Welkom bij het AI & Agentic Workflow ABC. Heldere uitleg van 125+ begrippen rond kunstmatige intelligentie en agent-gebaseerde workflows — zonder jargon, gericht op ondernemers.
Klik op een letter om direct naar die sectie te springen.
Zelfstandige AI-programma's die taken plannen, uitvoeren en bijsturen zonder dat je bij elke stap hoeft in te grijpen. Vergelijk het met een digitale medewerker die een opdracht van A tot Z afhandelt.
WorkflowEen werkproces waarbij AI-agenten meerdere stappen zelfstandig uitvoeren — plannen, tools gebruiken, resultaten controleren — in een doorlopende lus totdat het doel bereikt is.
WorkflowDe "connector" waarmee jouw software praat met een AI-dienst. Via een API stuur je een vraag naar Claude of GPT en ontvang je automatisch een antwoord — zonder handmatig een chatvenster te openen.
IntegratieHet inzetten van AI om herhalende taken — e-mails, rapportages, data-invoer — automatisch te laten uitvoeren. Bespaart tijd en vermindert fouten.
ProductiviteitEen AI-assistent die naast jou werkt en taken ondersteunt — tekst aanvullen, code schrijven, e-mails opstellen — zonder het stuur volledig over te nemen. Microsoft Copilot in Word/Excel is het bekendste voorbeeld. Verhoogt productiviteit zonder dat je je werkwijze volledig hoeft te veranderen.
ProductiviteitHet beleid, de processen en de verantwoordelijkheden die bepalen hoe AI binnen een organisatie wordt ingezet. Wie beslist welke AI-tools worden gebruikt? Wie is verantwoordelijk bij fouten? Essentieel voor elke ondernemer die AI structureel inzet — en verplicht onder de EU AI Act voor hoog-risico toepassingen.
RegelgevingHet vakgebied dat zich bezighoudt met het veilig en betrouwbaar houden van AI-systemen — nu en in de toekomst. Voor ondernemers praktisch relevant: zorg dat je AI niet per ongeluk foutieve beslissingen neemt, klantdata lekt of manipuleerbaar is door kwaadwillenden.
VeiligheidHet technische hart van moderne AI-modellen: een methode waarmee het model bepaalt welke woorden of gegevens het meest relevant zijn voor een antwoord. Vergelijk het met hoe jij bij het lezen van een contract automatisch de sleutelzinnen markeert. Attention maakt AI contextueel slim in plaats van simpelweg volgend.
ModelEen neuraal netwerk dat data comprimeert tot een compacte representatie en daarna weer reconstrueert. Praktisch gebruikt voor anomaliedetectie — afwijkingen in productielijnen, frauduleuze transacties of defecte sensoren — doordat ongewone data slecht gereconstrueerd wordt.
ModelAls een AI systematisch een kant op neigt — door scheef trainingsmateriaal. Denk aan een CV-screener die vrouwen benadeelt. Cruciaal om op te letten bij beslissings-AI.
EthiekEen gestandaardiseerde test om AI-modellen te vergelijken. Vergelijkbaar met een rijexamen: de beste score betekent niet altijd de beste rijder voor jouw situatie.
EvaluatieCloud-diensten die de technische infrastructuur voor je regelen, zodat jij je focust op de AI-logica en het product — niet op servers en databases.
IntegratieBidirectional Encoder Representations from Transformers — een baanbrekend taalmodel van Google (2018) dat tekst in beide richtingen leest. BERT is de basis van moderne zoekmachines en tekstclassificatie. Praktisch: Google begrijpt dankzij BERT de intentie achter zoekopdrachten, niet alleen de losse woorden.
ModelHet "werkgeheugen" van een AI-model: hoeveel tekst het tegelijk kan lezen en onthouden. Groter = meer context = betere, samenhangende antwoorden op lange documenten.
ModelTechniek waarbij je de AI vraagt zijn redenering stap-voor-stap te tonen. Leidt tot nauwkeurigere antwoorden op complexe problemen — alsof je een medewerker vraagt zijn werk te laten zien.
