AI kan documentverwerking automatiseren door PDF’s te lezen, relevante gegevens te extraheren en direct te verwerken. Door de combinatie van Intelligent Document Processing (IDP) en Large Language Models (LLM’s) werkt dit flexibel, ongeacht opmaak, taal of structuur. De oplossing zet data om naar bruikbare formaten, controleert automatisch de kwaliteit en legt alleen twijfelgevallen voor aan medewerkers. Dit zorgt voor tijdsbesparing, minder fouten en betere schaalbaarheid, en is breed inzetbaar voor verschillende documenttypes en organisaties.

Veel professionals gebruiken ChatGPT als een slimme zoekmachine en moeten daardoor telkens opnieuw uitleggen wie ze zijn, hoe hun organisatie werkt en in welke context ze opereren. Dat leidt tot generiek advies dat weinig aansluit op de praktijk. Dit is geen beperking van AI, maar een kwestie van configuratie. Door ChatGPT te werken met projectfolders, context en duidelijke instructies kun je AI veranderen van een vraag-antwoordmachine in een echte denkpartner. Binnen zo’n project onthoudt ChatGPT relevante informatie, houdt het rekening met technische, organisatorische en compliance-eisen en past het zijn schrijfstijl en structuur aan op het publiek.

Ken je dat probleem? Je organisatie is te klein voor een compleet datateam, maar je ambities zijn te groot om het klein te houden. In eerdere blogs liet ik al zien hoe low-code tools zoals TimeXtender een nieuwe generatie Analytics Engineers mogelijk maken. In dit blog wil ik laten zien waarom juist deze Analytics Engineers een antwoord zijn op deze situatie.

Veel organisaties starten met het bouwen van BI-dashboards door zich te richten op visualisaties en KPI’s, maar vergeten het fundament: een goed dimensionaal model. Zonder dit model ontstaan op termijn problemen zoals trage dashboards, foutgevoelige berekeningen, inconsistenties tussen rapporten en hoge onderhoudskosten.