Enterprise AI-zoekstrategie - hoe gaan grote bedrijven om met interne + externe AI-zichtbaarheid?

Wij hebben beide uitdagingen bij [Large Enterprise] aangepakt. Hier is onze architectuur:

Interne AI-zoekfunctie:

Geïmplementeerde federatieve zoekopdracht met RAG (Retrieval Augmented Generation):

Bronnen: Sharepoint + Confluence + Salesforce + interne DB's
     ↓
Connectors: Real-time synchronisatie met overname van toegangsrechten
     ↓
Vector Store: Embeddings voor semantische zoekopdrachten
     ↓
RAG-laag: LLM-antwoorden onderbouwen met brondocumenten
     ↓
Interface: Natuurlijke taalvraag + geciteerde bronnen

Belangrijkste resultaten:

• Zoektijd met 60% verminderd
• Medewerker NPS voor zoeken: 72 (was 18)
• 45% minder herhaalde vragen aan experts

Externe AI-zichtbaarheid:

Ander team, andere strategie:

• Marketing beheert GEO-optimalisatie
• Contentteam herstructureert voor conversatiegerichte vragen
• Gebruik van Am I Cited voor monitoring over platforms heen
• Aandeel van stem t.o.v. concurrenten wordt gevolgd

De governance-laag omvat beide:

• Toegangscontrole (wie ziet wat)
• Audit logging (compliance-eis)
• Menselijke beoordeling voor gevoelige beslissingen
• Datalocatieregels

Kennismanagementperspectief hier. Het interne zoekprobleem is organisatorisch, niet alleen technisch.

Oorzaak:

• Content verspreid over meer dan 15 platforms
• Geen eigenaarschap over crossfunctionele content
• Verouderde documentatie blijft eeuwig staan
• Kennis binnen teams wordt nooit gedocumenteerd

Technische oplossing is niet genoeg:

We hebben een geweldig AI-zoekplatform uitgerold. Adoptie was 30%.

Daarna hebben we:

1. Content-eigenaren toegewezen per hoofdonderwerp
2. Content lifecycle ingevoerd (automatisch archiveren na X maanden)
3. Contentbijdrage opgenomen in prestatiebeoordelingen
4. “Kennisambassadeurs” aangesteld in elke afdeling

Adoptie steeg naar 78%.

Voor externe AI-zichtbaarheid:

Zelfde principe. Je kunt niet optimaliseren voor AI als je content een rommel is. Eerst opschonen en structureren, dan optimaliseren.

Platformselectie perspectief. We hebben 8 enterprise AI-zoekplatforms geëvalueerd.

Wat belangrijk is:

Topplatforms die we overwogen:

• Glean (uitstekende UX, sterke connectors)
• Elasticsearch + eigen LLM-laag (maximale controle)
• Microsoft Copilot voor 365 (als je volledig Microsoft werkt)
• Coveo (sterk in e-commerce + kennis)

Onze keuze:

Glean voor de meeste toepassingen + eigen Elasticsearch voor gevoelige data die niet de omgeving mag verlaten.

Hybride aanpak maakte snelle uitrol mogelijk en voldeed aan beveiligingseisen.

Marketingperspectief op externe AI-zichtbaarheid.

De uitdaging:

Onze concurrenten worden genoemd in ChatGPT en Perplexity bij categorievragen. Wij niet. Dit is een merkprobleem, niet alleen een trafficprobleem.

Onze aanpak:

1. Audit huidige situatie - Am I Cited voor nulmeting van zichtbaarheid
2. Content herstructureren - FAQ-formaat voor belangrijke onderwerpen
3. Thought leadership - Executive content met duidelijke expertisesignalen
4. Derde partijen - Analistrelaties, reviewsites, Reddit-engagement

KPI’s die we volgen:

• Aandeel van stem in AI-antwoorden (t.o.v. 5 concurrenten)
• Sentiment van AI-vermeldingen
• Citaties (worden we direct genoemd of via derden?)
• Conversieratio vanuit AI-verkeer

Resultaten na 6 maanden:

• Aandeel van stem: 8% → 22%
• Directe merkcitaten +180%
• AI-verkeer nu 4% van totaal (groeiend)

Verandermanagement is de verborgen uitdaging.

De verandering op de werkvloer:

Werknemers zijn gewend aan zoekopdrachten op trefwoord. AI-zoeken is conversatiegericht. Die mentale omschakeling is groot.

