This is the Trace Id: 58ad53c25b8a7f1ee8d0cc06e4dd0159
Een vrouw die een laptop draagt.

AI-automatisering voor moderne bedrijven

Leer hoe AI-automatisering efficiëntie, innovatie en groei ondersteunt, en hoe je AI kunt gebruiken om operaties te stroomlijnen en slimmer te schalen binnen jouw organisatie.
Ontdek gepersonaliseerde AI-agents Innoveer met low-code

Overzicht van AI-automatisering

AI-automatisering verandert de manier waarop bedrijven opereren door taken te stroomlijnen, handmatige inspanningen te verminderen en de efficiëntie te verhogen. Door repetitieve processen te automatiseren en besluitvorming te verbeteren, helpt AI organisaties om grotere snelheid, nauwkeurigheid en innovatie te bereiken.

Belangrijke punten

  • AI-automatisering maakt gebruik van kunstmatige intelligentie, zoals machine learning en natuurlijke taalverwerking, om routinetaken uit te voeren en processen te stroomlijnen.
  • Het ondersteunt verschillende bedrijfsfuncties, waaronder klantenservice, marketing, supply chain management en human resources.
  • De aanpak verbetert de operationele efficiëntie, vermindert fouten en verlaagt kosten terwijl teams worden empowered om zich te concentreren op strategische doelen.
  • AI-automatisering helpt leiders om weloverwogen keuzes te maken en zakelijke behoeften te anticiperen.
  • Het stimuleert innovatie en groei door capaciteit vrij te maken voor creatieve verkenning, nieuwe producten en diensten.
  • Ethische AI-praktijken en robuuste gegevensprivacymaatregelen zijn essentieel voor het behouden van vertrouwen en het waarborgen van verantwoorde implementatie.
  • AI-oplossingen bieden schaalbare en aanpasbare systemen die evolueren met veranderende marktomstandigheden, in tegenstelling tot verouderde, rigide technologieën.

Wat is AI-automatisering?

AI-automatisering verwijst naar het gebruik van kunstmatige intelligentie om taken uit te voeren, te handelen of processen te stroomlijnen die anders menselijke inspanning zouden vereisen. Het combineert automatiseringstechnologieën met AI-capaciteiten zoals natuurlijke taalverwerking, machine learning en computer vision om organisaties efficiënter en effectiever te laten opereren.

In wezen helpt AI mensen om meer te doen met minder door repetitief werk te verminderen, de nauwkeurigheid te verbeteren en ruimte te creëren voor waardevoller denken. In plaats van menselijk oordeel te vervangen, verbeteren AI en automatisering het. Naarmate organisaties onder druk staan om te innoveren en te schalen, biedt AI-automatisering een basis voor slimmere, snellere en consistentere operaties.

Het implementeren van AI-automatisering is zowel een technische als strategische uitdaging. Bedrijven die AI-automatisering op een doordachte manier begrijpen en toepassen, zijn vaak beter uitgerust om zich aan te passen, te groeien en te leiden in een veranderend landschap.

Waarom AI-automatisering gebruiken?

AI-automatisering creëert zowel directe als blijvende waarde binnen jouw organisatie. Enkele van deze belangrijke voordelen zijn:
 
  • Verhoogde efficiëntie. AI-automatisering helpt mensen om routinematige taken sneller te voltooien, of het nu gaat om het verwerken van documenten, het analyseren van grote hoeveelheden gegevens of het beantwoorden van klantvragen. Dit maakt tijd vrij voor meer strategische, creatieve en interpersoonlijke taken.

  • Verbeterde nauwkeurigheid. AI-systemen zijn consistent in hoe ze regels volgen, anomalieën detecteren en problemen signaleren. Dit vermindert handmatige fouten en helpt teams om met meer vertrouwen beslissingen te nemen met minder herwerk.

