BOEK: Handboek AI

‘Het hybride handboek behandelt de inzet van AI en digitale marketing, de optimalisatie van de klantbeleving, contentcreatie en data-analyse om zo efficiënter te groeien!’

Na big data, machine learning, algoritmisch structureren en automatisch leren draait het anno 2023 om kunstmatige intelligentie en de mogelijkheid machines mensachtige vaardigheden te laten vertonen. Het management- en leerboek ‘Handboek AI voor marketing en groei’ draait om de kansen van AI op het gebied van redeneren, dataverwerking, analyseren, educatie en creatie.

Het praktische boek focust op het “wat” en “hoe”: hoe laten we AI de complexe alledaagse taken uitvoeren om werk te vergemakkelijken? Het hybride boek behandelt de inzet van AI bij de creatie en bewerking van content, het opzetten van een digitalemarketingmix, het gebruik van AI om de klantbeleving te verbeteren en data-analyse om efficiënter te groeien.

– Een hybride handboek over AI met veel digitale bijlagen op de website www.handboek.ai
– Focus op “wat” en “hoe”, kortom een praktijkgericht boek
– AI in combinatie met marketing, klantbeleving, analyses, redenering, planning, educatie en creatie.

Prompt engineering: de kunst van effectieve AI-aansturing

Geplaatst op door Patrick Petersen

Prompt engineering is een geavanceerde methode binnen kunstmatige intelligentie en natuurlijke taalverwerking. Het draait om het ontwerpen en formuleren van gerichte instructies – zogenaamde prompts – die aan een AI-model worden gegeven om een specifieke taak uit te voeren. Deze prompts dienen als input en geven richting aan de output, zodat het model relevantere en gerichtere antwoorden kan genereren.

Waarom een goede prompt het verschil maakt


Prompt engineering is essentieel voor het optimaliseren van de prestaties en bruikbaarheid van AI-systemen. Door zorgvuldig geformuleerde prompts kunnen ontwikkelaars de uitkomsten van een model beter sturen en ervoor zorgen dat deze relevant, accuraat en bruikbaar zijn. Goed ontworpen prompts helpen AI bovendien om complexe taken beter te interpreteren en effectiever op te lossen.

Daarnaast draagt prompt engineering bij aan het beperken van vooroordelen en het verhogen van de consistentie van de output. Door expliciete instructies mee te geven over toon, stijl of context, kan het model beter voldoen aan de verwachtingen van de gebruiker.

Dit resulteert in een meer gecontroleerde, betrouwbare en kwalitatieve interactie met AI.

Stappen voor succesvolle Prompt Engineering

  1. Begrijp de taak of het probleem

    • Weet precies wat je van het AI-model verwacht: een samenvatting, brainstorm, code, vertaling, analyse, enzovoort.

  2. Kies het juiste AI-model

    • Niet elk model is geschikt voor elke taak. Gebruik bijvoorbeeld een taalmodel voor tekstgeneratie en een codegericht model voor programmeren.

  3. Bepaal het gewenste resultaat

    • Definieer wat een “goede” output is: lengte, stijl, toon, structuur, volledigheid, accuraatheid.

  4. Bouw een eerste prompt op

    • Formuleer een duidelijke, beknopte instructie. Geef waar nodig context, voorbeeldinput en het verwachte type output.

  5. Gebruik formatteerhulpmiddelen

    • Werk met lijsten, instructies in stappen, voorbeelden, of sjablonen om de structuur van de output te sturen.

  6. Test de prompt en analyseer de output

    • Laat het model reageren op je prompt. Evalueer of het resultaat voldoet aan je verwachtingen.

  7. Verfijn en herformuleer

    • Pas je prompt aan als de output te vaag, te kort, te lang of off-topic is. Wees specifieker of stel aanvullende voorwaarden.

  8. Gebruik few-shot of zero-shot voorbeelden

    • Voeg voorbeelden toe (few-shot) om het model beter te “trainen” binnen de prompt. Of test zonder voorbeelden (zero-shot) voor puur instructieve prompts.

