Automatiseer niet direct, denk eerst goed na
Robotic Process Automation (RPA), Large Language Models (LLM’s) en kunstmatige intelligentie (AI) maken het eenvoudiger om bestaande (legacy) processen te automatiseren. Een veelvoorkomend voorbeeld is het gebruik van RPA om binnenkomende PDF-facturen uit een mailbox te verwerken in een ERP-systeem. Maar is het niet efficiënter om deze facturen direct via een XML-bericht in het ERP te plaatsen?
In de financiële sector zien we dat Know Your Customer (KYC)-afdelingen, soms bestaande uit meer dan 3.000 medewerkers, worstelen met identiteitsverificatieprocessen en dit proberen te versnellen met algoritmes. Door digitale identiteitstechnieken toe te passen, kun je bij het eerste klantcontact onbetwistbaar vaststellen wie de persoon is. Dit maakt KYC-afdelingen grotendeels overbodig.
Ook in veldservices zien we dat door monteurs inspectie-apps worden gebruikt om dataverzamelingsprocessen automatiseren. Met real-time monitoring en predictive maintenance kunnen veel van deze veldservicewerkzaamheden echter overbodig worden.
Tegelijkertijd zetten Marketingafdelingen van grote multi-brand ondernemingen Large Language-modellen en chatbots in om hun klantenservice te verbeteren. Het aantal vragen aan de klantenservice kan echter aanzienlijk worden verminderd door het productaanbod te vereenvoudigen en de gebruiksvriendelijkheid van de diensten te verbeteren.
Begin bij het proces en automatiseer dan
Kortom, we automatiseren wat we kennen en vergeten daarbij de processen herhaaldelijk onder de loep te nemen. Begin daarom met een uitgebreide analyse van de processen en automatiseer pas daarna.
Begrijp me niet verkeerd: technologie kan zeker helpen om onze wereld te verbeteren en repetitieve, geestdodende werkzaamheden te automatiseren. Maar het is essentieel om eerst goed te bepalen welke processen daadwerkelijk geautomatiseerd moeten worden. De grootste kostenbesparingen worden gerealiseerd door bepaalde processen volledig te elimineren, omdat digitale technieken ze overbodig maken.