Iedereen heeft het over AI‑agents, maar in veel organisaties liggen er eerst nog tientallen uren winst voor het oprapen met ‘gewone’ automatisering. Denk aan koppelingen tussen systemen, slimme workflows en simpele if‑then‑regels. Wanneer heb je genoeg aan zo’n klassieke automatisering, en wanneer is een AI‑agent – jouw digitale collega – echt de betere keuze? In dit artikel krijg je een nuchtere buyers guide, zodat je niet op hype maar op proces kiest.

Wanneer ‘gewone’ automatisering al goud waard is

Met ‘gewone’ automatisering bedoelen we workflows die vaste stappen volgen: als dit gebeurt, dan doe je dat. Bijvoorbeeld met tools als n8n, Zapier of maatwerk integraties. De logica is vooraf bedacht en verandert niet zomaar

Typische processen waar klassieke automatisering perfect werkt:

• Inkomende facturen automatisch doorzetten naar je boekhoudpakket, inclusief tagging en notificatie voor de juiste collega.

• Statussen en gegevens synchroniseren tussen CRM, projecttool en ticketsysteem, zodat niemand meer handmatig hoeft over te typen.

• Standaard rapportages draaien en versturen: elke week een overzicht van openstaande taken, omzet of supporttickets in de mailbox.

De rode draad: de input is voorspelbaar (velden, dropdowns, vaste formats) en de beslissing is duidelijk (altijd dezelfde route). In die gevallen levert automatisering vaak al 20–40% tijdswinst op, zonder dat er AI aan te pas komt.

Wat een AI‑agent anders doet dan een workflow

Een AI‑agent gedraagt zich meer als een digitale collega dan als een rigide workflow. Waar een workflow vooral “doet”, kan een agent ook “lezen, interpreteren en kiezen binnen kaders”. De agent gebruikt taalmodellen om ongestructureerde input te begrijpen en daar acties aan te koppelen.

Voorbeelden van taken waar een AI‑agent sterk in is:

• Een mailbox met supportmails uitlezen, mails clusteren per type vraag en alvast conceptantwoorden klaarzetten of tickets aanmaken.

• Offertes of rapportages controleren op ontbrekende informatie, inconsistenties of afwijkingen van een standaard en daar een samenvatting van maken.

• Vrije tekst uit formulieren of notities omzetten naar gestructureerde data voor je CRM, projecttool of planning.

Het verschil met klassieke automatisering zit dus niet alleen in “slimmer”, maar vooral in omgaan met twijfel, uitzonderingen en vrije tekst. Een goede agent werkt met duidelijke guardrails: hij mag veel voorbereiden en voorstellen, maar jij bepaalt waar de definitieve beslissing ligt.Beslis­matrix: automatiseren, agent of allebei?

Twijfel je wat je nodig hebt? Gebruik deze simpele beslismatrix als startpunt.

1. Hoe voorspelbaar is de input?

• Overwegend gestructureerd (velden, bedragen, statussen): begin met klassieke automatisering.

• Veel vrije tekst, documenten, e‑mails of notities: hier kan een AI‑agent veel tijd schelen omdat hij eerst alles voor je voorbewerkt.

2. Hoeveel interpretatie zit er in het werk?

• Bijna geen interpretatie: het is duidelijk wat er moet gebeuren als X binnenkomt → automatisering.

• Regelmatig twijfel (“is dit urgent?”, “bij welk team hoort dit?”, “is dit volledig?”) → een agent kan hierbij ondersteunen met voorselectie en advies.

3. Hoe groot is het risico bij een fout?

• Laag risico (bijvoorbeeld interne meldingen, eenvoudige notificaties): hier kan een agent verder geautomatiseerd beslissen.

• Hoog risico (contracten, juridische stukken, grote bedragen): laat de agent voorbereiden, maar houd een menselijke check als laatste stap.

4. Hoe vaak verandert het proces?

• Heel stabiel: automatisering is ideaal, omdat de logica jaren mee kan.

• Proces en regels veranderen geregeld: een agent is flexibeler, omdat de “regels” deels in taal en instructies zitten in plaats van in harde code.

In de praktijk komt de beste oplossing vaak uit een combinatie: automatisering regelt de vaste route, de AI‑agent pakt de grijze gebieden ertussen.

