Ga naar de inhoud

Automatisering

AI automatisering voor terugkerend werk

Orders overtikken, facturen inboeken, dezelfde mails beantwoorden: werk dat elke dag terugkomt. Met AI automatisering koppelen we je systemen en loopt dat werk op de achtergrond. Een mens keurt goed waar dat moet.

Wat we doen

Vier onderdelen, van orderintake tot systemen die met elkaar praten.

01

Orderintake en verwerking

Orders uit mail, webshop of portal komen automatisch in je systeem. Twijfelgevallen gaan naar een mens, de rest loopt door.

02

Facturen en administratie

Inkoopfacturen herkend, gematcht en ingeboekt. Herinneringen gaan op tijd uit, betalingen worden gekoppeld.

03

Klantcontact

Vragen over levering, retour of status krijgen direct antwoord uit je eigen data. Mail, WhatsApp of chat, in jouw toon.

Lees meer

04

Koppelingen tussen systemen

Webshop, boekhouding, voorraad, vervoerder en CRM praten met elkaar. Geen dubbele invoer, geen verouderde lijsten.

Lees meer

Nu en straks

Wat het oplevert

Nu

  • Orders, facturen en mails overtikken
  • Dubbele invoer in drie systemen
  • Dezelfde klantvragen elke dag opnieuw
  • Fouten pas bij de klant ontdekt

Straks

  • Invoerwerk loopt op de achtergrond, jij controleert
  • Eén keer invoeren, overal actueel
  • Klantvragen direct beantwoord uit je eigen data
  • Afwijkingen vooraf gesignaleerd

Klantverhaal

Zo deden we het bij anderen

Een deel kan gefinancierd worden

Voor onderzoek, ontwikkeling en scholing zijn er landelijke en regionale regelingen. We checken welke bij jouw plan passen.

Bekijk de regelingen

Veelgestelde vragen

Vragen over automatisering

Werkt dit met onze bestaande software?

Meestal wel. We bouwen op wat er staat en koppelen via API's of exports. Vervangen hoeft zelden.

Wat als AI een fout maakt?

Daar richten we het op in: alles wat afwijkt of boven een grens komt, gaat langs een mens. Wat goed gaat loopt door, wat twijfelt wacht.

Waar beginnen we?

Met het proces dat de meeste tijd kost, vaak orderintake of facturen. Na een kort onderzoek weten we wat het oplevert en wat het kost.

Wat kun je automatiseren met AI?

Vooral terugkerend werk met veel handwerk: orders uit mail of pdf verwerken, inkoopfacturen uitlezen en inboeken, klantvragen over levering en status beantwoorden, gegevens tussen systemen overzetten en rapportages samenstellen. AI leest en begrijpt de rommelige invoer, vaste regels controleren de uitkomst en een medewerker beoordeelt de afwijkingen.

Wanneer gebruik je AI en wanneer vaste regels?

Vaste regels zijn goedkoper en voorspelbaarder, dus die gebruiken we waar het kan: bij nette, gestructureerde gegevens zoals een order uit je eigen webshop. AI zetten we in waar de invoer wisselt, zoals een pdf, een scan of een mail in eigen woorden. Meestal combineren we beide in één proces.

Hoe voorkom je dubbele verwerking?

Elk bericht of elke order krijgt een vast kenmerk, zodat het systeem een tweede poging herkent en overslaat. Stappen die iets versturen, zoals een mail of betaalverzoek, voeren we maar één keer uit. Fouten gaan naar een logboek en een verantwoordelijke, zodat niets stil opnieuw wordt geprobeerd en een klant geen dubbele berichten krijgt.

Wat kost automatisering?

Dat hangt af van het aantal systemen, de kwaliteit van de gegevens en het aantal uitzonderingen. We werken met een vaste prijs per afgesproken stap en dragen zelf de extra tijd binnen de scope. Lost de oplossing het omschreven probleem niet op, dan betaal je er niet voor. Een brede verkenning via het kansenonderzoek begint vanaf circa € 5.000.

Hoe kan ik processen automatiseren?

Begin met het proces dat de meeste tijd kost. Schrijf de stappen op, wie ze uitvoert en in welke systemen. Kijk dan wat met vaste regels kan en waar AI nodig is om rommelige invoer te lezen. Bouw eerst met menselijke controle op alles en verklein die pas als de resultaten kloppen.

Wat is het verschil tussen AI en automatisering?

Automatisering volgt vaste regels die je vooraf vastlegt: komt er een order binnen, dan gaat die naar het magazijn. AI kan werk aan dat niet steeds hetzelfde is, zoals een mail lezen en bepalen wat de klant vraagt, of gegevens halen uit facturen die er elke keer anders uitzien. In de praktijk combineer je ze: vaste regels waar het kan, AI waar lezen of beoordelen nodig is, en een mens bij twijfel.

Geschikt werk

Welke processen geschikt zijn voor AI automatisering

Niet elk proces is een goede kandidaat. De beste kansen hebben drie dingen gemeen: ze komen vaak terug, ze volgen grotendeels vaste stappen en er gaat nu veel handwerk in zitten. Typische voorbeelden in het mkb:

  • Orderverwerking. Bestellingen uit mail, pdf, webshop of portal die met de hand in het ordersysteem worden gezet. Meer daarover bij orderverwerking automatiseren.
  • Inkoopfacturen. Facturen uitlezen, matchen met de order en klaarzetten in de boekhouding. Zie facturen automatiseren.
  • Klantvragen. Vragen over levering, status of retour die met gegevens uit je eigen systemen te beantwoorden zijn.
  • Rapportages en overzichten. Cijfers die elke week uit drie systemen in een spreadsheet worden geplakt.

