Kort antwoord: Een AI-chatbot is software die gesprekken voert – via tekst of spraak – waarbij AI de intentie interpreteert en natuurlijke antwoorden genereert, in plaats van te vertrouwen op vaste scripts. Het combineert interpretatie met tools (zoals kennisbanken of ticketsystemen) wanneer het feiten moet bevestigen of acties moet uitvoeren. Als het informatie niet kan verifiëren, moet het de chatbot doorverwijzen naar een menselijke medewerker.
Belangrijkste conclusies:
Verantwoordelijkheid : Wijs een duidelijke verantwoordelijke aan voor de output van de chatbot, de escalatieregels en de prestatiebeoordelingen.
Transparantie : Vertel gebruikers wanneer het om AI gaat, welke gegevens het gebruikt en waar de beperkingen liggen.
Betwistbaarheid : Bied een duidelijke optie om met een medewerker te spreken en een beroepsprocedure.
Controleerbaarheid : Leg prompts, bronnen, acties en resultaten vast, zodat fouten kunnen worden opgespoord.
Bescherming tegen misbruik : Beperk de toegang tot tools en blokkeer gevoelige verzoeken om datalekken te verminderen.
Artikelen die u wellicht interessant vindt om na dit artikel te lezen:
🔗 Wat is AI-ethiek?
Principes en werkwijzen voor betrouwbare, mensgerichte AI-systemen.
🔗 Wat is AI-bias?
Hoe bevooroordeelde data en ontwerp AI-beslissingen oneerlijk beïnvloeden.
🔗 Wat is AI-schaalbaarheid?
AI opschalen naar meer gebruikers met behoud van snelheid en kosten.
🔗 Wat is verklaarbare AI?
Methoden die modelbeslissingen begrijpelijk, controleerbaar en betrouwbaar maken.
Wat een AI-chatbot in de praktijk is (de niet-saaie definitie) 🤝
Een AI-chatbot is een conversatieprogramma dat kunstmatige intelligentie (AI) gebruikt om berichten te interpreteren en antwoorden te genereren. In tegenstelling tot traditionele chatbots die trefwoorden matchen en voorgeprogrammeerde antwoorden geven, kunnen AI-chatbots omgaan met onnauwkeurige formuleringen, (soms) de context volgen en antwoorden genereren die niet regel voor regel zijn voorgeschreven. Zendesk (op regels gebaseerde chatbots versus AI-chatbots) Intercom (op regels gebaseerde chatbots)
In grote lijnen doen de meeste AI-chatbots drie dingen:
-
Begrijpen : achterhalen wat de gebruiker vraagt (intentie + context) IBM (Natural Language Understanding)
-
Redeneren of beslissen : een actie kiezen of een antwoord formuleren (NIST, AI RMF, GenAI-profiel)
-
Reageren : genereer een antwoord in natuurlijke taal (Google Developers, LLM's / tokens)
Het kernidee achter ' Wat is een AI-chatbot?' is dus dit: een systeem dat met mensen kan praten in hun eigen taal, zonder dat elke zin handmatig hoeft te worden geprogrammeerd.
Sommige zijn ontworpen voor informele gesprekken, andere voor zakelijke ondersteuning, weer andere voor interne helpdesks en sommige om producten te verkopen zonder opdringerig over te komen (nou ja... ze proberen het in ieder geval). 🛒
Een kort historisch overzicht: waarom "chatbot" tegenwoordig een andere betekenis heeft 🧠
Er zijn twee brede tijdperken van chatbots:
-
Op regels gebaseerde chatbots : "Als de gebruiker X zegt, antwoord dan Y." Betrouwbaar, maar beperkt. Zendesk (op regels gebaseerde chatbots)
-
AI-gestuurde conversatiebots : leren patronen uit data, passen zich aan formuleringen aan en genereren antwoorden. AWS (Wat is een groot taalmodel?)
