AI, Machine Learning en Automation: Wat is wat?
In gesprekken over bedrijfsautomatisering vliegen termen als AI, machine learning en automation door elkaar. Begrijpelijk dat dit voor verwarring zorgt. Laten we de verschillen eens helder maken met praktische voorbeelden.
Automation: Regels Volgen
Traditionele automation volgt vaste regels die mensen hebben geprogrammeerd. "Als X gebeurt, doe dan Y." Het systeem doet exact wat je het hebt verteld, niet meer en niet minder.
Voorbeeld: Een e-mail doorsturen naar de juiste afdeling op basis van het onderwerp. Bevat het onderwerp "factuur"? Dan naar administratie. "Klacht"? Naar klantenservice.
Sterkte: Betrouwbaar, voorspelbaar, makkelijk te begrijpen.
Beperking: Kan niet omgaan met onverwachte situaties.
Machine Learning: Patronen Herkennen
Machine learning gaat een stap verder. In plaats van expliciete regels te programmeren, train je het systeem met voorbeelden. Het systeem ontdekt zelf patronen en past die toe op nieuwe situaties.
Voorbeeld: Een spamfilter. Je geeft het systeem duizenden e-mails: dit is spam, dit niet. Het systeem leert zelf herkennen wat spam is, ook als het woorden of trucjes ziet die het nog nooit eerder tegenkwam.
Sterkte: Kan patronen ontdekken die mensen niet zien, past zich aan.
Beperking: Heeft veel data nodig om te leren, werkt als een "black box".
AI: Het Paraplu-begrip
Artificial Intelligence is de overkoepelende term voor technologie die menselijke intelligentie nabootst. Machine learning is een onderdeel van AI. Maar AI omvat meer: spraakherkenning, beeldanalyse, natuurlijke taalverwerking, en meer.
Moderne AI (zoals ChatGPT) combineert meerdere technieken en kan taken uitvoeren die voorheen alleen mensen konden: teksten schrijven, vragen beantwoorden, problemen oplossen.
Wanneer Gebruik Je Wat?
| Situatie | Beste keuze | Waarom |
|----------|-------------|--------|
| Facturen automatisch verwerken met vast format | Automation | Regels zijn duidelijk en veranderen niet |
| E-mails categoriseren op intentie | Machine Learning | Intentie is vaak subtiel, regels werken niet |
| Klantvragen beantwoorden in natuurlijke taal | AI (LLM) | Vraagt begrip van context en nuance |
| Data tussen systemen synchroniseren | Automation | Simpele "als-dan" logica volstaat |
De Hybride Realiteit
In de praktijk combineer je vaak alle drie. Een slim klantenservicesysteem kan er zo uitzien:
- <strong>Automation</strong>: Ticket automatisch aanmaken bij binnenkomende e-mail
- <strong>Machine Learning</strong>: Prioriteit en categorie bepalen op basis van inhoud
- <strong>AI</strong>: Suggestie voor antwoord genereren die medewerker kan aanpassen
Praktisch Advies voor het MKB
Begin niet met de vraag "Welke technologie?" maar met "Welk probleem?" Vaak is simpele automation genoeg. Machine learning voegt waarde toe als patronen complex zijn. Moderne AI is ideaal voor taken die flexibiliteit en taalvaardigheid vragen.
Een ervaren partner helpt u de juiste mix te vinden. Niet te complex, niet te simpel - precies goed voor uw situatie.
CleverAI Team
AI-experts gespecialiseerd in praktische oplossingen voor het MKB
