De werkelijke waarde van AI-agents berekenen
AI-agents worden gezien als een van de grootste trends in het bedrijfsleven. Ze beloven meer efficiëntie, gestroomlijnde processen en een betere dienstverlening. Maar hoe meet je de daadwerkelijke waarde van AI-agents? Theo Bosveld, Managing Consultant bij Bvolve, legt uit hoe die waarde in kaart kan worden gebracht.
Achter alle mooie verhalen en businesscase over AI-agents schuilt de harde realiteit van budgetten, investeringen en resultaten die meetbaar moeten zijn. De ervaring leert dat veel organisaties enthousiast beginnen aan AI-projecten, maar worstelen met het aantonen van concrete waarde. “Het voelt wel efficiënter” is geen business case.
Het probleem met traditionele ROI-berekeningen
Traditionele Return on Investment (ROI)-berekeningen gaan uit van duidelijke input en output: je investeert X, je bespaart Y aan kosten, klaar. Bij AI-agents ligt dat fundamenteel anders. De kosten zijn diffuser: het gaat niet alleen om softwarelicenties, maar ook om ontwikkelingstijd, training van medewerkers, datavoorbereidingen en maanden van fine-tuning. Deze ‘verborgen kosten’ kunnen oplopen tot 60%-70% van de totale investering.
Daarnaast zijn de baten breder dan alleen kostenbesparingen. AI-agents verminderen fouten, verhogen consistentie, maken nieuwe dienstverlening mogelijk en verbeteren vaak de medewerkerstevredenheid. En dan is er nog de tijdfactor: anders dan een nieuwe printer die meteen werkt, leren AI-agents. De waarde in maand 1 is heel anders dan in maand 12.
Hoe RMI Chemical Logistics 15 uur per dag bespaart
Een succesvol voorbeeld van AI-agents is te vinden bij RMI Chemical Logistics. Dit bedrijf, gespecialiseerd in het transport van vloeistoffen, worstelde met een herkenbaar probleem: hun 15 logistieke medewerkers besteedden dagelijks veel tijd aan het opstellen van ordergerelateerde e-mails. Van coördinatie van het laadproces, via updates tijdens transport tot afstemming van het losproces bij klanten. Repetitief werk met duidelijke patronen, maar wel tijdrovend.
Hun oplossing? AI-agents, gekoppeld aan hun ERP-systeem, SharePoint, e-mailgeschiedenis en klantspecifieke bestanden, die automatisch concept e-mails genereren op alle e-mailvragen die binnenkomen. Hierdoor hebben de agents toegang tot alle relevante context om passende e-mails samen te stellen. De medewerker hoeft minder op te zoeken en krijgt meer een controlerende functie in dit deel van het werk.
Het resultaat van de logistieke e-mail automatisering was snel zichtbaar: elke logistieke medewerker bespaart nu gemiddeld een uur per dag. In plaats van e-mails vanaf nul op te stellen, controleren en versturen ze alleen nog de gegenereerde concepten. Totaal betekent dit een tijdsbesparing van 15 uur per werkdag – tijd die vrijkomt voor meer strategische en complexere logistieke vraagstukken.
De verborgen kosten van verandermanagement
Wat vaak wordt onderschat: mensen meekrijgen kost tijd en energie. Vaak is de eerste periode vooral gericht op het overwinnen van weerstand. Medewerkers zijn bang dat de AI-agent hun werk gaat overnemen. De oplossing is dan transparante communicatie, intensieve begeleiding en het duidelijk maken dat de agent juist helpt om interessanter werk te doen.
De kosten die het met zich meebrengt om achteraf de mensen te betrekken die het betreft, zijn de verborgen kosten van verandermanagement. De aanpak van RMI Chemical Logistics was er juist op gericht dat de medewerkers vanaf het begin waren aangehaakt. Op deze manier werd de AI-agent in de logistiek geen ‘IT-feestje‘ maar konden de verborgen kosten grotendeels worden voorkomen.
Vijf praktische tips voor de ROI berekening:
- Start altijd met een pilot van één specifiek proces en meet de resultaten grondig voordat je uitbreidt.
- Gebruik realistische tijdsbepalingen: medewerkers schatten hun eigen tijdgebruik vaak te optimistisch in. Tijdmeting of activiteitenregistraties geven betrouwbaardere data.
- Reken met scenario’s: best–case, worst–case en realistic–case. De ervaring leert dat de waarheid meestal tussen realistic en worst–case ligt.
- Verzamel baseline data voordat je begint, anders kun je de verbetering niet aantonen.
- Denk breder dan alleen FTE-besparingen. Kwaliteitsverbetering, snelheidswinst, schaalbaarheid en nieuwe business mogelijkheden kunnen vaak net zo waardevol zijn als directe kostenbesparingen.
ROI is meer dan getallen
De ROI van AI-agents laat zich berekenen, maar vraagt om een bredere blik dan traditionele investeringen. Het gaat niet alleen om kostenbesparingen, maar om het creëren van nieuwe capaciteit en mogelijkheden.
In het voorbeeld van RMI Chemical Logistics was de return duidelijk positief, omdat het bedrijf de tijd nam voor een gedegen analyse, realistische verwachtingen stelde en investeerde in mensen naast technologie.
De gouden regel: begin met processen waar veel repetitief werk is, duidelijke regels gelden en de impact goed meetbaar is. Succes daar geeft vertrouwen en budget voor complexere toepassingen.
