AI Specialist Enschede voor MKB: van AI-scan naar werkende automatisering in 30 dagen

Zoek je een AI Specialist Enschede omdat je niet nóg een AI-presentatie wilt, maar iets dat echt draait in je bedrijf? Dan is je belangrijkste vraag niet welke tool het beste is, maar: wat kunnen we binnen korte tijd veilig implementeren, met meetbaar resultaat en zonder gedoe met privacy, IT of onduidelijke kosten.

Deze pagina is geschreven voor ondernemers en teams in Enschede en Twente die AI praktisch willen inzetten: workflow-automatisering, AI-assistenten, chatbots of AI-agents die taken uitvoeren. Je ziet hier wat je realistisch mag verwachten, hoe een implementatieproces eruitziet, waar de kosten doorgaans door bepaald worden en hoe je AVG en EU AI Act readiness vanaf dag één meeneemt.

AI specialist in Enschede: wat je direct mag verwachten

Voor wie dit bedoeld is in Enschede en Twente

In de praktijk komen dit soort vragen in Enschede vaak uit MKB-organisaties die al digitaliseren (Microsoft 365, Teams, CRM/ERP, ticketing) maar vastlopen op tijdverlies in repetitieve taken. Denk aan:

Dienstverleners met veel e-mail, offertes, rapportages en klantvragen
E-commerce met veel productvragen, retouren, orderstatus en contentproductie
Zakelijke service en B2B met leadopvolging, accountmanagement en proposal work
Productie en techniek met planning, werkbonnen, kwaliteitsregistratie en handleidingen

Als je zoekt op “AI consultant Enschede” of “AI automatisering Enschede”, dan wil je meestal één van twee dingen: (1) sneller en consistenter werk afleveren met minder handwerk, of (2) klantcontact opschalen zonder dat je team verdrinkt in tickets en e-mails.

Welke resultaten realistisch zijn in 30 dagen

Binnen 30 dagen is het realistisch om één duidelijke stroom te implementeren die meetbaar waarde levert. Bijvoorbeeld:

20–40% minder handmatige verwerking in één processtap (bijv. triage, categoriseren, samenvatten, opstellen van antwoord/voorstel)
Snellere doorlooptijd (bijv. van 2 dagen naar dezelfde dag voor offerte-first-draft of ticket-first-response)
Consistentere output door templates, kwaliteitschecks en human-in-the-loop approvals
Betere vindbaarheid van kennis als je interne documentatie versnipperd is

De sleutel is scope: één proces, één doelgroep, één set bronnen. Een goed AI-project in 30 dagen is geen “AI overal”, maar “AI op één plek, goed, veilig en meetbaar”.

Wanneer AI niet de juiste oplossing is

AI is niet automatisch de slimste route als:

Je probleem vooral procesontwerp is (onduidelijke verantwoordelijkheden, slechte inputkwaliteit, ontbrekende standaarden)
Je data en systemen niet toegankelijk zijn (geen API, geen exports, geen rechtenstructuur)
Je verwacht dat AI zonder controle foutloos beslissingen neemt (bijv. juridische beoordeling of hoog-risico besluiten zonder governance)

In zulke gevallen levert een AI-scan vaak alsnog waarde, omdat je precies ziet wat eerst op orde moet voordat automatisering zinvol wordt.

De 30-dagen AI sprint: werkwijze, deliverables en acceptatiecriteria

Week 0 intake en scope: probleem, KPI en succesdefinitie

De sprint start met een intake waarin we het probleem terugbrengen tot iets toetsbaars. De deliverables in week 0 zijn concreet:

Procesafbakening: wat valt er wel en niet binnen scope
KPI-set: tijdwinst, doorlooptijd, foutreductie, CSAT, of conversie
Acceptatiecriteria: wat moet het systeem aantoonbaar kunnen voordat het live mag
Risico-inschatting: privacy, security, reputatie, compliance

Dit voorkomt dat “AI werkt wel” maar niemand het durft te gebruiken, of dat iedereen andere verwachtingen had.

