AI & Marketing Woordenboek 2025

De complete lijst met 70+ essentiële AI-termen voor marketeers

Laatste update: 26 oktober 2025

2025 is het jaar waarin AI niet langer een "nice to have" is maar een absolute noodzaak voor elke organisatie. Met de komst van de EU AI Act, de explosie van Agentic AI, en de integratie van RAG-technologie in vrijwel elke marketingtool, is het begrijpen van AI-terminologie niet langer optioneel. Binnen Hyperr horen we elke dag afkortingen en nieuwe begrippen, deze hebben we verzameld en een Hyperr woordenboek voor AI en Marketing gemaakt! Zie hieronder de meeste gebruikte termen met praktische uitleg van de betekenis. Lees er doorheen en bereid je voor op 2026!

‍

1. A/B Testing

‍Testmethode waarbij twee versies (A en B) van een webpagina, email of advertentie worden vergeleken om te bepalen welke beter presteert.

Waar wordt het voor gebruikt:

• Conversie-optimalisatie van landingspagina's
• E-mailmarketing prestaties verbeteren
• Advertentie-effectiviteit meten

Praktijkvoorbeelden:

• Een Nederlandse webshop test twee verschillende homepagina's waarbij versie A grote productfoto's prominent toont terwijl versie B meer nadruk legt op uitgebreide productomschrijvingen, om te ontdekken wat Nederlandse consumenten meer aanspreekt
• Een marketingbureau vergelijkt twee onderwerpregels voor hun nieuwsbrief: "50% korting alleen vandaag" versus "Exclusieve aanbieding voor onze trouwe klanten" om te zien welke boodschap beter resoneert met hun Nederlandse B2B-doelgroep
• Een online retailer test of een groene bestelknop met "In winkelwagen" beter converteert dan een oranje knop met "Nu kopen", waarbij ze ontdekken dat de groene variant 15% meer bestellingen oplevert bij Nederlandse shoppers

‍

2. Agentic AI

AI-systemen die autonoom handelingen uitvoeren en beslissingen nemen zonder menselijke tussenkomst.

Waar wordt het voor gebruikt:

• Automatische campagne-optimalisatie
• Zelfstandige klantenservice
• Autonoom werkstroombeheer
  

Praktijkvoorbeelden:

• Een Nederlandse supermarktketen laat hun AI-agent volledig zelfstandig het online advertentiebudget beheren, waarbij het systeem automatisch budget verschuift naar producten die bijna uitverkocht zijn of waar de marge het hoogst is, zonder dat een marketeer hoeft in te grijpen
• Een grote luchtvaartmaatschappij gebruikt AI-agents die bij vertragingen automatisch alle getroffen passagiers identificeren, alternatieve vluchten zoeken, omboekingen uitvoeren én persoonlijke excuusmails versturen met compensatie-aanbiedingen
• Een marketing AI van een Nederlandse e-commercepartij besluit zelfstandig om midden in de nacht een flash sale te starten omdat het systeem detecteert dat veel Amerikaanse bezoekers op dat moment actief zijn en historisch gezien dan het beste converteren

‍

3. AI (Artificial Intelligence)

Computertechnologie die menselijke intelligentie nabootst door patronen te herkennen en te leren van data.

Waar wordt het voor gebruikt:

• Automatisering van repetitieve taken
• Voorspellende analyses en prognoses
• Personalisatie op grote schaal

Praktijkvoorbeelden:

• Spotify's Discover Weekly analyseert het luistergedrag van miljoenen gebruikers wereldwijd om elke maandagochtend een gepersonaliseerde afspeellijst samen te stellen met 30 nieuwe nummers die perfect aansluiten bij jouw muzieksmaak
• Tesla's autopilot gebruikt kunstmatige intelligentie om real-time verkeerssituaties te analyseren, andere voertuigen te herkennen en zelfstandig te navigeren door complexe verkeerssituaties
• Netflix's aanbevelingssysteem is zo effectief dat maar liefst 80% van alle gekeken content komt via AI-suggesties in plaats van dat mensen zelf zoeken, wat miljarden aan contentproductie bespaart.

‍

4. AI Bias

Systematische fouten in AI-systemen door vooroordelen in trainingsdata.

Waar wordt het voor gebruikt:

• Risicobeoordeling in AI-systemen
• Naleving controle
• Eerlijkheidstesten

Praktijkvoorbeelden:

• Amazon moest in 2018 hun AI-wervingstool stopzetten omdat het systeem consequent mannelijke kandidaten bevoordeelde bij technische functies, doordat het was getraind op 10 jaar aan sollicitaties waarin vooral mannen waren aangenomen
• Een Nederlandse hypotheekverstrekker ontdekt dat hun AI-systeem onbedoeld bepaalde postcodes gebruikt als factor bij kredietbeoordeling, wat indirect tot discriminatie leidt van bewoners uit multiculturele wijken
• Gezichtsherkenningssoftware van grote techbedrijven blijkt aanvankelijk veel minder accuraat te werken voor mensen met een donkere huidskleur, wat leidt tot onterechte beveiligingswaarschuwingen in winkels.

‍

5. AI Copilot

AI-assistent die mensen ondersteunt bij taken zonder ze te vervangen.

Waar wordt het voor gebruikt:

• Productiviteitsverhoging
• Directe assistentie tijdens werk
• Kwaliteitsverbetering van resultaten

Praktijkvoorbeelden:

• Microsoft 365 Copilot vat automatisch uw Teams-vergadering samen in kernpunten, actiepunten en beslissingen, waardoor niemand meer notulen hoeft te maken en iedereen zich kan focussen op de inhoud van het gesprek
• GitHub Copilot suggereert real-time codefragmenten terwijl programmeurs typen, wat de ontwikkelsnelheid met 55% verhoogt doordat standaard functies niet meer handmatig geschreven hoeven te worden
• Salesforce Einstein analyseert continu alle verkoopkansen in de pipeline en waarschuwt accountmanagers proactief welke deals extra aandacht nodig hebben om de maandomzet te halen

‍

6. AI-First

Bedrijfsstrategie waarbij AI centraal staat in alle processen.

Waar wordt het voor gebruikt:

• Digitale transformatie strategie
• Concurrentievoordeel creëren
• Innovatie versnellen

Praktijkvoorbeelden:

• Een Nederlandse maaltijdbezorger heeft hun complete logistieke model opnieuw ontworpen rondom AI-algoritmes die real-time de meest efficiënte bezorgroutes berekenen, rekening houdend met weer, verkeer en bereidingstijden van restaurants
• Online retailers die hun complete productstrategie baseren op AI-aanbevelingen zien gemiddeld 30% meer omzet uit kruisverkoop omdat het systeem patronen ontdekt die mensen niet zien
• Een grote bank plaatst AI centraal in hun fraudedetectie waardoor ze nu 50% meer fraudegevallen opsporen terwijl het aantal foutieve blokkades van legitieme transacties juist daalt

‍

7. AI Governance

Framework voor verantwoorde AI-ontwikkeling met beleid en controles.