  • Kostenbesparingen. Het automatiseren van terugkerende werkstromen verlaagt operationele kosten door de noodzaak van handmatig toezicht te minimaliseren en downtime te verminderen. Deze besparingen kunnen opnieuw worden geïnvesteerd in groei en innovatie.

  • Grotere schaalbaarheid en flexibiliteit. AI-automatisering maakt het eenvoudiger om bewerkingen te schalen en aan nieuwe bedrijfsbehoeften aan te passen zonder dat er grote procesaanpassingen nodig zijn.

  • Betere klantervaringen. Snellere responstijden, gepersonaliseerde interacties en consistente service dragen allemaal bij aan sterkere klanttevredenheid en loyaliteit.

De voordelen van AI-automatisering stapelen zich snel op om een meer responsieve, veerkrachtige en toekomstbestendige organisatie te creëren.

Belangrijke toepassingen van AI-automatisering

AI-automatisering transformeert hoe werk wordt gedaan binnen de kernbedrijfsfuncties. Het integreren van AI-aangedreven tools in dagelijkse processen verspreidt de voordelen door de organisatie.

Hier zijn een paar belangrijke gebieden waar AI-automatisering impact maakt.
 
  • Klantenservice: chatbots op basis van AI en virtuele agents helpen teams om 24 uur per dag te reageren op vragen van klanten. Los veelvoorkomende problemen op, escaleer complexe zaken en bied consistente ondersteuning over kanalen met deze tools. Microsoft Copilot in Dynamics 365 Customer Service helpt bijvoorbeeld agenten om sneller antwoorden te vinden en reacties te personaliseren op basis van real-time context.
     
  • Marketing: AI gebruiken om doelgroepen te segmenteren, inhoud te personaliseren en campagnes uit te voeren, brengt nauwkeurigheid en efficiëntie naar marketingafdelingen. Hulpprogramma's zoals Dynamics 365 Customer Insights analyseren klantgegevens om inzichten te onthullen en geautomatiseerde werkstromen te activeren, zodat marketingteams de juiste doelgroep met de juiste boodschap op het juiste moment bereiken.
     
  • Toeleveringsbeheer: AI helpt de zichtbaarheid te verbeteren, te anticiperen op onderbrekingen en logistiek te optimaliseren, waardoor het gemakkelijker wordt om aan te passen aan veranderende voorwaarden en behoeften van de toeleveringsketen. AI-gestuurde mogelijkheden in Dynamics 365 ERP-oplossingen ondersteunen bijvoorbeeld vraagvoorspelling, voorraadtracking en leverancierscoördinatie—wat organisaties helpt om soepelere, meer flexibele supply chains op te bouwen.
     
  • Personeelszaken: AI-automatisering ondersteunt werving, onboarding en betrokkenheid van werknemers. AI-ondersteunde tools zoals Copilot in Dynamics 365 Personeelszaken helpen HR-teams om gekwalificeerde kandidaten te identificeren, routinetaken te stroomlijnen en meer gepersonaliseerde werknemerservaringen te creëren. 
     
  • IT-operaties: AI-automatisering helpt IT-afdelingen om handmatige inspanningen te verminderen, de servicebetrouwbaarheid te verbeteren en complexe omgevingen efficiënter te beheren. Eén benadering is hyperautomatisering: een strategie die AI, low-code tools en robotgestuurde procesautomatisering combineert om zoveel mogelijk bedrijfs- en IT-processen te automatiseren. Hyperautomatiseringsoplossingen helpen IT-werkstromen te stroomlijnen, inclusief tickettriage, gebruikersprovisioning en systeemmonitoring en -onderhoud.
Op verschillende afdelingen biedt AI mensen betere hulpprogramma's om hun beste werk te doen, zonder menselijke besluitvorming te vervangen. Door routinetaken te automatiseren en inzichten te bieden wanneer ze het meest nodig zijn, helpt AI teams gefocust te blijven op wat belangrijk is.

