Kort gezegd: Generatieve AI is voor de meeste bedrijven niet meer een proefproject. 78% van de organisaties gebruikt nu AI in minstens één bedrijfsfunctie, en het verschil tussen degenen die hun werkprocessen hieromheen hebben aangepast en degenen die het er gewoon aan hebben toegevoegd, wordt snel groter. De grootste voordelen voor bedrijven komen uit vier gebieden: kennisbeheer, klantenservice, het maken van content en AI-agenten die zelfstandig meerstapsworkflows doen. Als je team nog steeds dingen kopieert en plakt tussen tools, laat je veel productiviteit liggen.

Wat is Generatief AI?

Generatieve AI gebruikt dingen als grote taalmodellen (LLM's), deep learning en natuurlijke taalverwerking om nieuwe dingen te maken op basis van patronen die het heeft geleerd van trainingsgegevens. In tegenstelling tot oudere, op regels gebaseerde software, volgt het geen vast script. Het maakt dingen op basis van de context.

Voor bedrijven is dat verschil belangrijk. Een traditionele automatiseringstool doet gewoon een vooraf bepaalde taak. Een generatief AI-systeem snapt een vraag in gewone taal, haalt relevante context erbij en maakt iets nuttigs, of dat nou een conceptcontract, een antwoord voor een klant, een marktanalyse of een stukje code is.

Hoe werkt Generatief AI ?

Generatieve AI-modellen worden getraind op grote datasets om patronen in taal, afbeeldingen of code te leren. Tijdens de inferentie nemen ze een prompt en genereren ze een statistisch waarschijnlijke output op basis van wat ze hebben geleerd. Moderne modellen op bedrijfsniveau, zoals GPT-4o, Claude 3.7 en Gemini 2.0, kunnen complexe instructies volgen, meerstapsproblemen oplossen en werken met documenten, spreadsheets en gestructureerde gegevens.

De echte sprong voorwaarts in de mogelijkheden van bedrijven kwam toen organisaties deze modellen gingen koppelen aan hun eigen gegevens, via kennisbanken, retrieval-augmented generation (RAG) en AI-agenten die niet alleen vragen kunnen beantwoorden, maar ook actie kunnen ondernemen.

Generatieve AI-oplossingen voor bedrijven

De bedrijven die er het meeste uit halen, gebruiken AI niet alleen om sneller e-mails te schrijven. Ze bouwen hun werkprocessen er helemaal omheen. Uit het rapport '2025 State of AI' van McKinsey blijkt dat bedrijven die goed presteren hun kernprocessen opnieuw ontwerpen, niet alleen AI toevoegen, en 3,6 keer meer kans hebben om te gaan voor transformatie in plaats van alleen efficiëntie.

Hier zijn de 4 gebieden waar generatieve AI altijd goed werkt op bedrijfsniveau.

1. Kennisbeheer en gegevensontdekking

Volgens onderzoek van McKinsey besteden werknemers elke werkdag ongeveer 1,8 uur aan het zoeken naar informatie.1 Als je dat vermenigvuldigt met een organisatie van 500 mensen, kom je uit op honderden uren die elke week verloren gaan aan het zoeken naar informatie, iets wat AI in een paar seconden kan doen.

Met generatieve AI-tools die een kennisbank hebben, kunnen medewerkers vragen stellen in gewone taal en krijgen ze dan goede antwoorden uit interne documenten, eerdere projecten, wiki's en databases, zonder dat ze van tool hoeven te wisselen of een ticket naar IT hoeven te sturen. Hetzelfde systeem kan een lang rapport samenvatten, belangrijke punten uit een contract halen of een briefing maken op basis van 20 verschillende bronnen.

Dit is vooral handig bij het inwerken van nieuwe mensen. Nieuwe medewerkers die anders weken zouden moeten wachten om de context te begrijpen, kunnen nu de AI dezelfde vragen stellen die een ervaren collega anders 30 minuten zou kosten om te beantwoorden.

2. Automatisering van de klantenservice

Traditionele chatbots zijn vaak frustrerend voor klanten omdat ze werken met vooraf vastgelegde beslissingsbomen. Als een gebruiker iets vraagt dat net buiten het script valt, loopt hij vast. Generatieve AI-chatbots die zijn getraind op de gegevens van je bedrijf reageren dynamisch, in de juiste context en in de stijl van je merk.