Waar wordt het voor gebruikt:

• Risicobeheer
• Wettelijke naleving
• Ethische waarborging

Praktijkvoorbeelden:

• Grote banken richten speciale AI-ethiekcommissies op waarin juristen, ethici en technologen samen bepalen of nieuwe AI-toepassingen voldoen aan maatschappelijke normen voordat ze live gaan
• Multinationals ontwikkelen uitgebreide beslisbomen die exact vastleggen wanneer AI-beslissingen verplicht door een mens gecontroleerd moeten worden, bijvoorbeeld bij afwijzingen van kredietaanvragen boven €10.000
• Nederlandse gemeenten publiceren transparantierichtlijnen waarin staat dat burgers altijd recht hebben op uitleg wanneer een algoritme hun aanvraag heeft beoordeeld

‍

8. AI Literacy

Basiskennis van AI-mogelijkheden en beperkingen.

Waar wordt het voor gebruikt:

• Medewerkerstraining
• Veranderingsbeheer
• Voldoen aan EU AI Act

Praktijkvoorbeelden:

• Een grote Nederlandse bank organiseert verplichte e-learning modules voor al haar medewerkers waarin ze in begrijpelijke taal uitleggen wat AI wel en niet kan, zodat iedereen weet wanneer ze AI kunnen vertrouwen
• Creatieve bureaus organiseren wekelijks "AI-vrijdagmiddag" waarbij teams experimenteren met nieuwe tools zoals ChatGPT voor copywriting of Midjourney voor visualisaties, om zo spelenderwijs te leren
• Hogescholen integreren AI-basiskennis als verplicht vak in alle economie- en communicatieopleidingen omdat werkgevers aangeven dat dit essentiële kennis is voor elke starter

‍

9. AI Overviews (AIO)

Google's AI-gegenereerde samenvattingen bovenaan zoekresultaten.

Waar wordt het voor gebruikt:

• SEO-strategie aanpassing
• Content optimalisatie
• Uitgelichte fragmenten targeten

Praktijkvoorbeelden:

• Thuisbezorgplatforms optimaliseren hun receptcontent specifiek om in Google's AI-overzicht te verschijnen wanneer mensen zoeken op "wat eten we vanavond", door ingrediënten en bereidingstijd prominent te vermelden
• Vergelijkingssites voor verzekeringen structureren hun content zo dat Google's AI hun vergelijkingstabellen gebruikt als bron voor directe antwoorden op vragen over premies en dekkingen
• Nieuwssites zien hun verkeer met 30% dalen omdat Google's AI-samenvattingen het complete antwoord al geven zonder dat mensen hoeven door te klikken naar het originele artikel

‍

10. AI Watermarking

Onzichtbare markers in AI-gegenereerde content voor identificatie.

Waar wordt het voor gebruikt:

• Content authenticatie
• Auteursrecht bescherming
• Wettelijke naleving

Praktijkvoorbeelden:

• Adobe voegt automatisch onzichtbare Content Credentials toe aan elke afbeelding die met hun AI-tools is gemaakt, zodat redacties later kunnen verifiëren of een nieuwsfoto echt of gegenereerd is
• Nederlandse nieuwsorganisaties gebruiken watermerktechnologie om deepfake-video's te kunnen identificeren voordat ze per ongeluk nepnieuws verspreiden tijdens verkiezingen
• Vanaf 2025 moet de Nederlandse overheid volgens EU-richtlijnen alle AI-gegenereerde content in overheidscommunicatie voorzien van een digitaal watermerk voor transparantie naar burgers

‍

11. API (Application Programming Interface)

Interface waarmee software applicaties met elkaar communiceren.

Waar wordt het voor gebruikt:

• Software integratie
• Gegevensuitwisseling
• Functionaliteit uitbreiden

Praktijkvoorbeelden:

• Een webshop koppelt Mailchimp aan Shopify via hun API's zodat klanten die een aankoop doen automatisch in het juiste emailsegment terechtkomen voor gerichte vervolgcampagnes
• Een klantenserviceafdeling integreert de ChatGPT API in hun helpdeskoftware waardoor standaardvragen automatisch beantwoord worden terwijl complexe vragen naar medewerkers gaan
• Restaurants gebruiken de Google Maps API om op hun website een interactieve kaart te tonen met hun locatie, openingstijden en actuele drukte-indicatie

‍

12. Behavioral Analytics

Analyse van gebruikersacties om patronen te identificeren.

Waar wordt het voor gebruikt:

• Klantreis in kaart brengen
• Conversie-optimalisatie
• Gebruikservaring verbeteren

Praktijkvoorbeelden:

• Met Hotjar heatmaps ziet een Nederlandse webwinkel precies waar bezoekers het meest klikken op productpagina's, waardoor ze ontdekken dat klanten vaak tevergeefs op niet-klikbare productfoto's klikken voor een vergroting
• E-commerce managers analyseren waarom 70% van de winkelwagens wordt verlaten en ontdekken dat Nederlandse klanten afhaken zodra verzendkosten pas bij de laatste stap zichtbaar worden
• Een app voor openbaar vervoer analyseert waar reizigers vastlopen in het boekingsproces en vereenvoudigt daarop de interface, wat leidt tot 40% minder klantenservice contacten

‍

13. CAC (Customer Acquisition Cost)

Totale kosten om een nieuwe klant te werven.

Waar wordt het voor gebruikt:

• Marketing ROI berekening
• Budgetverdeling
• Bedrijfsmodel validatie

Praktijkvoorbeelden:

• HelloFresh investeert gemiddeld €80 om een nieuwe klant te werven via online marketing, maar verdient gemiddeld €320 terug over de klantlevensduur, wat hun model winstgevend maakt
• Een SaaS-startup ontdekt dat LinkedIn advertenties €500 per nieuwe klant kosten terwijl Google Ads slechts €150 kost, waardoor ze hun hele marketingbudget verschuiven
• Een telecombedrijf berekent dat klantwerving via fysieke winkels drie keer duurder is dan online acquisitie, maar dat winkelklanten wel twee keer langer klant blijven

‍

14. CDP (Customer Data Platform)

Platform dat klantdata uit alle bronnen combineert tot één profiel.

Waar wordt het voor gebruikt:

• 360-graden klantbeeld creëren
• Kanaaloverstijgende personalisatie
• Real-time marketing automatisering

Praktijkvoorbeelden:

• Een Nederlandse winkelketen combineert kassagegevens, app-gebruik, online browsegedrag en klantenkaartdata in één systeem, waardoor ze gepersonaliseerde kortingsbonnen kunnen sturen gebaseerd op werkelijk koopgedrag
• Luchtvaartmaatschappijen koppelen boekingsdata, loyaliteitsprogramma's, social media interacties en klantenservice contacten om VIP-passagiers proactief upgrades aan te bieden
• Cosmeticamerken synchroniseren online aankoopgeschiedenis met in-store beautyadvies sessies zodat verkopers in de winkel direct zien welke producten iemand online heeft bekeken

‍

15. ChatGPT

OpenAI's conversationele AI gebaseerd op GPT-modellen.

