Iedereen automatiseert. Of probeert het. Met tools als N8N en Make bouw je in een middag een workflow. En met de Agent Builder van OpenAI ontwikkel je zonder moeite een team van AI-agents dat zelfstandig taken uitvoert, samenwerkt en zelfs nieuwe stappen bedenkt.
De drempel is weg. Maar dat is precies het probleem. Want terwijl de technologie volwassen wordt, zijn veel organisaties dat nog niet. Ze rennen vooruit zonder goed te weten waarheen.
Wat automatiseren écht betekent en waar AI-agents het verschil maken
Laten we eerst kort terug naar de basis gaan: automatiseren betekent dat een taak of proces wordt uitgevoerd door een systeem in plaats van door een mens. Het klinkt als de ideale oplossing: minder werk, lagere kosten en minder fouten. Daardoor wordt automatisering vaak gezien als het antwoord op elk probleem, zelfs als dat probleem eigenlijk niet zo groot is.
AI-agents bouwen verder op die basis. Ze kunnen zelf workflows aansturen, bepalen wanneer iets moet gebeuren en voegen een laag van intelligentie en autonomie toe bovenop bestaande automatisering. Daarmee zijn ze krachtig, maar ook riskanter: ze handelen op basis van context, niet alleen van regels.
Onder druk van hypes en concurrentie willen veel organisaties nu massaal AI-agents inzetten. Maar zonder strategie is dat, vriendelijk gezegd, geen verstandig besluit.
Lees ook: Voor meer dan een derde van de professionals voelt het leren van AI-vaardigheden als een extra baan
Het echte probleem: gebrek aan procesinzicht
In de praktijk zie ik dat maar weinig organisaties écht weten hoe hun processen lopen. Als ik vraag: „Hoe kom je van A naar B in proces X?", blijft het vaak stil. Of iedereen heeft een ander antwoord. Juist bij organisaties die het hardst roepen dat ze willen automatiseren of nu met AI-agents aan de slag willen, ontbreekt het overzicht.
En dan kun je niet automatiseren. Of ja, het kan, maar het kost je onnodig veel tijd, geld en soms zelfs een datalek of reputatieschade.
De eerste stap is dus altijd: begrijpen wat er nú gebeurt. Welke stappen zijn er? Zijn ze allemaal nodig? Waar zit de waarde en waar niet? Pas daarna komt de vraag: wat kan slimmer met technologie?
Waarom we het vaak te groot maken
Toch zie ik dat veel organisaties het zichzelf onnodig moeilijk maken. Zodra de mogelijkheden duidelijk worden, willen ze alles tegelijk aanpakken: processen herontwerpen, teams koppelen, nieuwe tools invoeren én AI integreren. Dat klinkt ambitieus, maar in de praktijk werkt het zelden. Grote plannen hebben te veel afhankelijkheden en te weinig ruimte om te leren.
Het komt voort uit een herkenbare reflex: we willen vooruitgang laten zien. Een groot project klinkt indrukwekkender dan een klein experiment. Maar juist in dat kleine zit de echte winst. Daar kun je testen, bijsturen en leren zonder dat het hele systeem stilvalt.
Begin bij de juiste taken
Ik teken processen meestal letterlijk uit, gewoon op een flipover, even weg van alle schermen. Daarna kijk ik samen met de betrokken stakeholders naar taken die:
Heel repetitief zijn
Veel tijd of geld kosten
Collega's liever niet doen omdat ze weinig waarde toevoegen
Vanuit die analyse bepalen we wat slimmer kan. AI kan dan een oplossing zijn, maar is zelden de eerste of de enige stap.
Lees ook: Kim Pot: 'De AI-transitie begint bij het middle management'
Slimme leiders remmen eerst af
Je wilt vooruit, dat snap ik, maar bepaal eerst waarheen. Automatiseren of AI-agents inzetten zonder duidelijk doel levert zelden iets waardevols op. Je krijgt dan halfbakken oplossingen die weinig bijdragen aan wat er echt toe doet.
Begin daarom bij de strategie. Wat wil je bereiken als organisatie? Snellere doorlooptijden? Minder handwerk? Hogere klanttevredenheid? Formuleer dat scherp.
Kies vervolgens per team één proces dat direct bijdraagt aan dat doel. Leg vast wat het doel is, hoe je het gaat meten en wanneer het geslaagd is.
Daarna komt focus. Begin klein. Dat blijkt in de praktijk vaak het lastigst. We zijn geneigd om groot te denken, maar juist klein beginnen vraagt lef. Kies één proces dat vaak voorkomt, niet te complex is en waar mensen dagelijks last van hebben. Ga er letterlijk bij staan: pak een whiteboard of flipover en teken stap voor stap uit wat er nu gebeurt. Je ziet vrijwel meteen waar het spaak loopt. Die simpele visualisatie levert vaak meer inzicht op dan honderd dashboards ooit kunnen geven.
Betrek je team actief bij dat proces. Zij weten waar de knelpunten zitten en welke taken frustreren. Door hen mee te laten denken, voorkom je dat je over mensen heen automatiseert en bouw je draagvlak voor verandering.
Het belangrijkste: blijf meten en bijsturen
Zorg voor duidelijke spelregels. Zonder kaders ontstaat al snel schaduw-automatisering: goedbedoelde initiatieven die later niet meer te beheren zijn. Leg daarom vooraf vast wie mag automatiseren, met welke tools, welke data gebruikt mag worden en hoe kwaliteit, beveiliging en onderhoud worden geborgd. Denk ook aan afspraken over documentatie, eigenaarschap en evaluatiemomenten, zodat kennis niet verdwijnt zodra iemand vertrekt.
En dan het belangrijkste: blijf meten en bijsturen. De echte winst begint pas na livegang.
Slimmer in plaats van sneller, kleiner in plaats van groter
De verleiding is groot om alles wat kan ook meteen te willen doen. Ik snap het, maar de organisaties die het volhouden en successen boeken die kiezen bewust: eerst inzicht, dan strategie en daarna komt pas automatisering of AI.
Dus stel jezelf eens eerlijk de vraag: ben jij als organisatie écht klaar voor automatisering en AI-agents of vooral verleid door wat er technisch al kan?
Lees ook: Hoe implementeer je een succesvolle AI-strategie in je bedrijf?
Ontvang elke week het beste van BusinessWise in je mailbox. Schrijf je hier nu gratis in:
