Waarom Document AI een doorbraak is voor Enterprise AI

Een  recent artikel in Forbes  met de titel '   '  (AI-technologieën zijn nu al in gebruik, maar de acceptatie ervan verloopt ongelijk) behandelde een nieuwe analyse van Anthropic over hoe AI zich in het dagelijkse werk manifesteert. In plaats van banenverlies wijzen de gegevens op een fragmentatie van banen: AI wordt gebruikt voor bepaalde taken binnen veel functies en de meeste mensen gebruiken het naast hun eigen oordeel, niet als volledige vervanging.

Dat beeld komt overeen met wat we hebben gevonden in Nitro's rapport '   Enterprise AI ': binnen bedrijfsteams zijn de investeringen in AI reëel en groeiende, maar de acceptatie is ongelijk. Sommige tools worden aangeschaft en blijven vervolgens ongebruikt. Sommige initiatieven blijven steken in de pilotfase. Sommige teams proberen use cases af te dwingen die niet goed aansluiten bij hoe mensen daadwerkelijk werken. Tegelijkertijd is er één categorie die steeds weer boven het maaiveld uitsteekt: document-AI.

Documentwerk is waar AI praktisch wordt

In onze enquête onder meer dan 1000 professionals bij bedrijven met meer dan 500 werknemers blijkt dat documentworkflows in vergelijking met andere AI-toepassingen in bedrijven vrijwel universeel worden toegepast. Leidinggevenden zijn bijzonder consistent: 95% van de respondenten in het topmanagement geeft aan AI te gebruiken voor het extraheren van documentgegevens. Documenttaken zijn ook het gebied waar het gebruik hoog blijft op alle functieniveaus, waarbij werknemers ook een sterke acceptatie melden.

Als je kijkt naar wat mensen daadwerkelijk doen met AI, dan is dat geen abstract experiment. Het is hetzelfde werk dat teams elke week vertraagt:

• Gestructureerde gegevens uit ongestructureerde documenten halen
• Het uitvoeren van veelvoorkomende PDF-taken
• Contracten en overeenkomsten samenvatten en beoordelen

Leidinggevenden gaven aan dat ze juist deze workflows intensief gebruiken, inclusief PDF-taken en contractoverzichten. Dit is het soort werk dat elke afdeling doet, of ze het nu 'documentbeheer' noemen of niet. De juridische afdeling beoordeelt contracten. De financiële afdeling beoordeelt voorwaarden en ondersteunende documentatie. De operationele afdeling beheert formulieren, facturen en leveranciersdocumenten. De inkoopafdeling voert goedkeuringscycli uit en is afhankelijk van schone gegevens. Wanneer AI helpt met documenten, is de waarde gemakkelijk te begrijpen omdat het werk al meetbaar is.

Het 'augmentatie'-patroon is het echte adoptiepatroon

Een van de meest nuttige punten in de berichtgeving van Forbes is dat augmentatie een belangrijk onderdeel is van hoe mensen AI op het werk gebruiken. Ze stellen op, verfijnen, vatten samen, extraheren en herhalen. Dat is een workflow waarbij mensen betrokken zijn, en dat komt overeen met wat we in documenten zien.

Documenten bevatten context: ze bevatten uitzonderingen, randgevallen en taal die interpretatie behoeft. Teams hebben nog steeds mensen nodig die verstand hebben van risico's, beleid, klantverplichtingen of wettelijke vereisten. AI versnelt het vinden van een antwoord, maar de uiteindelijke beslissing hangt vaak af van ervaring.

Daarom wordt document-AI vaak binnen bedrijven opgeschaald. Het ondersteunt de persoon die het werk doet, in plaats van de organisatie te vragen de hele taak rond een tool te herontwerpen. In de praktijk ziet dat er als volgt uit:

• Een lid van het juridische team begint met een door AI gegenereerde samenvatting van het contract en controleert vervolgens de belangrijkste clausules die voor dat bedrijf van belang zijn.
• Een financieel analist haalt velden uit een stapel pdf's en valideert vervolgens afwijkingen in plaats van alles handmatig in te voeren.
• Een operations manager krijgt snel de basisstructuur opgezet en besteedt vervolgens zijn tijd aan het oplossen van uitzonderingen en het coördineren van belanghebbenden.

Wanneer AI op deze manier wordt toegepast, wordt het een krachtvermenigvuldiger voor mensen die al weten wat 'goed' is. Dat is ook waar het vertrouwen het snelst wordt opgebouwd, omdat de gebruiker de output kan verifiëren aan de hand van een brondocument.

Waarom is document-AI succesvol terwijl andere AI-initiatieven vastlopen?

Van buitenaf kan het lijken alsof 'AI-adoptie' één enkele trend is. In werkelijkheid gedragen verschillende categorieën zich heel verschillend. Document-AI is succesvol omdat het aansluit bij vier praktische realiteiten binnen ondernemingen die andere tools vaak negeren:

1) Het past in bestaande workflows

Mensen leven al in documenten. Ze vormen het registratiesysteem voor overeenkomsten, goedkeuringen, audits en klantverplichtingen. Wanneer AI die laag ondersteunt, hoeven teams geen nieuw bedrijfsmodel te bedenken om waarde te creëren.

2) Het richt zich op herhaalbare taken

Gegevensuitvoer en gangbare PDF-workflows zijn consistent genoeg om te profiteren van automatisering, maar nog steeds complex genoeg om zonder automatisering tijdrovend te zijn. Dat is een ideale situatie voor gebruik in ondernemingen, omdat het de uitersten vermijdt: puur experimenteren aan de ene kant en broze, overontworpen automatisering aan de andere kant.

3) Het leidt tot duidelijke verantwoordelijkheid

Wanneer AI een contract, een factuur of een gereguleerd document aanraakt, is er een eigenaar die veel waarde hecht aan nauwkeurigheid. Die eigenaar wordt de natuurlijke beoordelaar. Het toezicht is ingebouwd in het proces.

4) Het creëert een meetbaar verhaal voor het management

Leidinggevenden kunnen zonder lange uitleg begrijpen hoeveel tijd er wordt bespaard op documenttaken. Het is gemakkelijk te koppelen aan kosten, cyclustijd en doorvoer. Dat is belangrijk wanneer er al miljoenen zijn geïnvesteerd.

De bredere les voor AI in ondernemingen: bruikbaarheid stuurt gedrag

Ons rapport benadrukt ook een tweede waarheid die van belang is voor elke AI-strategie: werknemers nemen datgene over wat bruikbaar is. Wanneer tools niet passen in de workflow, werken mensen er omheen. Dat is een van de redenen waarom schaduw-AI zo vaak voorkomt in organisaties. Teams worden niet wakker met het idee om governance-risico's te creëren. Ze proberen meestal hun werk sneller gedaan te krijgen.

Document-AI heeft momentum, deels omdat het een probleem oplost dat voor de meeste teams al urgent is. Het is ook vaak gemakkelijker te integreren in het dagelijkse werk zonder dat mensen een volledig nieuwe manier van werken moeten leren. Dat is de norm waaraan bedrijfs-AI in de toekomst moet voldoen.

Wat moeten bedrijfsleiders uit deze AI-studies concluderen?

Als u op dit moment een roadmap voor enterprise AI aan het opstellen bent, zijn documentworkflows een sterke basis om deze op te verankeren, zelfs als uw bredere doelstellingen verder reiken dan documenten.

Niet omdat documenten het enige zijn dat telt, maar omdat documentwerk de voorwaarden blootlegt die AI op grote schaal succesvol maken:

• Een gerichte use case met duidelijke verantwoordelijkheden
• Meetbare resultaten die teams snel kunnen valideren
• Een workflow waarin AI assisteert en mensen hun oordeel gebruiken waar dat belangrijk is
• Gebruiksvriendelijkheid die de verleiding vermindert om gevoelig werk via niet-goedgekeurde tools te routeren

Als u aan deze voorwaarden kunt voldoen in andere delen van het bedrijf, wordt de acceptatie gemakkelijker. Als dat niet lukt, is document-AI nog steeds het meest betrouwbare bewijs dat enterprise-AI echte productiviteit kan opleveren wanneer het wordt toegepast op het juiste soort werk.

Om de resultaten van het onderzoek in detail te bekijken, kunt u hier het volledige rapport lezen:  Enterprise AI: de realiteit achter de hype