemen. Nu 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 als Natural Language Processing (NLP), dat in staat is om menselijke taal te begrijpen en erop te reageren, grote hoeveelheden datasets kan analyseren en intelligente beslissingen kan nemen. Machine learning (ML) biedt AI de mogelijkheid om data te analyseren en vervolgens patronen te herkennen en te voorspellen, zodat het beslissingen kan nemen op basis van historische gegevens.
De introductie van grote taalmodellen (LLM's) bracht aanzienlijke verbeteringen in deze technieken. 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 je communiceren met een AI-agent? Je kunt het eens proberen in de chatbox onderaan deze pagina, die wordt aangestuurd door Agentforce van Salesforce.
Transformeer de manier waarop werk wordt gedaan in elke rol, workflow en sector met autonome AI-agents.
De AI-automatisering van vandaag 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 leren en autonoom 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, het verbinden van systemen en het coördineren van taken.
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 in 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 de AI continu inzichten uit nieuwe data, waardoor de kennis in de loop van de tijd toeneemt.
Er zijn aanzienlijke verschillen tussen automatisering 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, sterk verankerd in ons eigen Salesforce Platform. Gebruik onze AI voor al je klantdata om aanpasbare, voorspellende en generatieve AI-omgevingen te creëren die veilig aan al je zakelijke behoeften voldoen. Maak conversational AI beschikbaar voor elke workflow, gebruiker, afdeling en sector met Einstein.
Wanneer je beide soorten automatisering vergelijkt, biedt AI-automatisering aanzienlijke voordelen ten opzichte van traditionele automatisering. Het stroomlijnt repetitieve taken, vermindert menselijke fouten en versnelt processen. De tijd die wordt bespaard met AI en automatisering stelt werknemers in staat zich te concentreren op strategisch, impactvol werk dat groei stimuleert. Door sneller en slimmer te werken, helpt AI-automatisering bedrijven 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 revolutie teweeg heeft gebracht in bijna elke sector. Werknemers besteden naar schatting 41% van hun tijd aan repetitief werk met weinig impact, en 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 impact heeft gemaakt:
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 snel administratieve werkzaamheden zoals facturering en planning verminderen, waardoor zorgverleners meer tijd overhouden voor hun patiënten. Met patiëntgegevens die zijn gebaseerd op relevante context en gezondheidsinformatie op één plek, kan AI zorgverleners helpen om ziekten nauwkeuriger en in een vroeg stadium op te sporen en preventieve maatregelen voor te stellen.
Productie-AI kan helpen de kosten te beheersen door te zoeken naar kostenveranderingen in lange, complexe contracten, de efficiëntie te verbeteren en de arbeidskosten te verlagen. AI-automatisering kan ook helpen om commerce te schalen, klantinteracties via digitale en fysieke kanalen samen te brengen en salesaanbevelingen te genereren op basis van historische gegevens. En dan hebben we het nog niet eens 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 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.
AI voor ondernemingen, direct geïntegreerd in je CRM. Optimaliseer de productiviteit in je hele organisatie door zakelijke AI te implementeren voor elke app, gebruiker en workflow. Zorg ervoor dat gebruikers betekenisvollere customer experiences kunnen bieden voor onder meer sales en service met gepersonaliseerde AI-ondersteuning.
Hoewel AI-automatisering transformerend kan zijn voor 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 met AI-gestuurde resultaten en privacyschendingen zijn allemaal netelige kwesties die zorgvuldig moeten worden afgewogen.
Bedrijven kunnen proactief meer te weten komen over de voor- en nadelen van AI en de beperkingen ervan, en gaandeweg verantwoorde, eerlijke en inclusieve praktijken toepassen.
Dit zijn enkele uitdagingen waar we mee te maken hebben:
Autonome AI-agents hebben een revolutie teweeggebracht in systemen voor klantrelatiebeheer (CRM) wat de zaken makkelijker heeft gemaakt voor degenen die werken in service, sales, marketing en commerce. 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. Deze autonome AI-agents kunnen 24/7 werken, en bedrijven kunnen dit virtuele personeelsbestand in slechts een paar klikken op aanvraag opschalen.
De toekomst van AI-automatisering belooft nog meer vooruitgang. AI-systemen zijn 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 (AGI) is een technologie die momenteel in ontwikkeling is. Het zal in staat zijn om kennis te begrijpen, te redeneren, te plannen en toe te passen. Het kan ook in staat zijn om kennis die het heeft geleerd van het ene domein naar het andere over te dragen; 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 onvoorziene resultaten 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 situaties. Het biedt daarbij meer efficiëntie en helpt bedrijven meer uitdagingen op te lossen met behulp van AI-agents.
Bekijk in onze bibliotheek hoe je agenten kunt bouwen.
Werk samen met Professional Services experts om snel agenten te bouwen en waarde te genereren.
Laat ons weten wat je zakelijke behoeften zijn, dan helpen wij je antwoorden te vinden.
