Human-in-the-Loop automatisering: Hoe combineer je AI met menselijk toezicht?

AI is momenteel overal, en met een goede reden. Het helpt teams sneller te werken, productiever te zijn en minder tijd te besteden aan saaie, repetitieve taken. In het onderzoek van Klippa naar The State of Professional Perceptions on AI zei 40% van de werknemers dat AI hen meer tijd gaf om zich te richten op creatief of strategisch werk. Dat alleen is al een enorme winst.

Maar laten we eerlijk zijn: AI doet het (nog) niet altijd goed. Vooral wanneer de gegevens rommelig zijn of de taak lastig is. En als er fouten worden gemaakt, kunnen die kostbaar zijn.

Neem bijvoorbeeld gegevensextractie. OCR-software kan op een goede dag een nauwkeurigheid van 97% halen, maar in sectoren als de financiële sector of de gezondheidszorg kan zelfs een foutmarge van 1% miljoenen kosten.

Dat is waar Human-in-the-Loop (HITL) automatisering om de hoek komt kijken.

Door AI te combineren met menselijke controles bij belangrijke stappen, helpt HITL je om een hogere nauwkeurigheid te bereiken, risico’s te verminderen en slimmere beslissingen te nemen – zonder snelheid in te leveren.

In dit artikel leggen we uit wat HITL is, hoe het werkt, wanneer je het moet gebruiken en hoe bedrijven het al gebruiken om betere resultaten te behalen.

---

Key Takeaways

Dit is wat je in dit artikel te weten komt:

• AI is niet perfect en dat is niet erg. HITL helpt ontdekken wat automatisering op zichzelf soms mist, vooral bij complexe, rommelige of belangrijke gegevens.
• Je kunt klein beginnen of groot schalen. Of je nu een model vanaf nul traint of enkel uitvoer valideert, HITL werkt in elk stadium van automatisering.
• Je hebt flexibele configuratie opties. Kies tussen zelfbeheerde of extern beheerde HITL, afhankelijk van je beschikbare middelen en behoeften op het gebied van gegevensprivacy.
• Toepassingen zijn overal. Van factuurverwerking tot KYC, HITL voegt waarde toe waar nauwkeurigheid van belang is.

Om je te helpen beslissen welke workflow voor jou het meest geschikt is, hebben we hieronder een vergelijkingstabel toegevoegd die laat zien hoe handmatige, geautomatiseerde en door HITL aangedreven processen met elkaar te vergelijken zijn.

---

Waarom automatisering alleen niet genoeg is

Handmatige workflows kosten tijd, geld en laten veel ruimte voor fouten. Denk aan een typisch documentproces:
Iemand scant een bestand, een ander voert de gegevens in en weer een ander controleert het dubbel – keer op keer.

Het werkt… totdat het niet meer werkt.

Wanneer het documentvolume toeneemt of de nauwkeurigheid cruciaal wordt, kan een dergelijke opstelling het gewoon niet bijbenen. Het is traag, duur en moeilijk schaalbaar.

Daarom kiezen veel bedrijven voor automatisering. Tools zoals Intelligent Document Processing (IDP) kunnen zaken als scannen, extraheren, sorteren en valideren van gegevens afhandelen – allemaal veel sneller dan een mens.

Klinkt perfect, toch? Bijna.

Hoewel IDP veel aankan, is het niet feilloos. Bestanden van slechte kwaliteit of complexe documenten kunnen het systeem in de war maken. Eén verkeerd getal, zoals €100.000 lezen in plaats van €10.000, kan ernstige gevolgen hebben.

Dat is het nadeel van volledig hands-off automatiseren. Als er iets fout gaat, is er vaak niemand om het op te vangen.

Dit is waar Human-in-the-Loop (HITL) om de hoek komt kijken. Het is het vangnet tussen snelheid en nauwkeurigheid, waarbij AI het zware werk doet terwijl mensen inspringen als het er echt op aankomt.

Dus wat is Human-in-the-Loop precies en hoe werkt het in echte workflows?

Wat is Human-in-the-Loop?

Eenvoudig gezegd is Human-in-the-Loop (HITL) wanneer een mens ingrijpt om een AI-systeem te helpen bij het maken van betere beslissingen. Het betekent dat de AI het meeste werk doet, maar dat een persoon de resultaten controleert, corrigeert of goedkeurt wanneer dat nodig is.

Hier is een eenvoudig voorbeeld: In de supermarkt kun je bij de zelfscankassa’s zelf scannen en betalen. Maar er is meestal een medewerker in de buurt. Die helpt je als er iets misgaat. Dat is Human-in-the-Loop.

