Het antwoord is dat je via Zapier nu meerdere AI-modellen kunt inzetten in je automatiseringen, zonder dat je technische kennis nodig hebt. Zapier heeft een eigen testmethode ontwikkeld, AutomationBench, die meet hoe goed een model niet alleen een simpele vraag beantwoordt, maar een complete workflow uitvoert. Dit helpt jou om het juiste model te kiezen voor taken zoals klantenservice, facturatie of dataverwerking.

Wat er aan de hand is

Zapier heeft een overzicht gepubliceerd van alle AI-modellen die je via hun platform kunt gebruiken in je Zaps. Het gaat om modellen van aanbieders zoals OpenAI, Anthropic, Google en anderen. Wat dit nieuws bijzonder maakt, is dat Zapier niet alleen de modellen opsomt, maar ook een eigen benchmark heeft ontwikkeld: AutomationBench. In plaats van te testen hoe goed een model een statische prompt beantwoordt, kijkt AutomationBench naar hoe goed een model een reeks stappen in een workflow kan uitvoeren. Denk aan het ophalen van data uit een e-mail, het samenvatten ervan, en het vervolgens wegschrijven naar een spreadsheet. Dit is precies wat ondernemers dagelijks doen met Zapier, en het maakt de testresultaten direct relevant.

Wat dit betekent

Voor ondernemers betekent dit dat je niet meer blindelings hoeft te kiezen tussen AI-modellen. Waar je eerder afging op algemene prestaties of marketingclaims, kun je nu zien welk model het beste presteert in een specifieke taak binnen een workflow. Stel dat je een Zap hebt die inkomende facturen verwerkt: het ene model is misschien beter in het herkennen van getallen en datums, terwijl een ander model beter is in het samenvatten van de tekst. Door de AutomationBench-resultaten kun je een onderbouwde keuze maken. Dit is vooral waardevol voor kleine bedrijven zonder data-science team. Je hoeft geen prompt engineer te zijn om te weten welk model je moet gebruiken; Zapier geeft je de informatie in de context van jouw eigen gebruik.

Hoe je dit kunt toepassen

Als je een webshop runt en klantvragen automatisch wilt beantwoorden, overweeg om een model te kiezen dat hoog scoort op AutomationBench voor conversatie-workflows. Je zou een Zap kunnen maken die een binnenkomende e-mail van een klant doorstuurt naar een AI-model, dat vervolgens een antwoord genereert op basis van je productinformatie. Het model dat het beste uit de test komt voor het volgen van meerdere stappen, zoals het opzoeken van een orderstatus en het formuleren van een antwoord, is hier de beste keuze. Je kunt eenvoudig verschillende modellen uitproberen door in je Zap de AI-actie aan te passen en te zien welk model de beste resultaten geeft.

Als je een team aanstuurt en wekelijks rapportages genereert, kun je een model inzetten dat gespecialiseerd is in data-extractie en samenvatting. Stel dat je wekelijks verkoopcijfers uit meerdere bronnen verzamelt. Een Zap kan deze data ophalen, naar een AI-model sturen dat de cijfers analyseert en een samenvatting schrijft, en het resultaat in een gedeeld document plaatsen. Kijk in de AutomationBench-resultaten welk model het beste presteert in taken die meerdere stappen combineren, zoals het interpreteren van data en het genereren van tekst. Een mogelijkheid is om te starten met een model dat breed presteert, zoals GPT-4 of Claude, en later te verfijnen op basis van de outputkwaliteit.

Als je in de financiële administratie werkt en facturen automatisch wilt verwerken, kun je een model gebruiken dat goed is in het herkennen van gestructureerde data. Een Zap kan een binnenkomende PDF-factuur naar een AI-model sturen, dat de factuurgegevens zoals bedrag, datum en factuurnummer extraheert en deze in je boekhoudpakket zet. AutomationBench laat zien welk model het beste is in het uitvoeren van precieze, stapsgewijze taken zonder fouten. Je zou kunnen beginnen met een model dat hoog scoort op nauwkeurigheid, zoals Gemini of een gespecialiseerd model van Anthropic, en de output controleren voordat je de workflow volledig automatiseert.

Bron: Zapier