Het geval van Klarna is het meest genoemde voorbeeld: hun AI-assistent deed in de eerste maand 2,3 miljoen gesprekken, wat gelijk staat aan 700 fulltime medewerkers, en zorgde ervoor dat de gemiddelde oplostijd van 11 minuten naar minder dan 2 minuten ging. Ze verwachten datdit jaarlijks 40 miljoen dollar aan winst gaat opleveren. Dat is geen niche-resultaat. Het is wat er gebeurt als een goed getraind, goed geïntegreerd AI-systeem het volume afhandelt waar menselijke teams moeite mee hadden om bij te blijven.

Voor bedrijven is het belangrijk om de AI te trainen met je eigen regels, productinfo en klantgegevens, en niet zomaar een standaardmodel te gebruiken en hopen dat het vanzelf goed gaat.

3. Content en documenten maken

De werkdruk voor bedrijfsteams is echt enorm: voorstellen, rapporten, SOP's, copy, interne communicatie, e-mailreeksen, productdocumentatie. Het meeste hiervan volgt voorspelbare structuren waar AI goed mee om kan gaan.

Uit het onderzoek van McKinsey uit 2024 bleek dat marketing en verkoop de grootste sprong maakten in het gebruik van generatieve AI, meer dan een verdubbeling ten opzichte van het jaar ervoor.3 De meest waardevolle toepassingen zijn onder andere het opstellen en personaliseren van uitgaande berichten, het genereren van SEO-content, het maken van offertes op basis van templates en het omzetten van data-exports in leesbare rapporten. Wat vroeger een halve dag kostte, duurt nu met een goed AI-systeem en een duidelijke opdracht nog maar 20 minuten.

Je kunt veel meer doen als je het maken van content koppelt aan je merkrichtlijnen, eerdere voorbeelden en wat je intern al weet. Dan krijg je output die past bij je merk en ook nog eens klopt.

4. AI-agenten voor workflows met meerdere stappen

AI-agenten zijn nog een stapje hoger dan assistenten. Waar een standaard AI-tool maar op één vraag reageert, kan een agent een hele reeks stappen plannen, tools zoals zoeken op internet of spreadsheet-analyse gebruiken, beslissingen nemen tijdens een taak en een hele workflow afronden zonder dat je erbij hoeft te blijven.

Praktische voorbeelden voor bedrijven zijn: marktonderzoek doen en een overzichtelijk rapport maken, een offerteaanvraag invullen met behulp van eerdere inzendingen en wat je bedrijf al weet, de prestaties van een advertentiecampagne analyseren en aanbevelingen samenvatten, of een standaardprocedure helemaal opnieuw opzetten op basis van een procesbeschrijving. Taken waar een junior analist vroeger een hele dag mee bezig was, kunnen nu door een agent in minder dan een uur worden ingepland, uitgevoerd en afgeleverd.

McKinsey zegt dat 23% van de bedrijven al in minstens één functie agentische AI aan het opschalen is, met kennisbeheer en IT als koplopers.1 Dat aantal gaat snel omhoog.

TextCortex: AI-infrastructuur voor bedrijven, gemaakt voor veiligheid en schaalbaarheid

TextCortex een AI-infrastructuurplatform voor bedrijven in de EU waarmee organisaties AI-agenten kunnen inzetten en beheren op hun eigen bedrijfsgegevens, op een veilige manier, zonder de complianceproblemen die je hebt met AI-tools voor consumenten.

Wat het anders maakt dan gewone AI-assistenten is de mix van veilige kennisintegratie, toegang tot meerdere modellen (GPT-4o, Claude, Gemini en andere vanaf één platform) en een gestructureerde aanpak om AI echt onderdeel te maken van bedrijfsteams, niet alleen maar beschikbaar voor hen.

TextCortex ISO 27001- en SOC 2-certificeringen, voldoet helemaal aan de AVG en aan de EU AI Act-vereisten. Voor bedrijven in gereguleerde sectoren of met strenge regels voor gegevensopslag is dat niet zomaar een extraatje. Het is gewoon de basis voor implementatie.

Tot de klanten behoren Fortune 500- en DAX 40-bedrijven. De resultaten van de implementaties zijn altijd hetzelfde:

  • Teams besparen gemiddeld 3 werkdagen per maand per medewerker.
  • Implementaties leveren een rendement op investering op dat tot wel 28 keer hoger ligt.
  • Bij Kemény Boehme Consultants TextCortex ervoor dat 70% van het team het binnen een paar weken gebruikte en dat het vertrouwen van de medewerkers in AI met 60% toenam.