Klantervaringen verbeteren met AI

Mensen willen snelle, gepersonaliseerde en consistente interacties, op basis van hun wensen. AI-automatisering helpt aan die verwachtingen te voldoen door klantbelevingen responsiever, relevanter en intuïtiever te maken.

AI-aangedreven tools zoals chatbots, virtuele assistenten en AI-agents behandelen veelvoorkomende vragen, begeleiden mensen door complexe taken en escaleren problemen naar menselijke agenten wanneer dat nodig is. Deze tools zijn altijd beschikbaar en leren continu, wat helpt om de servicekwaliteit in de loop van de tijd te verbeteren. AI-agents zijn vaak gebouwd om samen te werken met ondersteuningsprofessionals, bijvoorbeeld door het verzamelen van context, het aanbevelen van acties en het sneller oplossen van problemen. Ondersteuningsteams bieden bijvoorbeeld snellere, nauwkeurigere antwoorden met nuttige samenvattingen, voorgestelde antwoorden en realtime kenniszoekopdrachten met Copilot in de Dynamics 365 Customer Service.

Voorspellende analyses spelen ook een belangrijke rol. Door patronen in klantgedrag te analyseren, helpt AI te identificeren wat een klant mogelijk nodig heeft voordat ze het vragen, of het nu gaat om een follow-upbericht, een servicemelding of een productaanbeveling. Dit soort proactieve ondersteuning helpt vertrouwen en loyaliteit op te bouwen.

AI-automatisering verbetert de klantervaringen met:
 
  • Snellere oplossingstijdendankzij 24/7 virtuele ondersteuning.
     
  • Persoonlijkere interacties op basis van realtime inzichten.
     
  • Slimmere serviceroutering om klanten te koppelen aan de juiste resources.
     
  • Proactieve outreach die rekening houdt met behoeften en die automatisch follow-up biedt.

Beslissingen nemen op basis van gegevens

Moderne bedrijven genereren meer data dan ooit tevoren; het begrijpen van die data kan een uitdaging zijn. AI-automatisering helpt om ruwe data om te zetten in duidelijke, actiegerichte inzichten die snellere, meer zelfverzekerde besluitvorming in de organisatie ondersteunen.

Met apps mogelijk gemaakt met AI analyseren teams grote hoeveelheden gestructureerde en ongestructureerde gegevens in realtime. Deze tools identificeren trends, onthullen verborgen patronen en brengen inzichten aan het licht die anders misschien gemist zouden worden. In plaats van te vertrouwen op handmatige rapportage of onderbuikgevoelens, handelen besluitvormers op basis van bewijs dat is gebaseerd op wat er daadwerkelijk gebeurt in systemen, teams en bij klanten.

Voorspellende analyses zijn een belangrijk onderdeel van deze aanpak. AI-modellen gebruiken historische data om toekomstige uitkomsten te voorspellen, waardoor teams behoeften kunnen anticiperen, middelen effectiever kunnen toewijzen en risico's kunnen verminderen. In gebieden zoals toeleveringsbeheer, verkoopvoorspelling en klantbehoud, biedt voorspellende analyse organisaties een concurrentievoordeel.

Met AI kunnen organisaties verwachten:
 
  • Nauwkeurigere prognoses die teams helpen met vertrouwen te plannen.
     
  • Snellere rapportagecycli met realtime dashboards en visualisaties.
     
  • Proactieve waarschuwingen die problemen markeren voordat ze problemen worden.
     
  • Betere middelenallocatie op basis van vraagpatronen of prestatiegegevens.
AI-automatisering helpt bij besluitvorming op twee manieren: het versnelt de analyse en verhoogt de kwaliteit van de inzichten die beschikbaar zijn voor besluitvormers. Door data tussen afdelingen te verbinden en deze in context te presenteren, helpt AI leiders te focussen op wat het belangrijkst is en met helderheid actie te ondernemen.