Waar wordt het voor gebruikt:

• Content generatie
• Klantenservice automatisering
• Code ontwikkeling

Praktijkvoorbeelden:

• Een grote drogisterijketen gebruikt ChatGPT om wekelijks duizenden unieke productbeschrijvingen te genereren voor hun webshop, wat voorheen een team van copywriters dagen kostte
• Maaltijdbezorgdiensten implementeren ChatGPT-chatbots die 70% van alle klantvragen zelfstandig afhandelen, van "waar blijft mijn bestelling" tot het verwerken van klachten met compensatie
• Marketingbureaus gebruiken ChatGPT om voor elke klant 50 verschillende social media variaties te maken van één basisboodschap, aangepast aan verschillende doelgroepen en platforms

‍

16. Churn Prediction

AI die voorspelt welke klanten waarschijnlijk vertrekken.

Waar wordt het voor gebruikt:

• Klantbehoud campagnes
• Klantsucces prioritering
• Omzetvoorspelling

Praktijkvoorbeelden:

• Telecomproviders identificeren klanten die waarschijnlijk overstappen naar de concurrent doordat ze minder bellen, vaker klachten hebben en prijsvergelijkers bezoeken, en bieden deze groep proactief kortingen aan wat 25% opzeggingen voorkomt
• Muziekstreamingdiensten detecteren wanneer gebruikers minder frequent luisteren en sturen automatisch gepersonaliseerde afspeellijsten met hun favoriete artiesten om ze weer te activeren
• Sportscholen voorspellen met 85% zekerheid welke leden gaan opzeggen op basis van bezoekfrequentie en bieden deze mensen gratis personal training sessies aan

‍

17. Claude

Anthropic's AI-assistent bekend om veiligheid en grote context window.

Waar wordt het voor gebruikt:

• Lange document analyse
• Technische documentatie
• Onderzoeksprojecten

Praktijkvoorbeelden:

• Advocatenkantoren gebruiken Claude om complete contracten van 200+ pagina's te analyseren en automatisch alle risicoclausules en ongebruikelijke voorwaarden te markeren die extra aandacht vereisen
• Consultancybureaus laten Claude complete marktrapporten van honderden pagina's samenvatten tot kernpunten voor boardpresentaties, inclusief alle relevante grafieken en conclusies
• Softwareontwikkelaars gebruiken Claude om duizenden regels legacy code te doorgronden en documentatie te schrijven voor systemen waar de originele ontwikkelaars al jaren weg zijn

‍

18. CLV/CLTV (Customer Lifetime Value)

Totale verwachte waarde van een klant gedurende de relatie.

Waar wordt het voor gebruikt:

• Acquisitiebudget bepaling
• Klantsegmentatie
• Retentie-investeringen

Praktijkvoorbeelden:

• Amazon heeft berekend dat Prime-leden gemiddeld vier keer meer uitgeven dan reguliere klanten over hun levensduur, wat rechtvaardigt dat ze miljarden investeren in gratis bezorging
• Telecombedrijven zien dat klanten met een abonnement een tien keer hogere levensduurwaarde hebben dan prepaid klanten, waardoor ze zich volledig focussen op abonnementsverkoop
• Online gaming platforms ontdekken dat spelers die in de eerste week een aankoop doen een 300% hogere totale waarde hebben, dus optimaliseren ze alles op die eerste week ervaring

‍

19. Collaborative Filtering

Recommendation techniek gebaseerd op gedrag vergelijkbare gebruikers.

Waar wordt het voor gebruikt:

• Productaanbevelingen
• Content suggesties
• Sociale matching

Praktijkvoorbeelden:

• Amazon's beroemde "Klanten die dit product kochten, kochten ook" functie genereert 35% van hun totale omzet doordat het koopgedrag van miljoenen gebruikers analyseert
• Spotify analyseert het luistergedrag van 500+ miljoen gebruikers om muziek te suggereren met de logica "mensen met jouw muzieksmaak luisteren ook naar deze artiesten"
• Dating apps zoals Bumble matchen mensen niet alleen op voorkeuren maar ook op basis van wie vergelijkbare gebruikers interessant vonden

‍

20. Content-Based Filtering

Recommendations gebaseerd op eigenschappen van eerder gelikte items.

Waar wordt het voor gebruikt:

• Gepersonaliseerde suggesties
• Content ontdekking
• Productmatching

Praktijkvoorbeelden:

• Netflix suggereert nieuwe series op basis van kenmerken zoals genre, acteurs en regisseurs van content die je eerder hebt gekeken, ongeacht wat anderen kijken
• Modewinkels tonen schoenen in dezelfde stijl, kleur en prijsklasse als items die je eerder hebt bekeken of in je winkelmandje hebt gestopt
• Nieuwsapps analyseren welke onderwerpen je vaak leest en tonen meer artikelen over economie als je daar interesse in toont, zelfs van andere rubrieken

‍

21. Content Generation

AI die nieuwe content creëert van prompts.

Waar wordt het voor gebruikt:

• Blogartikelen schrijven
• Social media berichten
• Productbeschrijvingen

Praktijkvoorbeelden:

• Een grote Nederlandse drogisterijketen genereert wekelijks meer dan 1000 unieke productbeschrijvingen met AI, compleet met USP's en zoekwoorden, wat voorheen een heel team dagen kostte
• Jasper AI wordt wereldwijd door meer dan 100.000 bedrijven gebruikt voor het maken van marketingteksten, van Facebook advertenties tot complete email campagnes
• Marketingteams besparen 70% tijd door AI eerst ruwe versies te laten maken van blogs die ze daarna alleen nog hoeven te verfijnen met hun eigen expertise

‍

22. Context Window

Maximale hoeveelheid tekst die AI tegelijk kan verwerken.

Waar wordt het voor gebruikt:

• Document analyse
• Lange conversaties
• Complexe opdrachten

Praktijkvoorbeelden:

• Google's Gemini kan met zijn 2 miljoen token context window een compleet boek van 600 pagina's in één keer analyseren en er direct vragen over beantwoorden
• Claude's 200.000 token capaciteit stelt advocaten in staat om complete fusiedocumentatie van 150.000 woorden te uploaden en juridische risico's te laten identificeren
• GPT-4 Turbo's 128.000 tokens is genoeg om een hele klantenservice conversatiegeschiedenis te onthouden tijdens een chatsessie van uren

‍

23. Conversational AI

AI die natuurlijke gesprekken kan voeren.

Waar wordt het voor gebruikt:

• Chatbots
• Spraakassistenten
• Virtuele agenten

Praktijkvoorbeelden:

• De Nederlandse Spoorwegen gebruikt conversational AI die complexe reisvragen begrijpt zoals "Hoe laat moet ik morgen vertrekken uit Groningen om op tijd te zijn voor mijn vlucht van 14:00 vanaf Schiphol?"
• Banken implementeren virtuele assistenten die 60% van alle klantvragen zelfstandig afhandelen, van saldo-opvragen tot het aanvragen van nieuwe betaalpassen
• Pizzaketen Domino's laat klanten via natuurlijke gesprekken pizza's bestellen: "Ik wil graag twee grote pizza's, één Margherita en één met extra kaas en champignons"

‍

24. CRM (Customer Relationship Management)

Systeem voor beheer van klantinteracties en data.

