Van gegevensverzameling tot integratie op WhatsApp of een website, ontdek in deze uitgebreide gids hoe je een hoogwaardige AI-assistent ontwerpt, test en implementeert die is afgestemd op al je doelstellingen!
Fase 1: Gegevens verzamelen en voorbereiden voor de chatbot
Een HR-chatbot heeft niet dezelfde verwachtingen of dezelfde gegevensbronnen als een e-commerce chatbot of een persoonlijke sportassistent. Elk van deze virtuele assistenten zal zich onderscheiden door de relevantie van hun antwoorden, de betrouwbaarheid van hun interacties en vooral hun rendement op investering!
Om te beginnen moet je het toepassingsgebied van je chatbot nauwkeurig definiëren: dit is de verzameling concrete use cases die je chatbot moet afdekken:
- Afhankelijk van de terugkerende interacties die moeten worden geautomatiseerd en de zakelijke of persoonlijke context waarin het wordt gebruikt
- Door rekening te houden met de op te lossen gebruikersproblemen, zoals gebrek aan informatie, repetitieve taken of frequente verzoeken;
- Denk ten slotte na over de distributiekanalen voor de chatbot: website, WhatsApp, intranet, enz.
Vervolgens moeten de gegevens worden verzameld om de chatbot in staat te stellen de context te begrijpen, accuraat te reageren en zich aan te passen aan de behoeften van je gebruikers. Deze informatie wordt gebruikt om het model te voeden: interne documenten, FAQ’s, klantgeschiedenis of productcontent.
Hoe duidelijker, gestructureerder en doelgerichter de gegevens, hoe relevanter je chatbot zal zijn!
Kies het type GPT-chatbot op basis van de te automatiseren taken en de beschikbare gegevens
Om je te helpen, zijn hier enkele voorbeelden van taken die geautomatiseerd moeten worden op een chatbot met de relevante gegevens die moeten worden verstrekt. Voor een 360-zicht hebben we ook het type chatbot vermeld dat wordt aanbevolen voor de geautomatiseerde taak:
| Taken die geautomatiseerd moeten worden | Aanbevolen type GPT-chatbot | Voorbeelden van te verzamelen gegevens |
| Algemene vragen beantwoorden | Generalist GPT (bruto LLM) | Niet specifiek (voorgetraind model) |
| Reageren op intern beleid (HR, juridisch) | Gespecialiseerd GPT (via RAG) | Interne documenten, FAQ’s, HR- of juridische databases |
| Verzoeken van klanten bijhouden, logboeken analyseren | Gespecialiseerde GPT + IS-integratie (API, CRM, ITSM) | Gegevens uit bedrijfssystemen (tickets, logboeken, geschiedenis) |
| Geef persoonlijke aanbevelingen | Aangepaste GPT (RAG of geavanceerde prompting) | Klantgegevens, voorkeuren, aankoop- of gebruiksgeschiedenis |
| Automatische documenten of antwoorden genereren | GPT + sjabloonstructuur (formulieren, PDF’s, e-mails) | Modeldocumenten, in te vullen variabelen |
Vergeet niet om indexeerbare formaten te gebruiken (TXT, HTML, CSV, JSON, enz.)!
Stap 2: Kies de juiste LLM-technologie en het juiste platform
De kwaliteit van je chatbot hangt af van de motor die hem aandrijft: zijn LLM (Large Language Mode). Het is deze LLM die de antwoorden genereert, de vragen begrijpt en zich aanpast aan de context. De keuze van een LLM voor een chatbot hangt af van je budget en je technische vereisten, maar ook van je veiligheidsbeleid!
Een chatbot maken met GPT
De bekendste LLM is GPT, ontwikkeld door OpenAI.
Het is krachtig, veelzijdig en eenvoudig in te zetten. GPT is een vooraf getraind model dat is ontworpen om vloeiend te reageren en de draad van een gesprek te behouden. Het begint met een voortrainingsfase op miljarden teksten, waardoor het een solide algemene kennisbasis krijgt.
Ten tweede kan de chatbot op twee manieren worden gepersonaliseerd:
- Of door fine-tuning, een techniek waarbij het systeem opnieuw wordt getraind op je eigen bedrijfsgegevens;
- Of via een RAG-architectuur (Retrieval-Augmented Generation), waarmee antwoorden uit uw interne documenten kunnen worden gehaald om nauwkeurige, betrouwbare antwoorden te geven.
Top 3 LLM’s voor het maken van een chatbot (naast GPT)
Andere LLM’s zijn net zo effectief, afhankelijk van je behoeften:
- Claude (Antropisch): deze Amerikaanse AI stelt gegevens veilig en richt zich op redeneren;
- Gemini (Google): sterke context en Google-integraties ;
- Mistral (open source): snel, aanpasbaar, geen cloudafhankelijkheid
Vervolgens moet je een geschikt platform kiezen om je chatbot te lanceren, afhankelijk van je vereisten.