Wat werkt:

1. Trainingssessies - Niet alleen “hoe gebruik je het” maar “hoe denk je na over vragen”
2. Ambassadeursprogramma - Power-users die hun team helpen
3. Executive sponsorship - Leidinggevenden die het actief gebruiken
4. Communicatie over snelle successen - Deel successen breed

Veelvoorkomende adoptieblokkades:

• “Ik vertrouw AI-antwoorden niet” → Toon bronvermeldingen
• “Mijn oude zoekfunctie werkte prima” → Vergelijk tijdsbesparing side-by-side
• “Ik weet niet wat ik moet vragen” → Voorzie voorbeeldvragen
• “Weer een extra tool” → Integreer in bestaande workflows

Streef naar 60-80% adoptie binnen 12 maanden. Wij zitten op 72% na 10 maanden.

Dataline governance framework voor AI-zoekopdrachten.

Beleid dat we hebben vastgesteld:

1. Dataclassificatie - Waar mag AI toegang toe krijgen? (Publiek, Intern, Vertrouwelijk, Beperkt)
2. Overname van toegangsrechten - AI respecteert permissies van het bronsysteem
3. Retentie - Hoe lang worden zoeklogs bewaard?
4. Grensoverschrijdend - Datalocatie per regio
5. Modeltraining - Onze data traint GEEN modellen van leveranciers

Implementatie:

Auditvereisten:

• Wie heeft wat wanneer geraadpleegd
• Welke bronnen zijn gebruikt in antwoorden
• Is antwoord extern gedeeld?
• Kwartaalgewijze toegangsbeoordelingen

Laten we eerlijk praten over ROI.

Interne AI-zoek ROI:

Gemiddelde ROI van enterprise AI-initiatieven: 5,9% (IBM-onderzoek)

Dat lijkt laag, maar dat komt doordat veel initiatieven falen op adoptie.

Wat succesvolle implementaties zien:

• 60% snellere besluitvorming
• 2-5 uur/week tijdsbesparing per kenniswerker
• 31% verbetering in beslissnelheid
• Minder herhaalde vragen aan experts

Hoe berekenen:

(Gespaarde uren × uurloon × aantal medewerkers) - (Platformkosten + implementatie)

Voor 10.000 kenniswerkers die 2 uur/week besparen: = 10.000 × 2 × 52 × €50/uur = €52M waarde

• Platform (€500K) - Implementatie (€1M) = >€50M jaarlijkse waarde

Externe AI-zichtbaarheid ROI:

Moeilijker te meten, maar volg:

• AI-verkeer en conversies
• Veranderingen in merkzoekvolume
• Trends in aandeel van stem
• Pipeline beïnvloed door AI-ontdekking

Begin met leidende indicatoren, bouw uit naar omzettoerekening.

Vooruitblik: agentische AI is in opkomst.

Huidige situatie: AI beantwoordt vragen Volgende situatie: AI onderneemt acties op basis van antwoorden

Implicaties voor enterprises:

• AI-zoeken wordt AI-workflowautomatisering
• Governance nodig voor autonome beslissingen
• “Wat is ons beleid?” wordt “pas ons beleid toe”
• Kennis wordt uitvoering

Bereid je nu voor:

1. Schone, gezaghebbende data (rommel erin = rommel eruit)
2. Duidelijk beleid (AI heeft regels nodig)
3. Workflowintegratie (niet alleen een zoekinterface)
4. Patronen voor menselijke controle (wanneer schakelt AI op naar mens?)

Bedrijven die nu een sterke AI-zoekbasis leggen, stappen sneller over naar agentische AI.

Uitstekende discussie. Dit is onze roadmap op basis van deze inzichten:

Fase 1: Interne AI-zoekfunctie (Q1)

• Glean uitrollen voor primaire zoekopdrachten
• Aangepaste RAG-laag voor gevoelige systemen
• Overname van toegangsrechten van bronsystemen
• Start verandermanagementprogramma

Fase 2: Governance framework (Q1-Q2)

• Dataclassificatie voor AI-toegang
• Implementatie van audit logging
• Human-in-the-loop voor vertrouwelijke vragen
• Kwartaalgewijze toegangsreviews

Fase 3: Externe AI-zichtbaarheid (Q2)

• Marketing-geleide GEO-initiatieven
• Content herstructureren voor conversatiegerichte vragen
• Uitrol van Am I Cited-monitoring
• Volgen van aandeel van stem versus concurrenten

Fase 4: Meting (doorlopend)

• Intern: Adoptie, tijdsbesparing, beslissnelheid
• Extern: Aandeel van stem, citaties, AI-conversies

Belangrijke succesfactoren:

• Executive sponsorship (is er)
• Investering in verandermanagement (budgetteren we)
• Schone databasis (mee bezig)
• Governance-first aanpak (niet onderhandelbaar)

Dank allemaal voor de praktische inzichten. Dit is precies wat we nodig hadden.