Minder geschikt zijn processen waarbij persoonlijk oordeel het werk is, of die zo zelden voorkomen dat automatiseren zich niet terugverdient. Op procesautomatisering lees je hoe we een proces uittekenen voordat we iets bouwen. Voor finance en backoffice staat een uitgebreider overzicht bij financieel en administratie.

Regels en AI

Vaste regels, AI en menselijke controle

Automatisering met vaste regels bestaat al lang: als dit, dan dat. Dat werkt goed zolang de invoer netjes en voorspelbaar is, zoals een order uit je eigen webshop. AI komt erbij als de invoer rommelig is: een bestelling in een pdf, een factuur in een afwijkende opmaak of een klantmail in eigen woorden.

In de meeste oplossingen werken beide samen. AI leest en begrijpt de invoer, vaste regels controleren of de uitkomst klopt met prijslijst, klantgegevens en voorraad. Wat binnen de grenzen valt, loopt door. Wat afwijkt of boven een afgesproken bedrag komt, gaat naar een medewerker met de reden erbij.

In de eerste weken keurt een medewerker alles goed. Pas als de resultaten aantoonbaar kloppen, zetten we het goedkeuren om naar alleen de uitzonderingen.

Koppelen

Systemen koppelen zonder dubbele verwerking

De tijdwinst zit in de koppelingen. Webshop, boekhouding, voorraad, vervoerder en CRM moeten dezelfde gegevens zien. We bouwen die verbindingen via API's en webhooks, met tools als n8n, Make of Zapier, of met eigen code als dat stabieler of goedkoper is. Hoe we dat aanpakken per pakket, lees je bij API koppelingen.

Een veelvoorkomend probleem bij zelfgebouwde automatisering is dubbele verwerking: een order die twee keer wordt aangemaakt of een mail die vier keer verstuurd wordt omdat een stap opnieuw werd geprobeerd. Daar bouwen we vanaf het begin op:

  • Elk bericht krijgt een vast kenmerk, zodat een tweede poging wordt herkend en overgeslagen.
  • Stappen die iets naar buiten sturen, zoals een mail of een betaalverzoek, worden maar één keer uitgevoerd.
  • Fouten komen in een logboek en bij een verantwoordelijke terecht, in plaats van stil opnieuw te proberen.

Voorbeelden

AI automatisering in de praktijk

Sucre & Co, groothandel in vers gebak, vriesgebak en chocolade. Orderintake, facturatie en opvolging lopen automatisch. Dat scheelt 80 uur handwerk per week, en door leadverzameling en outbound groeit de omzet per maand 40% sneller. Lees het klantverhaal van Sucre & Co.

Candy Online, de oudste snoepwebshop van Nederland met meer dan 4.000 artikelen. Na een doorstart van 12 naar 3 mensen draait de webshop met circa 120 uur handwerk per week minder. Een complete e-mail staat in 10 minuten klaar in plaats van een halve dag. Zie het klantverhaal van Candy Online.

Rutten Elektroshop in Cuijk, sinds 1955, met meer dan 9.750 artikelen online en in de winkel. Kostprijzen worden automatisch gekoppeld, de voorraadwaarde is realtime zichtbaar en het systeem voorspelt wanneer een artikel op is en geeft inkoopadvies. Zie het klantverhaal van Rutten Elektroshop.

Aanpak

Van eerste proces naar werkende automatisering

  1. In kaart brengen. We zetten het proces stap voor stap op papier: wie doet wat, hoeveel tijd kost het, welke systemen zijn erbij betrokken en waar gaat het mis. Voor een breder beeld van je hele bedrijf is er het AI kansenonderzoek.
  2. Afspreken. Functionaliteiten, acceptatiecriteria en de vaste prijs per stap leggen we vooraf vast.
  3. Bouwen en testen. We bouwen op je bestaande systemen en testen met echte orders, facturen of mails, terwijl een medewerker alles nog controleert.
  4. Live en meten. Na livegang meten we de tijdwinst en het aantal uitzonderingen. Daarna pakken we het volgende proces op.

Kosten

Kosten en opbrengst

We bouwen tegen een vaste prijs per afgesproken stap. Kost het ons meer tijd dan ingeschat, dan dragen wij dat binnen de scope. Lost de opgeleverde kernfunctionaliteit het vooraf omschreven probleem niet op, dan betaal je niet voor die oplossing. Wat een automatisering kost, hangt af van het aantal systemen, de kwaliteit van de gegevens en hoeveel uitzonderingen er zijn. vanafprijs of bandbreedte voor een enkele procesautomatisering, bijvoorbeeld orderintake of factuurverwerking

De opbrengst reken je uit met uren. Een fictief voorbeeld: kost het inboeken van facturen nu 10 uur per week en neemt automatisering daar 80% van over, dan komen er elke week 8 uur vrij. Tegen die besparing zet je de bouwkosten en het beheer per maand. Een uitgebreidere uitleg staat bij wat kost AI.

Beheer

Beheer na de livegang

Een automatisering draait elke dag en moet blijven werken als een leverancier zijn software bijwerkt of een klant een ander formaat stuurt. Daarom blijven we betrokken binnen een afgesproken supportvenster. We houden logboeken bij van wat er is verwerkt, krijgen een melding als een stap vaker faalt dan normaal en passen koppelingen aan als een systeem verandert. Nieuwe processen bouwen we erbij zodra de volgende kans zich aandient.

Verder lezen

Meer over dit onderwerp

Welk werk wil je als eerste kwijt?

1 open vraag