Bij automatisering werkt HITL op dezelfde manier. De AI voert de meeste taken uit en een mens springt bij als het systeem niet zeker is of hulp nodig heeft.

Dit maakt het proces nauwkeuriger en helpt dure fouten te voorkomen.

Laten we nu eens kijken hoe het werkt in AI-systemen.

Hoe werkt Human-in-the-Loop met AI?

AI heeft een lange weg afgelegd, maar is niet perfect. En dat zal het waarschijnlijk ook nooit worden. Gegevens veranderen, bedrijfsbehoeften verschuiven en niet alles kan worden voorspeld. Dat is precies waarom Human-in-the-Loop (HITL) zo belangrijk is.

Hoe werkt HITL in AI? Stel dat je een AI-model wilt trainen om vormen als cirkels, vierkanten en driehoeken te herkennen. Eerst labelt een mens een aantal afbeeldingen correct. Deze labels helpen de AI om te leren hoe elke vorm eruitziet.

Na verloop van tijd wordt de AI beter in het doen van voorspellingen. Maar als er iets fout gaat, grijpt een mens in, corrigeert het en koppelt die correctie terug naar het systeem. Dit proces wordt een feedback loop genoemd en helpt het model te verbeteren.

Hetzelfde idee geldt voor taken als gegevensextractie.

OCR-tools kunnen tot 97% nauwkeurigheid beloven (in ideale gevallen), maar de meeste kant-en-klare oplossingen hebben een gemiddelde nauwkeurigheid van ongeveer 80%. Die resterende 20%? Daar zitten vaak de kostbare fouten – vooral als je te maken hebt met financiële gegevens, ID’s of gevoelige documenten.

Dat is het gat dat HITL vult.

Met humans in the loop kun je:

• AI-fouten in realtime opsporen en herstellen
• Modellen trainen met gegevens van hogere kwaliteit
• De nauwkeurigheid voortdurend verbeteren

Dit proces wordt vaak HITL annotatie of data labeling genoemd en is een belangrijk onderdeel van hoe moderne AI-modellen worden ontwikkeld.

Human-in-the-Loop annotatie

HITL annotatie is wanneer iemand handmatig gegevens labelt, zoals het markeren van sleutelvelden in een bonnetje of het labelen van items in een afbeelding. Deze gelabelde voorbeelden helpen AI-modellen te begrijpen waar ze naar moeten zoeken.

Hoe beter de data, hoe beter de AI.

Als je team bijvoorbeeld een model wil trainen om regelitems uit kassabonnen te extraheren, dan heb je waarschijnlijk duizenden kassabonnen nodig die met de hand zijn gelabeld voordat de AI het zelf goed kan.

Dit kost tijd, energie en expertise, maar het loont de moeite. Uiteindelijk krijg je een systeem dat accuraat en betrouwbaar is en dat is afgestemd op jouw behoeften.

Dus waarom al die moeite doen als sommige tools direct “97% nauwkeurigheid” bieden?

Dat is wat we in de volgende paragraaf zullen bespreken.

Voordelen van Human-in-the-Loop automatisering

Waarom hebben we nog steeds mensen nodig in dit proces? Omdat zelfs de beste automatisering tekort kan schieten. Net als handmatige processen zijn volledig geautomatiseerde systemen niet foutloos. Fouten gebeuren nog steeds, en in sommige gevallen zijn ze duur. Dat is precies waarom menselijke betrokkenheid nog steeds belangrijk is.

Mensen zijn van nature beter in het herkennen van patronen, het omgaan met dubbelzinnigheden en het nemen van beslissingen met beperkte informatie. Denk maar aan hoe je een tijger kunt herkennen door alleen zijn staart te zien. Voor AI vergt dat soort herkenning duizenden voorbeelden en verfijning. Human-in-the-Loop (HITL) helpt de kloof tussen automatisering en nauwkeurigheid te overbruggen.

Hieronder vind je de belangrijkste voordelen van het gebruik van HITL in jouw workflows:

Er zijn verschillende voordelen verbonden aan het gebruik van HITL om AI-modellen te trainen of workflows te verbeteren:

1. Betere nauwkeurigheid over het algemeen

Met HITL stappen mensen in om AI-uitvoer te beoordelen, corrigeren of valideren. Dit leidt tot een hogere nauwkeurigheid bij taken als gegevensextractie, voorspelling, classificatie en validatie, vooral wanneer het vertrouwen van de AI laag is.

2. Verwerkt complexe of niet eerder vertoonde gegevens

AI worstelt met randgevallen of onbekende gegevens. Mensen kunnen deze uitzonderingen interpreteren en het model helpen om te leren hoe er de volgende keer mee om te gaan. HITL maakt je AI flexibeler op de lange termijn.

