Getekende overeenkomsten opslaan met de juiste metadata, zodat ze later terugvindbaar zijn en looptijden bewaakt kunnen worden. Deze taak zien we bij juridisch medewerkers en officemanagers, meestal in een contractmanagementsysteem of documentmanagementsysteem. De vraag is niet of hier techniek voor bestaat, maar of die techniek de taak zelfstandig kan doen of alleen kan ondersteunen.
Het archiveren zelf is redelijk gestructureerd werk: een contract komt binnen, krijgt velden zoals partij, ingangsdatum, looptijd en contractsoort, en wordt opgeslagen op een vaste plek. Dat is precies het soort herhaalbare, regelgebaseerde handeling waar rpa (robotic process automation) goed in is. Een script kan een pdf openen, tekst herkennen, velden invullen en het document wegzetten in het juiste systeem, zonder dat daar per contract een mens naar hoeft te kijken.
Waar het spaak loopt, is niet de handeling maar de verantwoordelijkheid erachter. Contractenarchieven zijn vaak onderdeel van een compliance-verplichting: een bedrijf moet kunnen aantonen wanneer een contract is ingegaan, wat de opzegtermijn is en hoelang het bewaard moet blijven volgens wet- of sectorregels. Die compliance-as scoort laag omdat de gevolgen van een fout niet bij het archiveren zelf zichtbaar worden, maar pas maanden of jaren later, als een contract onterecht is vernietigd of een deadline is gemist. Daarom blijft er behoefte aan een vast metadataschema dat door mensen is vastgesteld, en aan een koppeling met het bewaartermijnenbeleid van de organisatie. Zonder die twee randvoorwaarden archiveert een systeem netjes, maar niet betrouwbaar.
Het volume is een derde factor. Bij een bedrijf met een paar tientallen contracten per jaar is handmatige controle nog behapbaar en is automatisering vooral gemak. Bij een bedrijf met honderden of duizenden contracten, denk aan een uitzendorganisatie of een vastgoedbeheerder, wordt het volume zelf de reden om te automatiseren: geen mens houdt dat foutloos bij zonder ondersteuning.
Een mkb-bedrijf met vijftien lopende leveranciersovereenkomsten kan zijn archief prima handmatig bijhouden in een mapje met een Excel-overzicht. De officemanager kent de contracten, de looptijden zijn overzichtelijk en de foutkosten van een gemiste opzegtermijn zijn beperkt. Bij een organisatie met honderden huurcontracten, arbeidscontracten of leveringsovereenkomsten ligt dat anders: daar is een vast metadataschema geen luxe maar een voorwaarde om het archief werkbaar te houden, en is rpa een reëel hulpmiddel om nieuwe contracten consistent in te voeren.
De verschuiving zit niet in het vervangen van de juridisch medewerker of officemanager, maar in het verplaatsen van hun tijd. Waar zij nu contracten overtypen in een systeem, kunnen zij zich richten op de contracten die niet in het standaardschema passen, op uitzonderingen, en op de inrichting van het beleid zelf. Dat sluit aan bij een bredere trend: AI neemt het invoerwerk over, mensen behouden de beoordeling en de verantwoordelijkheid.
Deze verschuiving hangt samen met naburige taken. Het archiveren zelf heeft weinig waarde als er niet ook wordt gekeken naar wat er na het opslaan gebeurt: of AI kan contractverlengingen en opzegtermijnen bewaken, of een compliancekalender met deadlines bijgehouden kan worden zodra de metadata eenmaal correct is vastgelegd, en hoe bewaartermijnen toegepast en documenten vernietigd worden aan het einde van de levenscyclus van een contract. Dat zijn geen losse vragen: archivering is de eerste stap in een keten die pas volledig werkt als elke stap dezelfde metadata en dezelfde regels gebruikt.
Bij bedrijven met een helder, klein aantal contractsoorten en een bestaand systeem gaat automatisering van archivering relatief snel: het metadataschema is eenvoudig op te stellen en de rpa-oplossing kan snel worden ingericht. Bij bedrijven met veel verschillende contractsoorten, wisselende sjablonen of geen vastgelegd bewaartermijnenbeleid duurt het langer, niet omdat de techniek het niet kan, maar omdat de randvoorwaarden er nog niet staan. Dat geldt ook buiten de juridische afdeling: in sectoren met veel documentstromen, zoals te zien is bij wat AI kan overnemen in de transportsector, loopt dezelfde afhankelijkheid van structuur en regelgeving door verschillende typen documenten heen.
Wie deze verandering binnen een organisatie doorvoert, doet er goed aan ook te kijken naar de manier waarop dit intern wordt besproken. Bij een verschuiving in taken die eerder door mensen werden gedaan, gelden eigen wettelijke vereisten rond medezeggenschap; zie de ondernemingsraad informeren over AI voor wat daar in ieder geval bij past. Dit artikel is geen personeelsadvies en geen onderbouwing voor een besluit over functies; het beschrijft alleen welk deel van het archiveringswerk vandaag technisch overdraagbaar is.
Of archivering van contracten in uw organisatie voor het grootste deel overdraagbaar is, hangt af van het aantal contracten, de mate waarin een metadataschema al bestaat en hoe vastomlijnd het bewaartermijnenbeleid is. Een goed vertrekpunt is nagaan hoeveel van de huidige uren aan invoerwerk gaan en hoeveel aan uitzonderingen en beoordeling. De gratis quickscan van FTE TO AI geeft daar een eerste indicatie van: twaalf vragen, zonder account, met een indicatie welk deel van de uren in dit werkprofiel vandaag door AI over te nemen is. De volledige werkscan, die dieper ingaat op individuele taken binnen een organisatie, is nog in aanbouw.
Vraag maar. Ik ken de kennisbank van deze site; wat ik niet weet, zeg ik erbij.
Antwoorden komen uit de kennisbank van deze site. Geen advies op maat, en geen scan van uw bedrijf.