Grotendeels, maar niet zonder afspraken vooraf. Het plannen, verzetten en oplossen van conflicten in de agenda van een of meerdere personen is een taak die zich goed leent voor een AI-agent die zelfstandig werkt binnen regels die u vastlegt, met menselijke controle op de momenten die dat vereisen. Dat is een ander antwoord dan "ja, volledig automatisch", en ook anders dan "nee, dit is mensenwerk". Het zit ertussen, en waar precies hangt af van hoe uw organisatie vergaderingen en prioriteiten regelt.
Drie assen bepalen hier de uitkomst: oordeelsruimte, volume en gestructureerdheid.
Het volume is hoog. Een management assistent die de agenda's van meerdere leidinggevenden beheert, verwerkt op een gemiddelde dag tientallen verzoeken: nieuwe afspraken, verschuivingen, dubbele boekingen die moeten worden opgelost. Dat is precies het soort herhalend werk waarbij een AI-agent tijd vrijspeelt, omdat de regels achter een goede planning grotendeels vast te leggen zijn: wie heeft voorrang, welke blokken zijn heilig, hoe lang duurt reistijd tussen locaties.
De gestructureerdheid scoort gemiddeld, een 3. Een agenda is een gestructureerd systeem met tijden, deelnemers en locaties, maar de invoer errond, een mail met "kan het ook donderdag, maar niet voor elven", is ongestructureerde tekst die eerst vertaald moet worden naar een concreet voorstel. Moderne taalmodellen kunnen dat vertalen, wat dit anders maakt dan tien jaar geleden.
De oordeelsruimte is het scharnierpunt, ook een 3. Bij een simpele afspraak tussen twee vrije mensen is er weinig te oordelen. Bij een conflict tussen een terugkerend teamoverleg en een verzoek van een klant ligt dat anders: wie wijkt, welke afspraak is belangrijker voor de organisatie, is er een politieke lading aan wie er verplaatst wordt. Dat oordeel is te automatiseren zolang de prioriteringsregels expliciet zijn vastgelegd. Zonder die regels valt de beslissing terug op een mens.
Fysiek werk speelt geen rol, dit is volledig schermwerk, wat de score van 5 verklaart. Compliance scoort ook 5: er zijn zelden wettelijke verplichtingen die aan het plannen van een afspraak hangen, dus dat obstakel ontbreekt.
Creativiteit scoort laag, een 2, en dat is precies waarom deze taak zich goed leent voor automatisering: er is geen nieuw idee nodig, alleen een correcte toepassing van regels. Foutkosten scoren een 3: een verkeerd geplande interne afspraak is met een telefoontje te herstellen, maar een misser bij een afspraak met een grote klant of bij een bestuursvergadering kost meer. Klantcontact scoort ook een 3, wat betekent dat een deel van de afspraken puur intern is en een deel extern, met een andere toon en andere gevoeligheid.
Stel: een directeur heeft een vaste vergadering elke dinsdagochtend, en een klant vraagt om een gesprek dat alleen die ochtend past. Een AI-agent met heldere regels ("klantgesprekken van dit segment gaan voor interne overleggen, behalve het maandelijkse directieoverleg") kan dit zelfstandig oplossen: de vergadering verplaatsen, de betrokkenen informeren, een nieuwe tijd voorstellen. Zonder die regel blijft de agent vastlopen op een keuze die eigenlijk een politieke is, en dan is een mens nodig om te beslissen.
Bij een ander bedrijf, waar de directeur zelf per geval wil beslissen wie voorrang krijgt, ligt de balans anders. Dan is de AI-agent een voorstel-generator die opties aanreikt, geen agent die zelfstandig schuift. Hetzelfde geldt voor VIP-afspraken: een gesprek met een grootaandeelhouder of een sollicitatiegesprek op directieniveau vraagt vaker om een blik van een mens voordat iets definitief wordt vastgelegd of verplaatst.
Bij bedrijven met een strak vastgelegde prioriteringslogica en een cultuur van digitale agenda's, draait agendabeheer vandaag al grotendeels via een agent, met een mens die alleen ingrijpt bij uitzonderingen. Bij bedrijven waar afspraken via losse appjes en mondelinge toezeggingen lopen, is dat nog ver weg, niet omdat de techniek het niet kan, maar omdat de invoer te rommelig is om te automatiseren.
Deze taak staat overigens niet los van de rest van het secretariële werk. Wie agendabeheer bekijkt, stuit vaak op aangrenzende taken: het reserveren van vergaderruimtes en faciliteiten, het ontvangen en aanmelden van bezoekers, en het opmaken van standaardbrieven en formulieren. Dat zijn losse taken met hun eigen scores, maar ze delen vaak dezelfde systemen en dezelfde rol, wat betekent dat een verschuiving in de een vaak een verschuiving in de ander meebrengt. Wie breder wil kijken dan alleen de agenda, kan ook nagaan hoe de voortgang van doelen en projecten gemonitord wordt, omdat agendabeheer daar vaak aan raakt.
Dit is geen personeelsadvies en geen argument voor een beslissing over iemands functie. Wat een organisatie doet met vrijgespeelde uren, is aan de organisatie zelf; daarvoor gelden eigen wettelijke vereisten. Wat hier staat, is een inschatting van de taak, niet van de persoon die hem nu uitvoert.
De scores hierboven zijn ook geen exacte percentages maar een richting; hoe u een indicatie zoals "grotendeels" moet lezen, en wat een bandbreedte wel en niet zegt, staat toegelicht op deze uitleg over bandbreedtes.
Om te zien hoe dit voor uw eigen situatie ligt, met uw eigen mix van interne en externe afspraken, uw eigen prioriteringsregels en uw eigen systemen, is een korte toets meer waard dan een algemene inschatting. De gratis quickscan van FTE TO AI bestaat uit twaalf vragen, zonder account, en geeft een indicatie welk deel van de uren in dit profiel vandaag door AI over te nemen is. De volledige werkscan, die het werk van een heel bedrijf taak voor taak doorrekent naar fte-capaciteit, 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.