Workflow orchestration is het coördineren, organiseren en automatiseren van meerdere AI-taken (processtappen) die samen één groter proces vormen.
Met workflow orchestratie zorg je dat outputs, afhankelijkheden en beslismomenten tussen taken automatisch worden beheerd, zodat systemen zelfstandig én gecontroleerd kunnen samenwerken.
In plaats van elke stap handmatig te doen, ontwerp je een workflow waarin de output van de ene AI-taak automatisch de input wordt voor de volgende AI-taak.
Waarom dit belangrijk is
Workflow orchestration maakt je AI-inzet schaalbaar en controleerbaar. Voor één tekst kun je handmatig prompts uitvoeren, maar voor duizenden teksten per dag heb je geautomatiseerde workflows nodig.
Met Workflow orchestration zorg je voor consistentie bij het uitvoeren van taken: elke taak doorloopt dezelfde stappen, gebruikt dezelfde checks en volgt dezelfde regels.
Daarnaast maakt orchestration governance mogelijk. Je kunt daardoor namelijk precies herleiden welke stap, wat heeft gedaan, met welke input en onder welke voorwaarden. Dat vergroot transparantie en auditability in je AI-processen.
Maar het vereist wel zorgvuldig ontwerp, want een fout in je workflow vermenigvuldigt zich over alle taken die erdoorheen lopen.
Voorbeeld
Een klantenservice-team krijgt honderden e-mails per dag.
De workflow:
- AI leest de mail en bepaalt het onderwerp (factuur, klacht, vraag).
- Op basis daarvan kiest het systeem de juiste template en genereert een conceptantwoord.
- Dat concept gaat naar een tweede AI-check die controleert of het voldoet aan tone of voice en compliance.
- Als het goedgekeurd wordt, gaat het naar een medewerker voor finale controle.
Zo worden routinevragen efficiënt afgehandeld zonder handmatig werk bij elke stap.
Risico
Een slecht ontworpen workflow automatiseert fouten op grote schaal. Zijn je guardrailsGuardrails zijn beperkingen die je instelt in je prompt om te voorkomen dat een AI ongewenste, onjuiste of riskante output genereert. Guardrails werken als veiligheidsregels in je prompt. Ze vertellen... Meer niet duidelijk, dan genereert het systeem verkeerde content duizendvoudig. Als je geen human-in-the-loopHuman-in-the-loop is de term die wordt gebruikt om aan te geven dat een mens AI-output controleert en goedkeurt voordat het wordt gebruikt of gepubliceerd. De term is wijdverbreid, maar klopt... Meer bouwt op kritieke momenten, gaan fouten onopgemerkt de deur uit.
Wat kun je doen?
- Ontwerp workflows met expliciete decision points: waar moet een mens beslissen?
- Bouw checks in op kritieke momenten en niet alleen aan het eind.
- Test workflows eerst op kleine schaal voordat je ze breed uitzet.
- Documenteer je workflow zodat anderen begrijpen wat waar gebeurt en waarom.
