Hoe AI-workflowautomatisering bedrijven transformeert in 2025

Een bedrijf runnen vraagt al je aandacht. Je zou geen uren moeten besteden aan het najagen van updates, het verplaatsen van data tussen tools of het twee keer beantwoorden van dezelfde vraag.

AI-workflowautomatisering neemt dat sleurwerk weg en zet het om in vooruitgang. Denk minder aan taken beheren en meer aan workflows die zichzelf regelen.

Van het doorsturen van leads tot het indienen van rapporten en het oplossen van verzoeken: enterprise AI-agenten worden stilletjes de extra collega waar de meeste teams op vertrouwen.

Dus wat zorgt er precies voor dat het werkt — en waar helpt het? Laten we erin duiken.

Wat is AI-workflowautomatisering?

AI-workflowautomatisering herdefinieert bedrijfsefficiëntie door repetitieve taken te automatiseren en realtime beslissingen mogelijk te maken.

AI-gedreven workflows gebruiken AI-agenten om te leren van historische patronen en ongestructureerde data te verwerken op een manier die werkt met bestaande legacy-applicaties, waardoor repetitieve processen worden geoptimaliseerd.

Gartner voorspelt dat tegen 2026 20% van de organisaties AI zal inzetten om managementtaken te automatiseren, waardoor het een cruciale investering wordt voor het voortbestaan van bedrijven.

Door inefficiënties in leadgeneratie, HR-onboarding en prestatiemonitoring te elimineren, verlaagt AI de operationele kosten en verhoogt het de productiviteit.

Bijvoorbeeld: bij Botpress gebruiken we een bot genaamd Gordon om demo-afspraken te regelen. Deze houdt Hubspot in de gaten en deelt informatie van prospects direct met andere acties als een enterprise chatbot, wat ons salesteam wekelijks uren bespaart.

Belangrijke concepten in workflowautomatisering

Hoe werkt AI-workflowautomatisering?

AI-workflowautomatisering begint zodra een event trigger binnenkomt — bijvoorbeeld een lead in je CRM of een webhook van een formulier.

De trigger brengt allerlei informatie mee, die samen de event payload vormen. Deze payload gaat naar een AI-agent, die de context van het verzoek interpreteert en het juiste hulpmiddel inzet voor het gewenste resultaat. Na elke actie kijkt de agent naar de nieuwe situatie en herhaalt de cyclus tot de taak is afgerond en het resultaat is geleverd.

Laten we stap voor stap bekijken wat er gebeurt vanaf het moment dat een verzoek binnenkomt tot je een antwoord ontvangt.

De workflow begint met een trigger uit de echte wereld

Het eerste wat gebeurt, is dat er iets verandert. Deze verandering noemen we een trigger uit het echte leven, en dat kan elke interactie met het systeem zijn.

De trigger bevat de eerste informatie van dat event en geeft het systeem het signaal: “Hé, het is tijd om te beginnen.”

Zodra dit is geregistreerd, is deze informatie beschikbaar voor de AI-agent, die het hele proces overneemt.

Een AI-agent leest de input en bepaalt de volgende stap

Een AI-agent leest die informatie, of het nu platte tekst is of gestructureerde data, en beslist wat er moet gebeuren.

Hier komt een LLM of een intentieclassificatiemodel in beeld.

In sommige systemen is dit een planner op basis van prompts, wat neerkomt op iets eenvoudigs als:

“Hé, de gebruiker zegt: 'Kan ik mijn sessie verplaatsen?' — wat moet het systeem doen?”

En vanaf daar wordt een plan gemaakt om het verzoek af te handelen.

De actie wordt uitgevoerd via een gekoppeld hulpmiddel of API

Zodra de taak duidelijk is, kiest het systeem het hulpmiddel dat het kan uitvoeren.

Dit kan een API-aanroep zijn, een database-aanroep, iets opzoeken op internet, of zelfs een eenvoudige berekening op de ontvangen data.

De agent stelt het verzoek samen met de juiste gegevens en stuurt het naar het hulpmiddel om de subtaak uit te voeren.

Het resultaat gaat indien nodig naar de volgende stap

Zodra het hulpmiddel draait en er een resultaat is, gebruikt de agent dat om te bepalen wat de volgende stap is.

