Drie manieren
om samen te verbeteren

Eén pilot voor assurantiekantoren die het werk uit handen willen
Eén implementatietraject voor organisaties die AI in de lijn moeten brengen
Coaching voor ondernemers die het zelf bouwen zonder zelf de fouten te maken

Veelgestelde vragen

Wat kost een AI-pilot voor een assurantiekantoor?

De pilot kost € 2.950 ex. btw voor vier AI-assistenten, gebouwd op vier processen die je zelf kiest. Dat is de vaste prijs voor het volledige 45-dagen traject. Gaan de assistenten niet live of is je handwerk niet gehalveerd, dan betaal je niets. Per extra assistent na de pilot rekenen we € 2.950 per stuk. TODO: verifiëren.

Hoe lang duurt een AI-implementatietraject?

De pilot staat op 45 dagen — dat is de kern. Een implementatietraject voor verzekeraars en volmachtbedrijven loopt meestal enkele maanden, afhankelijk van het aantal use cases en de complexiteit van de ketenintegraties. Je huurt me per uur (€ 120 ex. btw) of op projectbasis, waarbij we vooraf de roadmap en milestones bepalen. TODO: verifiëren.

Wat gebeurt er als de AI-assistenten niet live gaan?

Bij de pilot geldt een harde garantie: is het handwerk op dag 45 niet gehalveerd, dan bouwen we kosteloos door tot dat wel zo is. Voor het implementatietraject geldt: is er in de eerste week geen klik, dan stoppen we kosteloos de samenwerking. Je loopt dus geen financieel risico op een traject dat niet rendeert. TODO: verifiëren.

Heb ik een IT-afdeling nodig?

Nee. Ik bouw de AI-assistenten op de door jouw gekozen omgeving en regel de integraties zelf. Je hebt geen interne developers of een IT-afdeling nodig. Voor de basis (een account bij de AI-tool en toegang tot je brondata) is voldoende. Voor grotere organisaties met een eigen IT-afdeling werk ik natuurlijk nauw samen met je technische team. TODO: verifiëren.

Werkt dit met mijn bestaande polisadministratie?

In de regel ja. De AI-assistenten koppelen via API's of bestandsintegraties met je bestaande systemen — polisadministratie, CRM, klantcontactplatform of documentbeheer. Kantoren kiezen processen uit prolongatie, mutatieverwerking, klantintake, schadecommunicatie of Wft-dossiervorming. In de eerste sessie bepalen we samen welke processen het meest opleveren en technisch haalbaar zijn. TODO: verifiëren.

Hoe zit het met AVG en de EU AI Act bij AI in een assurantiekantoor?

AVG en de EU AI Act zijn standaard meegenomen. Ik bouw al jaren AVG-conform voor de financiële sector, o.a. bij a.s.r. (250 koppelingen, AVG-proof) en Rabobank (compliance, security en keten voor livegang). We kiezen zakelijke AI-tools met EU-dataresidency, sluiten gevoelige persoonsgegevens uit waar mogelijk en werken met human-in-the-loop voor kritieke beslissingen. TODO: verifiëren.

Wie is eigenaar van de gebouwde automatiseringen?

Jij bent volledig eigenaar van de gebouwde automatiseringen. De AI-assistenten draaien in jouw omgeving en op jouw accounts. Je krijgt de configuraties en workflows in eigen beheer, zodat je zelfstandig verder kunt schalen of aanpassen. Ik lever geen afhankelijkheid, maar een werkend product dat jij in eigendom krijgt. TODO: verifiëren.

Wat als mijn medewerkers het niet gaan gebruiken?

Adoptie bepaalt het succes — dat is geen bijzaak maar de kern. Ik betrek het team vanaf dag 1 bij de procesopname, bouw de assistenten in de bestaande workflows (niet ernaast) en train je medewerkers persoonlijk. Bij Rabobank deden meer dan 20.000 medewerkers dagelijks met de assistenten. Werkt adoptie niet, dan geldt de garantie: niet gehalveerd = niet betalen. TODO: verifiëren.

Kan AI mijn gescande polisbladen en oude PDF’s lezen?

