Home

Blog

AI-termen Ontrafeld: Een Eenvoudige Gids naar Wat Belangrijk is (en Wat Niet)

AI-termen Ontrafeld: Een Eenvoudige Gids naar Wat Belangrijk is (en Wat Niet)

Geschreven door

Daria Olieshko

Gepubliceerd op

13 aug 2025

Leestijd

3 - 5 min lezen

AI is overal. Maar laten we eerlijk zijn — veel van de “AI-termen” daarbuiten zijn gewoon modewoorden die in pitch decks en productpagina's worden gegooid. Als je je ooit overweldigd hebt gevoeld door acroniemen zoals AGI, LLM, of A2A, ben je niet de enige.

Deze gids breekt het allemaal af in eenvoudig Engels. Geen jargon. Geen onzin. Alleen de essenties die er daadwerkelijk toe doen in 2025 en daarna.

Of je nu in HR, IT, marketing, operations werkt, of gewoon slim wilt klinken tijdens je volgende vergadering, dit is je snelle cursus. Bewaar het. Deel het. Bookmark het. Laten we samen AI-termen decoderen — en leren hoe we ze kunnen gebruiken om daadwerkelijk dingen gedaan te krijgen.

Waarom AI-termen ertoe doen in 2025

AI is niet langer een technologische experiment. Het is de motor achter je planningstools, wervingsworkflows, analysetools, en Slack-meldingen. Maar de meeste mensen spreken de taal nog steeds niet.

Hier is waarom het kennen van AI-termen belangrijk is:

Je zult hype onderscheiden van echte waarde.
Je zult slimmere beslissingen nemen bij het evalueren van leveranciers.
Je zult eindelijk begrijpen hoe je hulpmiddelen werken.
Je zult beter samenwerken met ontwikkelaars en technische teams.

Echt voorbeeld:

Een HR-team kocht een 'AI-chatbot' om de werving te automatiseren. Het bleek een veredeld contactformulier te zijn, zonder NLP, zonder automatisering, en zonder integratie. Waarom? Ze begrepen de termen niet.

De Enige AI-termen die je Echt Moet Kennen

Laten we beginnen met de kernconcepten die je het meest zult tegenkomen.

AI-agent

Een systeem dat waarneemt, beslist en handelt naar een doel toe. Het heeft geen handmatige input nodig om te bewegen — het neemt zelf initiatief. Zie het als een onvermoeibare digitale assistent.

Agentische AI

Een AI die zijn eigen doelen kan stellen en kan handelen zonder constante instructies. Het leert gaandeweg en optimaliseert resultaten in de tijd. Voorbeeld: shifts plannen en conflicten autonoom oplossen.

A2A (Agent-to-Agent)

Een communicatieprotocol dat zelfstandige AI-agents laat samenwerken. Je planning AI kan met een payrol-AI praten om uren, overwerk en naleving te synchroniseren.

AGI vs ANI

AGI

(Kunstmatige Algemene Intelligentie)

Een nog hypothetische vorm van AI die kan leren en redeneren als een mens. Het bestaat nog niet, maar domineert de krantenkoppen.

ANI

(Kunstmatige Smalle Intelligentie)

Echte wereld AI die gespecialiseerd is in één taak — zoals planning, gezichtsherkenning, of vertaling. Dit is de AI die je vandaag gebruikt.

AI Chatbots: Meer dan Alleen Small Talk

Moderne AI-chatbots kunnen:

HR-vragen beantwoorden
PTO-verzoeken verwerken
Instructies voor onboarding geven
Optreden als 24/7 support agents

Tools zoals ChatGPT, Claude, Gemini, en aangepaste bots die getraind zijn op interne documenten kunnen zeer nuttig zijn.

Automatisering vs Orkestratie

AI-automatisering

Handelt specifieke, repetitieve taken af — zoals tickets labelen, shifts toewijzen, of waarschuwingen versturen.

AI-orkestratie

Verbindt systemen en taken in end-to-end flows. Denk: een nieuwe werknemer in dienst nemen, hun shiftschema instellen, payroll synchroniseren, en nalevingsdocumenten verzenden.

AI-modellen & Families

AI-model

Het kernalgoritme dat getraind is om input naar output te mappen. GPT-4o, Claude 3, en Gemini 1.5 zijn voorbeelden.

Model familie

Een groep gerelateerde modellen getraind op vergelijkbare architectuur maar geoptimaliseerd voor verschillende taken. GPT-3.5, GPT-4, GPT-4o behoren allemaal tot de GPT-familie.

Uitlijning, Aandacht & Bias

Uitlijning

Zorgt ervoor dat AI-gedrag overeenkomt met menselijke waarden. Slechte uitlijning = onbedoelde acties.

Aandacht

Hoe modellen zich “focussen” op de belangrijkste gegevens om reacties te genereren. Kern voor transformator modellen.

Bias

Als trainingsdata vooringenomen is, zal de output van de AI dat ook zijn. Dit is van belang voor HR, naleving, en besluitvorming.

AI-integratie

Gebruik platforms zoals:

Zapier om acties tussen apps te triggeren
API's om AI-functies in te bedden
No-code tools om slimme automatiseringen te bouwen zonder ontwikkeltijd

Voorbeeld: Gebruik ChatGPT om shift-rapporten te genereren binnen Shifton op basis van tijdregistratiegegevens.

Geavanceerde AI-termen die je vaker zult zien

LLM (Groot Taalmodel)

De motor achter chatbots, contentgeneratie, en slimme antwoorden. LLM's zijn getraind op gigantische tekstdatasets en kunnen een breed scala aan taalopdrachten uitvoeren.