  9. Voorkom bias en stuur op toon

    • Gebruik taal die bias beperkt. Geef instructies over gewenste stijl, perspectief of neutraliteit indien nodig.

  10. Documenteer en hergebruik succesvolle prompts

  • Houd bij wat werkt. Bouw een bibliotheek van effectieve prompts voor hergebruik of verdere optimalisatie.

 

– "Vat de volgende tekst samen in drie zinnen:"
(Voeg daarna de tekst toe)

– "Leg het concept van zwaartekracht uit alsof je het aan een kind van 8 jaar uitlegt."

– "Vertaal de volgende zin naar het Frans: ‘Waar is het dichtstbijzijnde treinstation?’"

– "Geef 10 creatieve ideeën voor een marketingcampagne voor een duurzaam kledingmerk."

– "Herschrijf deze tekst in een formele en professionele toon:"
(Voeg daarna de originele tekst toe)

– "Maak een puntsgewijze samenvatting van het volgende artikel:"
(Voeg daarna de tekst toe)

– "Beantwoord de volgende vraag op basis van deze tekst:"
Vraag: Waarom koos de hoofdpersoon ervoor om te vertrekken?
(Voeg daarna de tekst toe)

– "Schrijf een beleefde e-mail waarin ik een vergadering wil verzetten naar volgende week woensdag."

– "Schrijf een Python-script dat dubbele waarden uit een lijst verwijdert."

– "Vergelijk de voor- en nadelen van zonne-energie en windenergie in tabelvorm."

 

 

AI014, #AI014

AI-selling: kwaliteit van data

Geplaatst op door Patrick Petersen

 

Datakwaliteit verwijst naar de mate waarin data geschikt zijn voor het beoogde gebruik. Deze geschiktheid wordt bepaald door diverse kenmerken, waarvan het vereiste niveau per situatie verschilt.

Waarom is goede data belangrijk?

Het belang van betrouwbare data staat in veel organisaties buiten kijf. Slechte datakwaliteit leidt vaak tot onnauwkeurige analyses, hogere kosten, onbetrouwbare plannen en operationele fouten. Daarentegen biedt kwalitatieve data aanzienlijke voordelen:

  • Concurrentievoordeel: Organisaties die beschikken over betere of beter toegepaste data dan hun concurrenten, kunnen sneller kansen benutten en efficiënter opereren.

  • Meer vertrouwen: Vertrouwen in data is essentieel voor het nemen van datagedreven beslissingen. Betrouwbare data verminderen onzekerheid en verkleinen het risico op fouten.

  • Betere besluitvorming: Kwalitatieve data vormen de basis voor strategische en operationele keuzes.

  • Hogere productiviteit: Minder tijd aan het corrigeren van fouten betekent meer tijd voor analyse en waardecreatie.

  • Efficiëntere processen: Nauwkeurige data voorkomen bijvoorbeeld verkeerde leveringen of miscommunicatie met klanten.

  • Voorkomen van reputatieschade: Van kleine foutjes zoals verkeerd gespelde namen tot grote publicitaire blunders.

  • Voldoen aan regelgeving: In gereguleerde sectoren voorkomt goede datakwaliteit boetes en maakt het makkelijker om aan te tonen dat aan de regels wordt voldaan.

Kenmerken van datakwaliteit

De kwaliteit van data wordt gemeten aan de hand van verschillende kenmerken of dimensies. Deze kunnen objectief zijn (zoals het aantal fouten) of subjectief (zoals relevantie voor het doel). De belangrijkste kenmerken zijn:

  1. Relevantie: Data moeten passen bij het doel waarvoor ze worden gebruikt. Bepaal vooraf welke data echt nodig zijn.

  2. Volledigheid: Zijn alle benodigde waarden aanwezig? Dit kan gaan om ontbrekende velden in een record, of hele records die missen.

  3. Betrouwbaarheid: De mate waarin data feitelijk en correct zijn.

  4. Validiteit: Zijn de data in het juiste formaat, type en bereik? Denk aan correcte geboortedata, telefoonnummers en identificaties.

