Veel MKB-bedrijven investeren in automatisering, maar worstelen met de vraag: welke workflow-variant levert aantoonbaar meer waarde op? Het Opus Workflow Evaluation Framework biedt een kwantitatieve manier om workflows – menselijk, geautomatiseerd of hybride – objectief te vergelijken op correctheid (kwaliteit), betrouwbaarheid (consistentie/risico) en kosten. Dit stelt je in staat om onderbouwde beslissingen te nemen, in plaats van te vertrouwen op onderbuikgevoel of anekdotes.
Opus is een probabilistisch-normatief raamwerk dat workflows modelleert als een samenstel van beslissingen en taken, met meetbare uitkomsten. In plaats van alleen te kijken naar doorlooptijd of licentiekosten, evalueert Opus elke workflow-variant op drie pijlers tegelijk: correctheid (hoe vaak het resultaat klopt), betrouwbaarheid (hoe stabiel prestaties zijn over tijd en cases) en totale kosten (mensuren, tooling, faalkosten). Volgens het Opus-onderzoek (arXiv:2511.04220) maak je via verwachte waarde en risico (dispersie) een expliciete trade-off zichtbaar, bijvoorbeeld: iets duurdere AI-review stappen kunnen de faalkosten door fouten drastisch verlagen.
In de kern koppel je meetdata aan een utilityfunctie (waarde) en risico-inschatting, en vergelijk je scenario’s via simulatie.
Leg stappen vast (bijv. intake → classificatie → automatische verwerking → menselijke controle → oplevering) en beslismomenten (wanneer AI, wanneer mens, wanneer twee-staps review?).
- Correctheid: foutkans per stap (bijv. AI-classificatie 93% accuraat, menselijke review 98%).
- Doorlooptijd: gemiddelde en spreiding (P50, P90).
- Kosten: mensuren, licenties, compute, en faalkosten per fout (retour, kredietnota, reputatieschade-indicatie).
Bijvoorbeeld: minimaal 97% eindcorrectheid, P95 doorlooptijd onder 2 uur, kosten per case < €5, SLA-breuk < 1%.
Gebruik Monte Carlo-simulatie om te zien hoe varianten presteren onder variatie (drukte, case-mix, modeldrift). Vergelijk de verwachte totale waarde: opbrengst – kosten – faalkosten, plus risico-indicatoren.
Selecteer de variant met hoogste verwachte waarde die aan je constraints voldoet. Monitor en herkalibreer periodiek.
- Week 1: Scope 1 kritieke workflow (bijv. offerte-intake, factuurverwerking, klantenservice). Definieer KPI’s en faalkosten.
- Week 2: Meet basisdata (fouten, doorlooptijd, kosten). Schat ontbrekende waarden conservatief en documenteer aannames.
- Week 3: Bouw 2–3 scenario’s (bijv. baseline mens, AI+mens, dubbel review bij hoge risicocases). Run eenvoudige simulaties (spreadsheets volstaan als start).
- Week 4: Kies variant, definieer guardrails (SLA, confidence thresholds, fallback naar mens), en implementeer A/B-controle met monitoring.
- Eindcorrectheid en first-pass yield (zonder herwerk).
- P95 doorlooptijd en on-time rate t.o.v. SLA.
- Totale kosten per case, incl. faalkosten en herwerk.
- Risico-indicatoren: variantie in prestaties, drift in AI-kwaliteit.
- Alleen op licentiekosten sturen: negeert faalkosten. Modelleer total cost of ownership.
- Gemiddelden zonder spreiding: stuur op P95/P99 om pieken te beheersen.
- Geen guardrails: gebruik confidence thresholds, exception-handling en human-in-the-loop voor risicocases.
- Geen continue kalibratie: hermeet maandelijks; AI-prestaties en case-mix veranderen.
Opus maakt workflowbeslissingen meetbaar en strategisch: je balanceert kwaliteit, betrouwbaarheid en kosten met een transparant, kwantitatief model. Voor MKB-ondernemers betekent dit sneller betere keuzes, minder verspilling en meer voorspelbaarheid richting klanten en SLA’s. Begin klein met één workflow, meet wat ertoe doet en laat de data het werk doen—precies waar automatisering en AI het verschil maken.
---