Regelgebaseerde bots zijn als spoorrails: stabiel, voorspelbaar, en je gaat alleen waar de rails liggen. AI-bots zijn meer als een vlot op een rivier – flexibel, snel, soms spannend, en soms stoot je tegen een rots en mors je je snacks. Die metafoor is niet perfect… maar je snapt het wel. 😬
Moderne AI-chatbots maken vaak gebruik van taalmodellen, die getraind zijn op grote hoeveelheden tekst om de volgende woorden in een reeks te voorspellen en te genereren. Daarom kunnen reacties "geschreven" aanvoelen, in plaats van spontaan gekozen. Google Developers (taalmodellen en tokens) AWS (LLM-training / voorspelling van het volgende token)
Hoe AI-chatbots onder de motorkap werken (zonder hoofdpijn) ⚙️
Verschillende systemen variëren, maar de meeste AI-chatbots zijn opgebouwd uit een paar kernonderdelen:
1) Natuurlijke taalverwerking (NLP)
Dit is het gedeelte dat de bot helpt om taal te "analyseren":
-
Intentie detecteren (wat de gebruiker wil) Microsoft (intentieherkenning)
-
Entiteiten extraheren (ordernummer, datum, productnaam, locatie) Microsoft (entiteitsextractie) Jurafsky & Martin (NER, Stanford)
-
Inzicht in toon en formulering (tot op zekere hoogte) IBM (NLU-intentie/context)
2) Een brein: een model of beslissingsmachine 🧩
Dit zou kunnen zijn:
-
een machine learning-classificator + gescripte workflows
-
een groot taalmodel (LLM) dat antwoorden genereert IBM (LLM's genereren token voor token)
-
een hybride opstelling (wat heel gebruikelijk is)
3) Context + geheugenachtige kenmerken 📝
Sommige bots houden het volgende bij:
-
wat je eerder zei
-
gebruikersprofielgegevens (indien toegestaan)
-
gespreksstatus ("we zitten nu in het terugbetalingsproces")
4) Hulpmiddelen en integraties 🔌
Dit is dé doorbraak voor businessbots:
-
orderstatus controleren
-
supporttickets aanmaken
-
zoeken in een kennisbank
-
afspraken boeken
-
Het bijwerken van klantgegevens in een CRM-systeem
Veel mensen denken dat chatbots alleen maar "praten". Maar de beste chatbots zijn eerder "pratend én functioneel". En dáár schuilt de echte waarde.
Soorten AI-chatbots (want niet alle bots hebben dezelfde uitstraling) 🎭
Als iemand vraagt wat een AI-chatbot is , is het handig om te weten dat er verschillende categorieën zijn, en niet slechts één ding:
Chatbots voor klantenservice
-
Beantwoorden van veelgestelde vragen, het oplossen van problemen, het verwerken van terugbetalingen en vragen over accounts
-
vaak geïntegreerd met ticketsystemen
-
Doel: wachttijden en kosten verlagen, oplossnelheid verhogen. Intercom (AI voor financiën/klantenservice) Zendesk (AI voor service)
Chatbots voor verkoop en leadgeneratie
-
Leads kwalificeren, demo's inplannen, producten aanbevelen
-
live op websites of berichtenplatformen
-
Doel: mensen sneller laten doorstromen… zonder irritant te zijn (moeilijker dan het klinkt). Drift (Salesloft)
Persoonlijke assistent chatbots
-
Hulp bij schrijven, plannen, samenvatten en studeren
-
Doel: productiviteit en duidelijkheid. ChatGPT-prijzen/abonnementen. Claude-prijzen/abonnementen.
Interne werkplekbots
-
HR-vragen beantwoorden, IT-ondersteuning bieden, onboardingstappen doorlopen
-
Doel: een einde maken aan het heen-en-weer gezeur over wie wat weet 🙃
Community- en creatorbots
-
Beheer Discord-servers, beantwoord vragen van fans en organiseer interactieve ervaringen
-
doel: betrokkenheid vergroten zonder de persoonlijkheid te verliezen
En eerlijk gezegd doen sommigen al het bovenstaande. De grenzen vervagen.
Wat maakt een goede AI-chatbot? ✅🤖
Dit is het gedeelte dat mensen overslaan en waar ze later spijt van krijgen. Een "goede" AI-chatbot is er niet alleen een die vloeiend praat, maar ook een die helpt .