Week 1 data en processen: access, bronnen, risico’s en quick wins

In week 1 toetsen we de werkelijkheid: waar komt de informatie vandaan, wie mag erbij, en wat zijn de randvoorwaarden? Typische stappen:

Broninventarisatie: documenten, kennisbank, CRM-notities, tickets, e-mails, SOP’s
Toegangsmodel: rollen, rechten, least privilege
Data readiness: kwaliteit, doublures, verouderde documenten, ownership
Quick wins: stappen die je direct kunt automatiseren zonder risico (bijv. samenvatten, classificeren, concept-antwoorden)

Als het gaat om kennisbank-AI (RAG), is week 1 vaak beslissend: zonder schone bronnen wordt “slimme” output onbetrouwbaar. Daarom bepalen we ook meteen welke documenten “single source of truth” zijn.

Week 2 proof of value: prototype met testset en kwaliteitsmetingen

Week 2 draait om een prototype dat je team kan testen met echte voorbeelden. Geen demo met perfecte input, maar een proof of value met:

Testset: 30–100 realistische cases (tickets, e-mails, aanvragen)
Kwaliteitsmeting: juistheid, volledigheid, bronvermelding, toon, escalatiegedrag
Foutcategorieën: waar gaat het mis en wat is de impact
Guardrails: wat het systeem expliciet niet mag doen

Een AI-assistent die 70% goed is maar 30% onverwacht faalt, is in de praktijk onbruikbaar. Daarom sturen we op voorspelbaar gedrag: liever iets conservatiever, maar consistent.

Week 3 pilot: gebruikers, feedbackloop en human-in-the-loop

In week 3 gaat de oplossing naar een beperkte groep gebruikers. Doel: adoptie testen en risico’s beheersen. We richten in:

Feedbackloop: snel terugkoppelen wat goed/fout ging
Human-in-the-loop: goedkeuring voordat iets naar een klant gaat
Escalaties: wanneer het systeem stopt en een mens overneemt
Logging: welke inputs/outputs zijn nodig voor auditing en verbetering

Dit is ook het moment waarop je ziet of de oplossing “handig” is of echt tijd bespaart. We meten niet alleen outputkwaliteit, maar ook: hoeveel klikken, hoeveel correcties, hoeveel tijd per item.

Week 4 livegang: monitoring, incidentenproces en overdracht

In week 4 zetten we live binnen de afgesproken kaders en zorgen we dat het beheer geregeld is. Dit omvat:

Monitoring: performance, foutmeldingen, drift in outputkwaliteit
Incidentenproces: wie doet wat bij fouten of datalek-risico
Documentatie: prompts/flows, bronnen, rechten, configuratie
Overdracht: beheerinstructies en verbeterbacklog

Als je verder wilt opschalen, is week 4 ook het moment om de volgende sprint te plannen met een nieuwe use-case of uitbreiding van integraties.

Wat we bouwen: diensten met concrete output

AI-automatisering van workflows: triggers, stappen en foutafhandeling

AI-automatisering is vaak de grootste winst: je combineert AI met vaste processtappen. Voorbeelden van deliverables:

Een workflow die binnenkomende e-mails herkent, classificeert en een concept-antwoord opstelt
Automatische samenvattingen van calls/meetings met actiepunten naar Teams of je CRM
Een intakeflow die aanvragen verrijkt met ontbrekende info en escalaties triggert bij twijfel

Cruciaal onderdeel: foutafhandeling. Wat gebeurt er bij ontbrekende data, ambigu verzoek, of gevoelig onderwerp? Dat ontwerp bepaalt of AI je team helpt of juist extra werk oplevert.

Chatbot of AI-assistent: kanalen, tone of voice en escalaties

Een chatbot is pas waardevol als hij past bij jouw klantreis. We ontwerpen daarom altijd op kanaal en context:

Website chatbot voor veelgestelde vragen, productadvies en lead capture
Interne assistent voor medewerkers: beleid, procedures, templates, kennis
Service assistent voor agents: antwoordvoorstellen met bronnen

Deliverables: een intents-structuur (wat kan hij wel/niet), tone of voice regels, escalation rules, en meetpunten (deflection, CSAT, first response time).