PromptingEen geautomatiseerde gesprekspartner. Moderne AI-chatbots begrijpen vrije tekst en voeren echte dialogen — ver voorbij de "druk op 1 voor service" van vroeger.
ToepassingAI die beelden en video begrijpt. Toepassingen: kwaliteitscontrole in productie, gezichtsherkenning, automatisch scannen van facturen of identiteitsdocumenten.
ToepassingAI-systemen die natuurlijke gesprekken voeren via tekst of spraak — verder dan simpele chatbots. Ze begrijpen context, herinneren eerdere vragen en handelen meerstaps verzoeken af. Fundament van moderne klantenservice-bots, voice assistants en virtuele collega's.
ToepassingAI-gegenereerde nep-video of -audio waarbij iemands gezicht of stem realistisch wordt nagemaakt. Groot risico voor reputatieschade en fraude; bewustzijn is essentieel voor ondernemers.
RisicoDe geautomatiseerde stroom van ruwe data naar bruikbare input voor AI: verzamelen → opschonen → transformeren → opslaan. De kwaliteit van je pipeline bepaalt de kwaliteit van je AI-output.
DataHet beleid dat bepaalt wie toegang heeft tot data, hoe data wordt opgeslagen, beveiligd en gebruikt — ook door AI-systemen. Zonder data governance weet je niet welke data je AI traint en of dat AVG-compliant is. Fundament van verantwoord AI-gebruik in elke organisatie.
RegelgevingEen digitale kopie van een fysiek object, proces of systeem — gevoed door real-time sensordata en AI-analyses. Fabrieken simuleren hiermee storingen voordat ze optreden; steden testen verkeersstromen digitaal. Groeiend toepasbaar voor supply chain optimalisatie en gebouwbeheer.
ToepassingGeavanceerde vorm van machine learning met meerdere neurale lagen. Fundament van moderne AI: spraakherkenning, vertaling, beeldanalyse — allemaal Deep Learning.
ModelHet gebruik van AI om betere en snellere zakelijke beslissingen te nemen door data, modellen en menselijk oordeel te combineren. Van prijsstrategie tot personeelsplanning: AI geeft onderbouwde aanbevelingen, de ondernemer beslist.
BusinessAI die documenten leest, begrijpt en verwerkt — facturen, contracten, formulieren, ID-bewijzen. Automatiseert handmatige administratie volledig. Direct toepasbaar voor ondernemers met veel papierwerk of documentstromen.
ProductiviteitTekst omgezet naar getallen zodat AI conceptuele gelijkenis begrijpt. "Hond" en "puppy" komen dichter bij elkaar te liggen dan "hond" en "factuur". Basis voor slimme zoeksystemen.
ModelDe Europese AI-verordening (van kracht aug. 2024) die AI-systemen indeelt op risico: onacceptabel, hoog, beperkt, minimaal. Ondernemers die AI inzetten voor HR, krediet of veiligheid vallen onder strenge eisen.
RegelgevingExtract, Transform, Load — het standaardproces om data uit bronnen te halen, te bewerken en in een doelsysteem te laden. De onzichtbare infrastructuur achter elk AI-dashboard. Zonder solide ETL krijgt je model vuile data en daarmee onbetrouwbare uitkomsten.
DataAI die direct op het apparaat draait — smartphone, camera, sensor, machine — zonder data naar de cloud te sturen. Sneller, privacyvriendelijker en werkt ook zonder internetverbinding. Groeiend relevant voor industriële toepassingen, medische apparatuur en retail.
InfrastructuurEen bestaand AI-model bijtrainen op jouw eigen data zodat het jouw branche, toon en terminologie kent. Goedkoper dan een model from scratch bouwen; snel toepasbaar.
ModelEen groot, breed getraind basismodel (zoals GPT-4 of Claude) waarop specifieke toepassingen worden gebouwd. Het fundament van de huidige AI-revolutie.
ModelAI die externe tools en functies aanroept — een database doorzoeken, een e-mail sturen, een kalender updaten — als onderdeel van één gesprek. Maakt AI van gesprekspartner naar uitvoerder.