TextCortex heeft TextCortex een AI-trainingsprogramma van drie maanden voor zakelijke klanten: vier workshops, teamcertificering en een eigen accountmanager. Het doel is om een team op te bouwen dat echt met AI kan werken, niet alleen maar een team dat AI gebruikt. Check hier de volledige casestudy van KBC.

Naast kennisbeheer biedt het AI-platform TextCortex voor bedrijven ook workflowautomatisering via Flows, AI-gestuurde documentcreatie en diepgaande onderzoeksagenten, allemaal geïntegreerd in meer dan 30.000 apps en sites via een extension desktopapp. Geen contextwisselingen. Eén consistente ervaring in alle tools die je team al gebruikt.

Als je op zoek bent naar een AI-zoekmachine voor je bedrijf of bezig bent met het opzetten van een kennismanagementstrategie, TextCortex zeker het overwegen waard. Zet het vroeg op je shortlist, voordat je vastzit aan een architectuur die het moeilijk maakt om nog van gedachten te veranderen.

Veelgestelde vragen

Wat is het verschil tussen generatieve AI en traditionele AI?

Traditionele AI volgt regels of deelt dingen in op basis van patronen die het heeft geleerd te herkennen. Generatieve AI maakt nieuwe dingen, zoals tekst, afbeeldingen, code en data, op basis van patronen die het heeft geleerd. Voor bedrijven is het praktische verschil flexibiliteit: generatieve AI kan open taken aan die regelgebaseerde systemen niet aankunnen.

Welke bedrijfsfuncties hebben het meeste baat bij generatieve AI?

McKinsey zegt altijd dat marketing en verkoop, klantenservice, IT, kennisbeheer en softwareontwikkeling de meest waardevolle taken zijn voor het inzetten van generatieve AI. Wat ze gemeen hebben, is dat ze allemaal veel tekst bevatten en veel herhalende taken hebben die volgens herkenbare patronen gaan.

Hoe zorgen bedrijven ervoor dat hun gegevens veilig blijven als ze generatieve AI gebruiken?

Het belangrijkste is dat je een AI-platform kiest dat je gegevens op je eigen infrastructuur of in een veilige, conforme cloudomgeving bewaart. Oplossingen voor bedrijven, zoals TextCortex ISO 27001- en SOC 2-gecertificeerd, voldoen aan de AVG en gebruiken geen klantgegevens om de onderliggende modellen te trainen. AI-tools voor consumenten bieden deze garanties vaak niet.

Wat is een AI-agent en hoe verschilt deze van een chatbot?

Een chatbot reageert op individuele berichten. Een AI-agent kan plannen maken, meerstapsworkflows uitvoeren, externe tools gebruiken en ingewikkelde taken uitvoeren met zo min mogelijk menselijke input. Denk aan het verschil tussen een assistent een vraag stellen en hem of haar een zelfstandig onderzoeksproject toewijzen.

Hoe lang duurt het voordat je rendement ziet van het inzetten van generatieve AI?

Het hangt af van hoe je het gebruikt en hoe goed de AI in je werkprocessen zit. TextCortex zeggen dat ze al binnen een paar weken na de start meer productiviteit zien, en meestal zie je na 90 dagen echt wat het oplevert. Het belangrijkste is of de AI in je bestaande werkprocessen zit of dat het een aparte tool is waar je bewust naar moet overschakelen.

Moeten bedrijven hun eigen AI-modellen maken?

Er zijn maar weinig bedrijven die dat doen. McKinsey's onderzoek deelt de meeste organisaties in twee groepen in: 'gebruikers' (die kant-en-klare tools gebruiken) en 'ontwikkelaars' (die basismodellen aanpassen met eigen data). Helemaal zelf bouwen is duur, duurt lang en is meestal alleen de moeite waard voor bedrijven met heel specifieke eisen. De meeste bedrijven krijgen sneller betere resultaten door bestaande modellen te koppelen aan hun eigen data.

Voetnoten

1 McKinsey & Company. "De stand van zaken rond AI: hoe bedrijven zich aanpassen om waarde te creëren." Maart 2025. https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai-how-organizations-are-rewiring-to-capture-value

2 Klarna. "Klarna AI Assistant doet twee derde van de klantenservicegesprekken in de eerste maand." 2024. https://www.klarna.com/international/press/klarna-ai-assistant-handles-two-thirds-of-customer-service-chats-in-its-first-month/

3 McKinsey & Company. "Hoe het staat met AI begin 2024: Gen AI wordt steeds meer gebruikt en begint waarde te creëren." Mei 2024. https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai-2024