Orders invoeren met AI: artikel, eenheid en prijs apart toetsen
Een begrijpelijke bestelmail is nog niet altijd boekbaar. Een uitgewerkt voorbeeld laat zien welke gegevens uit uw bedrijfssystemen nodig zijn.

‘Graag twee dozen A voor de prijs van de vorige keer.’ De bedoeling is begrijpelijk. Voor een betrouwbare order ontbreken nog gegevens. Welke verpakking bedoelt de klant? Wat was eerder afgesproken? Geldt die prijs vandaag nog?
Ons advies is om het taalmodel de boodschap te laten interpreteren. Artikelkoppeling, omrekening van eenheden en de geldende prijs moeten steunen op goedgekeurde bedrijfsgegevens en regels. Een aannemelijke tekst vult een ontbrekende commerciële afspraak niet aan.
Wat de boodschap werkelijk vertelt
De fictieve catalogus bevat A-6 met zes stuks per doos en A-12 met twaalf. In het dagelijks gebruik heten beide ‘artikel A’. De vorige order van de klant bevatte A-6. Dat is een aanwijzing, geen bewijs dat nu dezelfde verpakking wordt bedoeld.
Gegeven | Af te leiden uit de boodschap | Nog nodig voor de order |
|---|---|---|
Hoeveelheid | Twee dozen | Een eenduidige verpakkingseenheid |
Artikel | De naam A | Koppeling aan A-6 of A-12 |
Prijsverzoek | Zoals de vorige keer | Eerdere voorwaarden en huidige geldigheid |
Klant | De afzender als mogelijke aanwijzing | Bevestiging van het juiste klantaccount |
Twaalf of vierentwintig stuks zijn hier verschillende orders. De automatisering moet die onzekerheid zichtbaar houden. Zij kan een gerichte vraag voorbereiden of de order ter beoordeling voorleggen.
Scheid het voorstel van de boeking
Een bruikbaar concept bewaart de oorspronkelijke boodschap naast de voorgestelde koppeling. Per regel is duidelijk wat uit de tekst komt, wat uit de catalogus komt en welke beslissing openstaat.
Toets de prijs aan de prijsbron die binnen het bedrijf leidend is. Een eerdere factuur kan een actie, andere hoeveelheid of andere afspraak bevatten. Het model mag daaruit geen huidig recht op dezelfde prijs afleiden.
Wanneer klant, artikel, eenheid en prijs vaststaan, kan het concept volgens de afgesproken regels worden goedgekeurd. Een herhaalde ontvangst van dezelfde boodschap moet bovendien worden afgehandeld zonder onbedoeld een tweede order te maken.
Is hier al een agent voor nodig?
Anthropic onderscheidt vooraf bepaalde workflows van systemen waarin het model vervolgstappen kiest. Een vaste reeks van lezen, vergelijken en toetsen kan hier voldoende zijn. Een model in die reeks vraagt niet automatisch om een agent die zelf acties kiest.
Meer speelruimte kan helpen als ieder geval ander onderzoek nodig heeft. De leesbare gegevens en toegestane acties blijven begrensd. Een productnaam beslist niet hoe deze opzet moet werken.
Wanneer automatische acceptatie passend kan zijn
Een beperkte catalogus en expliciete klantcodes kunnen de situatie veranderen. Als ‘A’ volgens afspraak uitsluitend A-6 betekent, de prijsregel vaststaat en de overige controles slagen, kan automatische registratie bij het goedgekeurde proces horen. Niet iedere regel hoeft principieel door een mens te worden bevestigd.
Test de moeilijke gevallen apart: andere verpakking, verlopen voorwaarden, onduidelijke afzender en herhaald bericht. Leg voor elk het juiste resultaat vast. Een hoog totaalpercentage zegt weinig als een onduidelijke prijs automatisch wordt geaccepteerd.
De verwachte verbetering van een eerste project moet concreet zijn: minder handmatige overdracht met een eenduidig artikel, herleidbare hoeveelheid en correct toegepaste voorwaarden. Beoordeel de hele order, inclusief vragen en correcties, om te zien of dat lukt.
Bronnen
Anthropic: Building effective agents, voor het begripsmatige onderscheid tussen workflow en agent. Het advies en bestelvoorbeeld zijn redactionele analyse.
Verder lezen
Alle artikelen






AI & automatisering met ASES
AI-assistenten en geautomatiseerde processen