IntegratieHet omzetten van ruwe data naar betekenisvolle kenmerken (features) die een AI-model kan gebruiken. Denk aan: "dag van de week" afleiden uit een datum, of klantleeftijdsgroepen maken uit geboortejaren. Goede feature engineering verhoogt modelnauwkeurigheid drastisch — ook zonder meer data.
DataGespecialiseerde chip die AI-berekeningen massaal parallel uitvoert. Hoe meer GPU-kracht, hoe sneller een model traint of antwoorden geeft. Via de cloud huurbaar per uur.
InfrastructuurAI die nieuwe content maakt: tekst, afbeeldingen, audio, video, code. Denk aan ChatGPT, Midjourney, DALL-E. De technologie achter moderne content- en codeassistenten.
ToepassingRegels en filters die AI-output binnen gewenste grenzen houden. Zorgen dat een klantenservice-bot geen concurrenten aanbeveelt of off-topic content produceert.
VeiligheidDe AVG (GDPR) geldt volledig voor AI-systemen die persoonsgegevens verwerken. AI mag geen gegevens langer bewaren dan nodig, moet transparant zijn over geautomatiseerde beslissingen (Art. 22 AVG) en vereist een verwerkersovereenkomst bij gebruik van externe AI-diensten. Combineer met de EU AI Act voor volledige compliance.
RegelgevingEen AI-architectuur waarbij twee netwerken tegen elkaar strijden: een generator maakt nep-content, een discriminator probeert die te ontmaskeren. Door dit kat-en-muisspel worden de resultaten steeds realistischer. Gebruikt voor het genereren van synthetische productfoto's, gezichten en trainingsdata.
ModelHet optimalisatie-algoritme waarmee AI-modellen leren: bij elke fout worden de gewichten een klein stapje bijgesteld in de richting die de fout verkleint. Vergelijkbaar met blindelings een heuvel afdalen door steeds de steilste richting omlaag te kiezen. De motor achter elke AI-training.
ModelWanneer een AI zelfverzekerd onjuiste feiten presenteert. Niet bewust liegen — het model "raadt" plausibele tekst. Altijd kritisch controleren bij feitelijke informatie.
RisicoWerkwijze waarbij mensen kritische AI-beslissingen goedkeuren voordat ze worden uitgevoerd. Balans tussen efficiëntie (AI doet het werk) en controle (mens geeft finaal akkoord).
GovernanceInstellingen die je vóór de training van een AI-model vastlegt — zoals leersnelheid, aantal lagen of batchgrootte. Anders dan gewone parameters worden hyperparameters niet geleerd uit data maar handmatig of automatisch geoptimaliseerd. De juiste combinatie bepaalt sterk hoe goed een model presteert.
ModelEen visuele weergave waarbij kleuren de intensiteit van data tonen — populair in XAI om te laten zien welke delen van een afbeelding of tekst de AI het zwaarst meewoog in zijn beslissing. Maakt AI-gedrag inzichtelijk voor niet-technische stakeholders en auditors.
RegelgevingHet moment dat een getraind model een antwoord genereert op jouw vraag. Training = leren; inference = toepassen. Snelheid en kosten van inference bepalen je AI-schaalstrategie.
ModelTrainen van een model om instructies te volgen in plaats van alleen tekst te voorspellen. Hierdoor reageert AI op "Maak een samenvatting" in plaats van de zin af te maken.
ModelDe combinatie van AI + procesautomatisering (RPA) + data-analyse tot één slim systeem. Gaat verder dan simpele automatisering: het systeem leert van uitzonderingen en past zichzelf aan. Directe ROI voor administratie-zware bedrijven.
ProductiviteitInternet of Things gecombineerd met AI: slimme sensoren, machines en apparaten die continu data verzamelen en AI gebruikt om die data real-time te interpreteren. Toepassingen: voorspellend onderhoud van machines, slimme gebouwen, precisielandbouw — precies het snijpunt van agroforestry en technologie.
