AI & automatisering

AI-chatbot of AI-assistent laten maken

Een assistent die zegt wat hij weet, laat zien waar het staat, en een collega inschakelt als hij het niet weet.

Vanaf €5.000 Doorlooptijd: 3-8 weken
Offerte aanvragen Bel 013 234 0782

Bedrijven die je voorgingen

  • Antwoorden komen uitsluitend uit jouw eigen documentatie en systemen, altijd met bronvermelding; geen verzonnen antwoorden.
  • Naadloze overdracht naar een medewerker in Teams, Slack of je servicedesk, met de complete context erbij.
  • Draait op EU-servers, gesprekken worden niet gebruikt om modellen te trainen, en jij bepaalt de bewaartermijn.

Waarom een AI-chatbot laten maken?

Een AI assistent laten maken is zinvol als je team dagelijks dezelfde vragen beantwoordt, of als medewerkers steeds op zoek zijn naar informatie die ergens in handleidingen, procedures of oude e-mails staat. De chatbots van een paar jaar geleden werkten met keuzemenu's en vaste scripts en liepen vast zodra iemand een vraag anders formuleerde. Een chatbot op basis van een taalmodel begrijpt de vraag wel, maar heeft een ander risico: hij verzint een overtuigend antwoord als hij het niet weet.

Daarom bouwen wij een AI-chatbot nooit los op een taalmodel, maar altijd op jouw eigen kennis. De assistent zoekt eerst in je handleidingen, productinformatie, voorwaarden en systemen, en formuleert daarna een antwoord met een verwijzing naar de bron. Staat het antwoord nergens, dan zegt hij dat eerlijk en schakelt hij een medewerker in. Dat is het verschil tussen een chatbot voor de show en een chatbot die werk uit handen neemt.

Twee soorten assistenten die we bouwen

De vragen die we krijgen vallen bijna altijd in een van twee groepen:

  • Klantenservice-chatbot op eigen kennis: beantwoordt vragen van klanten over producten, levertijden, retouren, garantie of je diensten, op je website, via WhatsApp Business of in je klantenportaal. Gekoppeld aan je ordersysteem kan hij ook de status van een specifieke bestelling opzoeken, nadat de klant zich heeft geïdentificeerd.
  • Interne AI-assistent voor medewerkers: beantwoordt vragen van je eigen mensen over procedures, HR-regelingen, technische specificaties, contractvoorwaarden of eerdere projecten. Beschikbaar in Teams, Slack of je intranet, met respect voor wie welke documenten mag zien.

Voorbeelden uit de praktijk: een installatiebedrijf waar monteurs onderweg via Teams vragen stellen over installatievoorschriften. Een groothandel die via WhatsApp vragen over voorraad en levertijd afvangt. Een zorgorganisatie waar medewerkers de actuele protocollen doorzoeken zonder door twintig pdf's te bladeren. Een accountantskantoor met een interne assistent op de eigen werkinstructies. Wil je vooral je documenten doorzoekbaar maken en is een chatvenster bijzaak, kijk dan naar AI op eigen data.

Geen verzonnen antwoorden en altijd een mens bereikbaar

De belangrijkste ontwerpregel: de assistent mag alleen antwoorden op basis van de bronnen die wij hem geven. Technisch heet dat retrieval-augmented generation; in gewone taal betekent het dat hij eerst opzoekt en dan pas formuleert. Elk antwoord bevat een verwijzing naar het document of het systeem waar de informatie vandaan komt, zodat klant of medewerker het kan controleren. Vindt hij niets, dan geeft hij dat aan in plaats van te gokken.

Escalatie naar een mens hoort er standaard bij. Als de vraag te complex is, als een klant boos is of als het over geld, klachten of persoonsgegevens gaat, draagt de assistent het gesprek over aan een medewerker, inclusief samenvatting en de al gegeven antwoorden. Buiten kantoortijd maakt hij een ticket aan en meldt hij wanneer iemand reageert. En eerlijk: een chatbot is niet geschikt voor situaties waarin een fout antwoord direct schade doet, zoals medisch of juridisch advies. Daar bouwen we hooguit een assistent die informatie voorbereidt voor de professional.

