AI-vraagstuk

Kunnen we een interne AI-assistent maken met onze eigen kennis?

Een interne assistent klinkt logisch: stel een vraag en krijg direct een antwoord uit je eigen kennis. Maar of dat goed werkt hangt sterk af van je bronnen, rechten, gewenste betrouwbaarheid en het soort vragen dat medewerkers stellen.

Plan een gesprek Bekijk passend aanbod

Herken je dit?

Dit speelt meestal wanneer kennis wel aanwezig is, maar moeilijk vindbaar of sterk verspreid over de organisatie.

Medewerkers stellen steeds dezelfde vragen
Antwoorden zitten in documenten, handleidingen, SharePoint, databases of bij ervaren collega's.
Zoeken levert te veel ruis op
Mensen weten dat informatie ergens bestaat, maar vinden niet snel de juiste passage of versie.
Een algemene chatbot is niet genoeg
Goede antwoorden vereisen kennis die niet publiek of algemeen beschikbaar is.
Rechten maken het ingewikkeld
Niet iedere medewerker mag dezelfde documenten of gegevens kunnen zien.

Waar wil je naartoe?

Je wilt eerst weten of een interne assistent echt bruikbaar kan worden voordat je een compleet systeem laat bouwen.

Weten wat technisch haalbaar is

Je krijgt zicht op welke bronnen bruikbaar zijn en hoe AI daar toegang toe zou kunnen krijgen.

Begrijpen wat betrouwbaar genoeg betekent

We bepalen waar bronverwijzingen, validatie of menselijke controle nodig zijn.

Een realistische oplossingsrichting

Je weet hoe data, retrieval, rechten en gebruikerservaring technisch samen kunnen komen.

Waarom gebeurt dit?

Een interne AI-assistent is niet simpelweg ChatGPT met een map documenten. De kwaliteit wordt sterk bepaald door bronnen, retrieval, toegangsrechten en de vraag wat een betrouwbaar antwoord is.

Bekijk hoe we dit aanpakken

Interne kennis is zelden netjes gestructureerd

Documenten verschillen in kwaliteit, actualiteit en formaat.

Meer context is niet automatisch beter

Te veel irrelevante informatie kan antwoordkwaliteit juist verslechteren.

Toegang blijft een securityvraagstuk

De assistent mag geen nieuwe route worden naar informatie die een gebruiker normaal niet mag zien.

Passend aanbod

AI Reality Check

Met een AI Reality Check onderzoeken we de gewenste vragen, bronnen, toegangsregels en vereiste betrouwbaarheid. Als de grootste onzekerheid daarna praktisch getest moet worden, kan een AI Prototype Sprint de belangrijkste end-to-end flow bewijzen.

Bekijk dit aanbod

€1.950 excl. btw

Vaste prijs · één proces of maximaal drie AI-ideeën

Resultaat: Een onderbouwde technische richting en build / buy / don't build-advies
Doorlooptijd: Circa twee weken
Volgende stap: Bouwen, eerst valideren met een prototype, of bewust stoppen

Waarom 9to5 hierbij?

Een goede kennisassistent vraagt zowel AI-kennis als gewone software-engineering. Bronnen, data, rechten en integraties zijn minstens zo belangrijk als het model.

Bekijk cases

We beginnen bij de informatie

Eerst begrijpen welke kennis beschikbaar is en wat gebruikers ermee willen doen.

Rechten horen in het ontwerp

Security wordt niet als latere toevoeging behandeld.

We kunnen van onderzoek naar implementatie

Als het idee haalbaar blijkt, hoeft de technische context niet opnieuw bij een andere partij te worden opgebouwd.

Kunnen we een interne AI-assistent maken met onze eigen kennis?

Herken je dit?

Medewerkers stellen steeds dezelfde vragen

Zoeken levert te veel ruis op

Een algemene chatbot is niet genoeg

Rechten maken het ingewikkeld