Waar wordt het voor gebruikt:

• Verkooppijplijn beheer
• Klantcommunicatie bijhouden
• Marketing automatisering

Praktijkvoorbeelden:

• Salesforce beheert de klantrelaties voor meer dan 150.000 bedrijven wereldwijd en houdt elk contact, elke deal en elke interactie bij in één centraal systeem
• HubSpot CRM wordt door 200.000+ bedrijven gebruikt om hun complete inbound marketing te orkestreren, van eerste websitebezoek tot klant voor het leven
• B2B-bedrijven gebruiken hun CRM om complexe verkooptrajecten van 6-12 maanden te beheren waarbij vaak 10+ contactmomenten nodig zijn voor een deal

‍

25. Customer 360

Compleet overzicht van alle klantdata in één view.

Waar wordt het voor gebruikt:

• Gepersonaliseerde service
• Kruisverkoop mogelijkheden
• Klantreis optimalisatie

Praktijkvoorbeelden:

• Banken creëren één overzicht waarin ze direct alle producten zien die een klant heeft, alle contactmomenten van de afgelopen jaren, life events zoals een nieuwe baan, en openstaande serviceverzoeken
• Klantenservice medewerkers bij webshops zien in één scherm de complete aankoophistorie, alle retouren, eerdere klachten en zelfs wat iemand recent heeft bekeken op de website
• Telecombedrijven combineren data over mobiele abonnementen, internetgebruik en tv-kijkgedrag om perfect getimede bundel-upgrades aan te bieden op het moment dat klanten het meest ontvankelijk zijn

‍

26. Deep Learning

Machine learning met diepe neurale netwerken.

Waar wordt het voor gebruikt:

• Beeldherkenning
• Natuurlijke taalverwerking
• Patroonherkenning

Praktijkvoorbeelden:

• Facebook's DeepFace gezichtsherkenning identificeert personen op foto's met 97.35% nauwkeurigheid, zelfs als ze een zonnebril dragen of jaren ouder zijn geworden
• Google Translate gebruikt deep learning om tussen 133 talen te vertalen en begrijpt steeds beter context en culturele nuances in plaats van alleen woord-voor-woord vertalingen
• Tesla's zelfrijdende auto's gebruiken 48 verschillende neurale netwerken die real-time verkeerssituaties analyseren, van het herkennen van een overstekende kat tot het voorspellen van het gedrag van andere weggebruikers

‍

27. DMP (Data Management Platform)

Platform voor anonieme third-party data management.

Waar wordt het voor gebruikt:

• Programmatische advertenties
• Doelgroep targeting
• Lookalike modellering

Praktijkvoorbeelden:

• Een elektronicaketen bouwt een doelgroep van "tech-enthousiastelingen" op basis van surfgedrag over honderden websites en toont hen gerichte advertenties voor de nieuwste gadgets
• Reisbureaus creëren een "wintersportliefhebbers" segment door mensen te identificeren die skisites bezoeken en gebruiken dit voor gerichte display advertenties in oktober
• Autodealers bereiken mensen die "in de markt zijn voor een SUV" door surfgedrag te analyseren en zien drie keer hogere conversie dan met algemene advertenties

‍

28. DCO (Dynamic Creative Optimization)

Automatisch gepersonaliseerde advertenties in real-time.

Waar wordt het voor gebruikt:

• Gepersonaliseerde advertenties
• Creatief testen op schaal
• Prestatie-optimalisatie

Praktijkvoorbeelden:

• Booking.com toont in hun advertenties exact het hotel dat jij net bekeek met real-time beschikbaarheid en de actuele prijs, plus hoeveel anderen ernaar kijken
• Kledingwinkels passen hun advertenties automatisch aan op het weer: bij regen tonen ze regenjassen, bij zon zomerjurken, allemaal in real-time
• Autoadvertenties tonen automatisch het model dat het beste past bij jouw browsegeschiedenis: gezinnen zien SUV's, zakelijke rijders zien lease-aanbiedingen voor sedans

‍

29. Embeddings

Vectorrepresentaties van tekst of afbeeldingen.

Waar wordt het voor gebruikt:

• Semantisch zoeken
• Overeenkomsten vinden
• Aanbevelingssystemen

Praktijkvoorbeelden:

• Pinterest's visuele zoekmachine gebruikt embeddings om wanneer je een foto van een stoel uploadt, duizenden vergelijkbare stoelen te vinden qua stijl, kleur en vorm
• LinkedIn gebruikt tekst-embeddings om vacatures te matchen met cv's door betekenis te begrijpen in plaats van alleen op keywords te matchen
• Spotify gebruikt audio-embeddings om muzikaal vergelijkbare nummers te vinden, zelfs als ze van totaal verschillende artiesten zijn

‍

30. EU AI Act

Europa's AI-wetgeving met strikte regels en boetes.

Waar wordt het voor gebruikt:

• Nalevingskaders
• Risicobeoordeling
• AI-bestuur

Praktijkvoorbeelden:

• Vanaf augustus 2026 moeten alle bedrijven die AI gebruiken voor belangrijke beslissingen zoals kredietverlening of sollicitatiescreening aan strenge transparantie-eisen voldoen
• Bedrijven riskeren boetes tot €35 miljoen of 7% van de wereldwijde jaaromzet als ze AI gebruiken zonder de verplichte risicoanalyses en documentatie
• Alle AI-gegenereerde content moet duidelijk gelabeld worden zodat consumenten weten wanneer ze met een AI te maken hebben in plaats van een mens

‍

31. Explainable AI (XAI)

AI die uitleg geeft over beslissingen.

Waar wordt het voor gebruikt:

• Wettelijke naleving
• Vertrouwen opbouwen
• Modellen debuggen

Praktijkvoorbeelden:

• Hypotheekverstrekkers moeten vanaf 2026 kunnen uitleggen waarom hun AI een aanvraag heeft afgewezen, waarbij ze exact moeten aangeven welke factoren de doorslag gaven
• Medische AI-systemen tonen artsen niet alleen een diagnose maar ook welke symptomen en testresultaten tot die conclusie hebben geleid, zodat artsen dit kunnen verifiëren
• Recruitmentbureaus gebruiken explainable AI die aangeeft waarom bepaalde cv's hoger scoren: relevante werkervaring weegt 40%, opleiding 30%, specifieke skills 30%

‍

32. Few-shot Learning

AI leren met slechts enkele voorbeelden.

Waar wordt het voor gebruikt:

• Snelle prototyping
• Aangepaste AI-training
• Situaties met weinig data

Praktijkvoorbeelden:

• ChatGPT kan met slechts 3-5 voorbeelden van jouw schrijfstijl leren om alle toekomstige teksten in exact dezelfde tone-of-voice te schrijven
• Een nieuwe productcategorie kan aan een AI-classificatiesysteem worden toegevoegd met slechts 10 voorbeeldfoto's in plaats van duizenden
• Klantenservice chatbots leren nieuwe type vragen beantwoorden door slechts een handvol voorbeeldgesprekken te bestuderen

‍

33. Fine-tuning

Aanpassen bestaand AI-model op eigen data.

