Bedrijfsdata.nl lanceert Real-Time Intelligence voor generatieve AI

Persbericht - Ondernemend Nederland is gretig op zoek naar toepassingsmogelijkheden voor AI. B2B ondernemers proeven de potentie. En spelen er mensen en middelen voor vrij.

Maar hoe blijf je jouw concurrenten voor, als je exact dezelfde technologie gebruikt als zij? Dataspecialist Bedrijfsdata.nl denkt het antwoord op dié vraag te weten. En mede-oprichter Olivier Janssen vertelt hoe zij inspelen op de disruptieve verandering die in de lucht hangt.

Kostenbesparing, productverbetering en schaalvergroting

“Op papier is het toepassingsbereik van LLM (Large Languages Models, red.) vrijwel onbegrensd. Van tijdrovende klusjes tot complexe vraagstukken; volgens de guru’s geef je het allemaal moeiteloos uit handen. Zo bespaar je kosten, verbeter je jouw product en groei je moeiteloos zonder extra personeel. Maar de realiteit is weerbarstig, zo zien we in onze dagelijkse praktijk.”

Opstartproblemen

“Interne processen lijken een veilig vertrekpunt voor de ontwikkeling van de eerste AI-gedreven toepassingen. Er is grip op stakeholders en eindgebruikers, complexe beslissingscycli kunnen eenvoudig worden omzeild en alle output die AI genereert, kan intern worden gecontroleerd. Althans, zo luidt de theorie”, aldus Janssen. “Maar al snel blijkt de bestaande IT infrastructuur tóch niet zo geschikt. En ontstaan er vragen over de privacy, het lekken van bedrijfsgeheimen en het verlies van gegevens. Obstakels die moeilijk te overbruggen zijn als de toegevoegde waarde nog niet tastbaar is”, zo vervolgt hij.

“Oké, het soort projecten waar wij voor worden aangehaakt raken al snel het CRM, ERP of boekhoudpakket. Dat zijn immers de plekken waar onze data het beste tot hun recht komen. En waar dergelijke problematiek aan de orde van de dag is”, zo geeft Janssen toe.

“Maar er kleven belangrijker’ nadelen aan de interne focus die wij regelmatig zien. Zo vinden wij een iteratief proces essentieel voor gestructureerde kennisgaring. En de snelheid die hiervoor essentieel is, is lastig vast te houden als vernieuwde processen in lage frequentie worden doorlopen.”

Ceteris paribus

“Mijn belangrijkste bezwaar is echter van meer praktische aard”, vervolgt Janssen. “Interne processen staan aan alle kanten bol van organisatie-specifieke context. Deze context zal je moeten overbrengen op het model, alvorens je het überhaupt kan vragen iets voor jou te doen. Dat maakt leren lastig; want ligt het probleem in jouw prompt-chain (vraagstelling, red.), of begrijpt het model jouw bedrijf gewoon niet goed genoeg?”

“Dit probleem blijft zich herhalen bij ieder nieuw model dat verschijnt. En vraagt op termijn zeker om een oplossing. Maar als jouw interne competentie nog in de kinderschoenen staat, waarom zou je het jezelf dan onnodig moeilijk maken?”

Begin waar context ontbreekt

“Het commerciële proces leent zich uitstekend voor eenvoudige, AI-gedreven toepassingen. Leads en prospects hebben een concrete waarde en kwalitatieve verschillen met de uitgangssituatie worden in het bestaande proces al beoordeeld. Maar bovenal; voor een relatie start, is de context zeer beperkt.”

“Een copy-paste van enkele pagina’s van jouw website zijn doorgaans genoeg om een prima pitch te laten schrijven. Combineer dit met een uitdraai van de website van jouw prospect, en je hebt een pitch op maat. Of gebruik het nieuws in de zoekmachine-resultaten om een actuele aanleiding voor jouw LinkedIn-uitnodiging op te stellen.”

“Het zijn simpele voorbeelden, maar ze geven een beginner genoeg om de basisvaardigheden onder de knie te krijgen”, verklaart Janssen. “Natuurlijk, iedereen wil een robot die er autonoom op uit trekt en terugkeert met een mand vol nieuwe klanten. Maar Rome is niet in één dag gebouwd.”

De toekomst staat voor de deur

“Zodra bedrijven intern de basis op orde hebben, kloppen er steeds meer bij ons aan om ambitieuzer’ stappen mogelijk te maken”, zegt Janssen. “Doorgaans komen ze binnen voor een ouderwetse lijst met potentiële klanten. En het plan deze m.b.v. AI te kwalificeren, prioriteren en te benaderen. Wij zien dat het hoogste rendement hierbij is weggelegd voor bedrijven met een eenvoudige propositie en brede doelgroep. Prospecting en marktonderzoek zijn vaak de bottlenecks in het sales-proces en kunnen m.b.v. data en AI relatief eenvoudig worden geautomatiseerd.”

“Voor complexere taken, zijn onze standaard datasets doorgaans onvoldoende om generatieve AI aan het werk te zetten”, stelt Janssen. “Taalmodellen als Gemini, Claud en GPT gedijen bij tekstuele input. Zoals nieuwsartikelen, vacatures, blogs, reviews en content van bedrijfswebsites. Dergelijke input stelt LLM’s in staat betere afwegingen te maken en ingewikkeldere taken uit te voeren.”

“Zelf passen wij deze techniek o.a. toe om bedrijfsanalyses en commerciële samenvattingen toe te voegen aan onze bedrijfsprofielen. Dit kunstje hebben we inmiddels behoorlijk in de vingers. Geïnteresseerde lezers zijn van harte welkom om te zien hoe dat voor hun bedrijf uitpakt. Hiervoor kunnen ze gratis terecht in onze bedrijvengids: https://zoeken.bedrijfsdata.nl.”

Wil je ook nog wat verkopen?

“Jazeker! Naast bedrijfsdata, leveren wij API’s die context creëren in het commerciële domein. Eerder genoemde content-vormen zijn out-of-the-box beschikbaar, maar feitelijk kunnen we iedere openbare letter of pixel op het internet aan jouw LLM voeden. Real-time intelligence, noemen we dat.“