AI-agents voor taken: tools, permissions en guardrails

AI-agents gaan een stap verder dan chat: ze voeren taken uit via tools (bijv. CRM, e-mail, agenda, ticketing). Omdat dit direct impact heeft op data en klanten, ontwerpen we streng:

Tooling: welke acties mogen wel (zoeken, concepten maken) en welke niet (verzenden, wijzigen) zonder approval
Permissions: welke rol mag wat, met audit trail
Guardrails: stopregels bij onduidelijkheid, gevoeligheid, of ontbrekende toestemming

In een MKB-context in Twente zie je agents vaak bij leadopvolging, afspraakvoorstellen, dataverrijking, en interne rapportage.

Kennisbank-AI met RAG: bronnen, updates en bronvermelding

RAG (Retrieval-Augmented Generation) is meestal de slimste route als je betrouwbare antwoorden wilt op basis van je eigen documenten. De kern: het model “verzint” niet uit het niets, maar zoekt eerst in jouw bronnen en antwoordt daarna met verwijzingen.

Deliverables die het verschil maken:

Bronselectie: welke documenten tellen mee, welke niet
Updateproces: wie beheert versies en wanneer wordt opnieuw geïndexeerd
Bronvermelding: zodat medewerkers kunnen verifiëren en vertrouwen groeit

Zonder bronvermelding wordt een kennisassistent snel gezien als onbetrouwbaar, en dan zakt adoptie weg.

Integraties: Microsoft 365 en Teams, Google Workspace, CRM en ERP

De meeste waarde ontstaat waar AI aansluit op bestaande systemen. Typische integraties bij MKB in Enschede:

Microsoft 365 / Teams: interne assistent, meeting notes, acties, kennis zoeken
Google Workspace: e-mail triage, document-samenvattingen, workflow triggers
CRM: leadverrijking, notities samenvatten, opvolgtaken voorstellen
ERP/boekhouding: factuurflow, exceptions, toelichtingen, boekingsvoorstellen

Belangrijk: integraties zijn zelden “even aanklikken”. Je hebt rechten, logging, foutafhandeling en ownership nodig. Daarom nemen we integratiecomplexiteit mee in scope en kosten.

Training en adoptie: playbooks, prompts en interne governance

Techniek is maar de helft. Als je wilt dat AI-automatisering niet na twee weken stilvalt, moet je adoptie organiseren. Concreet:

Playbook: hoe gebruik je het, wanneer escaleren, wat zijn do’s en don’ts
Prompt- en outputstandaarden: consistentie in tone of voice en kwaliteitschecks
Governance: wie beheert bronnen, wie keurt wijzigingen goed, hoe documenteer je

Een korte training werkt het best als hij gekoppeld is aan echte werkvoorbeelden en de flows die je net gebouwd hebt.

Use-cases die in Enschede het vaakst rendement geven

Klantenservice: tickettriage, antwoordvoorstellen en self-service

De snelste winst in klantenservice zit meestal in triage en antwoordvoorstellen. Een typische flow:

Ticket of e-mail komt binnen
AI classificeert onderwerp, urgentie en sentiment
AI zoekt in kennisbronnen en maakt een concept-antwoord met bronverwijzing
Medewerker keurt goed of past aan (human-in-the-loop)

Meetpunten: first response time, afhandelduur, deflection rate, en correctiepercentage. Dit is een plek waar een AI specialist Enschede zich moet bewijzen met echte KPI’s, niet met beloftes.

Sales: leadkwalificatie, follow-up en voorstelvoorbereiding

Sales-teams verliezen vaak tijd aan “net niet warme” leads, opvolgmails en voorstelvoorbereiding. AI kan helpen door:

Leads te verrijken met openbare info en eerdere interacties uit CRM
Follow-up concepten te schrijven in jouw tone of voice, met duidelijke next step
Een voorstel-first-draft te maken op basis van intake en template, inclusief risico’s en aannames

Belangrijk: AI mag niet zelf verzenden of toezeggingen doen zonder controle. In de pilot richten we daarom approvals en vaste statements in.