Waar wordt het voor gebruikt:

• Domeinspecialisatie
• Merkidentiteit training
• Maatwerkoplossingen

Praktijkvoorbeelden:

• Bloomberg investeerde miljoenen in het fine-tunen van GPT specifiek voor financiële analyses, waardoor het financiële jargon en marktdynamiek perfect begrijpt
• Een grote Nederlandse e-commerce partij heeft Llama getraind op honderdduizenden eigen productbeschrijvingen zodat nieuwe teksten perfect aansluiten bij hun huisstijl
• Juridische AI wordt verfijnd met Nederlandse wetgeving en jurisprudentie zodat het specifieke Nederlandse rechtssituaties begrijpt in plaats van algemeen Amerikaans recht

‍

34. Gemini

Google's AI met grootste context window (2M tokens).

Waar wordt het voor gebruikt:

• Grote documenten verwerken
• Google ecosysteem integratie
• Kosteneffectieve AI

Praktijkvoorbeelden:

• Gemini 1.5 Pro kan een compleet manuscript van 1500 pagina's in één keer analyseren en direct feedback geven over plotgaten, karakterontwikkeling en schrijfstijl
• Het kost slechts €3,50 per miljoen tokens, wat het 50% goedkoper maakt dan GPT-4 voor bedrijven die grote volumes tekst verwerken
• Naadloze integratie met Google Workspace betekent dat je direct vanuit Docs of Sheets met AI kunt werken zonder data te exporteren

‍

35. Generative AI

AI die nieuwe content creëert.

Waar wordt het voor gebruikt:

• Content creatie
• Ontwerp generatie
• Code ontwikkeling

Praktijkvoorbeelden:

• Midjourney heeft meer dan 16 miljoen gebruikers die AI gebruiken om professionele illustraties te maken zonder ook maar één lijn zelf te kunnen tekenen
• GitHub Copilot wordt door 1.2 miljoen programmeurs gebruikt om sneller code te schrijven doordat het complete functies suggereert op basis van commentaar
• DALL-E 3 genereert dagelijks 2 miljoen volledig nieuwe afbeeldingen voor marketeers die geen budget hebben voor fotografen of illustratoren

‍

36. GPT (Generative Pre-trained Transformer)

OpenAI's taalmodel familie.

Waar wordt het voor gebruikt:

• Tekstgeneratie
• Taalbegrip
• Conversationele AI

Praktijkvoorbeelden:

• GPT-4 heeft naar schatting 1.7 biljoen parameters waardoor het complexe taken kan uitvoeren zoals het schrijven van complete businessplannen of het debuggen van software
• ChatGPT bereikte als snelst groeiende applicatie ooit 100 miljoen gebruikers in slechts 2 maanden na lancering
• Microsoft investeerde $13 miljard in OpenAI om GPT-technologie in al hun Office-producten te kunnen integreren

‍

37. Guardrails

Veiligheidsmechanismen voor AI-systemen.

Waar wordt het voor gebruikt:

• Merkveiligheid
• Naleving waarborgen
• Risicobeperkingen

Praktijkvoorbeelden:

• Financiële chatbots hebben ingebouwde restricties die voorkomen dat ze beleggingsadvies geven zonder de wettelijk verplichte disclaimers over risico's
• Content generatie AI's blokkeren automatisch output die merkbeschadigend zou kunnen zijn, zoals negatieve uitspraken over concurrenten of ongepaste taal
• Klantenservice AI's detecteren boze of gefrustreerde klanten aan taalgebruik en schakelen direct door naar menselijke medewerkers om escalatie te voorkomen

‍

38. Hallucination

AI die incorrecte informatie presenteert als feit.

Waar wordt het voor gebruikt:

• Risico-identificatie
• Kwaliteitscontrole noodzaak
• Vertrouwen kalibreren

Praktijkvoorbeelden:

• Onderzoek toont aan dat grote taalmodellen in 15-20% van hun antwoorden feiten verzinnen die plausibel klinken maar volledig onjuist zijn
• Amerikaanse advocaten kregen boetes omdat ze ChatGPT-gegenereerde documenten met fictieve rechtszaken aan de rechter hadden voorgelegd zonder te checken of die zaken echt bestonden
• Een medische AI kan niet-bestaande behandelingen suggereren die logisch klinken maar nooit wetenschappelijk zijn bewezen, wat levensgevaarlijk kan zijn

‍

39. Hybrid Recommendations

Combinatie van meerdere recommendation technieken.

Waar wordt het voor gebruikt:

• Verbeterde nauwkeurigheid
• Koudstart oplossingen
• Gevarieerde suggesties

Praktijkvoorbeelden:

• Netflix combineert wat jij kijkt met wat vergelijkbare kijkers leuk vinden én de eigenschappen van content zelf, wat resulteert in 80% nauwkeurige voorspellingen
• Amazon mengt jouw aankoopgeschiedenis met trending producten en seizoensgebonden suggesties voor een gevarieerd maar relevant aanbod
• Spotify's Discover Weekly combineert jouw luistergedrag met dat van anderen, redactionele keuzes én audio-analyse voor de perfecte mix

40. Identity Resolution

Koppelen van gebruikersdata uit verschillende bronnen.

Waar wordt het voor gebruikt:

• Apparaatoverstijgend volgen
• Klantunificatie
• Attributiemodellering

Praktijkvoorbeelden:

• Retailers koppelen je online account aan je fysieke klantenkaart door emailadres en telefoonnummer te matchen, waardoor ze online en offline gedrag kunnen combineren
• Uitgevers verbinden app-gebruik op je telefoon met websitebezoeken op je laptop om een compleet leesbeeld te krijgen van hun abonnees
• Banken consolideren alle klantcontacten via mobiele app, website, telefoon en filiaalbezoek in één klantprofiel voor betere service

‍

41. Inference

Het gebruiken van getraind model voor voorspellingen.

Waar wordt het voor gebruikt:

• Productie-implementatie
• Real-time voorspellingen
• Kostenbeheer

Praktijkvoorbeelden:

• Creditcardmaatschappijen maken meer dan 100 miljoen fraudevoorspellingen per dag waarbij elke transactie in milliseconden wordt beoordeeld op verdachte patronen
• Webshops genereren voor elke pageview real-time productaanbevelingen gebaseerd op wat de bezoeker bekijkt en wat anderen kochten
• Het draaien van ChatGPT kost OpenAI naar schatting €700.000 per dag aan serverkosten voor het verwerken van miljoenen gebruikersvragen

‍

42. LLM (Large Language Model)

Taalmodel met miljarden parameters.

Waar wordt het voor gebruikt:

• Natuurlijke taalverwerking
• Content generatie
• Conversationele AI

Praktijkvoorbeelden:

• GPT-4 heeft naar schatting 1.7 biljoen parameters waardoor het menselijke taal op bijna menselijk niveau kan begrijpen en genereren
• Google's PaLM 2 wordt achter de schermen gebruikt in meer dan 25 Google-producten, van Gmail's Smart Compose tot Google Docs suggesties
• Meta's Llama 3 met 70 miljard parameters is volledig open source en gratis te gebruiken, wat het toegankelijk maakt voor elk bedrijf

‍

43. Lead Scoring

AI die leads scoort op conversiekans.