Wat bepaalt de investering?

Er is geen standaardprijs voor een AI-chatbot, omdat elke situatie anders is. Een websitechatbot op een tiental handleidingen is iets anders dan een assistent op WhatsApp die ook in je ordersysteem kijkt. Wat de investering bepaalt:

  • De hoeveelheid en kwaliteit van je bronnen: hoeveel documenten, hoe actueel en hoe consistent ze zijn.
  • Het aantal kanalen: website, WhatsApp Business, Teams, Slack of je klantenportaal.
  • Het aantal koppelingen met je ordersysteem, CRM of servicedesk, zodat de assistent ook specifieke gegevens kan opzoeken.
  • De rechtenstructuur: moet de assistent per afdeling of per gebruiker andere bronnen mogen zien.
  • De mate van menselijke controle en de manier waarop gesprekken worden overgedragen aan medewerkers.
  • Het aantal gesprekken per maand en de beveiligingseisen, die samen ook de gebruikskosten van het model bepalen.

Daarom starten we met een AI-scan of een korte inventarisatie van je bronnen, gevolgd door een proef met een testgroep en een gemeten antwoordkwaliteit. Na de proef krijg je een vaste prijs voor de bouw, en je beslist per fase of we doorgaan. Meer over die aanpak lees je in wat kost AI-implementatie.

Hoe wij een AI-assistent bouwen

We beginnen met je bronnen. Verrassend vaak is dat de eerste winst: verouderde handleidingen, tegenstrijdige procedures en ontbrekende antwoorden komen aan het licht zodra een assistent ze moet gebruiken. We ordenen de bronnen, maken ze doorzoekbaar in een vectordatabase zoals pgvector of Qdrant en bouwen in een tot twee weken een proef die een testgroep van collega's of klanten mag gebruiken. Zij beoordelen de antwoorden; wij meten hoe vaak het goed gaat.

Daarna bouwen we de assistent voor het gekozen kanaal: een widget op je website, een koppeling met WhatsApp Business, een app in Teams of Slack, of een onderdeel van je klantenportaal. Het taalmodel is verwisselbaar: OpenAI, Anthropic of Azure OpenAI in een EU-regio, of een open-source model zoals Mistral op een EU-server als gesprekken je omgeving niet mogen verlaten. Koppelingen met je ordersysteem, CRM of servicedesk maken we via API-koppelingen. Elk gesprek wordt gelogd met de gebruikte bronnen, en een beheerscherm laat je zien welke vragen vaak worden gesteld, waar de assistent geen antwoord had en welke bronnen aanvulling nodig hebben. Moet de assistent zelf acties uitvoeren, zoals een afspraak plannen of een retour aanmelden, dan wordt het een AI-agent met goedkeuringsstappen.

AI-chatbots en assistenten in Tilburg, Brabant en heel Nederland

SuperCoders bouwt AI-assistenten vanuit Tilburg voor bedrijven in Brabant en heel Nederland. De inventarisatie van je bronnen doen we graag bij jou op kantoor, de bouw op afstand met elke twee weken een werkende versie. Je bent eigenaar van de code, de kennisbronnen en de gespreksdata. Wil je weten of een chatbot voor jouw klanten of medewerkers meer oplevert dan hij kost? Bel 013 234 0782 of plan een gratis adviesgesprek van dertig minuten.

