Procesautomatisering en AI-workflows
We automatiseren het terugkerende werk in je bedrijf, met AI wanneer dat daadwerkelijk waarde toevoegt.
AI Workflows
Automatische contentgeneratie voor De Whisky Specialist
Procesautomatisering begint bij het werk waar niemand op zit te wachten: facturen overtypen, mail sorteren, documenten doorlezen. Een groot deel ervan kan een workflow overnemen. AI zetten we alleen in waar het iets toevoegt; volstaan een paar vaste regels, dan laten we het weg.
Wat een workflow voor je doet
Terugkerend werk wordt autonoom
Stappen die elke keer hetzelfde gaan, lopen vanzelf.
AI waar het past
Vraagt een stap om oordeel, dan zetten we een AI-model in.
Jij houdt de controle
Je keurt goed, wijst af of past aan voordat er iets definitief wordt.
Op de plek die bij je past
Een model in de cloud of lokaal via Ollama, afhankelijk van wat er met je gegevens mag gebeuren.
Procesautomatisering, met of zonder AI
Bij procesautomatisering laat je een vast stuk werk door software doen. Een workflow volgt vaste regels: komt er een bestelling binnen, dan gaat er een bevestiging uit en wordt het overzicht bijgewerkt. Een AI-stap is iets anders: die moet begrijpen wat er staat, zoals een factuur in een afwijkend formaat of een mail waarin de vraag tussen de regels staat. Veel processen hebben alleen het eerste nodig.
Een proces komt in aanmerking als het elke week terugkomt, als een fout geld kost of als maar één collega weet hoe het werkt.
Waar AI past, en waar niet
AI-automatisering voor het mkb is geen wondermiddel. Een LLM is sterk in rommelige invoer, zoals een pdf die er elke keer anders uitziet of een producttekst die nog geschreven moet worden. Doen een paar duidelijke regels het werk, dan is een gewone workflow goedkoper, voorspelbaarder en makkelijker te controleren. Dan bouwen we geen AI in, en dat hoor je van ons voordat we beginnen.
Een model kan zich vergissen. Daarom kijkt er een mens mee waar een fout iets kost: het systeem zet alles klaar, iemand van je team geeft akkoord. En we automatiseren niet alles in één keer.
Wat je kunt automatiseren
Wil je bedrijfsprocessen automatiseren met AI, kijk dan naar werk dat elke week door iemands handen gaat en waarbij iemand eerst moet lezen wat er staat:
- een leveranciersfactuur uitlezen en de regels in je administratie of webshop zetten;
- inkomende mail indelen naar het juiste team of de juiste map;
- gegevens uit een mail of formulier overnemen in een spreadsheet of systeem.
Niet alles hoeft AI te zijn: een wekelijks rapport dat zichzelf samenstelt is een gewone workflow.
Hoe we het bouwen
We bouwen workflows in n8n, waarin elke stap zichtbaar is. Heeft een stap AI nodig, dan kiezen we per geval het model: Claude, GPT of Gemini in de cloud, of een lokaal model via Ollama. Een lokaal model draait op hardware die jij beheert; bij gevoelige gegevens kan dat de doorslag geven. We houden bij wat de workflow per stap doet.
In de kennismaking lopen we je proces door: waar het werk binnenkomt, wie het aanraakt en waar het mis kan gaan. Daarna zoeken we uit welke stappen met vaste regels af kunnen en waar AI nodig is. De eerste fase automatiseert één proces, en je team test het met echt werk: de facturen of mails van die week.
Draait je vraag vooral om twee systemen die gegevens moeten uitwisselen, dan past onze dienst koppelingen en API's beter.
Voorbeeld: van factuur naar productpagina
Bij De Whisky Specialist was elke nieuwe levering handwerk. Iemand zocht iedere onbekende fles op, zette de gegevens in Shopify en koos per kenmerk de juiste waarde. Was een distilleerderij net anders gespeld, dan viel de fles buiten het juiste filter of de juiste collectie.
Het systeem dat we daarvoor in n8n bouwden, laat zien waar AI het werk doet en waar een mens beslist. Het team zet de leveranciersfactuur in Slack. Het systeem leest hem uit en splitst de regels in flessen die de shop al heeft en nieuwe flessen. Een nieuwe fles zoekt het systeem online op. Eerst toetst een aparte agent of de gevonden bronnen echt over deze fles gaan; pas dan wordt er geschreven. Zo herkent het systeem ook wanneer het te weinig weet. Daarna vullen vijf agents elk een deel van de kenmerken in: land, regio, distilleerderij, bottelaar en vattype, steeds met de waarden die de shop al gebruikt. Zo sluit elke nieuwe fles aan op de filters en collecties die er al zijn.
Online komt niets zonder akkoord. Elk voorgesteld product verschijnt in Slack, waar het team het accepteert, afwijst of eerst bewerkt, tot op het laatste veld. Voor het team blijft het bij de factuur aanleveren en de laatste klik.
Wat kost automatiseren?
Dat hangt af van het aantal stappen en systemen, van hoe rommelig de invoer is, van of er AI nodig is en van hoeveel fases je wilt. Een cloudmodel kost geld per gebruik, een lokaal model vraagt eigen hardware. Het gesprek over je proces en het uitzoeken welke aanpak past, kosten je niets.