Waar wordt het voor gebruikt:

• Verkoopprioriteiten stellen
• Marketing kwalificatie
• Middelenverdeling

Praktijkvoorbeelden:

• HubSpot's AI analyseert meer dan 100 verschillende signalen zoals emailopenings, websitebezoeken en downloadgedrag om te voorspellen welke leads het meest waarschijnlijk klant worden
• B2B-bedrijven zien gemiddeld 30% hogere conversieratio's doordat verkopers zich focussen op de door AI hoogst gescoorde leads
• Verkoopteams besteden 50% minder tijd aan oninteressante leads doordat AI vooraf filtert wie daadwerkelijk aankoopintentie heeft

‍

44. LLMOps

Operations framework voor LLM deployment.

Waar wordt het voor gebruikt:

• Modelbeheer
• Prestatiemonitoring
• Kostenoptimalisatie

Praktijkvoorbeelden:

• Grote bedrijven monitoren continu of hun AI-modellen nog accuraat presteren of dat ze opnieuw getraind moeten worden door veranderende omstandigheden
• Door verschillende AI-modellen te A/B testen ontdekken bedrijven dat ze 40% op kosten kunnen besparen door slim te kiezen welk model voor welke taak
• Automatische terugvalsystemen schakelen bij simpele vragen over naar goedkopere modellen terwijl complexe vragen naar duurdere, betere modellen gaan

‍

45. Machine Learning (ML)

Systemen die leren van data zonder expliciete programmering.

Waar wordt het voor gebruikt:

• Patroonherkenning
• Voorspellende modellering
• Automatisering

Praktijkvoorbeelden:

• Gmail's spamfilter leert van miljarden emails wereldwijd en blokkeert 99.9% van alle spam zonder dat je het systeem hoeft te programmeren wat spam is
• Netflix bespaart naar eigen zeggen $1 miljard per jaar doordat hun ML-systemen zo goed voorspellen wat mensen willen kijken dat ze minder snel opzeggen
• Een grote Nederlandse retailer voorspelt met 95% nauwkeurigheid hoeveel melk elke winkel morgen nodig heeft op basis van weer, seizoen en lokale evenementen

‍

46. Marketing Automation

Software voor automatisering marketingtaken.

Waar wordt het voor gebruikt:

• E-mailmarketing flows
• Lead nurturing
• Campagnebeheer

Praktijkvoorbeelden:

• Webshops sturen automatisch drie opvolgmails wanneer je je winkelwagen verlaat: na 2 uur, na 24 uur en na 3 dagen, wat gemiddeld 29% van de verlaten winkels alsnog converteert
• B2B-bedrijven hebben gemiddeld 5-7 automatische emails die nieuwe leads ontvangen afhankelijk van hun gedrag, wat ze downloaden en welke pagina's ze bezoeken
• Marketeers die automation gebruiken zien gemiddeld 14.5% meer productiviteit omdat repetitieve taken zoals segmentatie en verzending automatisch gebeuren

‍

47. MarTech

Marketing Technology stack en tools.

Waar wordt het voor gebruikt:

• Digitale marketing uitvoering
• Databeheer
• Klantbetrokkenheid

Praktijkvoorbeelden:

• Er zijn meer dan 11.000 verschillende marketingtools beschikbaar in 2024, van emailtools tot analyticsplatformen tot social media managers
• Een gemiddeld groot bedrijf gebruikt meer dan 120 verschillende marketingtools die allemaal met elkaar moeten samenwerken
• Marketingafdelingen besteden 25-30% van hun totale budget aan technologie, meer dan aan media-inkoop of personeel

‍

48. Mixture of Experts (MoE)

AI-architectuur met gespecialiseerde submodellen.

Waar wordt het voor gebruikt:

• Efficiëntieverbetering
• Kostenreductie
• Gespecialiseerde taken

Praktijkvoorbeelden:

• Mixtral 8x7B heeft 8 expert-modellen maar activeert er per vraag slechts 2, waardoor het even slim is als grote modellen maar veel goedkoper om te draaien
• DeepSeek's MoE-model presteert vergelijkbaar met GPT-4 maar kost 95% minder omdat het alleen de relevante delen van het model gebruikt
• Google's Switch Transformer heeft 1.6 biljoen parameters maar gebruikt slechts een fractie daarvan per query, wat het schaalbaar maakt

‍

49. MCP (Model Context Protocol)

Standaard voor AI-data connecties.

Waar wordt het voor gebruikt:

• Veilige integraties
• Gegevenstoegang standaardisatie
• Bedrijfsconnectiviteit

Praktijkvoorbeelden:

• Anthropic introduceerde MCP in 2024 als universele standaard waardoor AI veilig toegang kan krijgen tot bedrijfsdatabases zonder custom code
• Bedrijven kunnen nu in dagen in plaats van weken AI-integraties bouwen omdat MCP een standaard interface biedt voor alle systemen
• Security teams hoeven maar één protocol te controleren in plaats van dozijnen verschillende API's wanneer ze AI toegang geven tot bedrijfsdata

‍

50. Model Drift

Prestatievermindering van modellen over tijd.

Waar wordt het voor gebruikt:

• Prestatiemonitoring
• Hertrainingssignalen
• Kwaliteitsborging

Praktijkvoorbeelden:

• Toen COVID het koopgedrag volledig veranderde werkten recommendation engines 40% slechter omdat ze getraind waren op pre-pandemic data
• Seizoenspatronen zorgen ervoor dat een zomermodel in de winter 15-20% minder accuraat voorspelt, waardoor maandelijkse hertraining nodig is
• Financiële modellen moeten elke maand bijgesteld worden omdat marktomstandigheden constant veranderen en oude patronen niet meer kloppen

‍

51. Multi-Touch Attribution

Credit toewijzen aan alle touchpoints in customer journey.

Waar wordt het voor gebruikt:

• Marketing effectiviteit
• Budgetoptimalisatie
• Kanaalwaardering

Praktijkvoorbeelden:

• B2B-klanten hebben gemiddeld 27 verschillende contactmomenten voordat ze kopen: van eerste Google-zoekopdracht tot webinar tot salesdemo tot bestelling
• Multi-touch attribution laat zien dat podcasts veel belangrijker zijn dan gedacht: ze genereren geen directe conversies maar beïnvloeden wel 30% van de latere aankopen
• Google Ads gebruikt machine learning om automatisch te berekenen hoeveel credit elk contactmoment krijgt voor de uiteindelijke conversie

‍

52. Multimodal AI

AI die meerdere datatypes verwerkt (tekst, beeld, audio).

