Slimmer samenvatten met AI

In veel organisaties groeit de hoeveelheid documenten, e‑mails en notities sneller dan de mogelijkheid om er écht inzicht uit te halen. SharePoint en andere opslaglocaties staan vol waardevolle informatie, maar medewerkers verliezen tijd aan zoeken, vergelijken en samenvatten. Slimmer samenvatten met AI helpt om die informatieberg terug te brengen tot bruikbare kennis, beslissingen en acties.

Waar de eerste generatie AI‑oplossingen vooral losse chatbots en generieke tekstgeneratie bood, zien we nu een duidelijke verschuiving naar Retrieval‑Augmented Generation (RAG). Daarbij combineert AI generatieve modellen met jouw eigen documenten en data. In plaats van een “hallucinerend” model dat uit het niets antwoord geeft, haalt een RAG‑architectuur eerst relevante stukken uit bijvoorbeeld SharePoint, Teams of je dataplatform op, en laat de AI daar heldere, herleidbare samenvattingen of antwoorden van maken. Zo blijft de context van jouw organisatie leidend, en kun je verwijzen naar de achterliggende bron.

Een tweede belangrijke ontwikkeling is de opkomst van skills‑gebaseerde AI‑architecturen. In plaats van één groot model dat alles probeert te doen, werken we steeds vaker met “skills”: gerichte capaciteiten zoals “samenvatten in template X”, “herkennen van actiepunten”, “klasseren op dossier” of “opstellen van een kort klant‑follow‑up”. Die skills worden georkestreerd in workflows (bijvoorbeeld met N8N of vergelijkbare tooling), zodat je van ruwe input – een opname of een lang document – automatisch naar een set concrete uitkomsten gaat: een kort management‑overzicht, een gestructureerd bezoeksverslag, taken in je CRM en een bijgewerkte kennisbank.

Binnen dat landschap speelt RAG opnieuw een centrale rol. Het is steeds beter mogelijk om AI‑skills te koppelen aan specifieke kennisdomeinen: één skill die alleen werkt op contracten, een andere die is “getraind” op productdocumentatie, of een skill die juist gericht is op interne procedures en governance. Door per skill een gerichte RAG‑bron (of collectie) te gebruiken, voorkom je ruis en krijg je samenvattingen en antwoorden die écht passen bij het type document en het publiek dat je bedient.

Voor organisaties die al veel in Microsoft‑land doen, zie je bovendien een sterke integratie tussen deze RAG‑ en skills‑aanpak en tools als SharePoint, Teams, Fabric en de bredere M365‑suite. Denk aan scenario’s waarin medewerkers direct vanuit een SharePoint‑bibliotheek een AI‑samenvatting kunnen oproepen, of waarin een AI‑agent zelf de juiste documenten ophaalt, clustert, samenvat en als voorstel klaarzet in een bestaand sjabloon. De stap van “chatten met je documenten” naar echt georkestreerde werkprocessen wordt daarmee veel kleiner.

Tegelijk ontstaat er een nieuwe generatie governance‑vraagstukken: hoe borg je dat deze AI‑skills alleen bij de juiste data kunnen, hoe zorg je voor logging en herleidbaarheid, en hoe houd je grip op versies en kwaliteitsniveaus van de onderliggende prompts en modellen? Steeds meer organisaties richten hiervoor een lichte vorm van AI product‑ en skill‑management in: catalogi met beschikbare skills, eigenaarschap per skill of RAG‑bron, en duidelijke afspraken over waar welke AI‑capaciteit voor gebruikt mag worden.