  5. Nauwkeurigheid: Beschrijven de data de werkelijkheid correct? Dit vereist vaak vergelijking met een betrouwbare bron.

  6. Identificeerbaarheid (Uniekheid): Zijn records uniek en vrij van duplicaten?

  7. Consistentie: Data moeten overal dezelfde betekenis, structuur en eenheden hebben.

  8. Actualiteit: Zijn de data nog up-to-date? Verouderde informatie kan misleidend zijn.

  9. Metadata: Informatie over de data zelf (zoals definities, bronnen, eenheden) verhoogt het begrip en gebruiksgemak.

  10. Openheid: Open data bevorderen transparantie, maar botsen soms met privacy- of commerciële belangen.

  11. Toegankelijkheid: Hoe makkelijk kunnen gebruikers bij de data? Moeilijk toegankelijke data zijn vaak al verouderd tegen de tijd dat ze beschikbaar zijn.

Bestaat er een standaardaanpak om datakwaliteit te verbeteren?

Er is geen universele methode om datakwaliteit te garanderen, omdat de eisen afhangen van het specifieke doel. Wel zijn er algemene richtlijnen die bijdragen aan betere kwaliteit:

  • Dataverzameling: Bepaal welke data nodig zijn, hoe ze worden verzameld en wat de impact is van slechte kwaliteit op je processen.

  • Normen formuleren: Stel per doel vast aan welke kenmerken data moeten voldoen. Bepaal welke data je bewaart, corrigeert of verwijdert.

  • Correctiebeleid: Ontwikkel regels voor het opschonen van data. Hoe ga je om met fouten, ontbrekende waarden of uitschieters?

  • Integratie en distributie: Bij data-uitwisseling tussen afdelingen ontstaan vaak kwaliteitsproblemen. Zorg voor heldere afspraken over het format en beheer.

  • Kennismanagement: Leg ervaringen, kwaliteitsmetingen en metadata vast in een datacatalogus. Dit voorkomt dubbel werk en versnelt analyses.

Datakwaliteit verbeteren is een doorlopend proces. Het draait om continue evaluatie en bijsturing, zodat data optimaal bijdragen aan de waarde en slagkracht van uw organisatie.

 

#AI022, AI022

NFI ontwikkelt innovatieve deepfake-detectiemethode met bloedstroomanalyse #genai

Geplaatst op door Patrick Petersen

NFI ontwikkelt innovatieve deepfake-detectiemethode met bloedstroomanalyse[/caption]

Het Nederlands Forensisch Instituut (NFI) heeft een veelbelovende nieuwe methode ontwikkeld om deepfakes te herkennen, waarbij gebruik wordt gemaakt van bloedstroomdetectie via videobeelden. Deze techniek maakt het mogelijk om subtiele fysiologische signalen te analyseren, zoals de veranderende bloedtoevoer in het gezicht, die ontstaat bij elke hartslag. “Door kortstondige vaatverwijding bij elke hartslag neemt lokaal de hoeveelheid bloed toe, wat leidt tot minuscule kleurveranderingen in de huid”, legt het NFI uit op haar website. Deze kleurverschillen zijn met geavanceerde beeldanalyse meetbaar, ondanks dat ze voor het menselijk oog vrijwel onzichtbaar zijn.

In echte videobeelden zijn deze microveranderingen aanwezig, vooral rond het voorhoofd, de ogen en de kaak—gebieden waar de bloedvaten dicht onder de huid liggen. Deepfake-video’s missen deze biologische ‘signatuur’, aangezien ze kunstmatig gegenereerd worden zonder rekening te houden met dergelijke fysiologische processen.

Lees verder →

AI-selling: XSL bestanden verkoop

Geplaatst op door Patrick Petersen

 

I n dit artikel de prompts voor verkoopdata-analyse en het .xsl-voorbeeldsbestand:

Analyseer de bijgevoegde verkoopgegevens en geef een
beknopt overzicht van opvallende trends, uitschieters
of patronen in de dataset. Presenteer de bevindingen
puntsgewijs, gericht op bijvoorbeeld omzet, productprestaties, regioresultaten en klantgedrag.