Wat je krijgt

  • Een inventarisatie en opschoning van je kennisbronnen, met een lijst van ontbrekende of tegenstrijdige informatie
  • Een proef met een testgroep en een gemeten antwoordkwaliteit voordat je de volledige bouw betaalt
  • Een werkende assistent op je website, in WhatsApp Business, Teams, Slack of je klantenportaal
  • Antwoorden met bronvermelding en een ingebouwde overdracht naar een medewerker met samenvatting van het gesprek
  • Een beheerscherm met gesprekslogboek, veelgestelde vragen en signalering van vragen zonder goed antwoord
  • Broncode, configuratie en documentatie in jouw beheer, met een verwisselbaar taalmodel en EU-hosting

Onze aanpak

  1. 1

    Doel en bronnen bepalen

    We kiezen samen het kanaal en de doelgroep en inventariseren welke handleidingen, procedures en systemen de assistent mag gebruiken.

  2. 2

    Bronnen ordenen en proef bouwen

    We maken je bronnen doorzoekbaar en bouwen in een tot twee weken een proef die een testgroep beoordeelt op juistheid en bruikbaarheid.

  3. 3

    Assistent en koppelingen bouwen

    We bouwen de assistent voor het gekozen kanaal, inclusief bronvermelding, escalatie naar een medewerker en koppelingen met je systemen.

  4. 4

    Begeleide livegang

    De assistent gaat live voor een beperkte groep; medewerkers beoordelen gesprekken en wij vullen bronnen en instructies aan.

  5. 5

    Bewaken en verbeteren

    Na livegang volgen we antwoordkwaliteit, escalaties en kosten, en werken we bronnen bij zodra je producten of procedures veranderen.

Technologie & tooling

PythonLlamaIndexpgvector en QdrantOpenAI, Anthropic en Azure OpenAI API'sMistral op EU-serversWhatsApp Business APIMicrosoft Teams en Slack appsLaravel of Node.js

Veelgestelde vragen

Verzint een AI-chatbot geen antwoorden?

Een los taalmodel doet dat wel, en daarom bouwen wij de assistent altijd op jouw eigen bronnen. Hij zoekt eerst in je documentatie en systemen, formuleert daarna een antwoord en vermeldt de bron. Vindt hij niets, dan zegt hij dat en schakelt hij een medewerker in. In de proef meten we hoe vaak dit goed gaat voordat de assistent live gaat.

Wat kost een AI-chatbot laten maken?

Daar is geen standaardprijs voor, omdat elke chatbot anders is. De investering hangt af van de hoeveelheid en kwaliteit van je bronnen, het aantal kanalen, de koppelingen met je systemen, de rechtenstructuur, de mate van menselijke controle en het aantal gesprekken per maand. We beginnen daarom met een inventarisatie van je bronnen en een proef met een testgroep; daarna krijg je een vaste prijs voor de bouw. Je beslist per fase en weet vooraf wat je betaalt.

Kan de chatbot een gesprek overdragen aan een medewerker?

Ja, dat is standaard. Bij complexe vragen, klachten, boze klanten of onderwerpen die jij hebt uitgesloten draagt de assistent het gesprek over aan een medewerker in Teams, Slack, je servicedesk of per e-mail, met een samenvatting en de al gegeven antwoorden. Buiten kantoortijd maakt hij een ticket aan en laat hij weten wanneer iemand reageert.

Kan een interne assistent rekening houden met wie wat mag zien?

Ja. We koppelen de assistent aan je bestaande rechtenstructuur, bijvoorbeeld uit Microsoft 365 of je intranet, zodat een medewerker alleen antwoorden krijgt uit documenten waar hij toegang toe heeft. HR-regelingen, contracten of directiestukken blijven dus afgeschermd voor wie ze niet mag zien.

Waar worden de gesprekken opgeslagen?

In jouw eigen omgeving of op een server in de EU, met een bewaartermijn die jij bepaalt. Het taalmodel benaderen we via een EU-regio bij leveranciers die gesprekken niet gebruiken voor training, of we draaien een open-source model op een EU-server. Persoonsgegevens in gesprekken anonimiseren we waar mogelijk, en de afspraken leggen we vast in een verwerkersovereenkomst.

AI & automatisering

AI-agents AI-automatisering AI-documentverwerking AI op eigen data (RAG)