AI die daadwerkelijk
werk uit handen neemt.

Grootte is niet de bepalende factor; herhaling wel. Als één persoon vier uur per week hetzelfde soort werk doet, is dat genoeg om automatisering rendabel te maken.

Wat wél telt is of het werk voorspelbaar genoeg is. Taken met tientallen uitzonderingen leveren meer controlewerk op dan ze besparen.

Voor zakelijk gebruik zetten we modellen in waarbij de aanbieder je gegevens niet gebruikt om te trainen, dat is bij de zakelijke API's van Anthropic en OpenAI de standaard. Gevoelige gegevens filteren we eruit voordat ze het model bereiken.

Is dat niet genoeg voor jouw situatie, bijvoorbeeld bij medische of juridische informatie, dan kijken we naar een model dat op eigen infrastructuur draait.

Daar ontwerpen we omheen. Bij taken met gevolgen, een offerte de deur uit, een betaling, een klantantwoord, zit er een goedkeuringsstap in: de AI bereidt voor, een mens keurt goed.

Alles wordt vastgelegd, zodat je achteraf kunt zien wat er langskwam en wat het model ermee deed. En handmatig terugvallen kan altijd.

Voor een automatisering die op de achtergrond draait meestal niet: het werk komt gewoon al voorbereid binnen.

Wil je dat je team AI zelf gaat gebruiken in het dagelijkse werk, dan is training wel verstandig. Zie Claude Consultancy.

Een eerste automatisering staat meestal binnen twee tot vier weken. De eerste weken draait hij met een mens erbij die alles nakijkt; als dat goed gaat, kan die controle stapsgewijs minder.