Drie herkenbare scenario’s uit de praktijk

Scenario 1: Orderflow over vijf systemen

Een organisatie verwerkt dagelijks tientallen orders die langs webshop, boekhouding, magazijn en een plannings­tool gaan. De regels zijn duidelijk: als een order betaald is, moet hij naar systeem X; als er voorraadtekort is, gaat er een seintje naar team Y.

• Oplossing: klassieke automatisering met goede monitoring.

• Waarom: de logica is helder, uitzonderingen zijn schaars en goed definieerbaar. Hier is een AI‑agent overkill en vergroot hij vooral de complexiteit.

Scenario 2: Inbox vol uitzonderingen en context

Een ander bedrijf krijgt elke dag een volle inbox met klantvragen, offertes met opmerkingen, en complexe cases waarin de context van eerdere mails belangrijk is. Het team verliest uren met sorteren, prioriteren en doorsturen.

• Oplossing: AI‑agent die mails leest, labelt, samenvat en conceptacties aanmaakt (tickets, taken, conceptreplies).

• Waarom: veel vrije tekst en context. Een agent kan het voorwerk doen, zodat medewerkers alleen nog de uitzonderingen en belangrijke beslissingen oppakken.

Scenario 3: Controle van documenten en rapportages

Een organisatie verstuurt periodiek rapportages en contracten. Er gaat veel tijd zitten in checken of alle verplichte onderdelen erin staan en of de cijfers logisch zijn.

• Oplossing: combinatie van agent + automatisering.

• Waarom: de agent leest documenten, markeert onvolledigheden of afwijkingen en genereert een korte samenvatting; de automatisering zorgt vervolgens voor archivering, versiebeheer en verzending als alles akkoord is.

Kosten, risico en onderhoud vergeleken

Implementatie en TCO

• Klassieke automatisering: relatief voorspelbare implementatiekosten, vooral eenmalig inrichten + periodiek onderhoud.

• AI‑agent: naast implementatie ook kosten voor model‑gebruik, training, testen en fine‑tuning van prompts en regels.

Risico en governance

• Automatisering: fouten komen meestal door verkeerde aannames in de logica of wijzigingen in systemen; goed te testen vooraf.

• Agent: kan soms “te creatief” zijn. Daarom zijn duidelijke grenzen, logging en monitoring cruciaal, plus afspraken wanneer de agent mag beslissen en wanneer niet.

Onderhoud en doorontwikkeling

• Automatisering: je past vooral de regels aan als processen wijzigen.

• Agent: naast proceswijzigingen kun je het gedrag verbeteren op basis van voorbeelden, feedback en nieuwe use‑cases. De agent wordt daardoor steeds slimmer, maar vraagt ook actief beheer.

Praktische checklist: waar begin je?

Gebruik deze checklist om te bepalen wat je eerste stap zou moeten zijn:

• Staat je proces al goed beschreven en weet iedereen “hoe het hoort te lopen”?

• Kun je de belangrijkste beslisregels in een paar zinnen opschrijven?

• Is >70% van de input gestructureerd en herhaalbaar?

• Ligt de grootste pijn nu bij overdracht tussen systemen of juist bij interpretatie van informatie?

• Hoeveel tijd gaat er per week in dit proces zitten? En hoeveel daarvan is puur klik‑ en zoekwerk?

Scoor je hoog op gestructureerde input en herhaalbaarheid? Dan is de kans groot dat je met klassieke automatisering al heel ver komt. Zit de pijn vooral in lezen, interpreteren en uitzonderingen? Dan is een AI‑agent als digitale collega een logische volgende stap.

Call‑to‑action: samen jouw beslisboom tekenen

Merk je tijdens het lezen dat je meerdere processen in je hoofd hebt, maar niet precies weet waar je moet beginnen? Tijdens een korte sessie tekenen we samen jouw processen uit, bepalen we wat “gewoon” geautomatiseerd kan worden en waar een AI‑agent écht waarde toevoegt.

• Wil je eerst je basis op orde: koppelingen, workflows, dashboards? Dan starten we met een proces‑scan en concrete automatiseringsvoorstellen.

• Denk je dat een AI‑agent interessant is, maar wil je geen proefkonijn zijn? Dan kijken we samen naar één pilotproces, met duidelijke kaders en meetbare resultaten.

Zo kies je niet tussen automatisering of AI, maar bouw je stap voor stap aan een organisatie waarin beide samen zorgen voor minder handwerk, minder fouten en meer tijd voor het werk waar je team wél energie van krijgt.