3. Verbetert na verloop van tijd met behulp van feedback

HITL creëert een continue feedbacklus. Elke correctie die een mens aanbrengt, helpt het algoritme te verbeteren, wat na verloop van tijd leidt tot slimmere, nauwkeurigere AI die minder handmatig werk vereist.

4. Niet beperkt door de kwaliteit van trainingsgegevens

De meeste AI-modellen zijn sterk afhankelijk van de gegevens waarop ze zijn getraind. Maar gegevens uit de echte wereld zijn vaak rommelig of inconsistent. Menselijke input vult die gaten op en helpt het systeem te functioneren, zelfs als de trainingsgegevens tekortschieten.

5. Bespaart de developer tijd

Developers hoeven geen uren te besteden aan het beoordelen van outputs met een lage betrouwbaarheid of het bouwen van te complexe regels. Met HITL handelen mensen de randgevallen af, zodat jouw team zich kan richten op ontwikkelingen op een hoger niveau.

6. Werkt beter met onvolledige gegevens

Sommige datasets zullen altijd ontbrekende of onduidelijke velden hebben. Met HITL kan het systeem efficiënter omgaan met onvolledige of lastige gegevens, waardoor de kans op fouten afneemt.

Kortom, HITL maakt jouw automatisering slimmer, veiliger en meer betrouwbaar zonder dat het ten koste gaat van snelheid.

Er zijn echter ook enkele beperkingen waar je rekening mee moet houden, die we hierna behandelen.

Beperkingen van HITL

Hoewel Human-in-the-Loop automatisering het beste van menselijke intelligentie en kunstmatige intelligentie combineert, heeft het enkele beperkingen. Deze beperkingen zijn onder andere:

1. Menselijke rollen definiëren

Je moet duidelijk definiëren wie wat doet in de loop. Dat betekent mensen toewijzen aan specifieke interfaces, taken of beoordelingspunten, vooral in complexe workflows.

2. Omgaan met grote volumes

HITL kan moeite hebben met hoge volumes van documenten. Hoe meer gegevens je verwerkt, hoe meer menselijke input je nodig hebt, waardoor het moeilijker wordt om bij te blijven zonder een goed geplande structuur.

3. Beperkte schaalbaarheid

In tegenstelling tot pure automatisering schaalt HITL niet oneindig. Mensen toevoegen aan een proces kan dingen vertragen als het niet efficiënt wordt beheerd.

Toch zijn deze uitdagingen vaak veel kleiner dan de risico’s van volledig handmatig of volledig geautomatiseerd werken. Met de juiste configuratie kan HITL nog steeds een hoge nauwkeurigheid, efficiëntie en rust bieden.

Wanneer moet je Human-in-the-Loop implementeren?

Weet je niet zeker wanneer je human-in-the-loop in je workflows moet gebruiken? Geen probleem. We hebben alles voor je geregeld. Onze ervaring is dat het het meest zinvol is om een mens in de loop te hebben aan het begin of het einde van een loop, afhankelijk van je doelen.

Laten we het opsplitsen in verschillende mogelijkheden:

Human-in-the-Loop aan het begin

Als je net begint met AI – of nog niet veel geautomatiseerd hebt – helpt het inzetten van een mens je om het model vanaf nul te trainen.

Mensen kunnen ruwe gegevens opschonen en labelen zodat de AI leert waarnaar hij moet zoeken.

Gebruik deze benadering wanneer:

• Je bouwt je eigen datasets
• Je wilt een nieuw AI-model trainen
• Je hebt nog weinig tot geen automatisering
• Je hebt in-house datalabelers of AI-experts

Een voorbeeld uit de praktijk:

Facebook gebruikte HITL om zo hun gezichtsherkenningstool DeepFace te verbeteren. Gebruikers bevestigden of verwierpen voorgestelde fototags en hielpen zo het algoritme te trainen. Dit is HITL aan het begin – echte gebruikersinput gebruiken om het model op te bouwen en te verfijnen.

Deze methode helpt je om na verloop van tijd van 0% automatisering naar 80% of meer te gaan.

Human-in-the-Loop aan het eind

In meer ontwikkelde workflows is het gebruikelijk om automatisering de meeste taken te laten uitvoeren en vervolgens mensen in te schakelen om de resultaten te controleren, valideren of corrigeren.

Dit zorgt voor een hoge nauwkeurigheid zonder dat er voortdurend handmatige inspanning nodig is.

