3 AI-usecases die direct bijdragen aan rendementsverbetering

Leestijd: 3 minuten

Er is meer dan genoeg on- en offline leesmateriaal beschikbaar over de kracht van AI. Het vertalen van al deze informatie naar de praktijk kan echter lastig zijn. Een mooi gezegde luidt: ‘the proof of the pudding is in the eating’ en zo is het maar net.

Bij Future Facts Conclusion houden we ervan om cutting edge technology te vertalen naar direct toepasbare oplossingen die écht werken in de praktijk. Daarom lichten we in deze blog drie concrete usecases uit die laten zien hoe je bestaande processen efficiënter maakt, en zo direct werkt aan meer wendbaarheid en een hoger rendement.

1. Verhogen rendement en wendbaarheid via strategische personeelsplanning

Personeelsplanning klinkt overzichtelijk: je stemt de benodigde capaciteit af op wat er beschikbaar is. Toch ligt hier vaak een veel grotere complexiteit aan ten grondslag. Denk aan ziekteverzuim, personeelstekort, opleidingsnoden, inzet van materieel, en krapte op de arbeidsmarkt. Deze drivers hebben flink impact op de uitvoering van dienstverlening en maken het verschil tussen een renderende business of een verliesgevend resultaat.

Door de inzet van AI wordt personeelsplanning een stuk slimmer en voorspellender. Op basis van historische data, trends en externe signalen kunnen verschillende scenario’s worden doorgerekend. Hierdoor ontstaat niet alleen meer grip, maar ook ruimte om gericht bij te sturen.

Een effectieve aanpak raakt alle drie niveaus van personeelsplanning:

• Strategisch niveau (1-5 jaar vooruit)
  AI ondersteunt bij langetermijn-forecasting, scenarioanalyses en het opbouwen van een toekomstbestendige talentstrategie.
• Tactisch niveau (3-12 maanden vooruit)
  AI helpt bij capaciteitsoptimalisatie, slimme resource-inzet en employee-centric planning die niet alleen kosten, maar ook medewerkerstevredenheid optimaliseert.
• Operationeel niveau (dagelijks tot enkele weken vooruit)
  Realtime analytics en dynamische roostering zorgen voor flexibiliteit en snelle bijsturing op de werkvloer.

Meer weten over deze praktische toepassing? Lees de volledige usecase van Axxicom.

2. Flexibel inspelen op verandering met Intelligent Forecasting

De vraag naar producten of diensten is zelden constant, waardoor het lastig is om tijdig en efficiënt te plannen. De ene keer zit je met overcapaciteit en onnodige kosten, de andere keer loop je omzet mis door een tekort aan personeel of middelen. Met Intelligent Forecasting breng je structuur aan in die onzekerheid. Hierbij combineer je twee krachtige disciplines:

• AI en Machine Learning, voor het voorspellen van verstoringen en fluctuaties in vraag en aanbod op basis van real-time data, trends en externe factoren.
• Operations Research, voor het optimaliseren van planningen op basis van harde rekenregels en bedrijfslogica. Denk aan cao-afspraken, werk- en rusttijden, locatie-eisen en roostervoorwaarden. Het combineert wiskunde, informatica en bedrijfskundige inzichten om complexe beslissingen te onderbouwen.

Door deze combinatie krijg je niet alleen nauwkeurige voorspellingen, maar ook concrete handvatten om sneller en slimmer bij te sturen. Denk aan:

• Strategische scenarioplanning en markttrendanalyse
• Beter afstemmen van personeels- en middeleninzet op pieken en dalen
• Voorkomen van dure overcapaciteit of tekort aan capaciteit
• Real-time inspelen op verstoringen, zoals ziekteverzuim, leveringsproblemen of extreme weersomstandigheden

Voor bedrijven die (deels) afhankelijk zijn van aanbestedingen, is dit tegelijkertijd een wezenlijk onderdeel van het kunnen uitbrengen van een scherp aanbod, omdat je in veel gevallen een scherpere pricing op inzet van arbeid kunt afgeven, zonder dat de bijbehorende service levels in het gedrang komen.

Intelligent Forecasting maakt gebruik van een breed scala aan databronnen, zoals historische bezettingsgegevens, markttrends, open-databronnen zoals weersvoorspellingen, sensordata en interne procesinformatie. Door deze data slim te combineren en continu bij te leren, ontstaat een steeds scherper beeld van wat er komen gaat, en hoe je daarop kunt anticiperen.

Meer weten over deze praktische toepassing? Een voorbeeld van een forecast op operationeel niveau lees je in de usecase van PostNL.

3. Bevorderen van kennisdeling met een AI-gedreven interne kennisbank

Met het digitaliseren van documenten stuiten veel organisaties op het volgende probleem: documenten verdwijnen in mappenstructuren waarin niemand meer snel iets terugvindt. Kennis wordt versnipperd en waardevolle informatie raakt uit zicht. Het gevolg: inefficiëntie, dubbel werk en frustratie.

Een AI-gedreven interne kennisbank maakt korte metten met dit probleem. Door documenten automatisch te labelen en te structureren, ongeacht het formaat of de bron, wordt zoeken veel effectiever. Dankzij Natural Language Processing (NLP) begrijpen systemen de bedoeling achter een zoekopdracht en halen ze direct de juiste informatie naar boven, zonder dat medewerkers eindeloos hoeven te klikken of bladeren.

Intelligent zoeken betekent bovendien dat verborgen kennis sneller wordt ontsloten. Of het nu gaat om beleidsdocumenten, procedures, klantinformatie of rapportages: AI helpt om alles toegankelijk, doorzoekbaar en actueel te houden.

Deze aanpak bewijst zich onder andere binnen klantcontactcentra (KCC’s). Meer weten over deze praktische toepassing? Lees hier de volledige usecase van APG.

Zelf ontwikkelen of kiezen voor een bestaand pakket: build or buy

Vraag je je af waar het kantelpunt ligt tussen zelf ontwikkelen of de aanschaf van een reguliere (plannings)tool? Neem dan contact met ons op voor een vrijblijvend adviesgesprek, we denken graag met je mee. Er bestaan namelijk ook hybride vormen die het beste van beide mogelijkheden combineren.