AI Proces Automatisering bij Quilyx: Lessen uit een Praktisch Weekend

Bij Quilyx onderzoeken we regelmatig hoe AI-procesautomatisering interne werkstromen kan verbeteren. Afgelopen weekend hebben we een geautomatiseerde flow gebouwd en getest die is ontworpen om een groot volume dagelijkse input te verwerken en om te zetten in een helder, gestructureerd overzicht. Iets waar ons team daadwerkelijk mee aan de slag kan.

De input in dit geval? Tientallen, soms honderden e-mails en gestructureerde updates die voorheen uren handmatig scannen, taggen en sorteren vereisten. Nu verschijnen de kernpunten elke ochtend in één duidelijk overzicht.

Dit is niet gebouwd om mensen te vervangen. Het is gebouwd om mensen te laten focussen.

Waarom We AI-Procesautomatisering Onderzochten

Wanneer uw team snel en goed geïnformeerde beslissingen moet nemen, is helderheid cruciaal. Maar helderheid is moeilijk te behouden wanneer het signaal wordt overstemd door de hoeveelheid.

We wilden zien hoe ver we konden komen met een low-code-oplossing met Microsoft Power Automate en AI-ondersteuning. Het doel was eenvoudig: de tijd verminderen die besteed wordt aan mechanische triage, zodat onze professionals meer tijd kunnen besteden aan wat er echt toe doet.

Binnen twee dagen hadden we een werkend prototype. En dat veranderde onze kijk op de taak.

Waar AI-Procesautomatisering Ons Slimmer Liet Werken

De voltooide flow scant en extraheert kerninformatie uit inkomende e-mails en updates, en structureert deze vervolgens in een dagelijks overzichtsformaat. Het markeert bekende patronen, haalt rolgegevens of context naar voren wanneer relevant, en levert een compacte versie die het team helpt focussen.

Dit is precies waar AI-procesautomatisering waarde toevoegt. Repetitieve sortering. Basis-signalen halen uit ruis. Consistente samenvattingen genereren uit inconsistente input.

Zonder automatisering zouden we dit niet doen. Niet omdat we het niet willen, maar omdat niemand de tijd heeft om het consequent te doen. Nu wel.

Wat AI-Automatisering Fout Deed en Wat Wij Hebben Opgelost

Het Power Automate-platform van Microsoft bracht ons een eind op weg. De low-code-interface is solide. Maar tools zoals AI Builder en Copilot laten nog veel te wensen over.

Daarom gebruikten we onze ChatGPT-teamomgeving om aangepaste logica te schrijven en stappen te verfijnen. Zelfs dan was het slechts voor ongeveer 60 procent betrouwbaar. De rest vereiste trial-and-error, debugging en de nodige frustratie.

Soms waren we resultaten aan het verfijnen. Andere keren schaafden we met een virtuele vijl om een ruwe vorm bruikbaar te maken. Het eindresultaat was de moeite waard. Maar gratis kwam het niet.

AI-Procesautomatisering Heeft Menselijk Toezicht Nodig

Op het moment dat u verwacht dat AI iets voor u oplost, gaat het mis. Wij geloven niet in magische knoppen. Wij geloven in tools die tijd besparen en consistentie verhogen, maar alleen wanneer ze worden gebruikt door mensen die weten wat ze doen.

Dit was daar een perfect voorbeeld van. AI hielp de vloedgolf aan input te verwerken. Maar weten wat naar voren te halen, hoe het te structureren en hoe met uitzonderingen om te gaan, vereiste nog steeds echt werk.

En dat brengt ons bij een andere les.

Hoe Wij AI-Procesautomatisering Toepassen Zonder Vertrouwen te Verliezen

Wij testen deze tools niet omdat we iets willen vervangen. We testen ze omdat we willen begrijpen wat werkt, waar het past en hoe we scherp blijven terwijl het landschap verandert.

AI-procesautomatisering heeft echte kracht. Maar alleen wanneer het met zorg, eigenaarschap en duidelijke grenzen wordt toegepast. Dat is wat wij doen bij Quilyx. Wij bouwen de structuur die mensen in staat stelt hun beste werk te doen.

Bent u benieuwd waar deze tools uw interne processen kunnen ondersteunen, dan delen wij graag wat wij hebben geleerd.