Waar wordt het voor gebruikt:

• Rijke media-analyse
• Content generatie
• Geavanceerd zoeken

Praktijkvoorbeelden:

• GPT-4V kan screenshots van je website analyseren en direct vertellen wat er verbeterd kan worden aan de gebruikservaring, met 92% nauwkeurigheid
• Gemini kan een uur lange video bekijken en een perfecte samenvatting maken inclusief de belangrijkste quotes en visuele hoogtepunten
• Gartner voorspelt dat in 2027 40% van alle AI multimodaal zal zijn, tegenover slechts 1% in 2023

‍

53. Multivariate Testing

Testen van meerdere variabelen tegelijk.

Waar wordt het voor gebruikt:

• Complexe optimalisatie
• Interactie-effecten
• Sneller leren

Praktijkvoorbeelden:

• Google Optimize kan 16 verschillende versies van je landingspagina tegelijk testen door verschillende combinaties van headlines, afbeeldingen en knoppen
• Multivariate testing is 30-40% sneller dan traditionele A/B-testing omdat je niet sequentieel hoeft te testen maar alles tegelijk leert
• E-commerce sites testen gemiddeld 5-10 elementen tegelijkertijd en ontdekken vaak verrassende interacties, zoals dat een rode knop alleen werkt met urgente tekst

54. NLP (Natural Language Processing)

AI voor taalverwerking en -begrip.

Waar wordt het voor gebruikt:

• Tekstanalyse
• Taalbegrip
• Communicatie-automatisering

Praktijkvoorbeelden:

• Google's AI-update verbeterde 10% van alle zoekresultaten door beter te begrijpen wat mensen echt bedoelen met hun zoekopdracht in plaats van alleen keywords te matchen
• Grammarly heeft meer dan 30 miljoen dagelijkse gebruikers die hun teksten laten controleren op grammatica, toon en helderheid door NLP-technologie
• Moderne klantenservice chatbots begrijpen 85% van alle vragen correct, zelfs als klanten typfouten maken of spreektaal gebruiken

‍

55. NBA (Next-Best-Action)

AI die optimale volgende actie voorspelt.

Waar wordt het voor gebruikt:

• Personalisatie
• Klantreis optimalisatie
• Beslissingsautomatisering

Praktijkvoorbeelden:

• Streamingdiensten verhogen kijktijd met 35% door op het perfecte moment de perfecte volgende serie aan te bevelen op basis van kijkgedrag en tijdstip
• Banken gebruiken NBA om automatisch te bepalen welk product ze aanbieden: spaarrekening voor wie net salaris kreeg, creditcard voor frequente shoppers
• E-commerce sites verhogen hun gemiddelde orderwaarde met 10-15% door NBA-engines die bepalen welk aanvullend product wanneer te suggereren

56. Parameters

Interne variabelen van AI-modellen.

Waar wordt het voor gebruikt:

• Modelcomplexiteit indicator
• Prestatie-inschatting
• Capaciteitsplanning

Praktijkvoorbeelden:

• GPT-3 met zijn 175 miljard parameters kostte $4.6 miljoen om te trainen en vereist supercomputers om te draaien
• Llama 3 8B heeft "slechts" 8 miljard parameters waardoor het op een gewone laptop kan draaien terwijl het nog steeds indrukwekkende resultaten levert
• Het aantal parameters correleert meestal met intelligentie, maar niet altijd: slimme architectuur kan kleinere modellen even goed maken als grote modellen

‍

57. PCA (Principal Component Analysis)

Techniek voor data simplificatie.

Waar wordt het voor gebruikt:

• Dimensionaliteitsreductie
• Datavisualisatie
• Feature engineering

Praktijkvoorbeelden:

• Marketingteams reduceren 100+ klantkenmerken tot 10 hoofdfactoren die 90% van het gedrag verklaren, wat analyses veel overzichtelijker maakt
• Complexe klantsegmentatie met dozijnen variabelen wordt gevisualiseerd in simpele 2D-grafieken die managers kunnen begrijpen
• Machine learning modellen trainen 70% sneller wanneer je eerst met PCA irrelevante features verwijdert die alleen maar ruis toevoegen

‍

58. Predictive Analytics

Voorspellen toekomstige uitkomsten met AI.

Waar wordt het voor gebruikt:

• Verkoopprognoses
• Vraagplanning
• Risicobeoordeling

Praktijkvoorbeelden:

• Walmart's systeem voorspelt vraag zo goed dat hun schappen 99% van de tijd gevuld zijn terwijl ze minimale voorraad aanhouden
• Luchtvaartmaatschappijen voorspellen met 85% zekerheid wie niet komt opdagen, waardoor ze veilig kunnen overboeken zonder problemen
• Een grote Nederlandse bank vermindert wanbetalingen met 25% door AI die voorspelt welke leningen risicovol zijn voordat ze worden verstrekt

‍

59. Prompt Engineering

Kunst van effectieve AI-instructies schrijven.

Waar wordt het voor gebruikt:

• AI-output optimalisatie
• Consistentieverbetering
• Taakspecialisatie

Praktijkvoorbeelden:

• Door ChatGPT te vragen om "stap voor stap te denken" verbetert de nauwkeurigheid op complexe problemen met 30%, gewoon door betere instructies
• Het toevoegen van voorbeelden in je prompt (few-shot prompting) verhoogt de consistentie van antwoorden met 40%
• Slimme prompts kunnen je AI-kosten met 50% verlagen omdat je met minder tokens hetzelfde resultaat bereikt

‍

60. Propensity Modeling

Voorspellen waarschijnlijkheid van klantacties.

Waar wordt het voor gebruikt:

• Conversievoorspelling
• Opzegpreventie
• Upsell targeting

Praktijkvoorbeelden:

• Telecombedrijven voorspellen met 75% zekerheid welke klanten klaar zijn voor een duurder abonnement en benaderen alleen deze groep
• Webshops identificeren bezoekers met hoge koopintentie en tonen hen gepersonaliseerde kortingen om de laatste twijfel weg te nemen
• SaaS-bedrijven voorspellen met 80% nauwkeurigheid welke gratis gebruikers gaan betalen en focussen hun sales efforts daarop

61. RAG (Retrieval Augmented Generation)

LLM verbetering door externe informatie op te halen.

Waar wordt het voor gebruikt:

• Kennisverankering
• Hallucinatiereductie
• Real-time informatie

Praktijkvoorbeelden:

• Microsoft's Copilot raadpleegt real-time je bedrijfsdocumenten voordat het antwoordt, waardoor het altijd actuele informatie gebruikt in plaats van verouderde trainingsdata
• Een webshop chatbot haalt eerst de actuele voorraadstatus en prijzen op uit de database voordat het klanten informeert, wat voorkomt dat verkeerde info wordt gegeven
• Juridische AI's gebruiken RAG om altijd de meest recente wetswijzigingen te citeren in plaats van te vertrouwen op mogelijk verouderde trainingsdata

‍

62. RTP (Real-Time Personalization)

Direct aanpassen van content op gebruikersgedrag.

