AI-contentmoderatie in webshops: reviews en uploads
Ontdek hoe AI reviews, vragen en uploads in webshops beoordeelt, welke signalen tellen en hoe je foutieve blokkades voorkomt.
Lees verder →
Maarten Soetens
Artikelen van Maarten (31)
AI voor personeelsplanning: roosters en drukte
Lees hoe AI vraag, beschikbaarheid, voorkeuren en arbeidsregels combineert tot bruikbare roostervoorstellen, en waar voorspellingen tekortschieten.
Lees verder →Retourredenen analyseren met AI: patronen in tekst
Ontdek hoe AI vrije retouropmerkingen indeelt, terugkerende oorzaken vindt en omgaat met vage, ontbrekende of verkeerd geïnterpreteerde feedback.
Lees verder →Klantverloop voorspellen met AI: signalen en modellen
Lees hoe AI klantverloop voorspelt, welke gegevens en modellen bruikbaar zijn en waarom een risicoscore niet vanzelf tot actie leidt.
Lees verder →Dubbele klant- en productgegevens herkennen met AI
Lees hoe AI records koppelt, matchdrempels bepaalt en foutieve samenvoegingen voorkomt bij klant-, organisatie- en productgegevens.
Lees verder →Process mining voor AI-automatisering
Ontdek hoe process mining systeemlogs omzet in inzicht in echte processen, knelpunten en kansen én waar de data tekortschiet.
Lees verder →Lead scoring met AI: welke leads eerst opvolgen?
Ontdek hoe AI leads rangschikt, welke gegevens daarvoor nodig zijn en hoe je datakwaliteit, uitlegbaarheid en verkoopbias bewaakt.
Lees verder →AI-fraudedetectie in e-commerce: signalen en keuzes
Ontdek hoe AI verdachte bestellingen herkent, foutpositieven beperkt en rekening houdt met veranderende fraudevormen en menselijke beoordeling.
Lees verder →Klantreviews analyseren met AI: thema’s herkennen
Lees hoe AI klantreviews groepeert op thema en sentiment, en waarom ironie, kleine aantallen en scheve feedback om voorzichtigheid vragen.
Lees verder →AI-productafbeeldingen voor webshops: kansen en risico’s
Lees hoe AI productbeelden maakt of bewerkt, waar productherkenning en merktrouw misgaan en hoe je kwaliteit en beeldrechten bewaakt.
Lees verder →Producten automatisch categoriseren met AI
Ontdek hoe AI productcategorieën en kenmerken bepaalt, omgaat met ontbrekende data en verschilt van vaste regels.
Lees verder →AI-modeldrift: signalen, oorzaken en oplossingen
Ontdek hoe je AI-modeldrift herkent, prestaties monitort en bepaalt wanneer herkalibratie, nieuwe trainingsdata of een andere aanpak nodig is.
Lees verder →Wat kost AI? Bereken de totale kosten in de praktijk
Bekijk de totale kosten van een AI-toepassing: van modelgebruik en integratie tot infrastructuur, toezicht en beheer op schaal.
Lees verder →Computer vision voor kwaliteitscontrole: wat kan AI?
Lees hoe AI afwijkingen op producten herkent, welke beelden nodig zijn en waarom licht, foutmeldingen en menselijke beoordeling bepalend zijn.
Lees verder →Spraakherkenning voor gesprekken: hoe betrouwbaar?
Ontdek hoe spraakherkenning werkt en wat accenten, ruis, vaktaal en menselijke controle betekenen voor de kwaliteit van transcripties.
Lees verder →Dynamische prijzen met AI: werking en grenzen
Lees hoe AI prijzen afstemt op vraag, voorraad en marktdata, en hoe je instabiliteit, prijsverschillen en verlies van klantvertrouwen voorkomt.
Lees verder →Vraagvoorspelling met AI: beter plannen of schijnzekerheid?
Lees hoe AI verkoopdata en externe factoren gebruikt voor vraagvoorspelling, en waarom seizoenen en uitzonderlijke gebeurtenissen misleiden.
Lees verder →Auteursrecht en AI: training, output en risico’s
Lees hoe auteursrecht meespeelt bij AI-trainingsdata, toolvoorwaarden en gegenereerde content die beschermd werk kan nabootsen.
Lees verder →Wat betekent de AI Act voor bedrijven? Risico's en plichten
Lees hoe de Europese AI Act AI-toepassingen indeelt en welke verplichtingen kunnen gelden voor bedrijven, leveranciers en menselijke controle.
Lees verder →AI-model kiezen: API, open source of lokaal?
Vergelijk hosted AI-API’s, open-sourcemodellen en lokaal draaien op prestaties, beheer, schaalbaarheid, kosten en technische expertise.
Lees verder →RAG of fine-tuning: bedrijfskennis in een taalmodel
Ontdek hoe RAG en fine-tuning werken, wanneer je welke aanpak kiest en wat dat betekent voor actualiteit, beheer en betrouwbaarheid.
Lees verder →AI-projecten testen: nauwkeurigheid meten vóór automatisering
Leer hoe je een representatieve testset maakt, AI-uitkomsten beoordeelt en fouten en uitzonderingen meet voordat je automatiseert.
Lees verder →AI en bedrijfsdata: zo voorkom je datalekken
Ontdek hoe je bedrijfsdata beschermt bij AI-gebruik met toegangsbeheer, veilige opslag, leveranciersafspraken en duidelijke gebruiksregels.
Lees verder →Systemen koppelen voor AI: API, iPaaS of maatwerk?
Vergelijk API-koppelingen, iPaaS en maatwerk voor AI-automatisering. Lees waar je op let bij data, beheer, beveiliging en foutmeldingen.
Lees verder →AI-workflows: regels of een taalmodel?
Ontdek wanneer vaste regels volstaan en wanneer een taalmodel helpt, met aandacht voor betrouwbaarheid, kosten en menselijke controle.
Lees verder →Documentverwerking met AI: pdf’s naar bedrijfsdata
Lees hoe OCR, classificatie en AI-extractie documenten omzetten in bedrijfsdata, met controles voor nauwkeurigheid en uitzonderingen.
Lees verder →AI-agents voor bedrijven: mogelijkheden en grenzen
Ontdek wat AI-agents zelfstandig kunnen, hoe ze bedrijfssystemen gebruiken en waar rechten, toezicht en foutafhandeling grenzen stellen.
Lees verder →AI-chatbot of AI-klantenservice: wat is het verschil?
Ontdek het verschil tussen vaste chatbotstromen, generatieve AI en AI op basis van eigen kennis. Lees wanneer ze werken en wanneer een medewerker nodig is.
Lees verder →Productaanbevelingen met AI: data en effect meten
Lees welke gedrags- en productdata AI-aanbevelingen nodig hebben, hoe privacy en koude starts werken en welke meetmethoden effect aantonen.
Lees verder →AI-zoekfunctie in een webshop: welke techniek past?
Lees hoe zoekwoorden, semantisch zoeken en hybride zoektechniek werken, en welke rol productdata, synoniemen en meetresultaten spelen.
Lees verder →AI-productteksten genereren: werking en betrouwbaarheid
Ontdek hoe AI productteksten maakt, welke brondata nodig is en hoe je fouten voorkomt met merkrichtlijnen en menselijke controle.
Lees verder →