S08E81 - AI-agents bij PostNL: proces, techniek en adoptie

Frits Snijder, Senior Product Manager bij PostNL, bouwde een AI-systeem voor klachtenverwerking dat technisch klopte maar in de praktijk vastliep op de 20% gevallen die er het meest toe deden. Het probleem bleek niet de technologie, maar de volgorde: het team begon bij de oplossing in plaats van bij het probleem. Frits laat zien hoe je onderscheid maakt tussen een agent-probleem en een workflow-probleem, en waarom dat verschil maanden vertraging scheelt.

Na anderhalve week pilot op één sorteercentrum waren medewerkers twee en een half keer sneller — niet omdat het systeem snel was, maar omdat ze begrepen wat het deed. Morgen kun je beginnen met één vraag: heb je voor je huidige AI-project al naast de gebruiker gezeten? Zo nee, plan dat gesprek eerst.

Onderwerpen

Het verschil tussen AI-agents en workflows in klachtenverwerking

Gebruikersonderzoek als startpunt voor AI-implementatie

Transparantie en menselijke controle bij automatisering

Van pilot naar productie met gefaseerde investeringsbeslissingen

LinksPodcast: AIToday Live podcastBedrijf: PostNL: Jouw favoriete bezorger | PostNLKaartspel: AI Game Changer - Generative AI editieGenoemde entiteiten: PostNL - Sophie

Stuur ons een bericht

Aigency

Aigency ontwerpt en ontwikkelt waardevolle, robuuste en betrouwbare Machine Learning-modellen.

Info Support