ChatGPT of Copilot voor procesmodellen: waar het werkt en waar het stopt

ChatGPT en Copilot kunnen uit een goede beschrijving een eerste opzet van een proces maken. Voor klantwerk is dat niet de vraag. Het verschil zit in wat er na dat ene model komt: veertig modellen die op elkaar lijken, deliverables die met het model blijven kloppen, validatie met de klant en weten waar de gegevens van je klant terechtkomen.

We horen de vraag bijna elke week in demo's en het is een terechte. Iedere consultant heeft een chatbot open staan en de modellen worden elk halfjaar beter. Waarom zou je voor procesmodellering een apart pakket nemen? Hieronder het eerlijke antwoord.

Wat een algemene chatbot goed doet

Laten we beginnen met wat werkt.

• Een eerste opzet uit een beschrijving. Plak een transcript of een procesbeschrijving en je krijgt stappen, beslissingen en rollen terug als vertrekpunt.

• Een transcript samenvatten. Een interview van een uur terugbrengen tot de hoofdlijnen gaat goed.

• Meedenken. "Welke uitzonderingen mis ik in dit proces?" levert vaak bruikbare vragen op voor het volgende gesprek.

Voor een losse schets van een intern proces kan dat volstaan.

Waar het stopt: het werk rond het model

Bij een klantopdracht is het eerste model zelden het probleem. Het probleem begint bij het tweede, het tiende en het veertigste.

1. Tien consultants, tien manieren

Een consultancy verkoopt niet één model, maar een manier van werken. Als tien consultants elk hun eigen prompt schrijven, krijg je tien stijlen: de ene gebruikt lanes per afdeling, de andere per systeem, de derde benoemt taken anders. Elk model kan op zichzelf kloppen, maar naast elkaar bij een klant met veertig processen is het een lappendeken waar een reviewer uren mee bezig is.

Een gedeeld hulpmiddel geeft een medior en een senior hetzelfde soort model. De medior maakt de eerste versie, de senior reviewt de inhoud in plaats van de vorm. Bij Bovemij klopt de eerste versie van een model zo voor zo'n 80 procent (lees de case).

2. Het model is het begin, niet het eind

Een klant wil zelden alleen een diagram. Hij wil de RACI, de werkinstructie, de requirements voor de implementatiepartner. In een chatbot is dat telkens een nieuw gesprek. Pas je na de validatie het proces aan, dan moet je zelf bijhouden dat de RACI en de werkinstructie nog kloppen. In ModelMatic komen de RACI-matrix, SOP's en requirements uit hetzelfde gevalideerde model (zie de features).

3. Een model dat alleen in jouw chat staat, valideert niemand

Een procesmodel wordt pas waardevol als de klant het herkent. Dat betekent: samen doorlopen, feedback vastleggen, aanpassen en het model bewaren op een plek waar een collega er volgende maand mee verder kan. Een chatgesprek is daar niet voor gemaakt. In ModelMatic valideer je het model met de stakeholder en leg je de feedback direct vast. Daarna exporteer je het volgens de BPMN 2.0-standaard naar de tools die je klant al gebruikt.

En de gegevens van je klant?

Dit is het punt dat klanten van consultancies het vaakst zelf aankaarten. Een interviewtranscript bevat namen, systemen, soms tarieven en kwetsbaarheden. Wie dat in een persoonlijk ChatGPT-account plakt, deelt het met een dienst waarvan de klant de voorwaarden niet heeft goedgekeurd.

Eerlijk is eerlijk: Copilot binnen de eigen Microsoft 365-omgeving van je klant is qua gegevens vaak wel geregeld. Daar zit het verschil niet in de data, maar in de drie punten hierboven.

ModelMatic verwerkt en bewaart alle klantdata versleuteld binnen de Europese Economische Ruimte en je gegevens worden niet gebruikt om AI-modellen te trainen. Welke afspraken er verder gelden, staat in het trust center. Meer over wat een klant van je mag verwachten rond ISO 27001 en de AVG: procesmodellering voor EU-consultants.

Op een rij

• Zelfde soort model bij elke consultant. ChatGPT of Copilot: afhankelijk van ieders prompt. ModelMatic: één werkwijze voor het hele team.

• RACI, SOP en requirements die met het model meebewegen. ChatGPT of Copilot: losse gesprekken die je zelf bijhoudt. ModelMatic: uit één gevalideerd model.

• Valideren met de klant en feedback vastleggen. ChatGPT of Copilot: buiten de tool. ModelMatic: in de tool.

• Modellen bewaren en delen met collega's. ChatGPT of Copilot: chatgeschiedenis. ModelMatic: één gedeelde plek voor het team.

• Waar klantdata heen gaat. ChatGPT of Copilot: bij een persoonlijk account onduidelijk, bij Copilot in de eigen tenant vaak geregeld. ModelMatic: binnen de EER en niet gebruikt voor training.

Wanneer het verschil gaat tellen

Een losse schets voor intern gebruik maak je ook met een chatbot. De rekensom verandert als je team elke week modelleert voor klanten, als modellen door meerdere consultants gemaakt en gereviewd worden en als er deliverables op volgen. Dan is de vraag niet of een chatbot een eerste opzet kan maken, maar hoeveel uur je team kwijt is aan alles eromheen.

Wil je het vergelijken op een proces van jezelf? Plan een demo en neem je eigen transcript mee.

Over de notatie: BPMN 2.0 is een open standaard van de Object Management Group (specificatie).