Terug naar AI & ML.

Chatbots & NLP.

Gesprekken die begrijpen.

Wij bouwen chatbots en die echt helpen. Gebouwd op jouw data, afgestemd op jouw gebruikers, geïntegreerd in de systemen die je team en je klanten al gebruiken.

Herken je dit?

  • Je team besteedt elke week uren aan taken die telkens hetzelfde patroon volgen.

  • Je supportteam besteedt elke week uren aan het beantwoorden van dezelfde vijf vragen.

  • Je team begraaft informatie in lange documenten die niemand de tijd heeft om te lezen.

  • Binnenkomende e-mails of formulieren moeten door een mens worden gelezen en geclassificeerd voordat er iets anders kan gebeuren.

  • Je hebt overwogen een chatbot te bouwen, maar geen enkele kent je business.

  • Je bestaande AI-bot hallucineert af en toe iets gênants.

Verschillende chatbots

Klantgerichte chatbots

Chatbots ingebouwd in websites, klantportalen of apps. Gebaseerd op retrieval-augmented generation, oftewel: ze putten uit je echte productinformatie, supportcontent en klantgegevens. De bot beantwoordt vragen over je product, laat relevante informatie zien, plant afspraken in, handelt eenvoudige verzoeken af, en schakelt netjes door naar een mens zodra het te ingewikkeld wordt.

Wij ontwerpen klantenservicebots die echte problemen oplossen, in plaats van gebruikers te frustreren. Het gaat ons niet om hoeveel gesprekken de bot voert, maar om hoeveel problemen worden opgelost zonder dat er een mens aan te pas hoeft te komen.

Interne copilots en assistenten

Sales-copilots die tijdens een gesprek relevante informatie naar boven halen. Support-copilots die antwoorden opstellen op basis van je kennisbank. Klinische copilots die patiëntgeschiedenis ophalen tijdens een consult. Research-copilots die lange documenten samenvatten tot concrete actiepunten.

Interne copilots moeten wel extra betrouwbaar zijn: je team gebruikt ze elke dag en merkt het meteen als iets niet klopt. Het voordeel is wel duidelijker te meten, want bespaarde tijd zie je direct terug. Wij bouwen voor beide situaties.

Document- en tekst-intelligentie

"Classificatie op grote schaal: binnenkomende e-mails doorsturen, documenten taggen, tickets indelen. Extractie: belangrijke gegevens, kernbegrippen of gestructureerde informatie halen uit contracten, formulieren of transcripten. Samenvatting: lange documenten terugbrengen tot de punten die ertoe doen. Vertaling en lokalisatie, geschikt voor productieomgevingen.

NLP werkt op de achtergrond, niet zichtbaar voor de gebruiker, maar met grote impact op wat je team kan doen.

Spraak- en gespreksinterfaces

Zoeken en navigeren met je stem. Spraakmemo's die automatisch worden uitgetypt en naar het juiste systeem gestuurd. Spraakassistenten die gestructureerde intake afhandelen. Interfaces die spraak, tekst en beeld combineren.

Spraaktechnologie kent echte uitdagingen in de praktijk: vertraging, herkenning van verschillende accenten, achtergrondgeluid, en wat er gebeurt als het misgaat. Daar houden wij bij het ontwerp rekening mee.

Wat onze chatbots anders maakt dan “AI-chatbots”

Geworteld in je echte data
Een foundation model kent het internet rond zijn training cutoff. Het kent je producten niet, je beleid niet, je klanten niet, je voorraad niet. Wij wortelen elke chatbot in je echte data met retrieval-augmented generation, zodat de antwoorden accuraat, actueel en specifiek voor jouw business zijn.

Ontworpen voor de momenten waarop mensen nodig zijn
Een goede chatbot weet wanneer hij moet stoppen met chatbot zijn. Wij ontwerpen heldere escalatiepaden naar mensen, compleet met gespreksgeschiedenis en context. De gebruiker hoeft zichzelf nooit te herhalen tegenover een persoon na een gesprek met een bot.

Gemeten op resolutie, niet op engagement
De meeste chatbotleveranciers pochen over “gesprekken”. Wij meten resolutie: hoeveel echte problemen zijn opgelost zonder menselijke escalatie. Het doel is niet om gebruikers in de chat te houden. Het is om ze snel bij hun antwoord te krijgen.

Voorzien van guardrails en gecontroleerd
Output-validatie. Onderwerp-beperkingen. Refusal handling voor dingen die de bot niet zou moeten zeggen. Audit trails op elk gesprek. Zeker in gereguleerde sectoren (zorg, financiën, juridisch) zijn de guardrails de bouw — geen bijzaak.

Wat wij bedoelen met “productieklaar”

De bot leeft achter een gemonitorde, geversioneerde API
Geen SaaS-chatbottool zonder observability. Een echte productieservice die je kunt integreren, debuggen en verbeteren.

Outputs zijn gevalideerd en geworteld
Retrieval-augmented generation tegen je echte data. Refusal handling voor off-topic verzoeken. Schema-validatie voor gestructureerde outputs.

Escalatie is een volwaardige feature
De bot kent zijn grenzen. Overdrachten aan mensen bevatten de volledige gesprekscontext. Gebruikers herhalen zichzelf niet.

Kosten en latency worden beheerd
Je weet wat elk gesprek kost. Latency-budgetten worden ontworpen, niet ontdekt.

Er is een onderhoudspad

Knowledge bases veranderen. Nieuwe producten worden gelanceerd. Edge cases duiken op. We documenteren wat je moet monitoren, wat je moet hertrainen en hoe de bot zich in de loop van de tijd ontwikkelt.

De vragen die we krijgen.

  • Hebben we een chatbot nodig of doen we gewoon mee met de hype?

    Eerlijk antwoord: de meeste bedrijven hebben geen chatbot nodig. Ze hebben betere self-service, snellere support of slimmere interne tools nodig. Een chatbot is soms het juiste antwoord, vaak niet. We zeggen je recht voor z'n raap of je probleem het beste wordt opgelost met een chatbot, een betere zoekervaring, een herschreven FAQ, of iets heel anders.

  • Kunnen we OpenAI / Anthropic / Bedrock gebruiken?

    Meestal wel. Foundation models zijn het juiste startpunt voor vrijwel al het chatbot-werk. De differentiatie komt van hoe je het model aardt, prompt, valideert en monitort — niet van je eigen model trainen.

  • En hallucinaties?

    Vanaf dag één in het ontwerp meegenomen. Retrieval-augmented generation aardt de bot in jouw echte data. Output-validatie vangt off-policy antwoorden op. Refusal-afhandeling weerhoudt de bot ervan dingen te beantwoorden die hij niet zou moeten. Audit trails laten je de gevallen vinden en fixen die er toch doorheen glippen.

  • Kan de bot integreren met onze bestaande systemen?

    Ja. We integreren chatbots met CRM's, ticketingsystemen, kennisbanken, identity providers, custom platformen en het CMS dat je website aandrijft. De bot leeft niet in een silo.

  • En gereguleerde sectoren?

    We ontwerpen ervoor. HIPAA-bewuste deployment voor Amerikaanse healthcare. GDPR- en PHI-afhandeling voor Europese klinische data. Audit trails op elk gesprek. Onderwerpbeperkingen en refusal-afhandeling voor wat de bot wel en niet mag zeggen. Bij gereguleerde chatbots is de guardrails het grootste deel van het werk.

Heb je een gesprek dat het automatiseren waard is?

Start een project