Organisaties moeten hun collectieve kennis omzetten in iets wat medewerkers daadwerkelijk kunnen gebruiken. Effectief Enterprise Knowledge Management (EKM) gaat verder dan alleen het opslaan van informatie; het zet gegevens om in bruikbare inzichten die leiden tot betere beslissingen en een snellere inwerking.

Volgens onderzoek van McKinsey uit 2025 behoort kennismanagement nu tot de top 3 van functies voor de implementatie van AI binnen bedrijven. En het rendement is meetbaar: AI-gestuurd kennismanagement verkort de zoektijd naar informatie met wel 35%.1

Kort gezegd: AI-gestuurd kennisbeheer helpt bedrijven om hun kennis op grote schaal te ordenen, op te zoeken en ernaar te handelen. McKinsey (2025) noemt kennisbeheer een van de drie belangrijkste toepassingen van AI, met een vermindering van de zoektijd tot wel 35%. TextCortex teams hun interne gegevens (SharePoint, Google Drive, Notion) via natuurlijke taal doorzoeken en aangepaste kennisagenten inzetten zonder dat ze hun data-infrastructuur hoeven aan te passen.

Wat is Enterprise Knowledge Management?

Enterprise Knowledge Management (EKM) is het proces waarbij de collectieve kennis, documenten, standaardprocedures, projectgeschiedenis, klantgegevens en institutionele expertise van een organisatie worden vastgelegd, georganiseerd, gedeeld en toegepast, zodat medewerkers er toegang toe hebben wanneer ze die nodig hebben.

Een goed werkend EKM-systeem zorgt ervoor dat een nieuwe medewerker vragen over processen kan beantwoorden zonder een collega te hoeven storen. Het zorgt ervoor dat een verkoper binnen 30 seconden de juiste casestudy kan vinden. Het zorgt ervoor dat de kennis van het bedrijf niet verloren gaat als iemand het bedrijf verlaat.

Uitdagingen op het gebied van kennisbeheer waarmee bedrijven te maken hebben

De meeste problemen op het gebied van kennisbeheer komen neer op dezelfde drie punten:

  • Informatiesilo’s: Kennis zit verspreid over verschillende tools (SharePoint, Confluence, Google Drive, e-mail) en er is geen eenduidige manier om daarin te zoeken
  • Verouderde informatie: documenten raken achterhaald en er is geen systeem om ze te markeren of bij te werken, waardoor medewerkers niet kunnen vertrouwen op wat ze vinden
  • Slechte vindbaarheid: Medewerkers besteden meer tijd aan zoeken dan aan werken. Uit onderzoek van McKinsey blijkt dat werknemers 23% van hun werkdag besteden aan het verduidelijken van communicatie of het zoeken naar informatie

Hoe AI kennisbeheer verbetert

AI slaat niet alleen kennis op. Het maakt die kennis doorzoekbaar, samen te vatten en bruikbaar. Dit is wat dat in de praktijk betekent.

Zoeken met natuurlijke taal

Bij traditionele kennisbanken moet je de juiste trefwoorden kennen. Met AI-gestuurd kennisbeheer kunnen medewerkers vragen stellen in gewone taal en krijgen ze samengevatte antwoorden uit verschillende interne bronnen, in plaats van een lijst met links waar ze handmatig doorheen moeten spitten.

Geautomatiseerde kennisvastlegging

AI kan workflows in de gaten houden en nieuwe kennis signaleren die het waard is om vast te leggen, waardoor vergadernotities, supporttickets en projectdocumenten worden omgezet in gestructureerde gegevens zonder dat teams daar handmatig werk aan hebben.

Slim samenvatten

Lange documenten, uitgebreide e-mailconversaties, gedetailleerde rapporten: AI vat ze op verzoek samen in overzichtelijke vorm. Medewerkers krijgen zo inzicht zonder alles te hoeven lezen.

De inhoud actueel houden

AI-systemen kunnen de ouderdom en het gebruikspatroon van documenten bijhouden en verouderde inhoud automatisch markeren voor controle. Zo blijft je kennisbank betrouwbaar en wordt het geen verzamelplaats van verouderde bestanden.