Operationele efficiëntie en automatisering

AI-automatisering is een praktische manier om processen te stroomlijnen en de last van repetitief, handmatig werk te verminderen. Het helpt mensen en bedrijven sneller te bewegen, slimmer te werken en consistent te blijven, vooral in combinatie met tools zoals robotgestuurde procesautomatisering (RPA) en intelligente werkstromen.

RPA maakt gebruik van botsoftware om repetitieve menselijke acties zoals gegevensinvoer, systeemupdates of factuurverwerking na te bootsen. Wanneer gecombineerd met AI, worden bots flexibeler en kunnen ze uitzonderingen afhandelen, leren van patronen en in de loop van de tijd verbeteren. Intelligente werkstromen gaan een stap verder door systemen, data en besluitvorming tussen afdelingen te verbinden.

Zo ziet dat eruit in de praktijk:
 
  • Financiële teams gebruiken AI om factuurmatching, fraudedetectie en financiële rapportage te automatiseren.
     
  • Bedrijfsactiviteitenteams creëren intelligente werkstromen die taken automatisch routeren en waarschuwingen activeren wanneer er uitzonderingen optreden.
     
  • IT-teams verminderen het volume van ondersteuningstickets door algemene systeemcontroles en stappen voor probleemoplossing te automatiseren.
Bedrijven die AI-automatisering omarmen, zien vaak snellere doorlooptijden, minder fouten en meer tijd voor werk met hoge impact.

Een gids om aan de slag te gaan met AI-automatisering

Een doordachte aanpak maakt AI-automatisering gemakkelijker te implementeren. Hier is een eenvoudig pad om je bedrijf op te bouwen met AI:
 
  1. Identificeer terugkerende taken met grote volumes die voldoen aan duidelijke regels.
     
  2. Kies de juiste hulpprogramma's op basis van de complexiteit van de taak, zoals RPA voor gestructureerde werkstromen en hulpprogramma's mogelijk gemaakt met AI voor taken met betrekking tot beoordeling of variabiliteit.
     
  3. Begin met een pilotproject in een enkel team of afdeling om resultaten te testen en de aanpak te verfijnen.
     
  4. Meet impact door tijdsbesparingen, foutpercentages en feedback van medewerkers te volgen.
     
  5. Breid geleidelijk uit naarmate teams meer vertrouwen krijgen en nieuwe kansen zich aandienen.
De meest succesvolle implementaties richten zich op het oplossen van echte problemen, niet alleen op het adopteren van technologie omwille van de technologie. Wanneer AI-automatisering doordacht wordt geïntroduceerd, stelt het mensen in staat om hun werk beter te doen en creëert het momentum voor bredere innovatie.

Uitgebreide informatie over hoe IT-leiders de succesvolle ingebruikname van AI begeleiden binnen hun bedrijven, vind je in het e-book 'The CIO's Advantage: Faster Innovation with AI and Low Code'.

Innovatie en groei met AI

Door barrières voor schaal te verwijderen, experimenten te versnellen en nieuwe inzichten te onthullen, creëert AI ruimte voor organisaties om opnieuw na te denken over hoe ze opereren en wat ze aanbieden.

In verschillende sectoren helpt AI-automatisering leiders om geheel nieuwe bedrijfsmodellen, producten en diensten te verkennen. Hier zie je hoe verschillende sectoren AI gebruiken om innovatie te stimuleren:

1. Detailhandel
  • Gepersonaliseerde productaanbevelingen op basis van realtime klantgedrag
  • Geautomatiseerd voorraadbeheer dat zich aanpast aan veranderende vraag
  • Agenten mogelijk gemaakt met AI die begeleide winkelervaringen ondersteunen
2. Gezond­heids­zorg
  • Snellere analyse van medische beelden ter ondersteuning van vroege diagnose
  • AI-ondersteunde triage- en symptoomcontroles voor patiënten
  • Geautomatiseerde administratieve werkstromen om papierwerk te verminderen en de zorgstroom voor patiënten te verbeteren
3. Productie
  • Voorspellend onderhoud dat helpt om uitval van apparatuur te voorkomen
  • AI-ondersteunde kwaliteitscontrole door middel van beeldherkenning en patroonanalyse
  • Slimmere productieplanning met realtime gegevens over de supply chain en vraag
4. Financiële services
  • Fraudedetectie op basis van AI-modellen die ongebruikelijke activiteiten signaleren
  • Persoonlijke financiële aanbevelingen voor klanten op schaal
  • Geautomatiseerde compliancecontroles om auditgereedheid te verbeteren

