Het geheim zit niet in de technologie, maar in de afbakening van het probleem
Terwijl bedrijven massaal experimenteren met AI-agents, maken velen volgens experts dezelfde fundamentele fout: ze proberen te veel tegelijk te automatiseren. In een recente sessie van Relevance Live liet Brian Vu, Senior Solutions Engineer bij Relevance AI, zien waarom het definiëren van de juiste use case vaak belangrijker is dan het bouwen van de agent zelf.
Zijn boodschap is helder: succesvolle AI-projecten beginnen niet met technologie, maar met focus.
De verleiding van grote ambities
Veel organisaties starten hun AI-traject met ambitieuze doelstellingen. Ze willen een volledige salesafdeling automatiseren, een digitale medewerker creëren of een complete workflow vervangen door een agent.
Op papier klinkt dat aantrekkelijk. Een opdracht als "bouw een AI-verkoper" of "automatiseer onze outbound sales" lijkt duidelijk. In werkelijkheid verbergt zo'n opdracht een verzameling van uiteenlopende taken.
Prospectonderzoek, leadlijsten opstellen, kwalificatie van klanten, outreachcampagnes, opvolging van gesprekken en CRM-beheer vormen elk afzonderlijke processen met hun eigen uitdagingen.
Volgens Vu is dat precies waar veel projecten ontsporen.
Eén functie bestaat uit tientallen microtaken
Een AI-agent die alles moet doen, doet uiteindelijk vaak niets echt goed.
Wanneer bedrijven een volledige functie proberen te automatiseren, creëren ze vaak complexe systemen die moeilijk te testen, onderhouden en verbeteren zijn. Het resultaat is een indrukwekkende demonstratie die zelden de overstap maakt naar een productieomgeving.
Vu benadrukt dat organisaties eerst moeten begrijpen welke afzonderlijke taken binnen een proces de meeste waarde opleveren. Pas daarna kan men bepalen welke taak geschikt is om als eerste te automatiseren.
Begin klein om sneller groot te worden
Tijdens de sessie demonstreerde Vu hoe een breed en vaag bedrijfsdoel stap voor stap kan worden teruggebracht tot een concreet en uitvoerbaar AI-project.
In plaats van een volledige verkoopworkflow te automatiseren, kan een organisatie bijvoorbeeld starten met één specifieke taak, zoals het verzamelen van prospectinformatie of het automatisch kwalificeren van leads.
Door een klein maar waardevol onderdeel te automatiseren, ontstaat sneller een werkend systeem dat direct rendement oplevert. Bovendien vormt zo'n eerste succes een stevige basis voor verdere uitbreiding.
De kracht van een goed gekozen startpunt
Een belangrijk onderdeel van de methode van Vu is het identificeren van het zogenaamde "highest-leverage job" — de taak die met relatief weinig inspanning de grootste impact kan hebben.
Dat betekent kritisch kijken naar vragen zoals:
- Welke taak kost medewerkers momenteel de meeste tijd?
- Welke activiteit wordt vaak herhaald?
- Waar ontstaan de meeste fouten?
- Welke stap levert directe zakelijke waarde op?
Door deze vragen te beantwoorden ontstaat een duidelijk beeld van waar AI het snelst resultaat kan leveren.
Van experiment naar productie
Een van de opvallendste inzichten uit de presentatie is dat succes niet wordt bepaald door het aantal AI-projecten dat een organisatie start, maar door het aantal projecten dat daadwerkelijk in productie wordt genomen.
Veel bedrijven beschikken over een lange lijst prototypes, proefprojecten en half afgewerkte agents. Maar zonder duidelijke afbakening blijven die initiatieven steken in de experimentele fase.
Vu stelt daarom dat één goed gedefinieerde AI-agent die dagelijks waarde levert, veel waardevoller is dan tien ambitieuze projecten die nooit verder komen dan een demo.
AI-agents bouwen als een groeiproces
De toekomst van AI-agents ligt volgens deze aanpak niet in het bouwen van allesomvattende systemen vanaf dag één. Succesvolle organisaties bouwen eerder een reeks gespecialiseerde agents die geleidelijk worden uitgebreid.
Elke nieuwe automatisering bouwt voort op een eerdere succesvolle implementatie. Zo ontstaat stap voor stap een intelligent ecosysteem dat schaalbaar, beheersbaar en betrouwbaar blijft.
Focus als concurrentievoordeel
De les uit de sessie van Relevance AI is eenvoudig maar krachtig: de grootste uitdaging bij AI-agents is vaak niet de technologie zelf, maar het kiezen van het juiste vertrekpunt.
In een tijd waarin organisaties worden overspoeld door AI-mogelijkheden, kan het vermogen om één probleem scherp af te bakenen een belangrijker concurrentievoordeel zijn dan de meest geavanceerde technologie.
Wie klein begint, leert sneller. En wie sneller leert, bouwt uiteindelijk betere AI-oplossingen.
