Hoe je AI kunt gebruiken met je eigen bedrijfsgegevens

Wat als AI precieze antwoorden zou kunnen geven op zakelijke vragen, gebaseerd op je eigen interne documenten? Dat is waar het bij RAG om draait: het combineren van documentonderzoek met de kracht van generatieve AI. Het resultaat: een kennismachine die geïntegreerd is in uw IS, schaalbaar en onder controle. Maar om dit succesvol te implementeren, is het niet genoeg om simpelweg de technologische bouwstenen op te stapelen. Wat zijn de belangrijkste stappen in een succesvol GAN-project, de fouten die je moet vermijden en de vaardigheden die je moet ontwikkelen?

Je bent waarschijnlijk al onder de indruk van de kracht van een groot taalmodel (LLM) zoals ChatGPT. In slechts enkele seconden kan het een e-mail schrijven, een lang rapport samenvatten of creatieve ideeën genereren. Het werkt magisch... totdat je het een specifieke vraag stelt over je bedrijf of onderneming.

Waarom stellen AI's je teleur als het gaat om je professionele vragen?

Doe een kleine test. Stel een standaard AI een specifieke vraag zoals: "Wat zijn de rechten op zwangerschapsverlof in ons bedrijf voor een deeltijdcontract? De AI zal je een algemeen antwoord geven, gebaseerd op de arbeidswet en volledig voorbijgaan aan de collectieve arbeidsovereenkomst of bedrijfsovereenkomst, die extra dagen kunnen toekennen. Kortom, het antwoord is onnauwkeurig, nutteloos en zelfs misleidend. Het model is losgekoppeld van uw werkelijkheid.

Deze mislukking kan worden verklaard door het ontwerp zelf van LLM's, die een aantal systematische gebreken vertonen.

Eerst en vooral, Hun kennis is statisch, bevroren op de datum van hun opleiding. ChatGPT 5 bijvoorbeeld, uitgebracht in augustus 2025, reageert op een kennisbank die is opgezet in juni 2024.

Ten tweede, en dit is het cruciale punt, ze weten niets over de specifieke context van uw organisatie. Zonder toegang tot interne gegevens, actuele procedures of specifieke conventies genereren deze AI's generieke of verouderde antwoorden. Bovendien produceren ze soms die beroemde "hallucinaties" die onacceptabel zijn voor zakelijke expertise.

RAG in concrete termen: uw AI wordt een in-house expert

Zodat LLM's eindelijk betrouwbaar en nuttig worden, ze moeten worden gecontextualiseerd en gekoppeld aan uw gegevens.

De oplossing voor dit probleem heeft een naam: RAG, voor Ophalen-Gecontroleerde Generatie (opwekking verhoogd door herstel).

Deze technologie verandert een generalistische AI in een echte expert op het gebied van jouw bedrijf. Hij kan putten uit je eigen documenten om relevante, accurate en onderbouwde antwoorden te geven.

Het grote voordeel ligt in de snelheid en lage implementatiekosten, omdat het volledig en duur opnieuw leren van LLM wordt vermeden.

Hoe het werkt ?

Er zijn twee belangrijke fasen in de werking ervan:

1. Herstel Het systeem indexeert eerst je documenten (contracten, procedures, technische documentatie, enz.) nadat ze zijn opgedeeld in kleine, relevante paragrafen (de " chunking" ). Vervolgens worden ze geordend in een vectordatabase op basis van semantische gelijkenis.
2. Generatie Als een gebruiker een vraag stelt, zoekt de RAG de meest relevante uittreksels in deze database en geeft deze aan de LLM, die vervolgens een antwoord schrijft dat expliciet op deze informatie is gebaseerd.

De RAG is een oplossing die snel te implementeren is en toegankelijk is voor bedrijven van alle groottes, zelfs zonder intern AI-team, vooral via kant-en-klare SaaS-oplossingen.

Hoe kun je je gegevens succesvol integreren? Hier zijn de belangrijkste stappen.

De kwaliteit van AI hangt in de eerste plaats af van je gegevens

Een van de hardnekkigste vooroordelen is dat je zoveel mogelijk documenten in een RAG systeem moet injecteren om het 'intelligenter' te maken. In werkelijkheid is het tegenovergestelde waar. Het fundamentele principe van 'garbage in, garbage out' is hier perfect van toepassing. Een systeem dat gevoed wordt door verouderde, overbodige of tegenstrijdige documenten kan alleen maar verwarrende en onbetrouwbare antwoorden genereren.

