Je collega weet het antwoord niet. Je AI search engine wél.

Weet je nog, die ene keer dat je een uur zocht naar dat ene contract? Of naar die procedure die wél ergens in een mapje stond, maar waar precies? Ondertussen tikte de klok door en jouw klant wachtte nog steeds op antwoord. In talloze organisaties is dit nog steeds dagelijkse realiteit. Documenten verdwijnen in digitale lades en iedereen zoekt constant naar informatie die er wél is, maar niet gevonden wordt.

Waarom traditioneel zoeken faalt 

Zo’n twintig jaar geleden begon ik me te verdiepen in enterprise search: het doorzoekbaar maken van alle bedrijfsinformatie. Het probleem was toen hetzelfde als nu: traditioneel zoeken werkt op keywords. Typ je "fiets", maar het document waar je naar op zoek bent heeft het over een "rijwiel"? Geen hit. We losten dat toen op met synoniemen en sterretjes, maar dat creëerde juist meer bijvangst en minder relevantie. Kon je alsnog tientallen documenten doorspitten voor je de juiste gevonden had. 

Het echte probleem: als jij naar een "boorplatform 200 kilometer ten noorden van platform A" zoekt - omdat je even niet meer weet hoe dat specifieke boorplatform heet - maar alle documenten gaan over "boorplatform B", vind je hem nooit. Jouw zoekopdracht en de woorden in het juiste document matchen simpelweg niet.  

AI search doorbreekt dit door context te snappen in plaats van alleen letters te vergelijken. Het begrijpt dat een "handrem" iets met die "fiets" te maken kan hebben, ook al staan die woorden niet naast elkaar. Vector-based search maakt dit mogelijk door tokens te gebruiken die de betekenis van woorden vastleggen en niet alleen de letters waaruit het bestaat. 

Van zoeken, naar praten met je data 

Het tweede grote verschil: traditioneel zoeken gaf je een linkje naar een document. Succes ermee, zoek maar uit waar in die duizend pagina's jouw antwoord staat. AI search leest dat document voor je en geeft een samenvatting van precies het stuk dat relevant is. 

Maar hier wordt het interessant: hoe weet AI welk document het belangrijkste is? Traditionele systemen stoppen alle content in een database en hopen op het beste. Slimme AI search kijkt naar relevance signals: wie is de auteur, wanneer is het gemaakt, wie heeft samengewerkt, zijn er comments gemaakt en goedgekeurd, wordt er naar dit document gerefereerd, hoe verhoudt de auteur zich tot jou als lezer?  

Deze signalen bepalen welk document hogere relevantie krijgt. Zonder goede relevance signals krijg je mooie antwoorden die er betrouwbaar uitzien, maar gebaseerd zijn op slechte bronnen. 

Je praat letterlijk met je data in plaats van het alleen maar te zoeken. ChatGPT deed dit voor het wereldwijde web, nu doen we hetzelfde voor jouw enterprise data. Je haalt AI naar je data toe, niet andersom. 

Wat levert het je echt op? 

Net iets sneller vinden wat je zoekt – dat klinkt nog niet echt als een lifechanging innovatie hè? Maar zie het eens zo: je unlockt alle kennis die je in je bedrijf hebt en maakt het toegankelijk voor iedereen die dat nodig heeft. Het versnelt je bedrijf omdat je data niet meer vastzit in mappen, verspreid over je hele landschap, maar stroomt door de organisatie. Teams maken snellere beslissingen op basis van actuele informatie uit contracten, handleidingen en processen. En uiteindelijk kan je meer werk verzetten, met hetzelfde aantal mensen, omdat het je uren zoekwerk bespaart.

Maar hier wordt het pas echt interessant: AI search is eigenlijk de rode loper naar AI agents. Deze combinatie vormt de fundering van een intelligente knowledge base, waarop autonome AI agents kunnen opereren. Ze gebruiken de geïndexeerde content als context voor hun redenaties. Dus in plaats van alleen antwoorden op te halen, kunnen deze agents zelfstandig taken uitvoeren - van het opstellen van rapporten tot het nemen van operationele beslissingen - gebaseerd op de kennis die ze in real-time uit de enterprise search halen.

Zo groeit AI search van een persoonlijke productiviteitsverhoger naar een strategisch fundament voor enterprise automation. 

