Artificial Intelligence (AI) biedt ongekende mogelijkheden voor het automatiseren van bedrijfsprocessen. Maar de echte kracht van AI komt pas tot zijn recht wanneer het op de juiste manier wordt aangestuurd. De sleutel? Een goede prompt. In dit praktijkvoorbeeld laten we zien hoe een slimme prompt het verschil maakt in het uitlezen van sales orders, een taak die voorheen veel handmatig werk vergde.
Schaalbaarheid zonder extra werk
Eén goed geformuleerde prompt kan data extraheren uit talloze verschillende documentformaten, zonder dat er templates nodig zijn.
Efficiëntie en foutreductie
Door AI gericht aan te sturen, worden fouten geminimaliseerd en processen versneld; van handmatige uren naar automatische minuten of zelfs seconden.
Naadloze integratie met bestaande systemen
De output van AI kan direct in gestructureerde formaten zoals JSON worden geleverd, klaar voor verwerking in ERP-systemen via API’s.
Aanleiding
Veel organisaties ontvangen dagelijks tientallen tot honderden sales orders via e-mail, vaak in PDF- of tekstformaat. Deze orders verschillen sterk in opmaak en structuur, afhankelijk van de klant of leverancier. Voorheen werd gebruikgemaakt van OCR-technologie in combinatie met templates per leverancier om de juiste gegevens te extraheren. Dit proces was niet alleen tijdrovend, maar ook foutgevoelig en moeilijk schaalbaar. Iedere wijziging in een documentstructuur vereiste aanpassing van het template, wat leidde tot vertragingen en extra beheerlast.
De opkomst van generatieve AI bracht nieuwe mogelijkheden met zich mee. Kan deze technologie worden ingezet om het uitlezen van orders te automatiseren zonder vaste formats?
Aanpak
We startten met een analyse van het bestaande orderverwerkingsproces en identificeerden de knelpunten: afhankelijkheid van templates, beperkte flexibiliteit en hoge foutgevoeligheid. Vervolgens hebben we onderzocht hoe AI-modellen zoals GPT ingezet konden worden om deze beperkingen te overwinnen.
De kern van de aanpak lag in het optimaliseren van de prompt; de werkinstructie die aan de AI wordt gegeven. We experimenteerden met verschillende formuleringen om te bepalen welke prompts het meest effectief waren in het extraheren van relevante informatie uit ongestructureerde documenten. Hierbij hielden we rekening met vier elementen:
- Context: Wat is de situatie of achtergrond van het document?
- Doelgerichtheid: Wat moet de AI precies doen?
- Format: In welke vorm moet het antwoord worden gegeven?
- Taalgebruik: Helder, concreet en ondubbelzinnig.
Door deze elementen te combineren, ontwikkelden we een set prompts die betrouwbaar en reproduceerbaar de juiste gegevens uit uiteenlopende documenten konden halen.
Hoe werkt het?
Stel, je ontvangt een order per e-mail: “Beste leverancier, graag ontvangen wij 50 stuks van product X (artikelnummer 12345) en 20 stuks van product Y (artikelnummer 67890). Levering graag 1 juni op ons magazijn in Amsterdam.” Een eenvoudige, maar slechte prompt, kan zijn: “Wat staat er in deze order?”
Het resultaat: een vage, onvolledige response, die belangrijke details kan missen.
Wat zou dan een goede prompt kunnen zijn? “Haal uit bijgevoegde PDF de bestelde producten, inclusief aantallen en artikelnummers en leverdatum. Geef het resultaat als een gestructureerde lijst.” Response:
- Product X – 50 stuks – Artikelnummer: 12345
- Product Y – 20 stuks – Artikelnummer: 67890
- Leverdatum: 1 juni
Deze lijst kan in iedere structuur gevraagd worden. Hierbij kan je dus ook denken aan JSON, voor verwerking in ERP via API.
Wat als bepaalde gegevens niet gevonden worden door AI?
In geval van het onvolledig kunnen uitlezen van de data, wordt de order aangeboden aan een menselijke gebruiker via een custom app. In deze app staan de data die nodig is, en welke niet gevonden kan worden.
Via de app kan de gebruiker de prompt finetunen. Dit gebeurt door de juiste data terug te geven via de app aan de prompt. Een volgende keer zal hierdoor wel het juiste resultaat gevonden kunnen worden.
Het resultaat
Dankzij de inzet van slimme prompts is het uitlezen van sales orders volledig geautomatiseerd. Dit heeft geleid tot:
- 80% tijdsbesparing op orderverwerking
- Minder fouten door menselijke interpretatie
- Snellere doorlooptijden en hogere klanttevredenheid
- Nauwkeurig uitlezen van de data
- Lagere kosten door afscheid externe scansoftware
Slimme AI prompts: schaalbaar voor elk type document
Uiteraard is deze technologie niet alleen inzetbaar voor Sales Order, maar voor nog veel meer soorten documenten. Denk aan:
✅ Facturen
Wat eruit te halen: Factuurnummer, datum, leverancier, bedragen, btw, betaaltermijn.
Toepassing: Automatische boeking in financiële systemen, controle op dubbele facturen, btw-aangifte.
✅ Offertes
Wat eruit te halen: Aangeboden producten/diensten, prijzen, voorwaarden, geldigheid.
Toepassing: Vergelijking van offertes, automatische goedkeuringstrajecten, CRM-updates.
✅ Pakbonnen / Leveringsbonnen
Wat eruit te halen: Geleverde producten, aantallen, leverdatum, afwijkingen t.o.v. order.
Toepassing: Automatische matching met inkooporders, voorraadbeheer bijwerken.
✅ E-mails met klantvragen of klachten
Wat eruit te halen: Onderwerp, urgentie, klantgegevens, type verzoek.
Toepassing: Automatische routering naar juiste afdeling, suggesties voor antwoorden, sentimentanalyse.
✅ Contracten
Wat eruit te halen: Partijen, looptijd, opzegtermijn, verplichtingen, boetebepalingen.
Toepassing: Contractbeheer, signalering van belangrijke data, risicoanalyse.
✅ Rapportages (bijv. kwartaalrapporten, auditverslagen)
Wat eruit te halen: KPI’s, conclusies, aanbevelingen.
Toepassing: Samenvattingen voor management, dashboards, trendanalyses
Waarom is dit belangrijk en relevant voor jou?
Met de juiste prompt kun je AI snel en eenvoudig inzetten voor praktische toepassingen zoals orderverwerking, klantenservice, rapportages en meer. Omdat een prompt schaalbaar is, bespaar je tijd met opstellen en gebruik, voorkomt fouten en maakt je processen slimmer.
Wil je meer weten? Neem dan contact op met Bram van Heuvelen.