Minder is meer

De beste werkwijze is om te beginnen met een beperkte perimeter van zeer hoge kwaliteit.. Concentreer je eerst op je meest betrouwbare bronnen: officiële technische documentatie, gevalideerde productbladen, artikelen in je kennisbank. Zodra het systeem zijn waarde heeft bewezen op dit gecontroleerde corpus, kunt u het voorzichtig uitbreiden.

Het idee van simpelweg Duizenden documenten in het systeem "dumpen" is gedoemd te mislukken. De voorbereiding van gegevens door middel van stappen zoals segmentatie (chunking) en vectoriseren is een gestructureerd proces, waarbij bronnen worden opgeschoond, duplicaten worden verwijderd, tegenstrijdige informatie wordt vermeden en ervoor wordt gezorgd dat documenten up-to-date zijn, zoals Martina Machet van Société Générale aangeeft.

Bedrijven als Airbus en Safran hebben dit begrepen. Hun RAG-projecten richten zich op het verschaffen van toegang tot zeer specifieke technische documentatie om operators te helpen, wat bewijst dat de relevantie en kwaliteit van de gegevens veel zwaarder wegen dan het volume.

Om te onthouden

Begin met ontsmetten en etiketteren uw cruciale inhoud (HR-beleid, productrichtlijnen, kwaliteitsnormen, enz.), dan ze goed indexeren. LLM doet niet aan magie: het gebruikt wat je het geeft.

Verbind AI met je bedrijfstools met de MCP

Zodra je AI je documenten kan raadplegen, is de volgende stap om het te verbinden met je dagelijkse toepassingen en processen. Om verder te gaan dan alleen het ophalen van documenten en uw AI om te vormen tot een echte proactieve assistent, is de Modelcontextprotocol (MCP) profileert zich als een krachtige, open standaard.

Hij zorgt voor naadloze integratie van AI met uw gegevens (databases, bestanden, SharePoint, enz.), uw zakelijke hulpmiddelen (CRM, ERP, tickets...) en uw workflows (scripts, aanwijzingen).

Zie de MCP als de USB-poort voor AI: een enkele connector aan de serverzijde, compatibel met een veelheid aan AI-assistenten aan de clientzijde. Voorbij zijn de dagen dat je voor elk nieuw platform een specifieke integratie moest ontwikkelen!

De MCP is veel meer dan een connector: het brengt bedrijfscontext naar AI

Maar de MCP doet meer dan alleen gegevens verbinden. Zijn echte kracht is zijn vermogen om rijke context aan het model. Het kan de AI informeren over de rol van de gebruiker, zijn afdeling of het project waaraan hij werkt. Op deze manier reageert de AI niet langer simpelweg met betrouwbare feiten (dankzij de RAG), maar doet dit door de juiste zakelijke invalshoek te kiezen en je interne processen te respecteren.

De combinatie RAG + MCP is bijzonder krachtigomdat het de AI van een assistent transformeert die antwoorden aan een agent die handelingen.

Laten we een geavanceerd voorbeeld. Een operationeel manager vraagt : " Analyseert de oorzaken van de prestatiedaling op productielijn 7 deze maand en stelt een concept-e-mail op voor het onderhoudsteam met prioritaire acties."  De AI bevraagt via MCP het ERP voor productiegegevens, raadpleegt het onderhoudssysteem voor lopende tickets (gevoed door RAG) en stelt een gerichte actie op.

Om te onthouden

Le MCP maakt het leven eenvoudiger voor technische teams: een enkele connector voor uw databases, bestanden of bedrijfstools aansluiten aan verschillende AI's (Claude, ChatGPT, Gemini, Mistral...). Resultaat: minder integraties om te onderhouden, A snellere inzet. En vooral: antwoorden die veel beter zijn afgestemd op de behoeften van uw werknemers.

RAG is toegankelijk voor alle organisaties, zelfs voor KMO's

In tegenstelling tot wat vaak wordt gedacht, namelijk dat dergelijke innovaties voorbehouden zijn aan grote groepen, is de RAG-technologie juist heel toegankelijk.

De gids van de Direction Générale des Entreprises (DGE) zegt het zwart op wit: de invoering ervan "vereist geen in-house AI of zelfs IT-vaardigheden", vooral als je kiest voor kant-en-klare SaaS-oplossingen.