Populaire LLM's:

GPT-4o (OpenAI)
Claude 3 (Anthropic)
Gemini 1.5 (Google)
Mistral (open-source)

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Combineert een taalmodel met een zoekmachine of documentenbasis om real-time, contextbewuste reacties te genereren. Nuttig voor AI-supportagents en kennisbanken.

Zero-shot / Few-shot Learning

Zero-shot: AI doet iets zonder voorbeelden.
Weinig-voorbeeld: AI gebruikt een paar voorbeelden in de prompt om te leren hoe een taak uit te voeren.

Deze vaardigheden stellen AI in staat zich snel aan te passen — ideaal voor het analyseren van nieuwe trends in supporttickets of HR-feedback.

Multimodale AI

Modellen die tekst, afbeeldingen, audio of video allemaal tegelijk begrijpen. Geweldig voor het interpreteren van visuele schema's, spraakopdrachten, en formulierinvoer samen.

Vector Databases

Slaat informatie op in een formaat dat AI kan begrijpen en semantisch kan doorzoeken (op betekenis, niet op sleutelwoord). Aandrijft documentenzoekopdrachten, chatbots en personalisatie.

Populaire tools:

Pinecone
Weaviate
Chroma

Volledige Woordenlijst van 40+ AI-termen (Eenvoudig Uitgelegd)

AI-agent — Een systeem dat beslissingen kan nemen en doelen kan nastreven zonder menselijke micromanagement.
Agentische AI — AI die zijn eigen doelen stelt en initiatief neemt op basis van zijn omgeving.
A2A (Agent-to-Agent) — Een protocol voor AI-agents om te communiceren en samen te werken.
AGI (Kunstmatige Algemene Intelligentie) — Een hypothetische AI met menselijk niveau leren en redeneren.
ANI (Kunstmatige Smalle Intelligentie) — Echte wereld AI die uitblinkt in één specifieke taak.
AI-model — Een getrainde functie die input omzet in intelligente output.
Model familie — Een groep gerelateerde AI-modellen gebouwd met dezelfde architectuur.
LLM (Groot Taalmodel) — Een model getraind op grootschalige taalgegevens om menselijke-achtige tekst te begrijpen en te genereren.
Multimodale AI — AI die meerdere invoertypen (tekst, afbeelding, stem) kan begrijpen en ermee kan werken.
Vector database — Een type database gebruikt om gegevens op te slaan en te doorzoeken op basis van betekenis, niet alleen op sleutelwoorden.
Embeddings — Numerieke representaties van tekst/gegevens die AI helpen relaties en betekenis te begrijpen.
RAG (Retrieval-Augmented Generation) — Combineert real-time zoeken met generatie voor nauwkeurigere antwoorden.
Prompt engineering — Het creëren van betere invoer om gewenste output van AI te krijgen.
Zero-shot learning — AI voert een taak uit zonder deze eerder gezien te hebben.
Few-shot learning — AI leert een nieuwe taak met slechts een paar voorbeelden.
Fine-tuning — Het aanpassen van een algemeen model aan een specifieke taak of dataset.
Pretraining — De eerste trainingsfase van een AI-model op een breed dataset.
Hallucinatie — Wanneer AI zelfverzekerd valse of onjuiste informatie genereert.
Bias — Systematische oneerlijkheid in AI-gedrag door scheefgetrokken trainingsdata.
Uitlijning — Zorgen dat AI-uitvoer overeenstemt met menselijke doelen, waarden, en ethiek.
Constitutionele AI — Modellen trainen met ingebouwde ethische principes.
Uitlegbaarheid — Het vermogen om te begrijpen waarom AI een bepaalde beslissing heeft genomen.
Black box — Een model of systeem waarvan de interne werking niet transparant of interpreteerbaar is.
Redeneren met keten-van-gedachten — Een techniek waarbij AI zijn stappen uitlegt voordat een conclusie wordt bereikt.
RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) — Een trainingsmethode waarbij menselijke voorkeuren het leerproces sturen.
Synthetische data — Kunstmatig gegenereerde data gebruikt om modellen te trainen of testen.
Open gewichten — Wanneer de parameters van een model publiekelijk gedeeld worden (open-source).
Gesloten model — Een propriëtaire AI-model waarvan de interne werking niet toegankelijk is.
Token — De kleinste eenheid tekst die AI-modellen gebruiken (vaak een woord of deel van een woord).
Vertraging — De tijdsvertraging tussen een gebruikersinvoer en AI-antwoord.
Inferentie — Het gebruiken van een getraind model om output te genereren.
Aarding — Het koppelen van AI-uitvoer aan echte, verifieerbare informatie.
Autonome AI — AI die zelfstandig over lange sequenties kan opereren zonder tussenkomst.
Benchmarking — Het testen van AI-prestaties met gestandaardiseerde datasets en taken.
Veiligheidsmaatregelen — Beperkingen of limieten ingesteld op AI om misbruik of fouten te voorkomen.
Afstemmingsknoppen — Instelbare instellingen die veranderen hoe een AI-model zich gedraagt.
Schaalbaarheid — Hoe goed een AI-systeem presteert als de gebruikersvraag toeneemt.
Overfitting — Wanneer een model goed presteert op trainingsdata maar slecht in de echte wereld.
Generalisatie — Het vermogen van AI om goed te presteren op ongeziene data.
NLP (Natuurlijke Taalverwerking) — Het veld van AI gericht op het begrijpen en genereren van menselijke taal.
Gegevens labeling — Rauwe data (afbeeldingen, tekst, etc.) labelen om AI te leren wat het ziet.
Zelf-gestuurd leren — AI trainen om patronen te leren van niet-gelabelde data.
Co-pilot AI — Een soort assistent-AI die mensen aanvult in plaats van vervangt.
Orkestratie — AI-aangedreven tools verbinden in slimme, geautomatiseerde workflows.