Waar wordt het voor gebruikt:

• Dynamische websites
• Gedragstargeting
• Ervaringsoptimalisatie

Praktijkvoorbeelden:

• Amazon past de complete homepage aan binnen 50 milliseconden na elke klik, waarbij producten, prijzen en aanbevelingen real-time worden gepersonaliseerd
• Nieuwssites die artikelen real-time herschikken op basis van leesgedrag zien 25% hogere betrokkenheid omdat bezoekers altijd relevante content zien
• Reiswebsites met real-time personalisatie hebben 20% hogere conversie omdat ze direct inspelen op wat de bezoeker net heeft bekeken

‍

63. Reasoning Models

AI die stap-voor-stap redeneert.

Waar wordt het voor gebruikt:

• Complexe probleemoplossing
• Transparante besluitvorming
• Strategische planning

Praktijkvoorbeelden:

• OpenAI's o1 model besteedt soms 30 seconden aan "nadenken" voordat het antwoordt, wat resulteert in 83% score op internationale wiskunde-olympiade problemen
• Medische AI toont artsen exact welke symptomen tot welke diagnose leiden, stap voor stap, zodat de arts het denkproces kan volgen en verifiëren
• Strategische planning AI's leggen uit waarom bepaalde marketingstrategieën worden aangeraden met heldere logische stappen die managers kunnen volgen
• ‍

64. Recommendation Engine

Systeem voor gepersonaliseerde suggesties.

Waar wordt het voor gebruikt:

• Productontdekking
• Content curatie
• Kruisverkoop

Praktijkvoorbeelden:

• YouTube's algoritme is zo effectief dat 70% van alle kijktijd komt van aanbevelingen in plaats van actief zoeken, wat miljarden views genereert
• Amazon schrijft 35% van hun complete omzet toe aan hun "Mensen die dit kochten, kochten ook" recommendation engine
• Netflix bespaart naar eigen zeggen $1 miljard per jaar doordat hun aanbevelingen zo goed zijn dat mensen minder snel hun abonnement opzeggen

65. Sentiment Analysis

Detectie van emotionele toon in tekst.

Waar wordt het voor gebruikt:

• Merkmonitoring
• Klantfeedback analyse
• Marktonderzoek

Praktijkvoorbeelden:

• Luchtvaartmaatschappijen analyseren elk uur duizenden tweets om direct te detecteren wanneer er negatieve sentiment ontstaat over vertragingen of service
• Reviewplatforms categoriseren automatisch miljoenen reviews als positief, neutraal of negatief met 90% nauwkeurigheid
• Beleggingsfondsen gebruiken sentiment analyse van nieuws en social media om beurskoersen te voorspellen met verrassende accuratesse

‍

66. SLM (Small Language Model)

Compacte AI-modellen voor lokaal gebruik.

Waar wordt het voor gebruikt:

• Randapparatuur computing
• Privacy-eerste toepassingen
• Kostenoptimalisatie

Praktijkvoorbeelden:

• Microsoft's Phi-2 met slechts 2.7 miljard parameters presteert even goed als GPT-3.5 op veel taken maar draait gewoon op je telefoon
• Lokale AI reduceert responstijd met 90% omdat er geen internetverbinding nodig is, perfect voor apps die direct moeten reageren
• Kleine modellen kosten 95% minder om te draaien dan grote modellen, wat AI toegankelijk maakt voor kleine bedrijven met beperkt budget

‍

67. Synthetic Data

AI-gegenereerde trainingsdata.

Waar wordt het voor gebruikt:

• Privacynaleving
• Data-uitbreiding
• Testscenario's

Praktijkvoorbeelden:

• Gartner voorspelt dat 60% van alle AI-trainingsdata in 2024 synthetisch zal zijn omdat echte data te privacy-gevoelig of te duur is
• Synthetische data reduceert datacollectie kosten met 70-90% omdat je geen echte klanten hoeft te betalen voor hun gegevens
• Ziekenhuizen trainen AI op synthetische patiëntdata die statistisch identiek is aan echte data maar geen privacy schendt

68. Temperature

Parameter voor AI creativiteit (0.0-1.0).

Waar wordt het voor gebruikt:

• Output variatie controle
• Creativiteitsaanpassing
• Consistentie-instelling

Praktijkvoorbeelden:

• Voor productbeschrijvingen gebruik je temperature 0.2 omdat je consistente, feitelijke teksten wilt zonder wilde variaties
• Voor creatieve brainstorms zet je temperature op 0.8 zodat de AI verrassende en originele ideeën genereert
• Klantenservice bots gebruiken typisch 0.3-0.5 als balans tussen voorspelbaar en toch natuurlijk klinkende antwoorden

‍

69. Tokens

Basiseenheden voor LLM tekstverwerking.

Waar wordt het voor gebruikt:

• Kostenberekening
• Contextplanning
• API-beheer

Praktijkvoorbeelden:

• ChatGPT API kost €0.03 per 1000 input tokens en €0.06 per 1000 output tokens, waarbij een gemiddelde email ongeveer 150 tokens is
• Een A4-pagina Nederlandse tekst is ongeveer 500-700 tokens, dus een rapport van 10 pagina's kost ongeveer €0.30 om te analyseren
• Bedrijven optimaliseren prompts om minder tokens te gebruiken, wat bij miljoenen requests per maand duizenden euro's bespaart

‍

70. Transformer

Architectuur achter moderne LLMs.

Waar wordt het voor gebruikt:

• Fundamentele architectuur
• Aandachtsmechanismen
• Parallelle verwerking

Praktijkvoorbeelden:

• Het baanbrekende "Attention is All You Need" paper uit 2017 introduceerde transformers en heeft inmiddels meer dan 100.000 wetenschappelijke citaties
• Letterlijk alle top-10 taalmodellen gebruiken transformer architectuur omdat het zo superieur is aan oudere technieken
• BERT, gebaseerd op transformers, verbeterde bij lancering de beste resultaten op 11 verschillende taaltaken tegelijk

71. Vector Database

Database voor embedding opslag en search.

Waar wordt het voor gebruikt:

• Semantisch zoeken
• Overeenkomstenmatching
• RAG-infrastructuur

Praktijkvoorbeelden:

• Pinecone beheert meer dan 100 miljard vectors voor bedrijven die semantische zoekmachines bouwen die betekenis begrijpen in plaats van alleen keywords
• Vector databases zijn 100x sneller dan normale databases voor het vinden van vergelijkbare items, essentieel voor real-time recommendations
• Wikipedia gebruikt Weaviate vector database om hun miljoen artikelen doorzoekbaar te maken op conceptniveau in plaats van alleen op woorden

72. Zero-shot Learning

AI taken uitvoeren zonder specifieke training.

Waar wordt het voor gebruikt:

• Directe inzetbaarheid
• Geen trainingsdata scenario's
• Flexibele toepassingen

Praktijkvoorbeelden:

• GPT-4 kan 26 verschillende talen vertalen zonder ooit specifiek als vertaalmachine getraind te zijn, gewoon door patronen in taal te begrijpen
• CLIP kan foto's classificeren in categorieën die het tijdens training nooit heeft gezien, zoals "retrofuturistische architectuur"
• Zero-shot learning reduceert time-to-market met 80% omdat je niet maanden hoeft te besteden aan het verzamelen van trainingsdata

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍

‍