Enterprise use cases

De automatiseringsproblemen die er echt toe doen in enterprise IT zijn die op het snijpunt van meerdere systemen, ongestructureerde data, onbetrouwbare interfaces van derden en AI-inferentie waarvoor beveiliging op productieniveau vereist is. Dit zijn de projecten die traditionele RPA op het happy path aankan en overal elders faalt, en waar maatwerk-integratieprojecten maanden aan bouwen en bij de eerste upstream wijziging al breken.

Triggerfish pakt deze problemen aan door deterministische workfloworkestratie te combineren met LLM-gebaseerd redeneren op beslismomenten, bestuurd door classificatiebewuste beveiligingshandhaving die de AI-laag niet kan omzeilen. Het resultaat is automatisering die zich aanpast als de wereld verandert, zonder de audittrails en gegevenscontroles op te offeren die productiesystemen vereisen.

Cross-systeemorkestrtatie behandelt workflows die tientallen of meer systemen omspannen met contextuele beslissingen bij elke stap — procure-to-pay, onboarding, incidentrespons — zonder de breekbaarheid die rigide pijplijnautomatisering fataal wordt. Ingestie van ongestructureerde data pakt factuurverwerking, documentinname en e-mailanalyse aan die niet breekt als invoerformaten veranderen, waarbij positionele veldextractie wordt vervangen door LLM-gebaseerd documentbegrip. Automatisering van externe portalen handelt leveranciersportalen, overheidssites en betalerssystemen af die geen API's hebben, met visuele browsernavigatie die zich aanpast als de UI wordt herontworpen in plaats van stil te breken. AI-inferentie in productieworkflows overbrugt de kloof tussen AI-demo's en duurzame productieworkflows, met beveiligingshandhaving, audittrails en workfloworkestratie ingebouwd in het platform in plaats van per project toegevoegd.