Het antwoord is simpel: het beste AI-model voor jouw Zapier-workflow hangt af van de taak. Facturatie vraagt om precisie, klantenservice om snelheid, content om creativiteit. Zapier testte modellen via AutomationBench, een eigen benchmark die meet hoe goed AI multi-stap workflows uitvoert in plaats van alleen statische prompts. De resultaten geven je een praktische leidraad.

Wat er aan de hand is

Zapier heeft een overzicht gepubliceerd van alle AI-modellen die je kunt koppelen aan Zaps en Agents. Het platform werkt samen met meerdere aanbieders, waaronder OpenAI, Anthropic, Google en Meta. Via AutomationBench worden modellen getest op realistische zakelijke taken: data verwerken, e-mails samenvatten, content genereren en workflows uitvoeren die uit meerdere stappen bestaan. Het doel is om ondernemers te helpen kiezen welk model ze inzetten voor welke automatisering, zonder dat ze zelf maanden hoeven te testen.

Wat dit betekent

Voor ondernemers betekent dit dat je niet langer hoeft te gokken. Waar je eerder een model koos op basis van algemene prestaties of marketingclaims, kun je nu gericht selecteren op basis van taak-specifieke testresultaten. Voor een webshop die automatisch facturen genereert, is een ander model geschikt dan voor een klantenservice-chatbot die meerdere talen ondersteunt. De inzet van AI wordt hiermee efficiënter: je betaalt niet voor capaciteit die je niet gebruikt, en je workflow wordt betrouwbaarder omdat het model is getest op precies dat soort taak.

Hoe je dit kunt toepassen

Als je facturatie en boekhouding automatiseert, dan heb je een model nodig dat nauwkeurig is met getallen en gestructureerde data. Uit de AutomationBench-tests blijkt dat modellen van OpenAI, zoals GPT-4, goed presteren op taken waar precisie en consistentie vereist zijn. Je zou kunnen overwegen om voor factuurverwerking een Zap te maken die een OpenAI-model gebruikt om bonnen te scannen, bedragen te controleren en grootboekcodes toe te wijzen. Een mogelijkheid is om een aparte Zap in te richten voor maandelijkse rapportages, waarbij het model alleen wordt ingeschakeld voor data-analyse en niet voor creatieve taken.

Als je klantenservice automatiseert, dan draait het om snelheid en contextbegrip. Anthropic’s Claude-modellen scoren volgens Zapier goed op het verwerken van lange gesprekken en het herkennen van nuances in klantvragen. Overweeg om een Agent in te zetten die eerst een Claude-model gebruikt om inkomende e-mails te analyseren, de urgentie te bepalen en een conceptantwoord te genereren. Voor standaardvragen kun je het antwoord direct laten versturen; voor complexe zaken kun je een medewerker laten meekijken. Een optie is om per afdeling een aparte Zap te maken, zodat het model alleen de relevante context krijgt.

Als je content produceert voor je bedrijf, zoals blogs, social media of productbeschrijvingen, dan heb je een model nodig dat creatief en consistent is. Google’s Gemini-modellen presteren volgens de tests goed op het genereren van lange teksten en het volgen van stijlrichtlijnen. Je zou kunnen overwegen om een Zap te maken die een ruwe tekst uit een notitie-app haalt, deze door een Gemini-model laat herschrijven in jouw merkstijl, en het resultaat direct in je CMS plaatst. Een mogelijkheid is om per contenttype een aparte Zap in te richten: één voor blogartikelen, één voor social posts, elk met een eigen prompt en modelinstelling.

Als je meerdere stappen in één workflow combineert, zoals een lead die binnenkomt, wordt geanalyseerd, een opvolging krijgt en in een CRM wordt opgeslagen, dan is het verstandig om te kiezen voor een model dat goed scoort op multi-step taken. Zapier’s AutomationBench laat zien dat sommige modellen, zoals GPT-4 en Claude 3, beter zijn in het onthouden van context over meerdere stappen heen. Overweeg om een Agent in te zetten die het hele proces beheert, in plaats van losse Zaps per stap. Een optie is om te beginnen met een eenvoudige workflow van drie stappen en het model te testen voordat je het uitbreidt naar complexere processen.

Bron: Zapier