Vier keuzes voor jouw organisatie 

Als je dit leest, heb je eigenlijk vier opties:  

Niets doen 

Je kan stoppen met lezen en koffie gaan halen. Maar dan blijft je bedrijf wel zitten met data in bakjes en vakjes, terwijl AI juist dat collectieve brein voor iedereen toegankelijk maakt.  

Je kiest voor Microsoft Copilot 

In Copilot zit de optie om met AI in je documenten te zoeken. Maar deze zoekt altijd binnen afdelingen of verticale silo’s. Echte AI search is end-to-end en omvat je hele bedrijf. Copilot is dus prima voor personal productivity en afdelingsdingen, maar het pakt niet het echte probleem aan. Het blijft kantoorautomatisering plus-plus. 

Zelf bouwen 

Vertel eens, wanneer was het laatste succesvolle inhouse IT-project? Ja, dat dacht ik al... Er bestaan allerlei “kant-en-klare" AI search oplossingen. En het klinkt allemaal heel makkelijk. Maar hiermee heb je gewoon platte content in een vector database gestopt, zonder de relevance-signalen die maken dat het ene document belangrijker is dan het andere. Gefeliciteerd, je hebt heel veel werk gestopt in een slap aftreksel van Copilot. 

Een expert inschakelen 

Wat mij betreft is dit de enige echte oplossing. Bij Incentro combineren we jarenlange enterprise search ervaring met moderne AI. We snappen de eeuwenoude concepten van garbage in, garbage out, relevantiebepalingen, contentmanagement en rechten en rollen. Als jij geen toegang hebt tot een document, moet je ook niet het antwoord krijgen. Dat soort zaken klinken logisch, maar bepalen uiteindelijk wel het succes van je AI search engine. 

Hoe wij je verder helpen 

Wij zijn een van de weinige preferred partners van Glean in Nederland. Glean heeft diezelfde diepgaande search-achtergrond als wij - ex-Google mensen die aan enterprise search werkten voordat het mainstream werd. Zij hebben het concept RAG (Retrieval Augmented Generation) geproductized met een admin panel waar je gewoon knoppen indrukt, in plaats van in-house hobbyprojecten die vijf keer over de kop gaan.  

Wat Glean anders maakt: zij snappen beter dan andere vendoren hoe je relevantie in content kunt herkennen. Ze indexeren niet alleen tekst, maar ook wie de auteur is, wie heeft samengewerkt, of comments zijn goedgekeurd en hoe documenten aan elkaar gerelateerd zijn. Deze signals zorgen dat je geen mooie antwoorden krijgt op basis van slechte bronnen. Maar Glean is meer dan alleen search. Het is ook een Agentic AI platform die het mogelijk maakt om van die waardevolle content degelijke context te maken waarmee AI Agents gevoed worden. Zo krijg je loepzuivere agenten die niet maar wat in het rond hallucineren. 

Voor bedrijven die niet de volledige Glean-licentie willen, bouwen we ook custom oplossingen. Dan pakken we een specifieke context - bijvoorbeeld productkennis van verkoop tot service - en maken daar een slimme agent voor die wel afdelingsoverstijgend werkt, maar gefocust blijft. 

Voor wie wordt het interessant? 

Eerlijk: AI search levert niet voor elk bedrijf een enorme waarde. Bij een bedrijf waar tien tot vijftien mensen werken, loop je net zo makkelijk even naar je collega die het antwoord weet. Maar bij de midden- tot grote bedrijven overstijgt het je. Daar heb je afdelingen die horizontaal door elkaar heen willen zoeken. Daar is AI search geen luxe meer, maar een strategische noodzakelijkheid. 

Moet je dan net zoveel medewerkers hebben als multinationals om te kunnen profiteren van een AI search engine? Nee hoor, al vanaf zo’n 100 medewerkers wordt AI search de moeite waard. 

Stop met zoeken, begin met vinden 

Of je nu kiest voor Glean of een op maat gemaakte oplossing - we helpen je om beyond enterprise te gaan. Want jouw medewerkers hebben wel betere dingen te doen dan een uur zoeken naar informatie die er gewoon ligt. Ze gaan van zoeken en heel veel later vinden, naar inzicht en actie!

Benieuwd waar AI search het grootste verschil maakt voor jouw organisatie? Laten we het bespreken.

Meer weten?

Vast verder lezen over de mogelijkheden van AI voor B2B-bedrijven? Sla zeker even de orangepaper open die we daarover schreven.