Een enrichment-agent die zijn eigen twijfelgevallen aan een mens geeft

De uitdaging

Een B2B-database verliest elk jaar een flink deel van zijn waarde zonder dat iemand iets fout doet. Mensen wisselen van baan, bedrijven verhuizen, e-mailadressen vervallen. Handmatig bijwerken kan, maar het is werk dat nooit klaar is.

Automatiseren klinkt als het antwoord, en dat is het ook, maar met een addertje dat de meeste enrichment-tools negeren. Een agent die gegevens bijwerkt, kan gegevens ook stukmaken. Overschrijf je een correct e-mailadres met een verouderd adres uit een andere bron, dan heb je je database niet verrijkt maar beschadigd. En dat merk je pas weken later, bij de eerste campagne die niet aankomt.

De oplossing

Scobe combineert meerdere bronnen tot één profiel per contact: gegevens uit LinkedIn, verrijking via externe diensten en wat er al in het CRM stond. De agent bepaalt zelf welke bron voorgaat, houdt bij waaróm hij die keuze maakte, en exporteert het resultaat naar het CRM.

Elke wijziging is een versie. Wie wil weten hoe een profiel eruitzag voordat de agent eraan zat, ziet dat terug en kan het terugzetten. Dat is niet alleen fijn bij fouten. Het is ook wat een audit wil zien.

Wat de agent níet zelf beslist

De belangrijkste ontwerpkeuze in dit systeem is waar de autonomie stopt.

Ziet de agent dat iemand van werkgever is gewisseld, dan werkt hij dat bij. Twijfelt hij, bijvoorbeeld bij twee bronnen die elkaar tegenspreken, een naam die op twee bedrijven matcht of een wijziging die verdacht groot is, dan handelt hij niet zelf, maar zet hij het profiel klaar voor een mens. Er is een scherm waar iemand die gevallen in een paar seconden afhandelt.

Dat is trager dan volledig autonoom. Het is ook de reden dat het CRM te vertrouwen is.

In productie is waar het begint

Dit systeem heeft in productie dingen geleerd die geen ontwerp had voorspeld. Een profiel dat in een tussenstand kon blijven hangen omdat er niets te exporteren was. Een bulkactie die stil afbrak op één fout profiel in plaats van de andere 99 af te maken. Rate limits van een bron die op een druk moment anders reageert dan in de documentatie staat.

Elk daarvan is gevonden doordat er iemand naar keek en het systeem erop is aangepast. Dat is geen bijzaak bij een AI-systeem. Dat is het werk.