Finance: factuurverwerking, controlechecks en boekingsvoorstellen

Finance use-cases zijn vaak hoog rendement omdat ze repetitief zijn en duidelijke regels hebben. Bijvoorbeeld:

Facturen uitlezen, coderen en exceptions markeren
Afwijkingen signaleren (bedrag, leverancier, ontbrekende PO)
Boekingsvoorstellen maken met toelichting

Hier is betrouwbaarheid cruciaal. We meten daarom expliciet false positives/negatives en maken het systeem conservatief: liever escaleren dan fout boeken.

HR: onboarding, beleid Q&A en vacatureteksten met checks

HR heeft vaak versnipperde documentatie: handboeken, policies, onboarding-lijsten. Een interne kennisassistent met RAG kan:

Vragen beantwoorden met verwijzing naar het juiste document
Onboarding checklists genereren per rol
Vacatureteksten voorstellen met inclusiviteits- en compliance-checks

Voor HR is privacy extra relevant. Daarom beperken we toegang op rol en loggen we gebruik voor auditing.

Operations: planning ondersteuning, meldingen en rapportages

In operations en technische teams ontstaat veel “micro-administratie”: werkbonnen, statusupdates, planningstools. AI kan:

Werkbonnen samenvatten en ontbrekende gegevens signaleren
Rapportages automatiseren: weekoverzicht, knelpunten, uitzonderingen
Meldingen genereren in Teams bij afwijkingen of deadlines

Meetpunten: tijd per werkbon, volledigheid, doorlooptijd van statusupdates.

Marketing: contentbriefs, research samenvattingen en brand checks

Marketing is vaak de eerste plek waar AI wordt geprobeerd, maar ook waar het snel generiek wordt. Het verschil maak je door AI te koppelen aan jouw eigen context:

Research samenvatten naar een contentbrief met doelgroep, angle en claims die je kunt onderbouwen
Brand- en tone-of-voice checks op concepten
Herbruikbare content blocks uit bestaande documenten en cases

Hier helpt een interne kennisbank-AI enorm: je voorkomt dat AI “algemene marketingpraat” produceert.

Kwaliteit en betrouwbaarheid: zo voorkomen we hallucinaties en fouten

Wanneer RAG beter is dan fine-tuning en wanneer niet

Voor de meeste MKB-situaties is RAG beter dan fine-tuning omdat het transparant en beheerbaar is: je kunt bronnen bijwerken zonder het model opnieuw te trainen. RAG is ideaal voor beleid, productinformatie, procedures en support kennis. Fine-tuning kan zinvol zijn als je een heel specifieke schrijfstijl of classificatiegedrag nodig hebt op basis van veel gelabelde voorbeelden, maar dat is vaak een stap 2 of 3.

De beslisregel die in de praktijk werkt:

Moet het antwoord aantoonbaar uit jouw documenten komen? Kies RAG.
Moet het vooral consistent gedrag vertonen op vaste patronen? Overweeg fine-tuning of rules + AI.
Moet het acties uitvoeren in systemen? Kies een agentic workflow met strikte permissions en approvals.

Testsystemen: testsets, evaluatiecriteria en regressietesten

Betrouwbaarheid is geen gevoel, maar een meetproces. Daarom werken we met:

Testsets met representatieve cases inclusief “lastige” randgevallen
Evaluatiecriteria: juistheid, bronkwaliteit, volledigheid, risico-inschatting, escalatiegedrag
Regressietesten: bij elke wijziging checken of output niet slechter wordt

Dit is precies waar veel concurrenten op SERP-niveau vaag blijven. Ze zeggen “kwaliteit is belangrijk”, maar laten niet zien hoe ze kwaliteit borgen.

