Digichangers×

Een AI-agent die je kunt narekenen

Ontwikkeld binnen de eigen organisatie als referentie-implementatie, daarna toegepast in klanttrajecten rond offerte- en kennisontsluiting

Alle klantcases

Vraagstuk

Kennis over projecten, offertes en uitvoeringsplannen zit verspreid over honderden documenten. Zoeken levert bestandsnamen op, geen antwoorden. Een AI-agent erop zetten is snel gedaan, maar dan ontstaat het echte probleem: een vloeiend antwoord waarvan niemand kan controleren waar het vandaan komt. In een omgeving met kwaliteitsborging is dat onbruikbaar.

Aanpak

De agent is gebouwd op een extractief patroon in plaats van een genererend patroon. Hij haalt de relevante passage naar boven, legt uit waarom die past bij de vraag, en geeft daarbij de vindplaats: bestandsnaam, sectie en een directe link.

De harde regel is dat één document één link is. Nooit meerdere bronnen achter één verwijzing, met een verplichte controlestap voordat het antwoord de deur uit gaat. Verder is de kennisbron strikt afgebakend, zodat de agent niets uit algemene kennis aanvult zonder dat te melden.

Als laatste stap kan de agent een uitkomst wegschrijven naar een Word-document op basis van een template, zodat het antwoord direct in een werkbaar deliverable landt.

Resultaat

  • Antwoorden die per bewering terug te voeren zijn op een document.
  • Bruikbaar in een geborgde omgeving, omdat de herkomst controleerbaar is.
  • Terugkerende vragen over eerdere projecten en offertes worden in minuten beantwoord in plaats van in een halve dag zoeken.
  • Een werkend patroon dat herhaalbaar is bij klanten met dezelfde kennisontsluitingsvraag.

Techniek

Microsoft Copilot StudioSharePoint als kennisbronPower Automate voor documentgeneratie op basis van Word-templates

Herkent u uw eigen documentvraagstuk in een van deze cases?

Plan een vrijblijvend gesprek. We kijken samen waar bij u de meeste tijd en grip te winnen valt.