← Terug naar portfolio
Case study

AI-agents en automatisering

Drie agents die dagelijks draaien zonder dat ik het vraag.

De aanleiding

Handwerk dat zich elke dag herhaalt, hoort niet met de hand te gebeuren. Vier bronnen (mail, agenda, Drive, ClickUp) losstaand nalopen kost tijd die niet in verhouding staat tot wat het oplevert. Koersdata die stil blijft staan tot iemand er handmatig aan denkt, is een fout die vanzelf ontstaat.

Wat ik bouwde

Een dagelijkse digest die om zes uur 's ochtends vier bronnen samenvat tot actiepunten, beslissingen en updates, en die opslaat als dagnotitie. Een koersupdate die 's ochtends zelf de koersdata ververst, zowel in de losse databestanden als in het ingebakken cijferblok van het dashboard. Een wekelijkse systeemreview die het systeem zelf naloopt. Daarnaast de n8n-workflows achter de AI-functies van het Atom-platform: drie modi op dezelfde workflow, voor het maken, checken en aanvullen van lijsten.

Hoe

n8n voor de workflows, Claude en Groq als de modellen erachter, elke agent vastgelegd als een taak met een trigger, een concrete exit-conditie en een uitwijkroute als een bron niet reageert.

n8n · Claude · Groq · scheduled tasks

Wat het opleverde

Geen ochtend meer die begint met vier tabbladen doorspitten. De digest ligt er al als ik begin, met actiepunten bovenaan. De koersdata staat er zonder dat ik eraan hoef te denken.

Wat dit bewijst

Automatiseren is meer dan een prompt versturen. Elke agent heeft een duidelijk startmoment, een meetbaar eindpunt en een uitwijkroute als een stap mislukt. Dat is het verschil tussen een chatbot erbij zetten en een proces ontwerpen dat zonder toezicht goed afloopt, en het is precies waar ik in een productrol het verschil wil maken.

Contact

Vragen of een gesprek?

Ik denk graag mee over productrollen bij softwarebedrijven in groeifase, in en rond Utrecht. Een bericht is zo gestuurd.