Efficiëntere en consistente classificatie van cao’s bij Partena met behulp van AI
AI voor Partena Professional
Meer tijdswinst
Partena Professional is een Belgische HR-dienstverlener en sociaal secretariaat die bedrijven en zelfstandigen ondersteunt bij personeelsadministratie, loonverwerking en HR-beleid. Ze beheren dagelijks grote hoeveelheden arbeids- en sociale documenten, zoals CAO’s, en hebben daarom een sterke behoefte aan efficiënte en betrouwbare informatieverwerking.
Focus op inhoud en advies
Gezien de grote aantallen collectieve arbeidsovereenkomsten die zij dagelijks zien passeren en steeds hetzelfde repetitieve, arbeidsintensieve en tijdrovende werk die de medewerkers moeten uitvoeren, werd er gezocht naar een oplossing die vooral efficiëntiewinst opleverde.
Het doel was niet om mensen te vervangen, maar om medewerkers te ontlasten van saai en tijdrovend werk, zodat zij zich kunnen focussen op taken met meer inhoudelijke of adviserende waarde.
Hoe het werkt
De medewerkers van Partena beschikken over een centrale locatie waar bedrijven hun nieuwe CAO’s kunnen opladen in een algemene folder. Vanuit deze omgeving werd eerst een overzicht gemaakt van alle nieuwe documenten die nog niet eerder verwerkt waren om duplicaten te vermijden. Vervolgens werd gebruikgemaakt van Azure Document Intelligence om de volledige tekst van de CAO’s automatisch te extraheren via publieke links.
Aan de hand van een AI-model en met gerichte prompts die het gedrag van de AI sturen kan bepaald worden welke informatie uit de documenten gehaald moet worden.
Daarbij werd een vaste set aan thema's opgesteld die Partena hanteert voor hun classificatie. Wat werd er gevraagd?
- een korte samenvatting van de inhoud
- de belangrijkste wijzigingen te benoemen
- aan te geven voor welke sectoren de CAO van toepassing is
- vanaf welke datum de cao in werking treedt.
Al deze verrijkte informatie werd samengebracht in een excelbestand dat overzichtelijk en makkelijk leesbaar is. Om de resultaten extra inzichtelijk te maken, werden de toegekende thema’s visueel ondersteund met kleurcodes. Groene, gele en rode indicatoren geven aan met welke mate van zekerheid de AI een bepaald thema heeft toegekend. De drempelwaarden voor deze zekerheidsniveaus konden door de gebruikers zelf worden ingesteld via parameters.
In een verdere fase en nauwe samenwerking werden nadien nog verschillende kleine optimalisaties doorgevoerd om het gebruiksgemak te verhogen, zoals het toepassen van afkortingen, het inkorten van beschrijvingen en andere praktische verbeteringen. Zo sluit deze oplossing perfect aan bij de dagelijkse werking van de gebruikers.