kopen of zelf bouwen?
Tijdens een recent webinar, gepresenteerd door Jake Harvey, stond één centrale vraag centraal: hoe kan generative AI het Request for Proposal (RFP)-proces slimmer, sneller en accurater maken? En minstens zo belangrijk: kies je voor een bestaande oplossing uit de markt, of bouw je zelf iets op maat?
Die vraag is bijzonder actueel. Sinds generatieve AI zijn intrede heeft gedaan in de dagelijkse werkomgeving, is het automatiseren van intensief kenniswerk voor veel organisaties topprioriteit geworden. Zeker in organisaties die structureel bezig zijn met het winnen of inkopen van werk, is het RFP‑proces traditioneel een tijdrovende en foutgevoelige aangelegenheid.
Het klassieke probleem van het RFP‑proces
In veel organisaties is het RFP‑proces nog grotendeels handmatig ingericht. Medewerkers besteden veel tijd aan:
- het zoeken naar de juiste (historische) content,
- het hergebruiken en aanpassen van teksten,
- repetitieve handelingen zoals samenvatten, vergelijken en structureren,
- en het bewaken van consistentie en kwaliteit onder hoge tijdsdruk.
Echte intelligente ondersteuning ontbreekt vaak, terwijl juist dit proces zich uitstekend leent voor automatisering en AI‑ondersteuning.
Waar kan Generative AI het verschil maken?
Het Webinar liet zien dat generatieve AI op meerdere punten waarde kan toevoegen. Niet alleen door sneller teksten te genereren, maar vooral door de nauwkeurigheid, consistentie en productiviteit in het RFP‑proces te verhogen. Denk aan:
- het snel ophalen van relevante kennis uit eerdere voorstellen,
- het herschrijven van teksten afgestemd op specifieke klantvragen,
- het samenvatten van complexe eisen,
- het vergelijken van antwoorden met selectiecriteria.
Met de Microsoft Cloud zijn er bovendien verschillende instapniveaus om dit te realiseren, afhankelijk van je ambitie en volwassenheid.
Drie benaderingen binnen de Microsoft Cloud
Jake Harvey onderscheidde drie hoofdscenario’s:
- Individueel gebruik van Copilot (medewerker-niveau)
Dit is vaak de laagdrempeligste start. Medewerkers gebruiken Copilot om teksten te schrijven, samen te vatten of te herstructureren. Veel winst, maar sterk afhankelijk van goede prompt engineering en individuele vaardigheden. - Copilot met Agents (omgevingsniveau)
Hier ga je een stap verder. Door het inzetten van agents kunnen processen deels worden geautomatiseerd binnen een omgeving of team. Denk aan vaste workflows, kennisbronnen en taken die herhaalbaar worden uitgevoerd. - Microsoft Foundry in Azure (Azure-niveau)
Voor organisaties met meer ambitie en specifieke eisen biedt Azure de mogelijkheid om maatwerkoplossingen te bouwen: volledig afgestemde AI‑agents die diep geïntegreerd zijn in het RFP‑proces en interne systemen.
De keuze tussen deze opties raakt direct aan de eerder genoemde hoofdvraag: koop je iets “van de plank”, of bouw je een oplossing die precies past bij jouw organisatie? Vaak ligt het antwoord niet in óf‑óf, maar in een slimme combinatie.
Human in the loop: automatiseren met verstand
Een belangrijk thema dat los stond van tooling, maar steeds terugkwam, was “human in the loop”. Volledig automatiseren is zelden wenselijk bij RFP’s. Het gaat tenslotte om strategische keuzes, nuance en context. AI kan ondersteunen, versnellen en voorstellen doen, maar de mens blijft verantwoordelijk voor:
- interpretatie,
- eindbeslissingen,
- en kwaliteitsbewaking.
Succesvolle automatisering betekent dus niet minder mensen, maar slimmer samenwerken tussen mens en machine.
Het RFP‑proces als kapstok voor automatisering
Om te begrijpen waar AI het beste kan worden ingezet, is het nuttig om het RFP‑proces zelf langs te lopen:
- Voorbereiding en behoefteanalyse
Hier kan AI helpen bij het structureren van doelen, scope en selectiecriteria, of het analyseren van eerdere trajecten. - Opstellen van het RFP‑document
Generative AI is bijzonder sterk in het opstellen en herformuleren van projectomschrijvingen, randvoorwaarden en instructies voor leveranciers — met focus op behoefte in plaats van techniek. - Publiceren en communiceren
AI kan ondersteunen bij het beantwoorden van leveranciersvragen door consistente en herleidbare antwoorden te genereren op basis van de RFP‑inhoud. - Evalueren en selecteren
Vergelijken van voorstellen aan de hand van selectiecriteria is bij uitstek een taak waar AI structuur en snelheid kan brengen, bijvoorbeeld via samenvattingen of score-overzichten. - Afronding
Ook bij contractonderhandelingen en feedback aan leveranciers kan AI helpen bij het opstellen van heldere, professionele communicatie.
Tot slot
Wat mij vooral bijbleef uit het Webinar van Jake Harvey, is dat de techniek inmiddels laagdrempelig beschikbaar is en in de getoonde voorbeelden ook echt iets toevoegt aan het RFP‑proces. Je kunt pragmatisch beginnen, bijvoorbeeld met Copilot op individueel niveau, en van daaruit gericht doorgroeien naar meer specifieke maatwerkoplossingen in Azure. De Microsoft Cloud biedt daarvoor meerdere logische en samenhangende groeipaden.
Tegelijkertijd werd duidelijk dat succes niet primair wordt bepaald door de technologie zelf, maar door de keuzes die je als organisatie maakt. Wat automatiseer je, waar blijft menselijke expertise essentieel en op welke momenten levert AI aantoonbaar meerwaarde? Organisaties die daar bewust en doordacht mee omgaan, kunnen het RFP‑proces ontwikkelen van een tijdrovende verplichting naar een slim, schaalbaar en toekomstbestendig onderdeel van hun bedrijfsvoering.