ToepassingManipulatietechniek om AI-veiligheidsfilters te omzeilen. Risico voor bedrijven die AI inzetten in klantinteractie: slechte actoren kunnen jouw AI misbruiken voor schadelijke output.
VeiligheidGestandaardiseerd formaat voor data-uitwisseling tussen AI en andere software. Als je AI-output wilt doorsturen naar je CRM of ERP, levert AI het resultaat in JSON.
IntegratieHet fenomeen waarbij AI taken of functies overneemt van mensen. Niet uitsluitend negatief: historisch creëren technologische revoluties netto meer banen dan ze vernietigen. Ondernemers die proactief omscholen en AI inzetten als aanvulling op medewerkers winnen van zij die wachten.
GovernanceAI-assistentie die precies op het juiste moment in een werkproces wordt aangeboden — niet als aparte tool maar ingebouwd in de workflow. Denk aan een AI die automatisch relevante klanthistorie toont zodra een medewerker een gesprek opent, zonder dat er iets opgezocht hoeft te worden.
ProductiviteitEen netwerk van verbonden feiten en relaties dat AI helpt contextueel te redeneren. Bedrijven zoals Google gebruiken kennisgrafen om "Wie is de CEO van X?" direct te beantwoorden.
DataGestructureerde verzameling van bedrijfsdocumenten waarop een AI-assistent kan zoeken. Stel je eigen AI-assistent in die antwoord geeft op basis van jouw handleidingen, contracten en FAQ's.
ToepassingAI die automatisch bedrijfsprestaties bijhoudt, afwijkingen signaleert en prognoses maakt — zonder handmatige rapportages. Koppel AI aan je dashboards en ontvang automatisch een alert als omzet, kosten of klanttevredenheid buiten de norm vallen.
BusinessDe combinatie van kwantumcomputing en AI — theoretisch in staat om in seconden problemen op te lossen waarvoor klassieke computers jaren nodig hebben. Nog vroeg stadium, maar relevant voor ondernemers in farma, logistiek en financiën die complexe optimalisatieproblemen kennen.
ModelEen groot taalmodel getraind op enorme hoeveelheden tekst. De motor achter ChatGPT, Claude, Gemini en co. Begrijpt en genereert menselijke taal op hoog niveau.
ModelDe tijd tussen jouw verzoek en het antwoord van de AI. Kritisch voor klanttoepassingen: niemand wacht graag langer dan 2 seconden. Beïnvloedbaar door modelkeuze en infrastructuur.
PrestatiesEen populair open-source framework voor het bouwen van AI-toepassingen die meerdere stappen combineren: zoeken, redeneren, tools aanroepen. Denk aan het "gereedschapskist" waarmee ontwikkelaars snel AI-agenten, RAG-systemen en chatbots bouwen zonder alles zelf te programmeren.
IntegratieEen efficiënte techniek om grote AI-modellen te fine-tunen met minimale rekenkracht. In plaats van het volledige model te hertrainen, worden alleen kleine aanpassingslagen toegevoegd. Maakt het voor MKB-bedrijven financieel haalbaar om een eigen, gespecialiseerd AI-model te bouwen.
ModelAI die leert van data zonder expliciet geprogrammeerd te worden. Hoe meer en betere data, hoe slimmer het systeem. Fundament van voorspellende analyses en aanbevelingssystemen.
ModelOpen standaard (Anthropic, 2024) waarmee AI-modellen veilig verbinding maken met externe tools en databronnen. De "USB-standaard" van AI-integraties.
IntegratieAI die meerdere typen input verwerkt: tekst + afbeeldingen + audio + video. Praktisch: een AI die een foto van een kapot apparaat bekijkt en de reparatiestappen beschrijft.
ModelHet verschijnsel waarbij een AI-model minder goed presteert omdat de werkelijkheid veranderd is ten opzichte van de trainingsdata. Een fraudedetectiemodel van 2022 mist nieuwe fraude-patronen van 2025. Oplossing: regelmatig hertrainen en monitoren van AI-prestaties.