Alleen als er tekst in het bestand zit of als je er eerst tekstherkenning overheen laat lopen. Een digitaal aangemaakte PDF leest een model prima, maar een scan of een foto van een polisblad is een plaatje en dan hangt alles af van de kwaliteit van de OCR die je ervoor zet. Reken bij oude scans op fouten in precies de velden die ertoe doen: polisnummers, bedragen en ingangsdata. Test dat op een steekproef van je slechtste scans voordat je er een proces op bouwt.

Waarom rekent AI slecht en wat betekent dat voor bedragen?

Omdat een taalmodel geen rekenmachine is: het voorspelt hoe een getal er waarschijnlijk uitziet in plaats van het uit te rekenen. Bij optellen, percentages en rentes gaat dat regelmatig mis en het foute getal ziet er net zo overtuigend uit als het goede. Laat rekenwerk dus door je eigen systeem of een expliciete rekenstap doen en gebruik het model alleen om de uitkomst uit te leggen. Alles met een bedrag erin is de plek waar je de controle niet mag overslaan.

Werkt AI in het Nederlands net zo goed als in het Engels?

In het Nederlands iets minder, maar zelden zo veel dat het je keuze bepaalt. Modellen zijn op overwegend Engelstalige tekst getraind, dus je ziet vaker stroeve formuleringen, anglicismen en fouten bij smalle vakterminologie. Voor samenvatten en opzoeken in je eigen Nederlandse documenten merk je er in de praktijk weinig van. Wat wel loont: schrijf je instructie in de taal waarin je het antwoord wilt en neem je eigen vaktermen letterlijk in de prompt op.

Werkt dit ook als onze processen nergens beschreven staan?

Ja, en wachten tot alles beschreven is, is de duurste vorm van uitstel. Een assistent bouwen dwingt je alsnog om één proces expliciet te maken, maar dan voor één proces in plaats van voor alle. Het echte risico zit ergens anders: als niemand kan zeggen hoe het werk nu gaat, weet je ook niet waartegen je de winst afmeet. Leg dus van dat ene proces vast hoe lang het nu duurt en hoe vaak het voorkomt; meer documentatie heb je niet nodig om te beginnen.

Onze data staat verspreid en is niet schoon. Kan ik dan al beginnen?

Beginnen wel, opschalen niet. Voor één assistent op één afgebakende bron kom je een heel eind, ook met rommelige data, omdat je de bron beperkt en een mens de uitkomst beoordeelt. Zodra meerdere assistenten op dezelfde kennis moeten draaien, worden de kennislaag en het rechtenmodel het knelpunt, en dat zijn precies de twee dingen die niet in een paar weken meeverhuizen naar een andere tool. Kies je eerste use case dus op een bron die al redelijk op orde is en gebruik de opbrengst om de rest op te ruimen.Whitepaper Toolkeuze →

Wat doe ik als mijn pakketleverancier geen koppeling biedt?

Dan bouw je de koppeling zelf of je kiest een ander proces om mee te beginnen. Een koppeling is een koppeling, of je hem nu voor Microsoft, voor n8n of voor een AI-leverancier maakt, dus dat werk is niet verloren als je later van assistent wisselt. Wat je niet moet doen is je assistent kiezen op basis van welke leverancier toevallig een knop heeft. Begin bij processen waar de informatie al in e-mail of documenten zit; dan speelt de koppelingsvraag helemaal niet.Whitepaper Toolkeuze →

Moet ik wachten tot mijn softwareleverancier AI zelf inbouwt?

Voor functies die diep in je pakket zitten wel, voor het werk eromheen niet. Wat je leverancier inbouwt werkt binnen zijn eigen datamodel en kost jou geen beheer; daar zelf een alternatief naast zetten is zelden verstandig. Maar het meeste tijdverlies in een kantoor zit tussen de systemen in: e-mail, documenten, controles, overtypen. Daar hoef je niet op te wachten en dat gaat je pakketleverancier ook nooit voor je oplossen.

Wat vinden AFM en DNB van AI in advies- en acceptatieprocessen?

