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 - SophieStuur ons een berichtAigencyAigency ontwerpt en ontwikkelt waardevolle, robuuste en betrouwbare Machine Learning-modellen.Info SupportInfo Support is de specialist in maatwerk software en leidend in kunstmatige intelligentie (AI).Disclaimer: This post contains affiliate links. If you make a purchase, I may receive a commission at no extra cost to you.Schrijf je in voor onze nieuwsbrief en ontvang exclusieve toegang tot nieuws, blik achter de schermen en meer!