Human-in-the-loop: approvals, drempels en escalatiepaden

Een goede AI-implementatie heeft duidelijke drempels: wanneer mag AI autonoom iets doen, en wanneer niet? Voor klantcontact is de standaard:

AI maakt concept → mens keurt goed → pas dan naar klant
Bij lage confidence, ontbrekende bron, of gevoelig onderwerp → altijd escaleren

Voor interne processen kun je sneller autonomer gaan, maar ook daar geldt: alleen waar de impact beperkt is en waar logging en rollback mogelijk zijn.

Bronvermelding en traceerbaarheid: waarom dat ranking en vertrouwen helpt

Bronvermelding is niet alleen fijn voor gebruikers; het is ook een trust-signaal dat je proces volwassen is. Intern zorgt het voor adoptie (“waar komt dit vandaan?”) en extern helpt het om claims te onderbouwen. Traceerbaarheid betekent: je kunt achteraf zien welke bron is gebruikt, welke prompt/flow actief was, en waarom het systeem iets deed.

Dat maakt verbeteren mogelijk en voorkomt dat AI een black box wordt die niemand durft te vertrouwen.

AVG en EU AI Act readiness: privacy, security en governance in de praktijk

Datastromen en opslag: wat gaat waarheen en waarom

De belangrijkste vraag die je als bedrijf terecht stelt: “Waar gaat onze data naartoe?” Daarom leggen we datastromen expliciet vast. Praktisch betekent dit:

Welke inputs worden verwerkt (tickets, e-mails, documenten)
Welke data wordt opgeslagen, hoe lang, en met welk doel
Welke data nooit de organisatie mag verlaten (of alleen geanonimiseerd)

Voor veel MKB-situaties kun je zo ontwerpen dat gevoelige data geminimaliseerd wordt: alleen relevante stukken worden opgehaald, en output wordt gelogd binnen afgesproken retentie.

Toegangsbeheer en rollen: least privilege en audit logging

Een AI-oplossing is geen los tooltje; het is een extra laag bovenop je systemen. Daarom is least privilege essentieel: het systeem krijgt alleen toegang tot wat nodig is voor de taak. Concreet:

Rolgebaseerde toegang: HR-documenten niet zichtbaar voor sales
Audit logging: wie vroeg wat, welke bron is gebruikt, wat was de output
Beperkingen op acties: agent mag data lezen, maar niet wijzigen zonder approval

Subverwerkers en DPA: wat je contractueel moet borgen

Als je externe tooling gebruikt, wil je weten wie subverwerker is, waar data wordt verwerkt en welke afspraken er zijn over beveiliging en retentie. Daarom hoort bij een volwassen implementatie:

Overzicht van subverwerkers
Verwerkersovereenkomst (DPA) waar van toepassing
Beleid voor dataretentie en verwijdering

Dit is niet “juridisch gedoe”, maar risicobeheersing. Zeker als je met klantdata werkt, is dit een dealbreaker bij veel beslissers.

EU AI Act basis voor MKB: risicoclassificatie, documentatie en controls

De EU AI Act vraagt om risicogebaseerd werken. Je hoeft niet alles tot in de puntjes te juridiseren, maar je moet wél laten zien dat je bewust bent van risico’s en controles. In de praktijk betekent EU AI Act readiness voor MKB:

Risicoclassificatie: wat doet het systeem en kan het schade veroorzaken
Documentatie: doel, scope, data, evaluaties, en beperkingen
Human oversight: wie houdt toezicht en wanneer wordt ingegrepen
Transparantie: medewerkers weten dat AI betrokken is en hoe output tot stand komt

Als je organisatie in een gevoeliger domein zit, of AI gebruikt voor besluiten met grote impact, is dit extra belangrijk. Daarom behandelen we governance niet als bijlage, maar als onderdeel van het ontwerp.