Geen verbod, wel de eis dat je uitlegbaar en aantoonbaar in control bent. De bestaande regels blijven onverkort gelden: zorgplicht, passend advies en beheerste bedrijfsvoering veranderen niet omdat er een model in het proces zit. DNB publiceerde eerder algemene principes voor verantwoord AI-gebruik door financiële instellingen en AFM bracht meerdere verkenningen uit over AI in advies en verzekeren. De lijn is stabiel: jij blijft verantwoordelijk en je moet kunnen uitleggen wat er gebeurde.

Hoe weet ik of mijn toepassing hoog risico is volgens de AI-verordening?

Kijk naar wat het systeem beslist over een mens, niet naar hoe geavanceerd het is. Kredietwaardigheidsbeoordeling van natuurlijke personen en risicobeoordeling en prijsstelling bij levens- en zorgverzekeringen staan met naam in Annex III; een assistent die een dossier samenvat voor een medewerker die zelf beslist, valt daar in beginsel buiten. Het onderscheid zit dus in of het model het besluit neemt of het besluit voorbereidt. Laat de classificatie van je eigen toepassing juridisch toetsen en leg vast waarom je tot die conclusie kwam.

Wat doe ik als medewerkers al AI gebruiken zonder dat ik het weet?

Ervan uitgaan dat het gebeurt en er een veilige route naast zetten, niet verbieden. Een verbod verplaatst het gebruik naar privételefoons en dan verlies je zowel het zicht als de kans om het goed te doen. Bied binnen twee weken één goedgekeurde omgeving aan, zet op één A4 wat er wel en niet in mag zolang de verwerking niet geregeld is, en vraag medewerkers waar ze het voor gebruiken. Dat laatste levert meteen je eerste lijst met use cases op.

Moet ik kunnen aantonen hoe een AI-ondersteund advies tot stand kwam?

Ja. Je dossier- en zorgplicht veranderen niet doordat er een model in het proces zit, en bij een klacht of een geschil bij Kifid moet je kunnen laten zien waarop het advies is gebaseerd. Praktisch betekent dat: log welke bronnen de assistent gebruikte, welke uitkomst hij gaf en wie die heeft beoordeeld of aangepast. Bouw dat vanaf de eerste assistent in, want achteraf reconstrueren kan niet.

Hoe voorkom ik dat medewerkers de assistent blind gaan vertrouwen?

Door het controleren in het proces te bouwen en niet aan de goede wil van de medewerker over te laten. Automation bias is voorspelbaar: hoe vaker de assistent gelijk heeft, hoe minder mensen kijken, en juist dan glipt de fout erdoor. Laat de assistent bij elke bewering zijn bron tonen en toets steekproefsgewijs een vast percentage van de output tegen het dossier. Meet ook hoe vaak medewerkers de output nog aanpassen; zakt dat naar nul, dan is dat een waarschuwing en geen succes.

Kan ik gewoon Copilot gebruiken of heb ik iets aparts nodig?

Zit je werk al in Microsoft, dan is Microsoft 365 Copilot de logische start, omdat Microsoft je documenten, mail en agenda al heeft en de kennislaag er dus al ligt. Wil je meer dan chatten, dus gescheiden omgevingen, versiebeheer, rechten per rol, meerdere stappen en koppelingen buiten Microsoft, dan til je de assistent over naar Copilot Studio. De prijs is afhankelijkheid: Microsoft zit vrijwel overal en je stapt niet snel over, wat je gevoelig maakt voor prijsverhogingen. Kies de tool dus niet op je eerste assistent maar op je kennislaag en rechtenmodel, want die verhuizen niet in een paar weken mee.Whitepaper Toolkeuze →

Wat doe ik als de assistent een fout maakt die de klant al heeft gezien?

Behandelen als elke andere fout in je dienstverlening: herstellen, vastleggen en de oorzaak wegnemen. Nieuw is alleen dat je moet kunnen achterhalen welke bron en welke versie de fout veroorzaakte, want zonder logging kun je niet uitsluiten dat het opnieuw gebeurt. Zet vooraf vast wie de assistent mag stilzetten en zorg dat die persoon dat besluit alleen kan nemen. Een assistent die je niet binnen een uur kunt uitzetten, hoort niet in klantcontact.