Innovatie betekent niet altijd grootschalige verstoring. Vaak begint het met kleine veranderingen: het testen van nieuwe ideeën, het verbeteren van werkstromen of het ontdekken van nieuwe inzichten. AI-automatisering helpt teams sneller te werken en ideeën tot leven te brengen met minder risico en meer duidelijkheid.

Door de handmatige belasting te verminderen en uit te breiden wat mogelijk is met data, creëert AI ruimte voor betekenisvolle vooruitgang, of dat nu het verbeteren van klantbelevingen, het lanceren van nieuwe diensten of het verkennen van geheel nieuwe manieren van werken is.

Hoe moderne AI-oplossingen met je bedrijf meegroeien

Naarmate zakelijke behoeften evolueren, moeten de ondersteunende tools ook meegroeien. AI-automatisering biedt een schaalbaarheidsniveau waar traditionele systemen eenvoudigweg niet voor zijn gebouwd. Het past zich snel aan, integreert eenvoudig met moderne platforms en blijft in de loop van de tijd verbeteren naarmate het leert van nieuwe data.

In tegenstelling tot oudere systemen die vaak afhankelijk zijn van vaste regels, handmatige updates of hardcoded werkstromen, zijn AI-bedrijfsoplossingen ontworpen om met de organisatie mee te groeien. Ze reageren op nieuwe invoer, schalen automatisch workloads en passen zich aan op veranderende omstandigheden zonder dat er een volledige systeemaanpassing nodig is.

AI-automatisering ondersteunt flexibele, schaalbare bewerkingen door te helpen bij het:
 
  • Beheren van dynamische workloads die automatisch worden geschaald op basis van gebruik, of je nu 10 of 10.000 aanvragen verwerkt.
     
  • Aanpassen aan veranderingen door middel van modellen die opnieuw kunnen worden getraind of verfijnd naarmate er nieuwe prioriteiten, voorschriften of klantbehoeften ontstaan.
     
  • Integreren met cloudplatforms om de uitbreiding tussen teams, regio's of bedrijfseenheden sneller en naadlozer te maken.
Verouderde automatiseringsprogramma's hebben daarentegen vaak moeite met:
 
  • Starre configuraties waarbij IT-ondersteuning is vereist voor elke wijziging.
     
  • Beperkte integratie tussen moderne systemen of gegevensbronnen.
     
  • Tragere reactietijden in geval van een onverwachte stijging in vraag.

AI-automatisering geeft bedrijven de flexibiliteit om te experimenteren, uit te breiden en zich aan te passen—zonder de wrijving van traditionele tools. Of je nu een enkel proces schaalt of een wereldwijde operatie transformeert, AI biedt een basis die met je meegroeit.

Ethische AI en gegevensprivacy

Ethische praktijken en sterke gegevensprivacybescherming zijn fundamenteel voor het behouden van vertrouwen bij klanten, medewerkers en partners. Naarmate AI-automatisering meer geïntegreerd raakt in dagelijkse operaties, is het essentieel om deze systemen verantwoordelijk te bouwen en te gebruiken.

Verantwoordelijke AI begint met transparantie. Dat betekent systemen ontwerpen die begrijpelijk, eerlijk en verantwoordelijk zijn. Hulpprogramma's mogelijk gemaakt met AI moeten menselijke beslissingen ondersteunen, niet vervangen. Ze moeten ethische waarden weerspiegelen, vooringenomenheid vermijden en opereren binnen duidelijke grenzen die individuen en de samenleving beschermen.