RisicoDe mogelijkheid van een AI-systeem om informatie te onthouden over meerdere sessies heen. Zonder geheugen begint elke chat opnieuw. Met geheugen herinnert een AI-assistent klantvoorkeuren, eerdere afspraken en lopende projecten — essentieel voor persoonlijke, langdurige klantrelaties.
ModelEen netwerk van meerdere samenwerkende AI-agenten, elk gespecialiseerd in een deeltaak. Eén agent zoekt data op, een tweede analyseert, een derde schrijft het rapport. Samen lossen ze complexe bedrijfsproblemen op die één enkel AI-model niet aankan.
WorkflowComputerarchitectuur geïnspireerd op het menselijk brein: lagen van verbonden "neuronen" leren patronen te herkennen. De bouwsteen van deep learning en moderne AI.
ModelHet vakgebied dat computers taal laat begrijpen en genereren. Zoekmachines, vertaaldiensten, chatbots — allemaal NLP. Basis voor vrijwel alle zakelijke AI-toepassingen.
VakgebiedAI-tools en -platforms waarmee je zonder programmeerkennis AI-toepassingen bouwt via visuele interfaces. Denk aan Make, Zapier, Bubble of Microsoft Power Automate. Maakt AI toegankelijk voor elke ondernemer — geen technisch team nodig.
BusinessAI-techniek die automatisch namen van personen, bedrijven, locaties, data en bedragen herkent in tekst. Praktisch: contracten automatisch doorzoeken op partijen en bedragen, nieuwsberichten taggen op relevante bedrijven, of klantmails categoriseren op onderwerp.
ToepassingHet automatisch omzetten van data naar leesbare tekst door AI. Denk aan financiële rapporten die zichzelf schrijven, productbeschrijvingen gegenereerd uit specificaties, of gepersonaliseerde e-mails op basis van klantdata. Het "schrijvende" deel van NLP.
ToepassingAI-modellen waarvan de broncode vrij beschikbaar is (bijv. Llama, Mistral). Voordelen: privacy, kosten, maatwerk. Nadeel: zelf hosten en onderhouden vereist technische expertise.
ModelHet coördineren van meerdere AI-agenten en tools zodat ze samenwerken als één coherent systeem. De "projectmanager" van complexe AI-workflows.
WorkflowAI die draait op eigen servers, niet in de cloud. Maximale privacy en controle, geschikt voor gevoelige bedrijfsdata. Hogere initiële investering, maar geen data die je bedrijf verlaat.
InfrastructuurEen AI-model heeft de trainingsdata zo goed onthouden dat het slecht generaliseert naar nieuwe situaties. Vergelijk het met een medewerker die alle examenvragen uit het hoofd leert maar vastloopt bij een nieuw vraagstuk. Kritisch om op te testen vóór productie-inzet.
RisicoDe instelbare waarden die een model tijdens training leert. Meer parameters = meer capaciteit. GPT-4 heeft ~1 biljoen parameters; een model met meer parameters is niet altijd beter voor jouw taak.
ModelDe instructie of vraag die jij aan een AI geeft. Kwaliteit van de prompt bepaalt kwaliteit van het antwoord. "Schrijf een e-mail" werkt minder goed dan "Schrijf een zakelijke follow-up in 3 zinnen voor prospect X."
PromptingDe kunst en wetenschap van het ontwerpen van effectieve AI-instructies. Goede prompt engineers zijn schaars en waardevol — het is de "nieuwe Excel-vaardigheid" voor kenniswerkers.
PromptingAI die historische data gebruikt om toekomstige uitkomsten te voorspellen: omzet, klantverloop, voorraadbehoeften. Geeft ondernemers een datagedreven voorsprong op de concurrentie.
ToepassingEen aanvalstechniek waarbij kwaadaardige instructies worden verstopt in tekst die jouw AI verwerkt — bijv. in een klantenmail of ingevoerd document. De AI volgt dan de verborgen opdracht in plaats van jouw systeem-instructies. Serieus beveiligingsrisico voor bedrijven die AI-agenten inzetten.