Gebruik deze benadering wanneer:

• Je wilt bijna 100% nauwkeurigheid bereiken
• Je automatiseert op schaal maar wilt nog steeds menselijke controles
• Je wilt fouten opvangen voordat ze kostbaar worden
• Je moet de doorlooptijd verbeteren zonder kwaliteit in te leveren

Het gebruik van human-in-the-loop aan het einde van een loop is in veel gevallen gebruikelijker. Deze aanpak maakt gebruik van automatisering om repetitieve taken uit te voeren en menselijke intelligentie om ervoor te zorgen dat alles correct verloopt.

Een voorbeeld uit de praktijk:

Coca-Cola’s MyCokeRewards app gebruikte OCR om dopcodes van flessen te lezen. Wanneer het vertrouwen laag was, werden gebruikers gevraagd om de tekens te bevestigen of te corrigeren. Deze feedback hielp het systeem na verloop van tijd te verbeteren – een voorbeeld van HITL aan het einde van de lus.

De juiste HITL configuratie kiezen: Extern vs. zelfbeheer

Soms is het geen optie om eindgebruikers bij je HITL proces te betrekken, zoals Facebook of Coca-Cola hebben gedaan. Misschien heeft het te maken met privacy, technische beperkingen of gewoon met de manier waarop je bedrijf werkt.

In dat geval heb je twee mogelijkheden:

• Extern beheerde HITL
• Zelf beheerde HITL

Elke aanpak heeft zijn voor- en nadelen, vooral als het gaat om kosten, controle en gegevensprivacy. Laten we ze eens op een rijtje zetten.

1. Extern beheerde HITL

Dit betekent dat een derde partij (zoals een SaaS provider of data annotatie service) het menselijke gedeelte voor je afhandelt.

Voordelen:

• Kan hoge piekvolumes van gegevens aan
• Snel en vaak 24/7 beschikbaar
• Goedkoper omdat de experts weten wat ze doen
• Geen tijd hoeven te besteden aan het trainen van personeel

Nadelen: 

• Gegevens gaan naar de externe partij
• Beveiligingsmaatregelen kunnen afhangen van de externe partij
• Zorgen over naleving van regelgeving

2. Zelf beheerde HITL

Deze aanpak houdt alles intern. Je eigen team beheert de loop en voert annotaties of validaties uit.

Voordelen:

• Volledige controle – gegevens blijven binnen je eigen infrastructuur
• Beter voor privacy en compliance
• Geweldig voor het opbouwen van interne kennis en aangepaste datasets

Nadelen:

• Vereist een team van experts
• Het kan duur worden met training en implementatie

Dus, welke moet je kiezen?

Het komt aan op je prioriteiten:

Heb je snelheid en schaalbaarheid nodig, of zijn gegevenscontrole en compliance belangrijker?

De juiste aanpak hangt af van jouw toepassing, jouw resources en hoe belangrijk gegevensbeveiliging is voor jouw bedrijf.

Veelvoorkomende toepassingen voor HITL automatisering

Human-in-the-Loop automatisering is niet beperkt tot één soort taak – het is nuttig overal waar nauwkeurigheid van belang is en automatisering alleen niet volstaat.

Enkele van de meest voorkomende toepassingen die we zien zijn:

• Kassabonverwerking voor loyaliteitscampagnes
• Factuurverwerking voor crediteurenadministratie
• Gevoelige gegevens anonimiseren voor compliance
• ID-kaartverificatie voor KYC-processen

Staat jouw exacte toepassing er niet bij? Geen zorgen, dit zijn slechts een paar voorbeelden. Laten we ze doorlopen om te laten zien hoe HITL echt een verschil kan maken in de dagelijkse werkzaamheden.

1. Kassabonverwerking voor loyaliteitscampagnes

In loyaliteitsprogramma’s leveren klanten kassabonnen in om beloningen te verdienen. AI kan scannen, productinformatie verzamelen en aankoopdata valideren, maar het is niet perfect.

Gescande bonnen verschillen vaak in lay-out, taal of kwaliteit. Als de AI er niet zeker van is (bijv. score lager dan 70%), wordt de bon gemarkeerd en ter controle aan een mens doorgegeven. Dit helpt fouten op te sporen, fraude te voorkomen en ervoor te zorgen dat beloningen naar de juiste klanten gaan.

Met HITL kunnen bedrijven:

• Verminder de tijd die nodig is voor handmatige controle
• Verhoog de nauwkeurigheid van gegevens
• Voorkom gemiste of onjuiste beloningen
• Verwerk dagelijks duizenden bonnen zonder het team uit te putten.