–

Stel een overzichtelijke tabel op met per stad de best
verkochte productcategorie, gebaseerd op historische
verkoopgegevens. Voer daarnaast een prognose uit voor
de komende jaren op basis van deze trends. Licht toe
welke methode voor de voorspelling is toegepast en op
welke aannames deze is gebaseerd.

 

–

Analyseer de beschikbare verkoopgegevens om kansrijke leadsegmenten te identificeren. Geef op basis
van historische aankopen, regio’s, productvoorkeuren
en klantgedrag een indicatie van waar nieuwe leads
zich kunnen bevinden. Presenteer dit in de vorm van
concrete klantprofielen of geografische gebieden met
hoge potentie.

 

–

Combineer interne verkoopvoorspellingen met externe
databronnen om kansrijke B2B-leads te identificeren.
Start met het analyseren van verkoopgegevens per
regio, stad en productcategorie om groeisegmenten
te bepalen. Koppel deze inzichten vervolgens
aan externe bronnen zoals CBS, Statbel, LinkedIn,
Company.info en subsidie-databases,zoals RVO
of VLAIO, om vergelijkbare bedrijven of regio’s
te vinden. Richt je specifiek op MKB-bedrijven
(50–250 medewerkers) die actief zijn in duurzame
initiatieven of kantoorvernieuwing. Presenteer de
resultaten in de vorm van concrete leadprofielen of
geografische focusgebieden met een hoge commerciële
potentie.

 

–

En voorbeeldbestanden:

 

 

 

SaleData

 

Hier een overzicht van specifieke .xls-voorbeeld bestanden voor analyse: https://exinfm.com/free_spreadsheets.html 

 

 

AI023, # AI023

AI-selling: prompt hoofdstuk 6

Geplaatst op door Patrick Petersen

 

 

AI en prompts kunnen een krachtige combinatie zijn om bedrijven te helpen meer leads te genereren en de kwaliteit van die leads te verbeteren. Dit kan door gedegen analyse, het verbeteren van bijvoorbeeld verkoopgesprekken maar ook door de creatie van betere, wervende content. Met doordachte prompts benut je AI om efficiënter leads aan te trekken en te kwalificeren, wat tijd bespaart en conversiekansen verhoogt.

 

We proberen eerst de kwaliteit van het rapport te beoordelen met de hulp van AI-chatbot Perplexity en gebruiken deze prompt:

Beoordeel het bijgevoegde onderzoeksrapport als een ervaren onderzoeker. Geef per kwaliteitsaspect
(validiteit, betrouwbaarheid, bruikbaarheid, toetsbaarheid, onafhankelijkheid, generaliseerbaarheid,
representativiteit en informativiteit) een korte beoordeling en minstens één concreet verbeterpunt.
Formuleer je feedback helder en professioneel, bij voorkeur in een overzichtelijke lijst of tabel, en
geef praktische suggesties waar mogelijk. <gebruik het rapport uit hoofdstuk 2/3>