Kosten en pakketten: wat een AI implementatie in Enschede meestal kost

Pakket 1 AI-scan: output, doorlooptijd en prijsrange

Een AI-scan is bedoeld om snel helder te krijgen waar AI in jouw organisatie waarde levert en wat de risico’s en randvoorwaarden zijn. Output is concreet: use-cases, KPI’s, data readiness, en een roadmap.

Indicatie: meestal 1–2 weken werk, afhankelijk van aantal stakeholders en systemen. Prijsrange hangt af van scope en diepte, maar is typisch het instapniveau voor “AI consultancy Enschede” zonder direct te bouwen.

Pakket 2 pilot sprint: scope, deliverables en prijsrange

De pilot sprint is de 30-dagen aanpak: één use-case, werkend prototype, pilot met gebruikers en meetresultaten. Dit is de plek waar je betaalt voor implementatie, niet voor advies zonder outcome.

Pakket 3 implementatie en beheer: SLA, monitoring en prijsrange

Na een succesvolle pilot volgt implementatie en beheer: livegang voor bredere teams, monitoring, logging, updates, en eventueel een SLA. Dit is relevant als je AI onderdeel wordt van je operatie.

Kostenbepalers: data complexiteit, integraties, kanalen en compliance

De kosten van een AI implementatie in Enschede hangen in de praktijk van vier dingen af:

Data complexiteit: aantal bronnen, kwaliteit, versies, toegang
Integraties: CRM/ERP/ticketing koppelingen kosten meestal meer dan een standalone assistent
Kanalen: website, e-mail, Teams, WhatsApp, etc. hebben elk hun eigen eisen
Compliance/security: logging, RBAC, DPA, retentie, hostingkeuzes

Een betrouwbare partner geeft je daarom geen “vanaf prijs” zonder scope, maar wél een transparante prijsrange per pakket en een duidelijke lijst van kostenbepalers.

Lokale zekerheid: Enschede aanwezigheid en samenwerking in de regio

On-site workshop in Enschede: agenda, output en deelnemers

Voor veel teams werkt een on-site workshop beter dan eindeloze calls, omdat je in één sessie scope, data en risico’s scherp krijgt. Een praktische workshopagenda:

Procesmapping van één use-case (start tot finish)
Data en systemen: waar zit de waarheid, wie beheert, wat zijn rechten
KPI’s en acceptatiecriteria vastleggen
Risico’s, privacy en governance inregelen
Backlog voor sprint en prioriteiten

De output is een sprintplan dat je direct kunt uitvoeren. Dit is vaak het verschil tussen een “AI idee” en een implementatie die echt van start gaat.

Bereikbaarheid en NAP: wat je kunt verifiëren

Bij een lokale zoektocht als “AI Specialist Enschede” verwachten mensen verifieerbaarheid. Zorg dat je (of je leverancier) dit helder kan tonen:

Adresgegevens en contactgegevens die consistent zijn (NAP)
KVK en BTW gegevens
Teamleden met echte profielen en aantoonbare ervaring

Dit zijn niet alleen conversiefactoren; het zijn ook trust-signalen die je onderscheiden van city-template pagina’s.

Samenwerkingsmodel: interne stakeholders, IT en privacy officer

De snelste implementaties gebeuren als je vooraf weet wie wat beslist. Minimale bezetting voor een sprint:

Proces-owner (wie bepaalt hoe het werk hoort te gaan)
IT contact (toegang, integraties, security)
Privacy/AVG aanspreekpunt (verwerking, retentie, subverwerkers)
2–5 eindgebruikers voor pilot feedback

Als dit duidelijk is, voorkom je dat je in week 2 vastloopt op rechten of interne afstemming.

Cases en bewijs: voorbeelden van meetbare impact

Case format: probleem, oplossing, integraties, KPI’s en doorlooptijd

Een goede case is geen marketingverhaal maar een ontwerp met meetpunten. Het format dat je moet kunnen laten zien:

Probleem: wat kostte tijd of ging fout
Oplossing: wat is gebouwd (workflow, assistent, RAG, agent)
Integraties: welke systemen zijn gekoppeld
KPI’s: vóór/na met meetmethode
Doorlooptijd: hoe snel live en welke iteraties

Je kunt intern een overzicht van cases plaatsen op /cases.