Als er meer stappen zijn, gaat de workflow verder, wordt de data doorgegeven en de situatie opnieuw beoordeeld, tot het eindresultaat is bereikt.

Die cyclus blijft doorgaan tot de hele taak is afgerond, of het nu om een eenmalige update gaat of om een proces met meerdere stappen over verschillende systemen.

Belangrijkste voordelen van AI-workflowautomatisering

AI-workflowautomatisering maakt processen slimmer, sneller en zelfoptimaliserend. Bedrijven hoeven niet langer te werken met starre workflows die vastlopen bij veranderingen.

Als je ooit een halve dag hebt besteed aan dashboards bijwerken of Slack-berichten doorsturen, zullen deze voordelen je bekend voorkomen.

Belangrijkste toepassingen van AI-workflowautomatisering

1. Automatisch data extraheren uit complexe documenten

De meeste teams werken met ongestructureerde data. Deze data, soms handgeschreven of als geprinte documenten, volgt vaak geen vaste regels.

Workflowautomatisering maakt het mogelijk om hier efficiënt en op grote schaal waarde uit te halen.

Workflows op basis van AI-documentindexering zorgen ervoor dat elk bestand gestructureerd wordt gelezen en opgeslagen in een vectordatabank.

In combinatie met retrieval-augmented generation kan de uit documenten gehaalde data direct door de AI-agent in de workflow worden gebruikt om vragen te beantwoorden of acties te starten.

2. Klantonboarding stroomlijnen over meerdere kanalen

Klantonboarding is meer dan alleen informatie verzamelen — het is een reeks acties die snel en op elkaar afgestemd moeten plaatsvinden.

Leads komen via verschillende kanalen binnen en moeten allemaal worden vastgelegd en gekwalificeerd in het CRM. AI-workflowautomatisering verbindt deze stappen.

Zodra een lead binnenkomt, haalt de leadgeneratie-chatbot de belangrijkste gegevens op, controleert de volledigheid en start vervolgacties.

Hierdoor voelt onboarding snel en responsief aan, zonder afhankelijk te zijn van handmatige controles.

3. Zakelijke content genereren met minimale input

Teams produceren tegenwoordig continu operationele content — essentieel voor marketing, maar zelden geoptimaliseerd voor hergebruik.

Omdat de content op verschillende platforms staat, is het vaak lastig om deze te bundelen.

Moderne chatbotmarketing-workflows benutten die ruwe data, voegen deze samen en zetten die automatisch om in bruikbare content.

Met slechts een kleine input of trigger kan een goed gebouwde RAG-chatbot een volledige samenvatting of concept maken zonder dat iemand de bron hoeft op te zoeken of het handmatig hoeft te formatteren.

4. HR-processen beheren met AI-agenten

HR-teams krijgen voortdurend verzoeken binnen — van vragen over beleid tot goedkeuringen en onboarding-taken. Deze zijn niet ingewikkeld, maar ze onderbreken het echte werk en stapelen zich snel op.

Een HR-chatbot kan deze interacties direct afhandelen, vragen beantwoorden, input verzamelen en medewerkers begeleiden door interne processen.

De chatbot sluit aan op de tools die je team al gebruikt en zorgt dat alles blijft doorlopen, zonder een extra wachtrij te creëren.

5. Klantenservice afhandelen met AI-chatbots

De meeste supportverzoeken volgen een vast patroon. De gebruiker wil snel geholpen worden — bijvoorbeeld met een update, een oplossing of gewoon wat uitleg. En bovenal verwachten ze een snel antwoord.

Een klantenservice-chatbot kan deze interacties direct oppakken. De chatbot voert het gesprek, maakt of wijzigt tickets op de achtergrond en houdt het proces in beweging.

Dit soort AI-ticketing geeft teams ruimte om zich te richten op belangrijke zaken. Met functies als human-in-the-loop kan een supportmedewerker inspringen wanneer nodig, terwijl routinevragen automatisch worden afgehandeld.

Top 5 AI Workflow Automation Tools

1. Make

Beste voor: Teams die grote, visuele automatiseringen bouwen met meerdere tools en af en toe AI-stappen

Make is een visueel automatiseringsplatform waar je workflows ontwerpt door apps visueel te koppelen en logica te definiëren.

Het is populair voor operationele workflows — zoals het synchroniseren van data tussen CRM’s en spreadsheets — maar ondersteunt ook conversational AI.