VeiligheidAI-techniek die logbestanden van bedrijfssystemen analyseert om te visualiseren hoe processen werkelijk verlopen — niet zoals je dacht dat ze verliepen. Ontdekt knelpunten, afwijkingen en automatiseringskansen in je operatie.
BusinessTechniek om AI-modellen kleiner en sneller te maken door de precisie van getallen te reduceren. Maakt krachtige modellen draaibaar op gewone hardware of smartphones.
InfrastructuurEen gestructureerd verzoek aan een database of AI-systeem om specifieke informatie op te halen. De kwaliteit van je query bepaalt de kwaliteit van het antwoord — goed voor RAG-systemen en vector databases. Nauw verwant aan prompt engineering maar technischer van aard.
DataHet systematisch testen en monitoren van AI-output om fouten, bias en hallucinations te minimaliseren vóórdat ze klanten bereiken. Bevat evaluatie-frameworks, red-teaming en geautomatiseerde testpipelines. Onmisbaar voor ondernemers die AI inzetten in klantgerichte processen.
VeiligheidTechniek waarbij AI eerst jouw bedrijfsdocumenten doorzoekt vóórdat het antwoord genereert. Resultaat: betrouwbare, actuele antwoorden op basis van jouw eigen data — zonder dure fine-tuning.
WorkflowTrainingmethode waarbij mensen AI-antwoorden beoordelen om het model te sturen naar betere, veiligere output. Hoe ChatGPT en Claude "vriendelijk" en "behulpzaam" zijn geworden.
ModelReturn on Investment van AI-investeringen. Meet besparing in uren, omzetgroei door personalisatie, of foutreductie. Kwantificeer altijd de impact om AI-projecten intern te rechtvaardigen.
BusinessSoftware die herhalende digitale taken nabootst zoals een mens ze zou uitvoeren: formulieren invullen, data kopiëren, rapporten genereren. Gecombineerd met AI wordt RPA "intelligent" — het systeem kan ook uitzonderingen herkennen en beslissingen nemen.
ProductiviteitEen raamwerk voor het ontwikkelen en inzetten van AI op een eerlijke, transparante en veilige manier. Kernprincipes: geen discriminatie, uitlegbaarheid, privacy, menselijke controle. Steeds meer vereist door wetgeving én verwacht door klanten en investeerders.
RegelgevingEen leermethode waarbij een AI agent beloningen en straffen ontvangt op basis van acties — net zoals een hond trainen. De agent ontdekt zelf de beste strategie door te experimenteren. Gebruikt in spelbots, robotica, logistieke planning en dynamische prijsstelling.
ModelEen AI-model dat niet direct antwoordt maar eerst stap-voor-stap redeneert — ook wel "denken vóór antwoorden". Modellen zoals OpenAI o1 en Claude zijn hierin gespecialiseerd. Veel nauwkeuriger bij complexe wiskundige, juridische of strategische vraagstukken dan gewone LLM's.
ModelHet hypothetische moment waarop AI menselijke intelligentie overtreft en zichzelf blijft verbeteren. Theoretisch concept — praktisch relevant als kader voor langetermijn AI-strategie.
TheorieVerborgen instructies die je meegeeft aan een AI-toepassing om gedrag, toon en beperkingen in te stellen. De "bedrijfshandleiding" die jouw AI-assistent vormt voordat een klant iets typt.
PromptingMachine learning waarbij het model traint op gelabelde voorbeelden (input + juist antwoord). Basis van spamfilters, kredietscoring en beeldclassificatie.
ModelAI-functionaliteit aangeboden als abonnementsdienst, direct inzetbaar zonder technische kennis. Denk aan AI-schrijftools, analyse-dashboards, klantenservice-bots met maandelijkse fee.
BusinessAI die de emotionele toon van tekst bepaalt: positief, negatief of neutraal. Toepassingen: reviews monitoren, klanttevredenheid meten, social media analyseren. Geeft ondernemers real-time inzicht in hoe klanten over hun merk denken — zonder handmatig lezen.
