Voor veel mensen is AI-first een sticker die je op je website plakt. Iets met een chatbot en een abonnement op ChatGPT. Bij ons is het de eerste vraag die op tafel ligt voordat we ergens aan beginnen. Kan dit sneller of slimmer met AI? En zo niet, waarom niet?
AI-first is geen tool, het is een gewoonte
De meeste bedrijven die zeggen dat ze iets met AI doen, bedoelen dat een paar mensen ChatGPT gebruiken voor een mailtje of een stukje tekst. Dat is prima, maar het is geen werkwijze. Uit onderzoek blijkt dat maar zo'n 15 procent van het MKB AI daadwerkelijk inzet voor routinetaken. [1] De rest blijft steken in incidenteel gebruik, en juist daar loopt de grootste winst binnendoor weg.
Bij ons zit AI-first in het ritme van de dag. Voordat iemand aan een terugkerende klus begint, ligt de vraag op tafel: doen we dit vaker dan een keer, en verloopt het steeds op dezelfde manier? Is het antwoord ja, dan kijken we of het sneller kan met AI voordat we het weer met de hand doen. Dat klinkt vanzelfsprekend, maar dat is het niet, want de menselijke reflex is nu eenmaal om te doen wat je gisteren ook deed.
Zo blijft handwerk niet stilzwijgend bestaan. Merken we dat iemand hetzelfde patroon herhaalt, dan ligt de vraag op tafel of dat patroon een agent kan worden. Soms is het antwoord nee, en dan is dat prima. De vraag wordt in elk geval gesteld.
Wat dat concreet betekent op een gewone werkdag
Neem onze meetings. Die transcriberen we automatisch. Niemand hoeft te notuleren, niemand hoeft achteraf een samenvatting rond te sturen, en niemand mist informatie omdat hij er even niet bij was. Wie iets wil terugvinden, stelt gewoon een vraag over wat er besproken is en krijgt meteen antwoord. Dat scheelt tijd, maar vooral het dubbele communiceren dat normaal ontstaat als de ene helft van het team iets hoort en de andere helft niet.
En dan het werk zelf: wij bouwen agents met AI. Een agent is een digitale medewerker die een afgebakende taak uitvoert, bijvoorbeeld een inkomende mail lezen, de juiste informatie ophalen en een concept-antwoord klaarzetten. We bouwen ze op veel verschillende manieren, afhankelijk van wat het proces vraagt. De ene keer is het een agent die documenten controleert, de andere keer een die statusupdates verstuurt.
We passen dezelfde reflex op onszelf toe. We bouwen agents voor klanten, en de tijd die we intern winnen door onze eigen processen te automatiseren gaat weer naar dat bouwwerk. Zo houden we ruimte om na te denken in plaats van alleen maar bezig te zijn.
Waarom dit werkt, en waar het misgaat
AI-first werkt niet omdat de techniek magisch is. Het werkt omdat het steeds dezelfde vraag afdwingt: kan dit anders? Onderzoekers en experts adviseren MKB-bedrijven om te beginnen bij het probleem in plaats van bij de technologie, en dat is precies waar het bij veel bedrijven spaak loopt. [2] Ze kopen een tool, of ze zetten iedereen op een abonnement, en verwachten dat de winst vanzelf binnendruppelt. Dat gebeurt niet.
Wat wel werkt is klein beginnen bij de taak die de meeste tijd vreet. Komt een proces meer dan twintig uur per week op dezelfde manier terug, dan is het bijna altijd de moeite waard om te automatiseren. Zit iets daaronder, of verloopt het elke keer net weer anders, dan kun je het beter met rust laten. Niet alles hoeft een agent te worden, en dat op tijd vaststellen scheelt teleurstelling.
Het gaat mis als bedrijven AI-first verwarren met AI-overal. Een creatief gesprek met een klant, een moeilijke afweging, een stukje vakmanschap dat op ervaring drijft: daar heeft een agent niets te zoeken. De kunst zit in het onderscheid. Automatiseer het herhaalwerk, zodat mensen ruimte houden voor het werk dat wel om een mens vraagt.