Dit is wat een behulpzame bot onderscheidt van een chaosmachine:
-
Nauwkeurigheid en gefundeerde antwoorden.
Als het vol zelfvertrouwen beleid of feiten verzint, is dat... niet zo best. OpenAI (hallucinaties) NIST (verzinsels/hallucinaties) -
Duidelijke grenzen.
Een goede bot weet wanneer hij "Ik weet het niet" of "Ik verbind je door" moet zeggen. Google RAG-richtlijnen (antwoord "Ik weet het niet" als er geen context is). -
Contextverwerking:
Het zou moeten onthouden wat je twee berichten geleden vroeg. Niet altijd perfect, maar het doet in ieder geval een poging. -
Snelle, natuurlijke gebruikerservaring.
Korte antwoorden, behulpzame aanwijzingen, sneltoetsen wanneer nodig. -
Een goede escalatie naar mensen.
Een bot die je in een oneindige lus vastzet, is in feite een digitaal spookhuis. -
Privacy en gegevensverwerking
De bot mag niet te veel informatie delen, onnodige gegevens opslaan of zomaar gevoelige gegevens opvragen. ICO (Richtlijnen voor AI en gegevensbescherming) ICO (verwachtingen ten aanzien van chatbotrisico's) -
Toegang tot de tool (indien van toepassing):
Voor zakelijk gebruik moet het tot concrete acties leiden, niet alleen uitleggen hoe je acties kunt ondernemen.
Een vreemd maar wel degelijk relevant punt: de beste bots zijn vaak een beetje bescheiden. Overmoedige bots zijn net als iemand die je onderbreekt om een vraag te beantwoorden die je niet hebt gesteld; het is vermoeiend.
Vergelijkingstabel: populaire AI-chatbots (met een paar eigenaardigheden, zoals het leven nu eenmaal is) 📊
Hieronder volgt een praktische vergelijking. Niet perfect, niet universeel, maar het helpt je snel op weg.
| Gereedschap / Optie | Het meest geschikt voor (doelgroep) | Prijs | Waarom het werkt |
|---|---|---|---|
| ChatGPT-achtige assistent | Individuen, teams, algemene hulp | Gratis niveau + betaalde abonnementen | Uitstekend in het opstellen van concepten, brainstormen en uitleggen - je voelt je soms een slimme collega 🙂 ChatGPT-plannen |
| Claude-achtige assistent | Teams die veel schrijven, analyses | Gratis niveau + betaalde abonnementen | Vaak sterk in het schrijven met een langere context en een "toongevoelige" schrijfstijl, is Claude doorgaans een rustigere figuur. |
| assistent in Gemini-stijl | Mensen die in documenten- en productiviteitssuites werken | Gratis niveau + betaalde abonnementen | Handig voor het samenvatten, plannen en uitvoeren van taken met meerdere stappen; soms te enthousiast. Google AI plant (Gemini) |
| assistent in de stijl van een copiloot | Kantoorworkflows, bedrijfsomgeving | Doorgaans gebundeld / betaald | Handige tools voor binnenshuis werken, ideaal voor "doen waar ik al ben"-gemak. Microsoft 365 Copilot-prijzen. |
| Intercom-achtige ondersteuningsbot | Klantenserviceteams | Per stoel / op gebruik gebaseerd | Ontworpen voor ondersteuningsprocessen, ticketoverdracht en helpdesks - praktische Intercom-prijzen |
| AI in Zendesk-stijl | Ondersteuning voor organisaties die al in Zendesk actief zijn | Toeslag voor extra's | Werkt goed wanneer het gegevens kan ophalen uit bestaande tickets en macro's (minder herwerk). Zendesk-prijzen |
| Drift-stijl bot | Verkoop- en pipeline-teams | Premium-/zakelijke abonnementen | Uitstekend voor het vastleggen en doorsturen van leads, hoewel het al snel… te commercieel kan worden. Drift (Salesloft) |
| ManyChat-achtige bot | Sociale media + berichtenmarketing | Gelaagde plannen | Goed voor het automatiseren van DM's en eenvoudige workflows; niet geschikt voor "diepgaande analyses", maar wel effectief. ManyChat-prijsstelling |
Kleine kanttekening: prijzen verschillen sterk per aanbieder en abonnement, dus denk in modellen (gratis, per gebruiker, op gebruik gebaseerd) in plaats van je te fixeren op exacte cijfers.
