Over Ai en automatisering in het MKB: wat werkt, wat faalt en wat het kost. Gebaseerd op eigen ervaring, niet op persberichten.
Op footballoracle.nl doet een Ai-agent tien keer per dag een kleine verbetering, met harde kaders, een dom deploy-script en een noodrem. Plus het eerlijke verhaal: waarom ik de claim 'zelfverbeterend' heb moeten bijstellen naar 'Ai-gedreven, mens-bewaakt'.
Bij negatieve stroomprijzen krijg je betaald om te verbruiken. Om daarvan te profiteren moest ik mijn zonnepanelen uitzetten, en juist dat zat 'op slot' via de fabriekscloud. De oplossing was een lokale koppeling die het elke minuut afdwingt. Wat dat me leerde over grip houden op je eigen apparatuur, en wat een MKB'er daaraan heeft.
Twee storingen die niet door de buitenwereld werden veroorzaakt, maar door mijn eigen automatisering: wedstrijden die permanent gemist werden door een tijdzoneverschil van één dag, en een klantsite die urenlang offline ging omdat ze zichzelf uitzette. De lessen zijn breder dan de techniek.
Mijn energie-automatisering werkte prima in de winter en kostte me geld in de zomer: een warmtepomp bleef uit terwijl de zonnepanelen 3 kilowatt het net op stuurden. De fout zat niet in een regel, maar in het idee dat één logica het hele jaar zou werken. De oplossing: drie expliciete regimes. En dat inzicht geldt net zo hard voor bedrijfsprocessen.
Op mijn WK-site bleek na een uitslag van 7-1 het puntentotaal 16 te laag: de tweede goal van Havertz was gemist in de verwerking. Nu zoekt een Ai-agent zulke verschillen zelf uit op internet, maar hij mag alléén corrigeren op bewijs, alleen aanvullen, en bij twijfel escaleert hij naar mij. Waarom die bewijsplicht het verschil maakt tussen een handige agent en een gevaarlijke.
Elke ochtend loopt een Ai-agent mijn website na zoals een klant dat zou doen: hij klikt de pagina's langs, maakt screenshots op mobiel en desktop, bekijkt die zelf op kapotte plekken, en controleert of de cijfers kloppen. Read-only, dus hij repareert niets. Wat die dagelijkse visuele QA me oplevert, en waarom het voor elk bedrijf met een website relevant is.
Voor mijn WK-voorspelsite footballoracle.nl koos ik bewust geen taalmodel, maar klassieke statistiek: Elo, Dixon-Coles en tienduizenden Monte Carlo-simulaties. Waarom dat betere, goedkopere en uitlegbare voorspellingen geeft, en wat een MKB'er leert over de vraag wanneer je juist géén chatbot moet inzetten.
Mijn eerste energie-automatisering werkte met simpele als-dit-dan-dat regels. Ze zaten er structureel naast. De oplossing: elke dag zo'n 577 strategieën doorrekenen en de goedkoopste kiezen. Wat dat me leerde over beslissen op onderbuik versus doorrekenen, en wat een MKB'er daaraan heeft.
Download het Ai-stoplicht: het groen/geel/rood-model, de drie anti-patronen en een invulmatrix voor zes bedrijfsprocessen. Geen e-mailadres nodig.
We can't find the internet
Attempting to reconnect
Something went wrong!
Attempting to reconnect
