In het kort
- Elk klantgesprek schrijft zichzelf naar de juiste klantmap: getranscribeerd, geanalyseerd, samengevat.
- Het wekelijkse statusoverleg werd een mail waar je met één letter op reageert.
- De machine onthoudt en routeert; het oordeel blijft bij de mens.
Eerst bij onszelf
Een bureau dat anderen helpt AI te adopteren, zou de meest AI-native plek moeten zijn die het kent. Anders verkoop je iets dat je zelf niet doet. Dus maakten we van onze eigen operatie het proeflab. Niet met een groot plan, maar door telkens één ding te pakken dat we elke week opnieuw met de hand deden, en dat één keer goed in te richten.
De keten van gesprek naar geheugen
Elk klantgesprek dat we voeren wordt opgenomen en getranscribeerd. Daarna neemt een reeks agents het over. De eerste bepaalt wat voor gesprek het was (sales, discovery, een interne sessie) en zet het transcript op de juiste plek. De tweede analyseert het en haalt de actiepunten en beslissingen eruit. De derde werkt de context van die klant bij: wat er speelt, welke loops nog open staan, wie de betrokkenen zijn. Niemand tikt dat nog over. Als ik maandag een klantmap open, staat de stand van zaken er al, opgebouwd uit de gesprekken van vorige week.
De machine onthoudt en routeert. De mens beslist.
De maandag zonder statusoverleg
De meeste bureaus houden een wekelijks overleg om bij te praten wie wat doet. Bij ons doet een mail dat. Elke maandagochtend krijgt ieder teamlid per klant alleen wat een beslissing vraagt: open vragen, taken die deze week lopen, deals die stilliggen. Je reageert met één letter op een regel, en dat patcht de administratie binnen een kwartier. De mail is geen rapportage om te lezen, het is een werklijst om op te reageren.
Wat zichzelf bijhoudt
E-mailcontact met klanten logt zichzelf in een tijdlijn per klant, zodat je in één oogopslag ziet wanneer je iemand voor het laatst sprak. Externe ontwikkelingen rond onze actieve klanten worden wekelijks verzameld. En als een van onze eigen systemen 's nachts stukloopt, schrijft een agent zelf een voorstel voor de fix, test het, en legt het klaar. Wij hoeven alleen ja of nee te zeggen. De machine repareert niets onomkeerbaars zonder dat een mens akkoord geeft.
Wat we bewust níet hebben geautomatiseerd
Geen van deze agents neemt een oordeel over. Ze halen het overtypen weg, het najagen van een status, het steeds opnieuw opbouwen van context. Het denkwerk (wat betekent dit voor deze klant, wat is de volgende stap) blijft bij ons. Dat is de scheidslijn die we overal aanhouden: de machine onthoudt en routeert, de mens beslist. Alles wat geld raakt, een contract raakt, of naar buiten gaat, houdt een menselijke hand vast.
Het kostte bouwen, geen kopen
Er bestaat geen tool die je koopt en die dit doet. Het is opgebouwd uit losse stukken, elk klein genoeg om in een week te maken, elk gericht op één terugkerende handeling. Dat is precies de les die we meenemen naar klanten. Je AI-ready worden begint zelden bij een aanschaf. Het begint bij de vraag welk stukje werk je elke week opnieuw doet, en of dat werk het waard is om één keer goed te ontwerpen.
Waarom we dit durven zeggen
Dat adoptie een ontwerpvraag is en geen kennisvraag, is makkelijk te roepen. We geloven het omdat we ons eigen werk zo hebben herontworpen. De tools die we lieten zien in een keynote draaien nu in onze eigen maandag. Als je wil weten wat AI met een organisatie doet, is het eerlijkste antwoord: kom kijken wat het met de onze deed.
Ruben Horbach
Mede-oprichter · Back From the Future
Ruben onderzoekt hoe organisaties AI betekenisvol adopteren — niet als technologie, maar als verandering van werk en mensen. Hij bouwt de agent-infrastructuur achter BFF en geeft keynotes over de nabije toekomst van werk.