Waar AI-chatbots in uitblinken (en waar ze tekortschieten) 🌟😬
Geweldige toepassingsvoorbeelden
-
Veelgestelde vragen en terugkerende vragen
-
Triage van eerstelijns ondersteuning
-
Zoeken in kennisbank + samenvatting AWS (RAG / basiskennisbank)
-
Afspraken inplannen
-
Hulp bij het invullen van formulieren
-
Het opstellen van e-mails, documenten en scripts
-
Interne “hoe moet ik…?”-vragen binnen het bedrijf
Niet zulke ideale gebruiksscenario's (tenzij zorgvuldig ontworpen)
-
Medische, juridische en financiële beslissingen (hoge inzet, hoog risico) NIST (risico's met betrekking tot betrouwbare AI)
-
Alles wat gegarandeerde juistheid vereist
-
Complexe probleemoplossing zonder toegang tot gereedschap
-
Emotionele steun als vervanging voor echte zorg (het kan wel steun bieden, maar... je snapt wel wat ik bedoel).
Laten we eerlijk zijn: AI-chatbots zijn geweldig totdat ze een fout maken. En soms zullen ze fouten maken. Het doel is niet perfectie, maar het inbouwen van vangrails zodat "fout" niet "schadelijk" wordt. OpenAI (hallucinaties)
Veelvoorkomende kenmerken die je in moderne AI-chatbots zult zien 🧰
Als je er een evalueert, zijn deze kenmerken belangrijker dan flitsende marketing:
-
Invoer van informatie uit de kennisbank : leert van documentatie, veelgestelde vragen, pdf's en artikelen uit het helpcentrum.
-
Ophalen (zoeken) vóór het beantwoorden : haalt relevante informatie op in plaats van te improviseren. AWS (RAG) NIST (RAG-gebaseerde chatbotbenadering)
-
Gespreksroutering : stuurt problemen door naar het juiste team.
-
Sentimentdetectie : merkt frustratie op (of probeert dat te doen).
-
Meertalige ondersteuning : handig voor een wereldwijd publiek.
-
Analysegegevens : afbuigingspercentage, oplossingspercentage, klanttevredenheid (CSAT), meest voorkomende intenties
-
Veiligheidsmaatregelen : filters, onderwerpblokken, anonimisering van gevoelige gegevens OWASP (LLM-risico's)
-
Een eigen toon en stem : merkpersoonlijkheid zonder gênant te zijn 😄
Een klein, menselijk detail: bots die op het juiste moment één verduidelijkende vraag stellen, voelen magisch aan. Bots die vijf verduidelijkende vragen stellen, voelen aan als papierwerk.
Risico's, beperkingen en de dingen waarover mensen fluisteren 👀
Eerlijk gezegd zou de vraag " Wat is een AI-chatbot? " ook moeten gaan over "en wat kan er misgaan?".
Dit zijn de belangrijkste:
-
Hallucinaties (zelfverzekerde onzin)
De bot kan plausibele, maar onjuiste antwoorden genereren. Dit is het klassieke probleem. OpenAI (wat hallucinaties zijn) NIST (confabulatie / hallucinaties) -
Privacyproblemen met gegevens.
Als een bot gevoelige gegevens op een onjuiste manier opslaat of gebruikt, is dat een ernstig probleem. ICO (richtlijnen voor AI en gegevensbescherming) -
Beveiligingsrisico's:
Promptinjectie, datalekken en onbedoelde acties van tools zijn reële problemen. OWASP (Top 10 voor LLM-apps) OWASP (Promptinjectie) -
Vooroordelen en ongelijke prestaties.