–

Beoordeling Onderzoeksrapport – Kwaliteitsaspecten

Aspect Beoordeling Concreet Verbeterpunt
Validiteit De gebruikte bronnen zijn relevant en onderbouwen de genoemde trends en aanbevelingen goed. De koppeling met marktontwikkelingen is logisch. Voeg meer kwantitatieve onderbouwing toe aan enkele beweringen (bijv. cijfers over prijselasticiteit per segment).
Betrouwbaarheid Veel bronnen zijn gerenommeerd (zoals PwC, JLL, KVK), wat de betrouwbaarheid verhoogt. Sommige citaten missen echter exacte bronvermelding. Voeg bronvermeldingen toe bij álle kwantitatieve claims (bijv. percentages, marktaandelen) inclusief publicatiedatum.
Bruikbaarheid Het rapport is direct toepasbaar voor strategische keuzes en positionering. De tabellen maken het overzichtelijk. Werk enkele strategische aanbevelingen verder uit tot actieplannen of implementatierichtlijnen.
Toetsbaarheid De conclusies zijn grotendeels navolgbaar en gebaseerd op openbare data. Echter, methodologische toelichting ontbreekt. Licht toe hoe de data is verzameld en geselecteerd (bijv. hoe aanbieders zijn gekozen).
Onafhankelijkheid De toon is overwegend objectief en informatief. Er is een lichte voorkeur merkbaar voor bepaalde aanbieders. Let op neutraliteit in beschrijvingen; vermijd taal die neigt naar promotie (zoals “perfect voor”).
Generaliseerbaarheid De inzichten zijn grotendeels breed toepasbaar binnen de markt van duurzame kantoorinrichting in Nederland en België. Maak onderscheid tussen trends die specifiek zijn voor grote bedrijven versus MKB (verschillende behoeften).
Representativiteit De lijst met aanbieders is representatief voor de markt, met een goede mix van bekende en gespecialiseerde partijen. Overweeg een visuele representatie van marktaandeel of segmentatie (bijv. taartdiagram per sector).
Informativiteit De informatie is uitgebreid, actueel en rijk aan voorbeelden. De tabellen geven snel inzicht. Voeg samenvattende visualisaties of infographics toe om de leesbaarheid voor besluitvormers te verhogen.

✅ Samenvatting & Aanbevelingen

  • Sterke punten:

    • Relevante, actuele data en goed gestructureerde aanbevelingen.

    • Brede representatie van spelers uit Nederland en België.

    • Sterke combinatie van marktdata en strategische toepassing.

  • Verbeterpunten:

    • Methodologische onderbouwing ontbreekt: geef toelichting op selectie en interpretatie van data.

    • Sommige claims missen bronverwijzing.

    • Strategische aanbevelingen kunnen verder geconcretiseerd worden in uitvoerbare stappen.

–

 

Voer deze verbeterpunten uit op het rapport: Maak een
tabel of infographic waarin je per land de belangrijkste trends, kansen en aanbevelingen samenvat.
Verhoog de toegankelijkheid van het rapport.

–

 

 

 

 

 

-

Analyseer het bijgevoegde onderzoeksrapport en aanvullende informatie en geef een overzicht van de vormen van marktsegmentatie die in de markt voor duurzame
kantoorinrichting in Nederland en België worden toegepast of relevant zijn. Beschrijf per segmentatievorm (zoals geografisch, demografisch, gedragsmatig,
psychografisch of op basis van klantbehoeften) hoe
deze tot uiting komt in de markt, welke segmenten het
belangrijkst zijn, en geef concrete voorbeelden uit
het rapport. Vat je antwoord samen in een overzichtelijke lijst of tabel.


-

Overzicht Marktsegmentatie – Duurzame Kantoorinrichting NL & BE

Segmentatievorm Toelichting in de markt Belangrijkste segmenten Voorbeelden uit het rapport
Geografisch Verschillen tussen Nederland en België qua regelgeving, marktvolwassenheid en aanbod. Randstad (NL), Vlaamse steden (BE), locaties met goede bereikbaarheid. – Richt je op strategische locaties met goede OV-verbindingen.
– Lokale productie in België als concurrentievoordeel (Pami).
Demografisch Bedrijfsgrootte, type organisatie (profit vs. non-profit), sector. Middelgrote tot grote bedrijven (50–500 medewerkers) in zakelijke dienstverlening. – Buyer persona: facility managers in consultancy, IT, advocatuur.
– Triboo richt zich op grotere organisaties met CO₂-doelstellingen.
Gedragsmatig Segmentatie op basis van duurzaamheidsintentie, koopbereidheid en oriëntatiegedrag. ESG-gedreven kopers, prijsbewuste kopers, early adopters van circulaire concepten. – 47% investeert in duurzaamheid voor concurrentievoordeel.
– Minder dan de helft bereid om 1–10% meer te betalen voor duurzame producten.
Psychografisch Houding ten opzichte van duurzaamheid, innovatie en welzijn. Waardegerichte kopers (duurzaamheidsambitie), pragmatische beslissers (balans prijs en impact). – Klanten verwachten duidelijke waarde zonder greenwashing.
– Focus op welzijn en hybride werken als kernwaarde.
Op basis van klantbehoeften Segmentatie op behoeften zoals flexibiliteit, circulariteit, meetbare impact of ergonomie. Klanten met ESG-doelstellingen, hybride werkvormen, behoefte aan flexibele inrichting. – Meubelabonnement als oplossing voor flexibiliteit en cashflow.
– Vraag naar modulaire, aanpasbare en meetbare oplossingen (bijv. via CO₂-footprint).

