Eerst de workflow, dan het model.
Een werkende demo kan een vastgelopen workflow verbergen. Hij bewijst dat een taak uitvoerbaar is, maar niet dat de organisatie weet wie verantwoordelijk is voor het verzoek, wat er gebeurt als het misgaat of waar menselijke afweging hoort.
Wanneer die besluiten ontbreken, haalt AI de rommel niet weg. AI verplaatst die sneller en maakt falen moeilijker uit te leggen.
Het falen is meestal structureel.
De kwetsbare delen zijn herkenbaar: overdrachten in Slack, goedkeuringen in mail, uitzonderingen zonder verantwoordelijke en rapportagelogica die in iemands hoofd zit.
De nuttige vraag is niet welke tool de taak kan automatiseren. De vraag is of de workflow duidelijk genoeg is voor AI om werk voor te bereiden, uit te voeren, te escaleren of te stoppen.
Automatisering maakt heldere systemen sneller en onduidelijke systemen luider.
Begin kleiner en benoem het werk.
Kies een terugkerende workflow. Breng in kaart hoe hij werkelijk verloopt. Benoem de besluiten, verantwoordelijke, uitzonderingsroute en overdrachtscriteria.
Beslis pas daarna wat een mens, systeem of agent moet doen.