Bots kunnen verschillend reageren afhankelijk van de taalstijl of het dialect, wat... niet ideaal is. NIST (overwegingen met betrekking tot vooroordelen en schade) -
Overautomatisering:
Als het management een bot als vervanging voor supportteams beschouwt, merken klanten dat direct.
Een chatbot is net als een restaurantmes. Superhandig, maar best gevaarlijk als je ermee jongleert. Niet de beste metafoor, maar ik houd hem toch. 🍴
Hoe kies je een AI-chatbot die aan jouw behoeften voldoet (praktische checklist) 🧭
Of je nu een individuele gebruiker bent of een bedrijfsteam, gebruik deze prompts:
Als u deze optie voor persoonlijk gebruik kiest
-
Geef aan of je hulp nodig hebt bij het schrijven , bij het leren of bij het plannen .
-
Bepaal of je meer waarde hecht aan snelheid of aan diepgang .
-
Controleer of de context lang genoeg behouden blijft voor uw projecten.
-
Controleer of je de toon en stijl kunt beheersen.
Als u een keuze maakt voor zakelijke doeleinden
-
Verduidelijk het belangrijkste doel: afbuiging , conversie , oplostijd , (CSAT) .
-
Controleer of de verbinding met uw tools (CRM, ticketsysteem, voorraadbeheer, agenda) tot stand is gebracht.
-
Zorg ervoor dat er gebruik kan worden gemaakt van interne bronnen (kennisbank) in plaats van dingen te verzinnen. AWS (RAG / gezaghebbende kennisbank)
-
Controleer of de escalatie soepel verloopt.
-
Zoek naar duidelijke analyses en workflows voor kwaliteitscontrole.
-
Controleer de beveiligings- en beheerinstellingen. OWASP (LLM-apprisico's)
Test het ook eens met die lastige zoekopdrachten. Die zoekopdrachten die klanten om 2 uur 's nachts typen, vol typefouten en een flinke dosis woede. Dát is het waarheidsserum. 😵💫
Tips voor het stimuleren van antwoorden: hoe krijg je betere antwoorden van een AI-chatbot ✍️✨
Zelfs de beste bot kan je gedachten niet lezen (tragisch, helaas). Probeer deze eens:
-
Geef eerst context:
"Ik ben een beginner, leg het eenvoudig uit" of "ga ervan uit dat ik technisch onderlegd ben." -
Vraag om structuur:
"Geef me opsommingstekens", "geef me stappen", "vat samen en werk het vervolgens uit". -
Geef voorbeelden:
"Hier zijn twee concepten - combineer ze." -
Stel beperkingen
in: "Onder de 120 woorden", "geen jargon", "toon: vriendelijk maar vastberaden". -
Vraag om verificatie:
"Als je het niet zeker weet, zeg dat dan en stel een vraag."
Je kunt zelfs zeggen: "Voordat je antwoordt, stel me eerst één verduidelijkende vraag." Het is verrassend effectief... tenzij je haast hebt, dan is het irritant, dus ja, het is een afweging.
Samenvatting: Wat een AI-chatbot is 🧾🤖
Wat een AI-chatbot is, komt in feite hierop neer: een door AI aangedreven conversatiesysteem dat berichten kan begrijpen en antwoorden in natuurlijke taal kan genereren – vaak met de mogelijkheid om acties uit te voeren via tools en integraties. De moderne versies zijn niet zomaar voorgeprogrammeerde beslissingsbomen. Ze lijken meer op flexibele assistenten die variatie, context en meerstapsverzoeken aankunnen… met de nodige beperkingen zodat ze niet te zelfverzekerd de verkeerde kant opgaan. Google Developers (taalmodellen) NIST (GenAI-risico's zoals confabulatie)
Korte samenvatting
-
AI-chatbots communiceren met gebruikers via tekst of spraak 💬
-
De beste combineren taalvaardigheid met toegang tot tools ⚙️
-
Ze zijn geweldig voor ondersteuning, productiviteit en leadgeneratie ✅
-
Ze kunnen zich vergissen, dus vangrails zijn erg belangrijk 😬 OpenAI (hallucinaties)
-
De keuze hangt af van de doelen: nauwkeurigheid, context, integraties, analyses 🧭
Onthoud één ding: het is niet de taak van een chatbot om menselijk te klinken. Het is de taak om behulpzaam te zijn zoals een mens... en dan zonder humeurig te zijn.