Make ondersteunt ook bestandsanalyse en het toevoegen van content aan vector stores, wat handig is voor teams die AI-workflows draaien zoals documentextractie of RAG-gebaseerde retrieval.

Het is vooral geschikt voor teams die stap voor stap willen zien hoe alles samenkomt.

Belangrijkste functies:

• Visuele bouwer met onbeperkte vertakkingslogica en foutafhandeling
• OpenAI-ondersteuning voor completions, samenvattingen, bestandsanalyse en RAG
• Native integraties met apps zoals Notion, Slack, Google Workspace, HubSpot
• Uitvoering op basis van schema’s of triggers met volledige versiegeschiedenis

Nadelen:

• Grotere leercurve bij zeer grote workflows
• AI-toepassingen vereisen enig begrip van prompts en vectoropslag

2. Botpress

‍Ideaal voor: Het automatiseren van chatgebaseerde workflows met AI-nodes die volledige processen aansturen

Botpress is een visuele workflowbouwer voor het bouwen van AI-agenten.

Het platform biedt uitstekende tools om tot in detail te bepalen hoe workflows op elkaar inwerken, veel verder dan de oppervlakkige kaarten die andere platforms gebruiken.

Met de canvas-bouwer beheer je belangrijke variabelen en context terwijl deze tussen integraties en platforms bewegen.

Het werkt goed, zelfs als je niet precies weet hoe de tools onderling verbonden zijn. Zodra je ze koppelt en rechten geeft, kan de Autonomous Node de flow beheren.

Als je team werkt met een rommelige workflow die lastig te vertalen is naar andere platforms, kan Botpress koppelen met tools als Zapier of Make om structuur aan te brengen.

Belangrijkste functies:

• Stapsgewijze flows met afgebakende variabelen per node
• Ingebouwde Knowledge Base voor document- en URL-gebaseerde retrieval
• Ondersteuning voor externe tools via API’s, triggers en Zapier/Make-integraties
• Afzonderlijk geheugen en input om contextverlies te voorkomen

Nadeel: Ontwerpen met afgebakende logica vergt enige leercurve vooraf

3. N8n

Beste voor: Teams die een flexibele, ontwikkelaarsvriendelijke workflowtool met open-source controle zoeken

n8n is gebouwd voor gebruikers die volledige controle willen over hoe workflows werken en waar ze draaien.

Het is zelf te hosten, uit te breiden met code en dwingt je niet in vooraf bepaalde patronen. Als je ooit Zapier wilde met Git-achtige flexibiliteit, dan is dit het.

Workflows worden visueel opgebouwd, maar ondersteunen aangepaste JavaScript in elke stap.

Het ondersteunt vertakkingen, herhalingen, voorwaarden en webhooks standaard, en werkt goed samen met eigen API’s en interne systemen.

Belangrijkste functies:

• Visuele workflowbouwer met node-gebaseerde logica
• Open-source met opties voor zelfhosting en cloud
• Werkt goed met webhooks en langdurige taken

Nadelen:

• Vereist meer installatie dan gehoste tools
• Niet bedoeld voor niet-technische gebruikers of snelle startscenario’s

4. Zapier

Beste voor: Niet-technische teams die snel automatiseringen willen tussen populaire SaaS-tools

Zapier is gebouwd voor snelheid en eenvoud. Je kiest een trigger, bepaalt wat er daarna gebeurt en de rest wordt automatisch geregeld.

Voor teams die gewoon willen dat iets werkt zonder na te denken over vertakkingslogica of infrastructuur.

Het is ideaal als je werkt met tools die al in het ecosysteem zitten. Of je nu leads van een formulier naar een CRM stuurt of updates tussen Slack en Google Sheets verplaatst, de installatie duurt minuten en draait betrouwbaar op de achtergrond.

Het is niet bedoeld voor diepgaande aanpassingen, maar dat is juist de kracht. Als je workflow duidelijk is en weinig voorwaarden nodig heeft, ben je met Zapier sneller klaar dan met welke andere tool dan ook.