ToepassingEen compact taalmodel dat geoptimaliseerd is voor specifieke taken en efficiënt draait op gewone hardware — zelfs op een laptop of telefoon. Goedkoper, sneller en privacyvriendelijker dan grote cloudmodellen. Ideaal voor ondernemers met gerichte, herhalende AI-taken.
ModelKunstmatig gegenereerde data die echte data nabootst zonder privacygevoelige informatie te bevatten. Cruciaal als je een AI wilt trainen maar onvoldoende echte data hebt of privacybeperkingen gelden (AVG). Maakt AI-ontwikkeling toegankelijk voor kleinere organisaties.
DataData die continu binnenkomt en direct door AI wordt verwerkt — geen wachten op batchverwerking. Toepassingen: fraude detecteren bij transacties op het moment zelf, live klantgedrag analyseren, IoT-sensoren monitoren. Vereist andere architectuur dan traditionele batch-AI.
DataDe basiseenheid die AI verwerkt: ongeveer ¾ woord in het Engels. AI-kosten worden gemeten in tokens. 1.000 tokens ≈ 750 woorden. Begrijp tokens om AI-kosten te beheersen.
ModelHet opdelen van tekst in tokens voordat het model de input verwerkt. Bepaalt hoe "lang" een document is voor de AI — relevant voor contextvenster en kostenbeheer.
ModelKennis van een groot getraind model overzetten naar een specifiekere taak. Zo kun je met weinig data en budget een gespecialiseerde AI bouwen, voortbouwend op miljoenen trainingsuren van anderen.
ModelInstelling die de creativiteit van AI-output regelt. Lage temperatuur = voorspelbaar en precies (goed voor code en contracten). Hoge temperatuur = creatiever maar minder voorspelbaar (goed voor brainstorm).
PromptingDe revolutionaire neurale netwerkarchitectuur (Google, 2017) die de basis vormt van vrijwel alle moderne AI-taalmodellen — GPT, Claude, Gemini. De "T" in ChatGPT staat er voor. Transformers leren relaties tussen woorden over lange afstanden begrijpen, waardoor samenhangende AI-tekst mogelijk werd.
ModelMachine learning op ongelabelde data — het model ontdekt zelf patronen en clusters. Nuttig voor klantgroepering, anomaliedetectie en marktsegmentatie zonder vooraf handmatig labelen.
ModelEen concrete toepassing van AI voor een specifiek bedrijfsprobleem. Definieer altijd een scherpe use case voordat je investeert: "AI voor klantenservice" is te breed; "AI beantwoordt 80% retourvragen automatisch" is concreet.
BusinessDe interface waarmee mensen met AI-systemen interacteren — chatvensters, spraakassistenten, ingebedde knoppen in apps. Een slechte UI maakt zelfs de beste AI onbruikbaar. Ondernemers die AI-producten bouwen investeren minstens evenveel in de UX als in het model zelf.
ToepassingDe mogelijkheid van een AI-model om aan te geven hoe zeker het is van zijn antwoord. Cruciaal voor medische, juridische en financiële toepassingen: een AI die "ik weet het niet zeker" kan zeggen is betrouwbaarder dan één die altijd zelfverzekerd antwoordt.
VeiligheidDatabase die embeddings opslaat en razendsnel semantisch zoekt. De ruggengraat van RAG-systemen: jouw AI-assistent vindt in milliseconden de meest relevante bedrijfsdocumenten.
DataAI die visuele informatie interpreteert uit afbeeldingen, video of camera's. Praktisch in: kwaliteitscontrole, beveiligingssystemen, automatisch verwerken van foto's van bonnetjes of schadeformulieren.
ToepassingEen AI-gedreven digitale assistent die via spraak of tekst taken uitvoert, vragen beantwoordt en processen aanstuurt. Van Siri en Alexa tot bedrijfsspecifieke assistenten die je agenda beheren, e-mails samenvatten en rapporten genereren — de virtuele collega die nooit slaapt.
ToepassingAI die gesproken taal omzet naar tekst (speech-to-text), begrijpt en terugpraat (text-to-speech). Toepassingen: gesprekssamenvattingen na klantcalls, gesproken zoekopdrachten, toegankelijke interfaces voor mensen die niet kunnen typen. Sterk groeiend door betere realtime-modellen.
