Dat kan toch slimmer?!
Efficiënt werken: betere processen, veilige AI en blijvend resultaat
Univia en Triodin presenteren: Dat kan toch slimmer?!
Herken jij de dagelijkse issues, maar ontbreekt het aan tijd, tools of middelen om er iets mee te doen? Tijdens deze interactieve middag combineren we procesverbetering, data en AI tot werkbare inzichten voor de dagelijkse praktijk. Voor meer informatie over de breakout sessies, scroll verder!
Wat levert dit je op?
Je herkent verspilling in je eigen proces
Je weet waar tijd, energie en kwaliteit verloren gaan in je dagelijkse operatie, en wat je morgen anders kunt aanpakken.
Je zet onderbuikgevoel om naar relevante data
Je weet hoe je signalen uit je team vertaalt naar concrete inzichten waarmee je draagvlak creëert voor verbetering.
Je weet hoe je AI veilig en verantwoord inzet
Je begrijpt welke risico's er spelen rondom AI-gebruik op de werkvloer en hoe je medewerkers hierin begeleidt zonder innovatie te remmen.
Je hebt een concreet verbeterinitiatief
Je verlaat de dag met een helder startpunt: een proces, een patroon of een automatiseringskans die je direct kunt oppakken in je eigen organisatie.
De Breakout sessies
Sluit aan bij een praktijkgerichte middag vol werkbare inzichten voor jouw organisatie. Je bepaalt zelf je programma door één sessie te kiezen uit elke ronde. Maximaal 15 deelnemers per sessie. Tip! Breng een collega mee, zodat je je kunt opsplitsen.
Ronde 1
Blok 1 – Automatisering
Van handmatige gewoonte naar slimme flow
"Elke dag dezelfde klus, elke dag verloren tijd."
Lisa (expeditie medewerker bij een logistiek bedrijf) bouwt elke maandagochtend handmatig een rapport: export, Excel, opmaak aanpassen, doorsturen. Drie kwartier werk, vier jaar lang. Is ze vrij? Dan belt iemand haar privénummer. Dit proces is geen gouden regel, maar gedrag is wel zo gegroeid.
In deze sessie ontdek je hoe je repetitieve werk-zaamheden zichtbaar maakt, processen slimmer inricht én medewerkers ruimte geeft voor waardevoller werk.
- →Verspillingen zichtbaar maken in processen en gedrag
- →Waarom workarounds blijven bestaan
- →Hoe automatisering rust, tijd en kwaliteit oplevert
Blok 2 – Patroonherkenning
Van onderbuikgevoel naar verbeterinzicht
"Ik weet dat er iets misgaat. Ik kan het alleen niet bewijzen."
Bas, servicecoördinator, heeft al maanden het gevoel dat de helft van de klachten over hetzelfde gaat. Maar elke melding staat los en bij de directie heeft hij geen been om op te staan zonder cijfers. Een eenvoudige AI-analyse op 160 meldingen bewijst: 54% gaat over hetzelfde thema, en pieken altijd binnen twee dagen na een systeemupdate.
In deze sessie laten we zien hoe AI helpt om signalen uit dagelijkse operatie te bundelen tot concrete verbeterinzichten, zodat teams niet alleen reageren op incidenten, maar structureel kunnen verbeteren.
- →Versnipperde data omzetten naar onderbouwde impact
- →Symptomen vs. strategische verbeterprojecten
- →AI maakt patronen zichtbaar die mensen al aanvoelen
Ronde 2
Blok 3 – AI-geletterdheid
Van verborgen gebruik naar verantwoord verbeteren
"Mijn mensen lossen het zelf al op. Ik weet alleen niet hoe."
De afdeling Sales Engineering gebruikt ChatGPT dagelijks om offertes te herschrijven. Handig, maar die documenten bevatten klantspecifieke informatie, toleranties en prijsafspraken. De teamleider weet van niets. Medewerkers gebruiken AI al lang voordat de organisatie beleid heeft gemaakt.
In deze sessie ontdek je hoe je AI niet afremt vanuit controle, maar begeleidt vanuit vertrouwen, duidelijke kaders en slim procesontwerp.
- →Hoe AI-gebruik onder de radar ontstaat
- →AI veilig inzetten zonder datalekkage
- →Medewerkers meenemen in verantwoord AI-gebruik
Blok 4 – AI-agents
Processen die zichzelf uitvoeren
"Wat als die taak gewoon… zichzelf deed?"
Thomas, financieel medewerker, vergelijkt elke donderdagmiddag handmatig facturen met inkooporders. Twee uur per week, 52 weken per jaar. Niemand heeft hem ooit gevraagd dit handmatig te doen, maar het is zijn manier geworden. Een agent doet het automatisch en stuurt alleen de afwijkingen door. Thomas kijkt alleen nog als er iets niet klopt.
In deze sessie laten we zien hoe AI-agents terugkerende beslissingen kunnen ondersteunen of overnemen, zodat medewerkers zich richten op uitzonderingen, analyse en verbetering.
- →Welke processen geschikt zijn voor AI-agents
- →Standaardwerk dat ontstaat vanuit uitzonderingen
- →Medewerkers op waardevoller werk zetten