Bij een bedrijf van 10 tot 25 medewerkers is werk zelden netjes opgedeeld. De persoon die de administratie doet, beantwoordt ook klantmails en stelt offertes op. Degene die inkoopt, plant ook de logistiek. Functies bij deze omvang zijn optelsommen van taken die bij een groter bedrijf over meerdere rollen verdeeld zouden zijn.
Dat heeft gevolgen voor de vraag welk werk AI kan overnemen. Niet de functie is de eenheid waarop dat wordt beoordeeld, maar de taak. Eén persoon kan tien uur per week bezig zijn met werk dat volledig door AI over te nemen is, en twintig uur met werk dat mensenwerk blijft. Kijkt u naar de functie als geheel, dan ziet u dat verschil niet. Kijkt u naar de taken, dan wel.
In een groter bedrijf is een taak vaak al beschreven: er is een proces, een sjabloon, een collega die het ook doet. Bij 10 tot 25 medewerkers zit die kennis vaak in het hoofd van één persoon, opgebouwd via ervaring, niet via een handleiding. Dat maakt een taak niet ongeschikt voor AI, maar het maakt de eerste stap anders: voordat iets overgedragen kan worden, moet eerst duidelijk worden wat er precies gebeurt, in welke volgorde en op basis van welke informatie.
Die stap wordt vaak overgeslagen, met als gevolg dat automatisering blijft steken bij een paar losse trucs — een mailtemplate, een rekenblad — in plaats van bij het onderliggende werk. Werk dat inzichtelijk is gemaakt, is makkelijker te beoordelen op de drie categorieën die voor elke taak gelden: AI kan het overnemen, AI kan het doen met menselijk toezicht dat goedkeurt of afkeurt, of het blijft mensenwerk. Bij bedrijven van deze omvang is die uitsplitsing zelden gemaakt, simpelweg omdat er nooit tijd of aanleiding voor was.
De drempel om iets te automatiseren ligt bij deze bedrijfsomvang zelden bij de techniek. Ze ligt bij twee andere dingen. Ten eerste: systemen die niet met elkaar praten, zodat gegevens uit de boekhouding, het CRM en de mail los van elkaar staan en iemand ze handmatig moet overtypen of vergelijken. Ten tweede: capaciteit. Bij 200 medewerkers is er vaak een IT-afdeling of een procesmanager om iets nieuws in te richten. Bij 15 medewerkers doet de eigenaar dat naast de rest, of het gebeurt niet.
Dat verklaart ook waarom het beeld tussen bedrijven van deze omvang zo verschilt. Een bedrijf waar het werk grotendeels bestaat uit vaste, herhaalbare handelingen — facturatie, planning, standaardcorrespondentie — heeft een ander automatiseringsprofiel dan een bedrijf waar veel maatwerk per klant of opdracht wordt geleverd. En een bedrijf waar veel van het werk uit direct klantcontact bestaat kent weer andere grenzen, omdat toezicht en beoordeling daar zwaarder wegen dan bij interne administratie.
Bij bedrijven van 10 tot 25 medewerkers die al met AI werken, gaat het meestal niet om één grote overname van een functie, maar om stukjes werk die uit het takenpakket verdwijnen: een deel van de mailafhandeling, een deel van de rapportage, een deel van het opstellen van offertes op basis van eerdere offertes. Wat overblijft, is vaak het deel waar beoordeling, onderhandeling of specifieke klantkennis nodig is.
Die verschuiving gaat bij het ene bedrijf sneller dan bij het andere, en dat verschil zit zelden in de sector. Het zit in hoe goed het werk zelf in beeld is: welke taken er zijn, hoeveel tijd ze kosten en welke informatie ze nodig hebben. Bedrijven waar dat helder is, kunnen die vraag per taak beantwoorden. Bedrijven waar dat niet helder is, kunnen alleen een inschatting maken op functieniveau, en dat is een grovere en minder betrouwbare maat.
Bij een bedrijf van deze omvang telt elk uur zwaarder dan bij een grote organisatie, simpelweg omdat er minder uren zijn om te verdelen. Daarom rekenen wij niet in functies of koppen, maar in uren en fte-capaciteit — hier leggen wij uit waarom die rekeneenheid nauwkeuriger is dan tellen in mensen. Een uitkomst in uren laat zien hoeveel capaciteit er in een taak omgaat, zonder dat daar een uitspraak aan hangt over wie die taak nu uitvoert of zou moeten uitvoeren. Wat een werkgever met die uitkomst doet, valt bovendien onder eigen wettelijke vereisten rond personeel; daar geven wij geen uitspraak over.
Een laatste punt dat bij bedrijven van deze omvang vaak over het hoofd wordt gezien: niet alle gegevens die in het werk gebruikt worden, mogen zomaar in een AI-systeem ingevoerd worden. Voordat een taak wordt beoordeeld op overdraagbaarheid, is het goed te weten welke gegevens uw bedrijf niet zomaar mag gebruiken, omdat dat de uitkomst van de beoordeling direct kan raken.
Om te weten welk deel van het werk in uw bedrijf vandaag door AI over te nemen is, moet eerst het werk zelf in beeld zijn: welke taken er zijn, hoeveel tijd ze kosten en wat ze aan gegevens en beoordeling vragen. De gratis quickscan geeft daar een eerste richting in: twaalf vragen, zonder account, met een indicatie welk deel van de uren in uw profiel vandaag door AI over te nemen is. De volledige werkscan, die het werk taak voor taak uiteenlegt en beoordeelt op acht assen, is nog in aanbouw. Wat u vandaag kunt doen, is met de quickscan een eerste beeld krijgen van waar in uw bedrijf de vrijgespeelde uren waarschijnlijk zitten.
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.