AI-oplossingen voor het mkb

Wat AI wel en niet kan voor je bedrijf

Waar is AI eigenlijk goed in? In rommelige tekst lezen en er iets gestructureerds van maken. Een taalmodel snapt een mail of een formulier met vrije tekst. Het kan samenvatten en een eerste concept schrijven. Dat voorwerk kun je overdragen.

Waar gaat het mis? Een model kan met grote stelligheid iets verkeerds zeggen. Laat het daarom ook niet zelf je prijzen of cijfers uitrekenen. Dat doet je eigen systeem, het model legt alleen uit.

En soms is AI gewoon niet het antwoord. Volgt je proces vaste regels, als dit dan dat? Dan is gewone automatisering vaak goedkoper en betrouwbaarder. Doe je iets maar een paar keer per jaar? Dan weegt het inrichten niet op tegen de tijdwinst. Dat zeggen we dan ook gewoon.

Een mens neemt de beslissingen

Hoe voorkom je dat AI gekke dingen doet namens jouw bedrijf? Door er een mens bij te houden. Wij laten het model lezen en een concept klaarzetten. Gaat er iets naar een klant, of gaat er geld de deur uit? Dan kijkt er eerst iemand naar.

Waar trekken we die grens? Kost het opsporen van een fout meer dan het werk dat het model bespaarde, dan hoort die taak niet bij het model. In ons eigen werk laten we het model weg bij keuzes over het datamodel. En bij alles wat met inloggen of geld te maken heeft. Tekst die onder de naam van een klant naar buiten gaat, schrijft ook een mens. Hoe we dat zelf doen, lees je in AI in de lus, niet op de automatische piloot.

De AVG en de AI Act in gewone taal

Mag dat allemaal zomaar? Meestal wel, als je een paar dingen regelt. Gaan er persoonsgegevens naar een taalmodel, dan geldt de AVG gewoon. Je hebt dan een verwerkersovereenkomst nodig en je wilt weten waar de gegevens worden verwerkt. Stuur ook niet meer mee dan nodig is.

Dan de AI Act. Die wet kijkt naar wat een AI-systeem doet en hoeveel risico daarbij hoort. Voor de meeste mkb-toepassingen valt dat mee. Heb je een chatbot of een WhatsApp-agent? Dan moet je klant weten dat hij met AI praat. Die transparantieregel geldt sinds 2 augustus 2026. De zware regels voor hoog-risico-AI, zoals AI die meebeslist over wie je aanneemt, zijn verschoven naar december 2027.

Laat je AI bouwen op jouw specificatie en met jouw data? Dan ben je mogelijk zelf de aanbieder in de zin van de wet. Dat bespreken we vooraf met je. De achtergrond lees je in wat de AI Act betekent voor het mkb. De concrete acties staan in onze checklist voor 2 augustus. Dit is wel algemene informatie. Twijfel je over jouw situatie, dan is een jurist het juiste adres.

Drie routes die we voor je bouwen

Welke route past bij jou? Dat hangt af van waar het werk zit.

AI-agent laten bouwen. Komt er elke week hetzelfde werk terug, zoals leads opvolgen? Een agent neemt het voorwerk over. Jij keurt goed wat ertoe doet.

WhatsApp AI-agent. Stellen je klanten hun vragen het liefst via WhatsApp? Dan kan een agent daar antwoorden, ook na vijven. Lastige vragen komen gewoon bij jou terecht.

AI in je app of webapplicatie. Draait je software al? Dan voeg je er AI aan toe. Slim zoeken in je eigen data bijvoorbeeld, of een samenvatting bovenaan een dossier. Je begint met één feature en meet wat die oplevert.

Onze eigen WhatsApp-agent

Werkt dit ook echt? We hebben het eerst bij onszelf uitgeprobeerd. Voor het zakelijke WhatsApp-nummer van Baboons bouwden we een eigen AI-agent. Hij antwoordt via de Cloud API, terwijl wij de Business-app op onze telefoon gewoon blijven gebruiken. Dat heet coexistence.

De agent antwoordt alleen uit onze eigen informatie. Weet hij iets niet zeker, dan geeft hij het gesprek aan een collega. We bouwden hem eerst voor onszelf. Dan weten we hoe hij werkt voordat we hem bij klanten opzetten. Het hele verhaal lees je in de case over onze WhatsApp-agent.