Gegevensprivacy is net zo cruciaal. AI-systemen zijn afhankelijk van grote hoeveelheden data om effectief te functioneren, en het beschermen van die data, vooral persoonlijke of gevoelige informatie, is essentieel. Organisaties moeten ervoor zorgen dat hun AI-implementaties voldoen aan regionale en branchespecifieke regelgeving, zoals de algemene verordening gegevensbescherming.

Om ethische, privacy-bewuste AI-oplossingen te bouwen, moeten organisaties:
 
  • Hoge kwaliteit, representatieve data gebruiken om vooringenomenheid in AI-uitkomsten te verminderen.
     
  • Ontwerpen voor transparantie zodat iedereen begrijpt hoe beslissingen worden genomen.
     
  • Menselijk toezicht behouden over geautomatiseerde processen, vooral in gebieden met grote impact.
     
  • Gegevens gedurende de hele levenscyclus beveiligen met governance, toegangscontroles en encryptie.
     
  • Actueel blijven met evoluerende regelgeving en praktijken aanpassen om compliant te blijven.

Wanneer AI verantwoordelijk wordt ontwikkeld en toegepast bouwt dit vertrouwen, niet alleen in de technologie, maar ook in de integriteit van de organisatie die het gebruikt.

Microsoft hanteert een op principes gebaseerde benadering van verantwoordelijke AI, gebaseerd op redelijkheid, betrouwbaarheid en veiligheid, privacy en beveiliging, inclusiviteit, transparantie en verantwoordelijkheid. Meer informatie over Microsoft's benadering voor verantwoordelijke AI.

De uitdagingen van AI-automatisering, en hoe deze te overwinnen

Hoewel de voordelen van AI-automatisering duidelijk zijn, staan veel organisaties nog steeds voor praktische uitdagingen bij het starten. Dit zijn geen obstakels, ze maken deel uit van het proces. Met de juiste strategie en ondersteuning is het mogelijk om AI-uitdagingen aan te pakken op manieren die leiden tot duurzamere en succesvollere resultaten.

Enkele van de meestvoorkomende uitdagingen zijn:
 
  • Hoge implementatiekosten. Investeringen vooraf in hulpprogramma's, infrastructuur of wijzigingsbeheer kunnen zwaar vallen, met name voor kleinere teams of organisaties.
     
  • Integratie met bestaande systemen. Veel bedrijven zijn afhankelijk van verouderde software, waardoor het lastig is om nieuwe AI-oplossingen te verbinden zonder de huidige activiteiten te verstoren.
     
  • Gebrek aan AI-expertise. Voor het bouwen, implementeren en beheren van AI-systemen zijn vaak gespecialiseerde vaardigheden vereist die mogelijk niet direct intern beschikbaar zijn.
     
Hier lees je hoe organisaties succesvol door deze uitdagingen heen werken:
 
  • Begin klein en schaal geleidelijk op. Pilotprojecten stellen teams in staat om AI-automatisering in een gefocust gebied te testen, resultaten te meten en de aanpak te verfijnen voordat ze breder uitbreiden.
     
  • Kies flexibele, interoperabele hulpprogramma's. Zoek naar AI-platforms die zijn ontworpen om te integreren met je bestaande systemen, met behulp van standaard API's en connectors om grote herwerkingen te vermijden. Voor meer informatie over hoe oplossingen met weinig code flexibiliteit op schaal kunnen ondersteunen, download je het e-book 'The CIO's Guide to Low-Code: Beyond the Developer Shortage'.
     
  • Investeer in training en partnerschappen. Het bijscholen van interne teams en samenwerken met technologiepartners helpt hiaten in kennis te dichten en ingebruikname te versnellen. Microsoft biedt bijvoorbeeld een verscheidenheid aan leermiddelen en certificeringen om AI-voorbereidheid te ondersteunen.
     