 


-

Ontwerp een nieuwe B2B-buyer persona op basis van het volgende bestaande klantprofiel van
ons fictieve bedrijf Kantoor Inrichters BV: 
Onze huidige buyer persona is een praktisch ingestelde, strategisch denkende facility manager of hoofd
inkoop, met een gemiddelde leeftijd van 45 jaar. Deze persoon is werkzaam binnen een middelgroot tot groot
bedrijf (50–500 medewerkers) in de sector zakelijke dienstverlening, waaronder consultancy, IT, financiële diensten en advocatuur. De doelgroep bevindt
zich verspreid over Nederland en België. Presenteer de uitgewerkte nieuwe persona in een duidelijke en
overzichtelijke tabel, inclusief relevante kenmerken zoals functie, uitdagingen, behoeften, beslissingscriteria en communicatievoorkeuren. Gebruik bijgaand
marktrapport en aanvullende informatie . 



-

🧑‍💼 Nieuwe B2B Buyer Persona – “ESG-gedreven Werkplekstrateeg”

Kenmerk Beschrijving
Naam Persona Emma de Werkplekstrateeg
Functie Workplace Manager / Sustainability & Facility Lead
Leeftijd 38 jaar
Sector Zakelijke dienstverlening (IT, consultancy, juridische en financiële dienstverlening)
Bedrijfsgrootte 100 – 500 medewerkers
Locatie Randstad (NL) en Vlaamse stedelijke regio’s (BE)
Uitdagingen – Integreren van ESG-doelen in kantoorinrichting
– Beperkt aanbod duurzame en flexibele werkplekoplossingen
– Balanceren van prijs en impact
Behoeften – Circulaire, modulair aanpasbare meubeloplossingen
– Oplossingen die welzijn én duurzaamheid combineren
– Leveranciers met transparante data
Beslissingscriteria – Total Cost of Ownership (TCO)
– ESG-rapportage / CO₂-footprint onderbouwing
– Flexibiliteit in gebruik (hybride, aanpasbaar)
– Leverbetrouwbaarheid
Invloed op besluitvorming Hoog: stuurt inkoop aan en adviseert directie in ESG-gerelateerde keuzes
Digitale oriëntatie Hoog: doet online vooronderzoek via LinkedIn, sustainability platforms, whitepapers en leverancierswebsites
Communicatievoorkeur – Graag concrete use cases, benchmarks en visuals
– Voorkeur voor webinars, whitepapers, klantcases
– Persoonlijk contact bij finale beslissing
Informatiebronnen – PwC, Deloitte, FMN, Duurzaam Gebouwd, vakmedia over werkplekstrategie en ESG
Kansen voor Kantoor Inrichters BV – Positioneer als ESG-partner met meetbare impact
– Bied abonnementen of modulaire producten
– Maak duurzaamheid zichtbaar én meetbaar

📌 Strategische Notitie

Deze nieuwe persona weerspiegelt de verschuiving van operationele inkoop naar strategisch facilitair management met een ESG-focus. Emma kijkt verder dan enkel prijs: ze zoekt partners die duurzaamheidsdoelen meetbaar helpen realiseren én inspelen op veranderende werkmodellen (zoals hybride werken). Door in te spelen op haar behoefte aan transparantie, flexibiliteit en concrete impact, kan Kantoor Inrichters BV haar beter bereiken én converteren.

Laat me weten als je deze persona als visueel profiel of PowerPoint-dia wilt!

 

 

AI021,#AI021