Veelgestelde vragen
Wat is een AI-chatbot in eenvoudige bewoordingen?
Een AI-chatbot is software waarmee je via tekst – en soms ook via spraak – kunt chatten met behulp van kunstmatige intelligentie. In plaats van alleen trefwoorden te koppelen aan voorgeprogrammeerde antwoorden, probeert de chatbot je intentie af te leiden en een natuurlijk antwoord te geven. In veel systemen wordt ook de context van berichten bijgehouden, zodat elke vraag niet als een volledig nieuw gesprek wordt behandeld.
Hoe werken AI-chatbots nu eigenlijk achter de schermen?
De meeste AI-chatbots doorlopen een cyclus: begrijpen, beslissen, reageren. Ze gebruiken NLP om de intentie te detecteren en details zoals datums of ordernummers te achterhalen. Vervolgens selecteert een model – vaak een LLM of een hybride model – een actie of formuleert een antwoord. De krachtigste bots zijn ook gekoppeld aan tools zoals een kennisbank, CRM of ticketsysteem, zodat ze niet alleen kunnen praten, maar ook daadwerkelijk iets kunnen doen.
Wat is het verschil tussen op regels gebaseerde chatbots en AI-chatbots?
Op regels gebaseerde chatbots volgen vooraf gedefinieerde paden: "Als de gebruiker X zegt, antwoord dan Y." Ze zijn voorspelbaar, maar ze falen wanneer de formulering onvolmaakt is of het verzoek onverwacht is. AI-chatbots kunnen meer variatie aan en genereren antwoorden die niet regel voor regel zijn voorgeschreven. Het nadeel is dat ze soms zelfverzekerd klinkende antwoorden kunnen geven die nog steeds controle en verificatie nodig hebben.
Wat zijn de belangrijkste soorten AI-chatbots voor bedrijven?
Veelvoorkomende categorieën zijn onder andere bots voor klantenservice (FAQ's, probleemoplossing, ticketoverdracht), bots voor verkoop en leadgeneratie (kwalificatie, routering, planning) en interne bots voor de werkvloer (HR, IT, onboarding). Er zijn ook community- en creatorbots voor grootschalige betrokkenheid. In de praktijk combineren veel tools deze rollen, waardoor het "type" vaak afhangt van de implementatieomgeving en de integratie met andere tools.
Wat maakt een goede AI-chatbot voor klantenservice?
Een goede supportbot is accuraat, kent zijn beperkingen en schakelt soepel door naar een menselijke medewerker wanneer dat nodig is. Hij moet de context van een gesprek behouden, geen eigen regels verzinnen en de gebruikerservaring snel houden met duidelijke aanwijzingen of knoppen. Toegang tot tools is ook belangrijk: het controleren van de orderstatus, het aanmaken van tickets en het zoeken in helpcontent levert vaak meer waarde op dan een praatgrage toon alleen.
Waarom hallucineren AI-chatbots of verzinnen ze dingen?
Hallucinaties treden op wanneer een chatbot plausibele taal genereert die niet gebaseerd is op betrouwbare informatie. Als het systeem geen gebruikmaakt van een betrouwbare kennisbank – of onvoldoende context heeft – kan het de ontbrekende informatie zelf invullen in plaats van onzekerheid toe te geven. Een veelgebruikte aanpak is om eerst informatie op te zoeken voordat er een antwoord wordt gegeven en om "Ik weet het niet"-gedrag aan te moedigen wanneer bronnen ontbreken.
Hoe gebruiken AI-chatbots context en 'geheugen' in gesprekken?