  • Richt je op bedrijfsresultaten. Veranker je implementatie in een duidelijk begrip van de problemen die je oplost. Dit helpt om de juiste use cases te prioriteren en ondersteuning te bouwen binnen teams.
     
Het pad naar AI-automatisering ziet er voor elke organisatie anders uit. Wat het meest belangrijk is, is het creëren van een fundament dat doordacht, aanpasbaar en afgestemd is op je bredere doelen.

De impact van AI-automatisering in de echte wereld

Organisaties in verschillende sectoren zien al meetbare resultaten, zoals verhoogde efficiëntie en aanzienlijke kostenbesparingen, door hun gebruik van AI-automatisering. Hier zijn slechts enkele verhalen van echte Microsoft-klanten die laten zien hoe AI bedrijven helpt betere resultaten aan te passen, te schalen en te leveren.
 
  • ERGO Insurance, gevestigd in Griekenland, heeft met behulp van Microsoft Azure een AI-aangedreven virtuele assistent genaamd Χαρά (Joy) geïntroduceerd. De assistent helpt klanten polissen te vernieuwen, betalingen te doen en 24/7 ondersteuning te krijgen, waardoor 60% van de binnenkomende vragen wordt geautomatiseerd. Deze verschuiving heeft de klanttevredenheid verbeterd en medewerkers vrij gemaakt om complexere gevallen te verwerken. “Een klanttevredenheid van 85 procent voor dialogen gestart via de Virtuele Agent is een goed teken. Het toont aan dat onze gebruikers tevreden zijn met deze interacties,” zei Rea Theleriti, Chief Customer and Digital Transformation Officer van ERGO Griekenland.
     
  • The Hanover Insurance Group lanceerde een Enterprise Automation Practice om consistente, schaalbare AI-automatisering in het hele bedrijf te stimuleren. “Ons doel was om een cultuur van innovatie te creëren,” zei Mukul Talwar, VP van Automatiseringsstrategie en -diensten. Met Behulp van Microsoft Power Automate hebben ze tientallen tijdrovende processen geautomatiseerd voor het onderschrijven, claimen en klantenservice. In slechts 18 maanden heeft het team meer dan 100 automatiseringsprojecten geleverd, de snelheid verbeterd, handmatige fouten verminderd en medewerkers in staat gesteld zich te concentreren op werk met een hogere waarde.
     
  • De Universiteit van Hong Kong (HKU) verbeterde de efficiëntie van het personeel en de ondersteuning van studenten door Microsoft 365 Copilot en Copilot Studio in gebruik te nemen. Faculteiten gebruiken Copilot om administratieve taken te stroomlijnen, prestatiegegevens te analyseren en cursusinhoud te personaliseren voor hybride leren. In augustus 2024 lanceerde HKU de First-Year UG Copilot, een AI-ondersteunde agent gebouwd met Copilot Studio, om nieuwe studenten te helpen met academische vragen, waardoor de werklast van de faculteit werd verminderd en de onboardingervaring werd verbeterd. “Microsoft 365 Copilot biedt een veilige en uitgebreide GenAI-oplossing,” zei Flora Ng, Chief Information Officer en Universiteitsbibliothecaris. “Microsoft Copilot Studio stelt ons IT-team in staat om aangepaste bots te maken die in staat zijn om grote hoeveelheden vragen tegelijkertijd af te handelen.”
Lees meer Microsoft-klantverhalen zoals deze.

Toekomstige trends in AI-automatisering

AI-automatisering evolueert snel, waardoor nieuwe mogelijkheden ontstaan voor hoe werk wordt gedaan. Naarmate hulpprogramma's intelligenter, adaptiever en collaboratiever worden, vormen ze een toekomst waarin mensen en technologie nog dichter bij elkaar werken.