Gebruik hulpmiddelen zoals NotebookLM of ChatGPT. Ze kunnen worden gebruikt om een eenvoudige eerste RAG te maken met een handvol documenten. Voor meer gestructureerde vereisten beheren speciale SaaS-platforms het hele proces, van indexering tot het genereren van antwoorden, met abonnementen die zijn afgestemd op kleinere structuren.

Bedrijven die op zoek zijn naar meer controle kunnen zich wenden tot open source frameworks zoals LangChain. Dit fungeert als een gereedschapskist voor ontwikkelaars. Hiermee kunnen ze elke bouwsteen van het RAG-systeem samenstellen en aanpassen: verbinding met gegevensbronnen, keuze van vectorbasis, orkestratie van oproepen naar de LLM, enzovoort. Het is de koninklijke weg naar een op maat gemaakt project, zonder van nul te hoeven beginnen.

Om te onthouden

Streef naar een MVP (proefproject) over 6 tot 10 weken beperkt tot een specifiek gebruik. Hierdoor kun je de waarde van de RAG of AI bewijzen voordat u de implementatie uitbreidt. Of het nu via een eenvoudige SaaS is of een eerste ontwikkeling met LangChain, geef prioriteit aan demonstratie door voorbeeld Een werkend prototype, tevreden gebruikers en tastbare prestatie-indicatoren.

RAG's grootste uitdaging is menselijk, niet technisch

Adoptie door de teams is de sleutel tot succes. Het succes van een RAG project hangt minder af van de keuze van de vector database dan van de betrokkenheid van de toekomstige gebruikers.

Een technisch perfect project kan mislukken als het niet op de steun van de teams kan rekenen. De DGE-gids illustreert dit risico. Er wordt een voorbeeld aangehaald van een groot transportbedrijf dat te maken heeft met "acceptatieproblemen". De werknemers beschouwen AI als "onzeker" en geven de voorkeur aan traditionele methoden.

Om deze valkuil te vermijden, moet je eindgebruikers bij elke belangrijke fase betrekken:

• Gedefinieerdr gebruikssituaties om ervoor te zorgen dat het hulpmiddel in een echte behoefte voorziet
• Standaardvragen en -antwoorden opstellen om het systeem te trainen en te evalueren
• Deelnemen aan voortgangsbeoordelingen om de ontwikkeling voortdurend aan te passen
• Feedback geven rechtstreeks via de gebruikersinterface voor constante verbetering

Training is ook cruciaal om de technologie te demystificeren en te benadrukken dat AI bedoeld is om de beroepsgroepen bij te staan in hun taken, en geenszins om ze te vervangen.

Om te onthouden

Behandel gebruikerservaring (UX), opleiding en de verandermanagement als strategische onderwerpengeen accessoires.

De beveiliging van uw gegevens is prioriteit nummer 1 bij elk RAG-project.

Door AI te verbinden met de meest strategische gegevens van uw bedrijf zijn beveiliging en governance absoluut onmisbaar. Dit is de basis waarop elk RAG-project moet worden gebouwd.

Er is een groot risico dat vertrouwelijke informatie uitlekt. Een lokale installatie (op locatie) biedt de beste controle. De cloud van zijn kant, met het gebruik van diensten met het label SecNumCloud van ANSSI, wordt sterk aanbevolen. Er moeten ook strenge toegangscontroles (RBAC) worden ingesteld. Dit zorgt ervoor dat elke gebruiker alleen toegang heeft tot geautoriseerde informatie. Vergeet tot slot niet te voldoen aan de Europese AI-wet, die vanaf 2026 transparantieverplichtingen oplegt.

Om te onthouden

Veiligheid moet de de basis van je project. Bescherm je gevoelige gegevens, controleer de toegang strikt, kies voor vertrouwde hosting en anticipeer op compliance.

Is jouw bedrijf klaar voor AI?

De RAG technologie betekent een beslissende stap voorwaarts. Het verandert LLM's van briljante maar losstaande generalisten in echte experts in uw bedrijf.

Maar er is geen toverformule voor succes. De sleutel ligt in de kwaliteit van je gegevens, de betrokkenheid van je teams en solide governance.

En daar houdt de technologie niet op. Toekomstige ontwikkelingen in de richting van autonome en multimodale RAG-agenten beloven niet alleen een revolutie teweeg te brengen in de toegang tot informatie, maar ook in de automatisering van complexe bedrijfsprocessen. AI is er klaar voor; de echte vraag is of uw organisatie dat ook is.

De beste ORSYS-trainingen op RAG