TextCortex kennisbeheer binnen bedrijven

TextCortex een in de EU gevestigd AI-platform voor bedrijven dat aansluit op je bestaande kennisinfrastructuur en deze doorzoekbaar maakt via natuurlijke taal. Het kan worden geïntegreerd met SharePoint, Google Drive, Microsoft OneDrive, Notion en Confluence, en stelt je in staat om op basis van die gegevens aangepaste kennisagenten te bouwen zonder ook maar één bestand te hoeven migreren.

Resultaten van MAHLE, een wereldwijde toeleverancier voor de automobielindustrie en DAX-onderneming:

  • 65% van de AI-toepassingen wordt al binnen de eerste maand na implementatie in gebruik genomen
  • 5+ uur per week bespaard per medewerker dankzij sneller opzoeken van informatie
  • Agents die rechtstreeks op SharePoint worden ingezet, waardoor bestaande documentatie direct doorzoekbaar wordt via natuurlijke taal

TextCortex ISO 27001-gecertificeerd, SOC 2-gecertificeerd en voldoet volledig aan de AVG en de EU-AI-wet. Het bedrijf bedient wereldwijd klanten uit de Fortune 500 en de DAX 40.

Veelgestelde vragen

Wat is AI-gestuurd kennisbeheer?

AI-gestuurd kennisbeheer maakt gebruik van machine learning en natuurlijke taalverwerking om organisaties te helpen bij het effectiever vastleggen, ordenen en terugvinden van institutionele kennis. In plaats van op trefwoorden te zoeken in statische bestanden, kunnen medewerkers vragen stellen in gewone taal en krijgen ze samengevatte antwoorden die tegelijkertijd uit meerdere interne bronnen worden gehaald.

Hoe zorgt AI ervoor dat bedrijven minder tijd kwijt zijn aan het zoeken naar informatie?

AI verkort de zoektijd doordat je in één keer met natuurlijke taal door alle gekoppelde gegevensbronnen kunt zoeken, waardoor je niet meer handmatig in afzonderlijke tools hoeft te zoeken. Uit onderzoek van McKinsey blijkt dat AI de tijd die werknemers besteden aan het zoeken naar informatie met wel 35% kan verminderen, wat neerkomt op een besparing van ongeveer 1,5 tot 2 uur per werknemer per dag.

Met welke kennisbronnen kan TextCortex ?

TextCortex met één klik TextCortex aan SharePoint, Microsoft OneDrive, Google Drive, Notion en Confluence. Medewerkers kunnen ook handmatig documenten, pdf’s, SOP’s en andere bestanden uploaden. Zodra de koppeling tot stand is gebracht, kun je alle bronnen samen doorzoeken via één interface die op natuurlijke taal is gebaseerd.

Hoe werken AI-kennisagenten?

AI-kennisagenten zijn speciaal ontwikkelde assistenten die zijn getraind op basis van een specifieke subset van de gegevens van je bedrijf. Een verkoopagent kan bijvoorbeeld zijn getraind op productspecificaties, casestudy’s en prijzen. Een HR-agent kan op de hoogte zijn van het beleid en het onboardingmateriaal. Medewerkers communiceren met de agent in gewone taal; de agent haalt de relevante informatie op en zet die op een overzichtelijke manier samen, zonder gegevens buiten het toegestane bereik vrij te geven.

Hoe lang duurt het om een AI-kennisbeheersysteem te implementeren?

De eerste integratie duurt meestal maar een paar uur, geen weken. Het koppelen van SharePoint of Google Drive aan TextCortex een kwestie van één muisklik. Het duurt bij een gestructureerde onboarding meestal 4 tot 8 weken voordat het systeem echt door een heel team wordt gebruikt, waarbij medewerkers het systeem regelmatig raadplegen en vertrouwen op de resultaten. Bij MAHLE bereikte het gebruik al binnen de eerste maand 65%.

Zijn gegevens voor kennisbeheer binnen bedrijven veilig met AI?

Dat hangt af van het platform. TextCortex op rollen gebaseerde toegangscontroles, wat betekent dat medewerkers alleen gegevens kunnen opvragen waarvoor ze al toestemming hebben. Het platform is ISO 27001- en SOC 2-gecertificeerd, voldoet aan de AVG en is in overeenstemming met de EU-AI-wet. Je gegevens worden nooit gebruikt om openbare modellen te trainen.

1 McKinsey Global Institute. "De sociale economie." 2025. mckinsey.com