Voorbeeld 1 workflow-automatisering met monitoring en fallback

Probleem: een service team verwerkt dagelijks tientallen e-mails met vergelijkbare vragen. Handmatige triage en standaardantwoorden kosten veel tijd en leiden tot inconsistentie.

Oplossing: een workflow die inkomende e-mails classificeert, relevante info extraheert, een concept-antwoord opstelt en bij lage confidence automatisch escaleert naar een medewerker. Alle outputs worden gelogd, met een duidelijk fallback pad.

Integraties: e-mail, ticketing, Teams notificaties.

KPI’s: tijd per ticket, first response time, correctiepercentage, aantal escalaties.

Voorbeeld 2 kennisbank-AI met bronvermelding en evaluaties

Probleem: medewerkers zoeken informatie in verouderde documenten en vragen steeds dezelfde dingen aan seniors.

Oplossing: een RAG-kennisassistent die alleen antwoordt met bronvermelding uit de geselecteerde set documenten. Bij conflicterende bronnen toont hij de verschillen en vraagt hij om bevestiging.

Integraties: Teams of intranet, document repository.

KPI’s: zoektijd, aantal interne vragen, adoptie (actieve gebruikers), tevredenheid.

Een inhoudelijke dienstpagina kan intern doorlinken via /diensten/kennisbank-ai-rag.

Voorbeeld 3 klantcontact assistent met escalaties en compliance

Probleem: webchat en contactformulier vragen zijn onregelmatig verdeeld, waardoor piekmomenten stress geven en kwaliteit wisselt.

Oplossing: een website chatbot die eenvoudige vragen afhandelt en complexe issues doorspeelt met contextsamenvatting. Voor gevoelige onderwerpen (privacy, contracten, klachten) escaleert hij altijd naar een mens. Het systeem bewaart geen onnodige persoonsgegevens en gebruikt strikte retentie.

Integraties: website, ticketing/CRM, kennisbronnen.

KPI’s: deflection rate, CSAT, conversie naar afspraak, escalatieratio.

Zo start je: intakevragen die bepalen of dit snel werkt

Welke processen het meest geschikt zijn voor de eerste sprint

De beste eerste sprint-use-cases hebben drie kenmerken: veel herhaling, duidelijke regels, en acceptabele foutimpact. Goede starters:

Tickettriage en antwoordvoorstellen
Samenvatten en structureren van aanvragen, calls of rapporten
Kenniszoeken in interne documenten met bronvermelding

Minder geschikt als eerste sprint: alles waar AI direct geld kan overmaken, contracten kan wijzigen of beslissingen neemt met hoge impact zonder menselijke controle.

Welke data en toegangen je klaar moet hebben

Je versnelt enorm als je dit vooraf regelt:

Toegang tot relevante bronnen (documenten, tickets, CRM exports)
Een eigenaar per bron (wie beslist over updates)
Een testset met echte voorbeelden (liefst inclusief lastige gevallen)
Security-afspraken: logging, retentie, accounts en rollen

Als dit nog niet klaar is, start je met een AI-scan en een dataplan in plaats van direct bouwen.

Welke KPI’s je vooraf vastlegt om discussie achteraf te voorkomen

Leg vooraf vast:

Welke KPI’s tellen (tijd per item, doorlooptijd, foutreductie, CSAT)
Hoe je meet (tooling, steekproeven, logging)
Wat “goed genoeg” is om live te gaan (acceptatiecriteria)

Dit maakt de sprint objectief. Je voorkomt dat een oplossing wordt afgekeurd op smaak, terwijl hij aantoonbaar tijd bespaart.

Volgende stap: AI-scan of sprint intake

Als je al één duidelijk proces hebt, toegang tot de belangrijkste bronnen en een klein pilotteam, dan is een sprint intake logisch. Als je nog twijfelt over use-cases, data en risico’s, begin dan met een AI-scan. In beide gevallen helpt het om eerst de deliverables en scope scherp te krijgen, zodat je geen geld uitgeeft aan een AI-experiment zonder outcome.

