14 juli 2026

Elke organisatie doet werk handmatig dat allang geautomatiseerd kan worden

4 minuten lezen

Vraag jezelf eens af:. hoeveel uur per maand ben jij of je team kwijt aan werk dat eigenlijk geen enkele waarde toevoegt? Ik durf te wedden dat het er meer zijn dan je denkt.

Neem die maandelijkse rapportage voor een gemiddelde marketeer. Data uit Google Analytics, uit het advertentieplatform, uit het CRM, uit de financiële tool, uit een paar losse Sheets. Inloggen, exporteren, kopiëren, plakken, controleren. Uren werk, elke maand weer. En dan heb je nog die leads die binnenkomen zonder dat iemand ze verrijkt (waardoor sales eigenlijk achter de feiten aanloopt). Bestanden die je handmatig importeert, terwijl een script dat in vijf seconden doet. Tickets en reviews waar niemand structureel naar kijkt maar je zelf ook wel weet dat het belangrijk is om dat in de gaten te houden en op te reageren.

Herkenbaar?

Het werk dat tussen je tools verdwijnt

Het venijnige is dat al die verloren tijd hem vaak niet in één grote taak zit. Het zit in de kleine stappen die tussen systemen verloren gaan. Een lead vult een formulier in op je website en moet daarna handmatig in het CRM gezet worden. Een nieuwe blog gaat live en moet overal apart gedeeld worden, op LinkedIn, in de nieuwsbrief of waar dan ook. Een klantvraag belandt in de algemene mailbox en iemand moet ‘m doorzetten naar het juiste team en hij zit in de tussentijd maar te wachten op reactie.

Stuk voor stuk klein en misschien een paar uur in de week voor jou. Bij elkaar opgeteld voor misschien wel het hele bedrijf? Een flinke hap uit je tijd, capaciteit en vaak ook de kwaliteit van het werk. Want elke handmatige overdracht is een moment waarop iets fout kan gaan of blijft liggen. Precies dit werk automatiseren we graag bij SDIM voor onze klanten met automations en AI.

Hoe wij dat aanpakken

We werken met drie bouwstenen.

Triggers, dat zijn acties op specifieke momenten (er komt een formulier binnen, er verschijnt een review, het is de eerste van de maand).
Data-flows, koppelingen die data van systeem A naar B tot Z brengen zonder dat er iemand tussen zit.
En AI-agents, voor herhaalwerk waar net even denken bij komt kijken. Denk aan het schrijven van een passende reactie op een review of het inschatten van sentiment.

Dit is niet per se revolutionair, maar gewoon slim werken tussen de tools die je al hebt.

Voorbeeld bij een van onze klanten

Om dit te illustreren een echt voorbeeld van een klant van ons. Een retailer met twaalf showrooms vraagt actief om reviews en wil hier persoonlijk op reageren. Maar al die reviews handmatig beantwoorden? Dat kost echt uren per week waarvoor je niet iemand wilt aannemen.

Dus werd er een flow gebouwd. Die haalt dagelijks de nieuwe reviews op uit Google My Business en checkt het aantal sterren. Bij 4 of 5 sterren schrijft AI automatisch een persoonlijke reactie, helemaal in lijn met het brandbook van de klant. Bij 3 sterren of minder gaat de review naar een Google Sheet plus een mailtje naar klantenservice, zodat een mens er meteen op kan acteren.

Toolstack: Make.com, Google My Business en een AI-component (hier ChatGPT). Het resultaat? Ruim 200 reviews per week met een persoonlijke reactie en niemand die er dagelijks tijd aan kwijt is maar wel dat er op elke review goed wordt gereageerd.

Een paar workflows die we vaker bouwen

Daarnaast ook andere voorbeelden van klanten bij ons:

Formulier via je site: lead wordt verrijkt, komt automatisch in het CRM, sales krijgt een Slack-melding en de klant een bevestigingsmailtje.
Nieuwe blog gepubliceerd: LinkedIn-post eruit, nieuwsbrief klaargezet, team krijgt een update in Slack.
Negatieve review binnen: AI doet een korte sentimentanalyse en zet er direct een ticket voor klaar bij klantenservice.
Maandafsluiting: het rapport wordt uit zes bronnen samengesteld en ligt op de eerste werkdag van de maand in je inbox om te checken en door te sturen.

Hoe een traject bij ons loopt

Bij SDIM werken we bij dit soort diensten altijd in vier stappen:

1. Inventariseren – welk werk doe je nu met de hand, wat zijn de bronnen waaruit we data moeten halen of heen moeten sturen en op welk moment?
2. Bouwen – we zetten de flows, agents en koppelingen op.
3. Optimaliseren – live zetten, monitoren en de edge cases oplossen want er is altijd wat finetuning nodig.
4. Onderhouden – API’s en triggers bijhouden en uitbreiden waar het kan.

Over de techniek hoef je je geen zorgen te maken. We bouwen waar het past, in N8N of Make.com en de AI kan via onze licenties of via je eigen accounts. Wat het beste werkt, dat kiezen we samen. Flexibiliteit is immers belangrijk.

Conclusie

De grootste winst zit zelden in een duur AI-project. Die zit meestal in dat ene proces dat je elke week met de hand blijft doen. De vraag is alleen: welk proces is dat bij jou?

Laten we eens samen kijken wat er bij jouw organisatie blijft liggen. Neem contact met ons op, dan zoeken we vrijblijvend uit waar de meeste tijd te winnen valt.