ToepassingDe geleerde waarden in een neuraal netwerk — het "geheugen" van het model. Een model downloaden = zijn gewichten downloaden. Goed bewaard als intellectueel eigendom.
ModelAutomatische notificatie van systeem A naar systeem B bij een gebeurtenis. Combineer webhooks met AI: zodra een klant een formulier invult, trigger je een AI-analyse en e-mailreactie.
IntegratieHet automatiseren van bedrijfsprocessen via AI + tools. Platforms zoals Make, n8n of Zapier combineren AI-modellen met honderden apps tot krachtige, codeervrije workflows.
ProductiviteitHet onzichtbaar markeren van AI-gegenereerde tekst, afbeeldingen of audio zodat de herkomst later traceerbaar is. Groeiend wettelijk vereist onder de EU AI Act voor hoogrisico-content. Beschermt jou als ondernemer: bewijs dat content echt of AI-gemaakt is bij juridische geschillen.
RegelgevingAI verwerkt in draagbare apparaten — smartwatches, AR-brillen, hearables. Analyseert gezondheidsdata, geeft real-time instructies aan technici in het veld of vertaalt live gesprekken. Opkomend toepassingsgebied voor zakelijke inzet in zorg, productie en beveiliging.
ToepassingAI die zijn beslissingen uitlegt in voor mensen begrijpelijke termen. Essentieel voor compliance (EU AI Act), vertrouwen bij klanten en het debuggen van foute AI-besluiten.
RegelgevingVerzamelnaam voor zero-shot (geen voorbeelden), one-shot (één voorbeeld) en few-shot (enkele voorbeelden) learning. Hoe minder voorbeelden een model nodig heeft om een nieuwe taak te leren, hoe flexibeler het is. Bepaalt hoe snel en goedkoop jij een AI kunt inzetten voor nieuwe toepassingen.
ModelHet laten genereren van AI-output in een vast gestructureerd formaat (XML, JSON, CSV) zodat andere systemen de resultaten automatisch kunnen verwerken. Sleutel voor betrouwbare AI-integraties in bedrijfssoftware — de AI vult altijd dezelfde "formuliervelden" in.
Integratie10²⁴ bytes — de schaal waarop de wereld data genereert. AI-modellen zijn getraind op een fractie hiervan. Illustreert waarom datakwaliteit boven datakwantiteit gaat voor zakelijke AI-projecten.
DataAI inzetten om output te maximaliseren — hogere opbrengst, minder verspilling. Toepassingen: dynamische prijsstelling, energiebeheer, voorraadbeheer, advertentiebudgetten.
BusinessDe combinatie van AI-tools, modellen, platforms en integraties die jouw organisatie gebruikt — jouw persoonlijke AI-gereedschapskist. Een goed doordachte stack voorkomt tool-overlap, verlaagt kosten en zorgt dat data veilig tussen systemen stroomt. Begin klein, bouw modulair.
BusinessAI voert een taak uit zonder voorbeelden te hebben gezien. Krachtig voor ondernemers: je kunt een model nieuwe categorieën laten herkennen zonder dure herinstructie.
ModelBeveiligingsprincipe: vertrouw niets automatisch — ook geen AI-gegenereerde data. Verifieer altijd bronnen en rechten. Cruciaal wanneer AI toegang heeft tot gevoelige bedrijfssystemen.
VeiligheidStatistische methode waarbij AI berekent hoe ver een datapunt van het gemiddelde afwijkt. Gebruikt om ongewone patronen te detecteren: frauduleuze transacties, productiestilstanden, abnormale websitebezoeken. Een van de meest directe manieren om AI in te zetten voor risicobeheer.
Veiligheid5 vragen · multiple choice · direct feedback
Onze AI ROI-calculator berekent in 2 minuten hoeveel uur, geld en fouten jij kunt besparen door de juiste AI-tools in te zetten — afgestemd op jouw branche en bedrijfsgrootte.