AI uitgelegd
Door de AI-jargon heen kijken: begrijp hoe alles met elkaar samenhangt
AI-terminologie kan overweldigend zijn. Hier is een korte gids langs de belangrijkste begrippen en hoe ze samenhangen, van de basistechnologie tot de tools waar je teams straks echt mee werken.
Machine learning en LLM's De basis
Alles begint hier. Machine learning leert computers om van data te leren en vormt zo de basis voor aanbevelingssystemen, fraudedetectie en vraagvoorspellingen. Large Language Models (LLM's) zoals GPT-5.4 zijn een gespecialiseerde vorm van machine learning die menselijke taal begrijpt en genereert. LLM's zijn de motor achter de meeste AI-tools die het bedrijfsleven vandaag transformeren.
Grote taalmodellen →
LLM's maken een nieuwe klasse van AI mogelijk die autonoom kan creëren, converseren en handelen…
Generative AI
Nieuwe content creëren
Generative AI gebruikt LLM's en andere modellen om nieuwe tekst, afbeeldingen, code en meer te maken. Het is de technologie achter tools zoals Microsoft Copilot en Azure OpenAI Service. In plaats van alleen bestaande data te analyseren, maakt het iets nieuws. Daardoor zijn moderne chatbots veel capabeler dan de bots van een paar jaar geleden, die alleen op trefwoorden reageerden. Ze begrijpen nu context, nuance en intentie.
Wanneer je generative AI de mogelijkheid geeft om zelfstandig te plannen, beslissingen te nemen en actie te ondernemen...
Agentic AI & agenten
AI die actie onderneemt
Waar chatbots wachten tot je een vraag stelt, kan agentic AI zelfstandig meerstapstaken plannen, beslissen en uitvoeren. Zie het als een digitale collega die dingen voor elkaar krijgt. "Agentic AI" beschrijft de capaciteit, "agents" zijn wat je bouwt. Een agent kan facturen verwerken, sales leads beoordelen of de afhandeling van bestellingen voor je regelen. Zie een chatbot als een gesprek, en een agent als een gesprek dat ook actie onderneemt.