Een belangrijke verschuiving is de opkomst van autonome AI: systemen die volledige workflows beheren of contextbewuste beslissingen nemen met minimale menselijke input. Deze hulpprogramma's zijn gebouwd om complexe, dynamische omgevingen aan te kunnen en hun acties aan te passen op basis van veranderende omstandigheden. In gebieden zoals logistiek, cybersecurity en operaties helpt autonome AI bedrijven al sneller te reageren en betrouwbaarder te opereren.

Generatieve AI verandert ook het landschap. Deze modellen maken inhoud, vatten informatie samen, schrijven code of helpen bij besluitvorming, waardoor ze nuttig zijn voor een breed scala aan branches en rollen. Wanneer geïntegreerd in AI-automatisering, ondersteunen generatieve tools snellere documentatie, meer gepersonaliseerde communicatie en soepelere samenwerking tussen teams.

AI-agents vormen de volgende automatiseringsgolf door autonome mogelijkheden te combineren met generatieve intelligentie. Ze combineren generatief redeneren met taakuitvoering, waardoor ze in staat zijn om intentie te interpreteren, in natuurlijke taal te reageren en actie te ondernemen in verschillende systemen. AI-agents helpen teams al bij het automatiseren van werkstromen met meerdere stappen, het ondersteunen van klanten en het verminderen van de handmatige belasting voor IT- en operationele medewerkers, terwijl mensen de controle behouden.

Als we vooruitkijken, zijn er verschillende andere trends die de volgende golf van AI-automatisering vormgeven, waaronder:
 
  • Contextbewuste systemen die intentie begrijpen en zich aanpassen aan het gedrag van mensen.
     
  • Platformen met weinig code en zonder code die het bouwen van oplossingen toegankelijker maken voor niet-technische werknemers.
     
  • AI-governancehulpprogramma's die ondersteuning bieden voor transparantie, bewaking en controle op schaal.
     
  • Branchespecifieke AI-oplossingen die zijn afgestemd op unieke uitdagingen in sectoren zoals energie, onderwijs en Gezond­heids­zorg.
Resources

Meer informatie over AI-automatisering

Een man in een zwarte jas die een laptop gebruikt.
Product

Bouw aangepaste AI-agents met Microsoft Copilot Studio

Ontwerp, publiceer en beheer AI-agents die zijn afgestemd op jouw unieke zakelijke behoeften.
Meer informatie
Een vrouw die aan een tafel zit met een laptop.
Product

Automatiseer werkstromen met Microsoft Power Automate

Automatiseer taken tussen apps en teams om de productiviteit te verhogen en handmatig werk te verminderen.
Meer informatie
Een man en vrouw die aan een tafel zitten met daarop laptops.
Oplossing

Bedrijfsprocessen transformeren met hyperautomatisering

Ontdek hoe AI en tools voor weinig code samenwerken om complexe werkstromen op schaal te automatiseren.
Meer informatie

Veelgestelde vragen

  • AI-automatisering verwijst naar het gebruik van kunstmatige intelligentie om taken, processen of besluitvorming te automatiseren die doorgaans menselijke input vereisen. Het combineert technologieën zoals machine learning, natuurlijke taalverwerking en Computer Vision om de efficiëntie, nauwkeurigheid en schaalbaarheid in bedrijfsoperaties te verbeteren.
  • Een veelvoorkomend voorbeeld van AI-automatisering is het gebruik van een AI-gestuurde virtuele agent om klantenservicevragen te behandelen. Deze tools reageren op routinematige vragen, verwerken verzoeken en escaleren problemen, waardoor menselijke agenten vrijgemaakt worden voor complexere ondersteuning.
  • AI-automatisering helpt bedrijven de efficiëntie te verhogen, handmatige fouten te verminderen en operaties effectiever op te schalen. Het ondersteunt snellere besluitvorming door middel van realtime inzichten en verbetert de klantervaringen met meer responsieve en gepersonaliseerde service. Organisaties gebruiken AI om kosten te verlagen en innovatie in verschillende afdelingen te versnellen.
Microsoft 365 volgen