2. Factuurverwerking voor crediteuren

Facturen zijn er in allerlei vormen en formaten, waardoor 100% automatisering lastig is. AI kan belangrijke velden zoals bedragen, vervaldatums en leveranciersinformatie extraheren, maar als er velden ontbreken, handgeschreven zijn of inconsistent zijn geplaatst, ontstaan er fouten.

HITL zorgt ervoor dat extracties met een laag betrouwbaarheidsgehalte worden gecorrigeerd voordat ze in je financiële systeem terechtkomen, waardoor het risico op te hoge betalingen, vertragingen of dubbele boekingen afneemt.

3. Anonimiseren van gevoelige gegevens

Bij het extern delen van documenten, of dit nu voor juridische, medische of klantenservicedoeleinden is, moet persoonlijk identificeerbare informatie (PII) worden verwijderd.

AI kan standaardpatronen identificeren en bewerken (zoals e-mailadressen of ID-nummers), maar mist mogelijk randgevallen. HITL voegt een beoordelingslaag toe en helpt zo volledige naleving van voorschriften zoals AVG en HIPAA te garanderen.

Lees onze gids over gegevensanonimisering voor meer informatie.

4. ID-kaart verificatie voor KYC

KYC-processen zijn vaak afhankelijk van identiteitsdocumenten zoals paspoorten of rijbewijzen. AI kan deze gegevens snel extraheren en valideren, maar als de foto wazig is, het document beschadigd is of het formaat onbekend is, daalt het vertrouwen.

Met HITL kan een mens ingrijpen en de gegevens verifiëren of frauduleuze documenten markeren, waardoor het onboardingproces soepel maar veilig blijft verlopen.

Lees hier meer over de verificatie van identiteitskaarten.

Aan de slag met HITL automatisering

Voordat je je op verkopers of technische oplossingen stort, is het de moeite waard om even stil te staan bij wat je echt nodig hebt. Vraag jezelf af:

• Hebben we bijna 100% nauwkeurigheid nodig voor gegevensextractie?
• Is het belangrijker om gegevens intern te houden of staan we open voor externe leveranciers?
• Hebben we AI-expertise in huis of hebben we externe ondersteuning nodig?
• Willen we onze eigen datasets bouwen en aangepaste modellen trainen?
• Wat zijn de must-haves voor onze specifieke toepassing?

Aan de hand van deze vragen kun je beslissen of je voor een volledig beheerde HITL oplossing kiest, iets intern bouwt of een mix van beide zoekt.

Hulp nodig bij het berekenen van de kosten? We hebben een gratis kostenbesparingscalculator samengesteld om volledig geautomatiseerde workflows te vergelijken met workflows met HITL, zodat je de juiste beslissing kunt nemen op basis van je doelen en budget.

Slimmer automatiseren met Klippa’s HITL oplossingen

Bij Klippa zijn we gespecialiseerd in het helpen van bedrijven bij het automatiseren van document-intensieve workflows – of je nu net begint met automatiseren of een bestaand proces wilt verfijnen met Human-in-the-Loop (HITL) ondersteuning.

Ons platform, Klippa DocHorizon, combineert krachtige AI-gestuurde OCR met functies zoals gegevensextractie, classificatie, documentconversie, anonimisering en verificatie. Je kunt end-to-end workflows automatiseren – of ervoor kiezen om een mens aan het werk te houden voor extra gemoedsrust op de belangrijkste punten.

Eenvoudig te integreren, eenvoudig op te schalen

Heb je al een eigen systeem? Geweldig. Klippa integreert eenvoudig via API voor webapplicaties en we bieden ook een mobiele SDK voor mobiel scannen. En ja, de HITL ondersteuning sluit naadloos op alles aan.

Ingebouwde HITL interface (zodat je er geen hoeft te bouwen)

Je eigen validatie-interface maken kan tijdrovend en duur zijn. Daarom bieden wij een kant-en-klare HITL interface – volledig geïntegreerd en eenvoudig te implementeren.

Gebruik dit om:

• Valideer en corrigeer resultaten met een lage betrouwbaarheid
• Markeer specifieke documenttypes of leveranciers
• Annoteer gegevens om je AI-modellen te trainen
• Laat je team binnen enkele seconden resultaten verifiëren of labelen

Of je HITL nu liever zelf beheert of vertrouwt op het deskundige backoffice-team van Klippa, wij zijn er voor je. HITL verhoogt niet alleen de nauwkeurigheid. Het bespaart tijd, verlaagt de kosten en geeft je meer controle over je automatiseringstraject.

Benieuwd hoe dit zou kunnen werken voor jouw toepassing?

Boek hieronder een demo om je op weg te helpen of neem contact op met ons team van experts als je nog vragen hebt – we laten je graag zien wat er allemaal mogelijk is!

FAQ