Belangrijkste functies:

• Meer dan 6.000 app-integraties, waaronder Google Workspace, Slack en Salesforce
• Gebruiksvriendelijke visuele editor met een bibliotheek van kant-en-klare sjablonen

Nadelen:

• Kosten kunnen snel oplopen bij veel taken of premiumfuncties
• Beperkte aanpassingsmogelijkheden voor complexe of zeer specifieke workflows

5. Aisera

Beste voor: Enterprise-teams die interne workflows automatiseren voor IT, HR en klantenservice

Aisera richt zich op grootschalige automatisering met domeinspecifieke AI.

Het is ontwikkeld om teams te helpen bij het beheren van grote volumes — van het oplossen van IT-tickets tot het onboarden van medewerkers of het beantwoorden van klantverzoeken.

Wat Aisera onderscheidt, is de toepassing van AI binnen de workflow. De natuurlijke taalmodellen — ontwikkeld ruim voor het GPT-tijdperk — ondersteunen al jaren enterprise support en worden nu aangevuld met grotere LLMs waar nodig.

Het is niet gericht op startups of individuele bouwers, maar voor grote teams die betrouwbare, AI-gedreven automatisering willen zonder alles zelf te bouwen is Aisera een sterke keuze.

Belangrijkste functies:

• Domeinspecifieke taalmodellen voor nauwkeurige, contextbewuste automatisering
• Integreert met platforms als ServiceNow, Salesforce en Workday

Nadelen:

• Installatie kan complex zijn afhankelijk van je systemen en databronnen
• Vooral geschikt voor grootschalige toepassingen — te uitgebreid voor kleine teams

Stroomlijn je workflows met AI-automatisering

De meeste teams lopen tegen hetzelfde probleem aan: ze weten wat geautomatiseerd moet worden, maar de tools die ze proberen passen niet bij hun systemen.

Met Botpress bouw je rond je eigen proces, niet rond het sjabloon van iemand anders. Jij bepaalt hoe de logica werkt, wat de bot doet en hoe hij koppelt met de tools die je team dagelijks gebruikt.

Als je ooit hebt gedacht: “Dit zou automatisch moeten gaan,” dan is dit het startpunt.

Begin vandaag nog met bouwen — het is gratis.

Veelgestelde vragen

1. Welke interne middelen of teamleden heb je nodig om AI-workflows op te zetten?

Om AI-workflows op te zetten, heb je doorgaans iemand nodig die je bedrijfsprocessen kent (zoals een procesverantwoordelijke), iemand met kennis van API’s of integraties (bijvoorbeeld een technisch leider of systeemingenieur), en eventueel een AI- of automatiseringsspecialist. Veel platforms zoals Botpress maken coderen echter grotendeels overbodig, waardoor een klein multidisciplinair team vaak voldoende is.

2. Kunnen AI-workflows worden uitgerold zonder lopende bedrijfsactiviteiten te verstoren?

Ja, AI-workflows kunnen worden uitgerold zonder lopende bedrijfsactiviteiten te verstoren. De meeste platforms ondersteunen gefaseerde implementaties en werken als een extra laag bovenop je bestaande systemen, zodat je stapsgewijs kunt testen en lanceren zonder downtime te veroorzaken.

3. Hoe stap ik over van traditionele automatisering naar AI-gestuurde workflows?

Om over te stappen van traditionele automatisering naar AI-gestuurde workflows, begin je met het in kaart brengen van regelgebaseerde processen die repetitieve taken uitvoeren en baat kunnen hebben bij meer flexibiliteit of contextbegrip. Introduceer vervolgens geleidelijk AI-agenten of -logica, vaak eerst in een hybride vorm voordat je volledig overstapt op AI-logica.

4. Wat zijn de initiële en terugkerende kosten van AI-workflowautomatisering?

De initiële kosten voor AI-workflowautomatisering hangen af van het platform (sommige bieden gratis opties) en of je maatwerk nodig hebt. Terugkerende kosten bestaan meestal uit abonnementskosten voor het platform, eventuele verwerkingskosten (voor API-calls of LLM’s), en af en toe updates of onderhoud, vooral naarmate workflows opschalen.

5. Wat gebeurt er als de AI-workflow een verkeerde beslissing neemt?

Als een AI-workflow een verkeerde beslissing neemt, kun je bij de meeste platforms terugvalmechanismen instellen en de logica handmatig aanpassen. Je kunt het gedrag van de agent ook bijsturen of verbeteren op basis van feedback en historische data, zodat fouten in de toekomst minder vaak voorkomen.