Veel chatbots houden recente berichten, de status van een gesprek (zoals of het zich in een terugbetalingsproces bevindt) en soms goedgekeurde gebruikersgegevens bij. Dit helpt hen om herhaalde vragen te voorkomen en stelt hen in staat om verzoeken in meerdere stappen af te handelen. Contextuele verwerking is niet altijd perfect, dus een goed ontwerp omvat verduidelijking op het juiste moment en een duidelijke overdracht wanneer de bot niet met vertrouwen verder kan gaan.
Wat zijn de grootste risico's van het gebruik van een AI-chatbot in een productieomgeving?
Belangrijke risico's zijn onder andere hallucinaties, schendingen van de privacy en beveiligingsproblemen zoals promptinjectie of datalekken. Er is ook sprake van vooringenomenheid en ongelijke prestaties bij verschillende taalstijlen, plus "overautomatisering" waarbij gebruikers vastlopen in lussen zonder menselijke ondersteuning. Beveiligingsmechanismen, audits, escalatieprocedures en zorgvuldige machtigingen voor tools helpen voorkomen dat "fout" "schadelijk" wordt
Hoe kies ik de beste AI-chatbot voor mijn behoeften?
Begin met het doel: persoonlijke productiviteit (schrijven, plannen, leren) of zakelijke resultaten (afleiding, oplostijd, conversie, klanttevredenheid). Evalueer vervolgens de lengte van de context, de tooninstellingen, integraties (CRM, ticketing, agenda) en of er gebruik wordt gemaakt van je kennisbank in plaats van te improviseren. Test met alledaagse, imperfecte zoekopdrachten – typefouten, uitzonderlijke gevallen, gefrustreerde gebruikers – want juist daar komt de kwaliteit snel naar voren.
Referenties
-
National Institute of Standards and Technology (NIST) - NIST.AI.600-1 (AI RMF / GenAI-profiel) PDF - nist.gov
-
Information Commissioner's Office (ICO) - Richtlijnen voor AI en gegevensbescherming - ico.org.uk
-
Het Information Commissioner's Office (ICO) waarschuwt organisaties dat ze de risico's op het gebied van gegevensbescherming niet mogen negeren na afronding van het onderzoek naar de Snap-chatbot "My AI" - ico.org.uk
-
OpenAI - Waarom taalmodellen hallucineren - openai.com
-
OWASP - Top 10 voor grote taalmodeltoepassingen - owasp.org
-
OWASP - LLM01: Prompt Injection - owasp.org
-
Amazon Web Services (AWS) - Wat is een groot taalmodel? - amazon.com
-
Amazon Web Services (AWS) - Wat is retrieval-augmented generation (RAG)? - amazon.com
-
NIST NCCoE - Natuurlijke taalverwerking (projectpagina) - nist.gov
-
Google Developers - Spoedcursus Machine Learning: Grote taalmodellen / tokens - google.com
-
Google Research Blog - Diepere inzichten in retrieval-augmented generation: de rol van voldoende context - Google
-
IBM - Natuurlijke taalverwerking (NLU) - ibm.com
-
IBM - Grote taalmodellen - ibm.com
-
Microsoft Learn - Copilot Studio-handleiding: taalbegrip (intentieherkenning / entiteitsextractie) - microsoft.com
-
Stanford University - Jurafsky & Martin: Spraak- en taalverwerking (hoofdstuk in PDF-formaat) - stanford.edu
-
Zendesk - Chatbot versus conversationele AI - zendesk.co.uk
-
Zendesk - AI voor service - zendesk.co.uk
-
Zendesk - Prijzen - zendesk.co.uk
-
Intercom - Chatbot versus conversationele AI - intercom.com
-
Intercom - Homepage (Financiën / klantenservice AI) - intercom.com
-
Intercom - Prijzen - intercom.com
-
Salesloft - Drift (Salesloft-platformpagina) - salesloft.com
-
ManyChat - Prijzen - manychat.com
-
ChatGPT - Prijzen / abonnementen - chatgpt.com
-
Claude - Prijzen / abonnementen - claude.com
-
Google One - Google AI-plannen (Gemini) - google.com
-
Microsoft - Prijzen voor Microsoft 365 Copilot - microsoft.com