Procesmodellering vormt de basis van efficiënte bedrijfsvoering, vooral nu organisaties steeds vaker kunstmatige intelligentie (AI) integreren. Door workflows visueel in kaart te brengen met tools zoals BPMN (Business Process Model and Notation), creëer je niet alleen transparantie, maar ook een solide basis voor innovatie. Hieronder bespreken we waarom dit cruciaal is, met twee actuele uitdagingen waar bedrijven vandaag tegenaan lopen.
- Complexiteit van AI-integratie in bestaande workflows
Veel bedrijven worstelen met de vraag waar en hoe AI het beste ingezet kan worden. Zo blijkt uit onderzoek dat 64% van de organisaties moeite heeft met het herinrichten van processen voor AI vanwege inconsistente datastrategieën. BPMN biedt hier uitkomst:
Identificatie van repetitieve taken: Door processen te modelleren, worden handmatige, tijdrovende activiteiten zichtbaar. Bijvoorbeeld het verwerken van facturen of klantvragen – taken die AI-gestuurde chatbots of RPA (Robotic Process Automation) efficiënt kunnen overnemen.
Voorspelbaarheid van impact: Met BPMN-simulaties analyseer je hoe AI-innovaties doorlooptijden, kosten of foutmarges beïnvloeden. Een ziekenhuis modelleerde zo het effect van AI op het voorspellen van heropnames, wat leidde tot 20% besparingen.
Een concreet voorbeeld is het gebruik van BPMN om AI-chatbots te implementeren. Door eerst het klantenservicetraject uit te tekenen, bepaal je precies op welke punten chatbots menselijke medewerkers kunnen ondersteunen – bijvoorbeeld bij het triagen van standaardvragen – waardoor wachttijden halveren. - Weerstand tegen verandering en kennisachterstanden
Een tweede uitdaging is de culturele omslag die AI vereist. Uit recente data blijkt dat 82% van de bedrijven geen opleidingsplan heeft voor AI-gerelateerde vaardigheden. Procesmodellering demystificeert AI door:
• Visualisatie van rollen: BPMN maakt duidelijk welke taken door AI worden overgenomen en waar menselijke interventie nodig blijft. Dit vermindert angst voor banenverlies en vergroot acceptatie.
• Standaardisatie van workflows: Met BPMN als gemeenschappelijke taal begrijpen zowel IT-teams als niet-technische medewerkers hoe AI-processen werken. Dit is essentieel voor samenwerking, bijvoorbeeld bij het trainen van machine learning-modellen op historische data.
Neem de implementatie van predictive maintenance in de maakindustrie. Door eerst het onderhoudsproces te modelleren, zien teams waar sensordata en AI-voorspellingen onderhoudsmeldingen kunnen automatiseren. Dit vereist slechts minimale aanpassingen in de dagelijkse routine, waardoor adoptie soepeler verloopt.
Tot slot. Procesmodellering met BPMN is geen abstracte oefening, maar een strategisch instrument om bijvoorbeeld AI-initiatieven succesvol te verankeren. Het helpt bedrijven niet alleen bij het identificeren van kansen, maar ook bij het overwinnen van implementatiehobbels – van technische complexiteit tot menselijke weerstand. In een tijdperk waarin 63% van de organisaties efficiëntiewinsten boekt met AI, is inzicht in processen geen luxe, maar een noodzaak