FAQ

Wat is het verschil tussen een chatbot, een AI-assistent en een AI-agent in de praktijk?

Een chatbot is meestal klantgericht en beantwoordt vragen binnen een beperkt domein, vaak met een vaste conversatiestroom. Een AI-assistent is breder en helpt een medewerker met informatie en concept-output (samenvatten, voorstellen, zoeken). Een AI-agent gaat verder: die gebruikt tools om taken uit te voeren (bijv. CRM bijwerken of een ticket aanmaken). Het verschil zit in impact en risico: hoe meer acties, hoe strenger permissions, logging en approvals moeten zijn.

Kunnen jullie AI bouwen zonder dat wij een data team hebben?

Ja, mits je één proces-owner hebt, iemand vanuit IT voor toegang, en iemand die de bronnen beheert. Voor veel MKB-use-cases heb je geen data scientists nodig, maar wel duidelijke ownership en acceptatiecriteria. De oplossing moet zo ontworpen zijn dat beheer (bronnen, updates, evaluatie) haalbaar blijft voor jouw team.

Hoe zorgen jullie dat vertrouwelijke bedrijfsdata niet uitlekt?

Door dataminimalisatie (alleen verwerken wat nodig is), rolgebaseerde toegang (least privilege), logging en auditing, retentieafspraken en contractuele borging met subverwerkers waar nodig. Daarnaast ontwerpen we guardrails: geen gevoelige data in prompts waar het niet hoeft, en escalatie bij privacygevoelige onderwerpen. Dit hoort bij een volwassen AI-implementatie, niet als bijlage achteraf.

Welke systemen koppelen jullie het vaakst bij MKB in Twente?

Het meest voorkomend zijn Microsoft 365 en Teams, e-mail, een CRM (voor lead en klantcontext), ticketing voor service, en soms boekhouding/ERP voor finance-processen. De exacte koppelingen hangen af van je stack en de use-case. Belangrijk is dat je vooraf bepaalt welke systeemdata “leidend” is, anders automatiseer je chaos.

Wat zijn realistische resultaten na 30 dagen en wat niet?

Realistisch: één use-case die draait met meetbare tijdwinst of doorlooptijdverbetering, inclusief pilot en governance. Niet realistisch: AI die alle processen tegelijk overneemt, of volledig autonoom klantcommunicatie en besluiten afhandelt zonder controles. De winst zit in focus: één stroom goed, daarna opschalen.

Hoe werkt prijsbepaling als de scope tijdens de pilot verandert?

Scopewijzigingen gebeuren vaak wanneer je in de pilot nieuwe inzichten krijgt. Daarom werk je met een duidelijke baseline-scope en een change-proces: wat valt binnen de sprint, wat gaat naar backlog, en wat vraagt extra tijd/budget. Zo voorkom je dat kleine extra’s de sprint onvoorspelbaar maken.

Kunnen we on-prem of in de EU hosten als dat vereist is?

In veel gevallen is EU-hosting mogelijk, afhankelijk van de gekozen componenten en je compliance-eisen. Het belangrijkste is dat je vooraf vastlegt welke data waar mag staan, en welke logging en retentie nodig is. De juiste keuze is niet altijd maximaal afgesloten, maar passend bij risico en doel, met controleerbare afspraken.

Wat moeten we regelen voor EU AI Act en wie is verantwoordelijk?

Je moet minimaal kunnen aantonen: doel en scope, risicobeoordeling, evaluatie en kwaliteitsmaatregelen, human oversight, transparantie richting medewerkers, en governance rond wijzigingen. De organisatie blijft eindverantwoordelijk (als deployer), terwijl de implementatiepartner helpt met ontwerp, documentatie en controls. In de sprint leg je dit vast zodat je niet achteraf hoeft te reconstrueren wat er precies is gebouwd.

Check our projects