Welk platform moet je gebruiken om je chatbot te maken?
Er zijn een aantal platforms die je kunt gebruiken om je chatbot te maken, afhankelijk van je technische niveau:
- Als je net begint, gebruik dan ChatGPT (Plus-versie). Je kunt een persoonlijke assistent maken zonder codering, rechtstreeks vanuit de interface. Het is snel en gemakkelijk.
- Als je je chatbot wilt integreren in een site of WhatsApp, wend je dan tot deskundige platforms zoals Botnation AI!
Fase 3: Ontwikkeling: front-end en back-end integratie van de GPT chatbot
Zodra het model en de gegevens klaar zijn, komt de technische fase: de chatbot verbinden met je digitale omgeving: ofwel in degebruikersinterface (front-end) of in de interne systemen (back-end). Of allebei!
Je GPT-chatbot integreren in de front-end: waar en hoe de chatbot wordt weergegeven
De front-end is de interface die zichtbaar is voor de gebruiker. Je chatbot kan worden geïntegreerd in :
- Een showcasewebsite (WordPress, Webflow, HTML) ;
- Een e-commercesite (Shopify, WooCommerce, Prestashop) ;
- Webtoepassingen (klantenportaal, intranet) ;
- Of berichtendiensten zoals WhatsApp, Messenger, Slack en Teams.
Om een GPT chatbot te integreren op je site of applicatie zijn er over het algemeen verschillende mogelijkheden, zoals :
- De eenvoudigste manier is om een JavaScript-script rechtstreeks in de code van je pagina’s in te voegen;
- Gebruik een kant-en-klaar iframe of widget.
Sommige platforms, zoals Botnation, bieden zelfs native integraties, zoals een chatbot-plugin voor WordPress, Shopify of WooCommerce. Tot slot kun je voor complexere behoeften gebruikmaken van een API die wordt geleverd door een oplossing van derden.
Systemen koppelen en reacties in de backoffice automatiseren
Met de back-end kan de chatbot in de diepte leven: hij heeft toegang tot gegevens, activeert acties en volgt gebruikers. Om dit te doen, heb je :
- Verbind de chatbot met je bedrijfstools: CRM, ERP, HRIS, productdatabase, enz;
- Geautomatiseerde acties activeren: een e-mail versturen, een ticket openen, een planning wijzigen, enz;
- Toegang tot realtime gegevens: voorraad, agenda, bestelstatus, interne documenten.
Afhankelijk van het gebruikte platform kan je chatbot op verschillende manieren in je CRM worden geïntegreerd:
- API of GraphQL ;
- Aangepaste webhooks ;
- Verbindingen met SQL/NoSQL-databases ;
- Integratie met middleware zoals Zapier, Make of n8n ;
- Gebruik van native connectors (Zendesk, Salesforce, Jira, enz.).
Stap 4: De GPT-chatbot testen voor de lancering
Een goede chatbot geeft niet aan iedereen hetzelfde antwoord. Hij moet zich aanpassen aan elke gebruiker: zijn profiel, zijn situatie en de fase waarin hij zich bevindt (nieuwe klant, trouwe klant, werknemer, enz.). Hij zal bijvoorbeeld niet op dezelfde manier reageren op een eerste verzoek om informatie als op een klacht of een interne herinnering.
Dus voordat je de chatbot lanceert, moet je hem testen!
Simuleer levensechte scenario’s, stel je de meest voorkomende gebruikssituaties voor
Maak verschillende tests van je chatbot met :
- Verschillende profielen (klant, werknemer, prospect);
- Verschillende situaties (eenvoudige vraag, frustratie, complex verzoek);
- Aparte kanalen (web, mobiel, WhatsApp).
Bekijk de typische scenario’s die getest moeten worden voor een AI-chatbot!
Controleer de relevantie van de antwoorden van de chatbot
Je chatbot moet te allen tijde :
- Antwoord duidelijk en zonder verwarring;
- Concrete acties voorstellen (CTA’s, formulieren, links) ;
- Pas je toon aan: bijvoorbeeld formeel voor B2B, luchtiger voor B2C;
- Hallucineer niet en geef geen verkeerd antwoord.
Test of de chatbot effectief is en zich aanpast aan het gebruikersprofiel
Een goede chatbot is er een die zich aanpast:
- Gebruikersgeschiedenis (nieuwe vs. terugkerende klant) ;
- Het vereiste informatieniveau (expert of beginner) ;
- Aan de taal, de zender en het tijdstip.
Een HR-medewerker zal bijvoorbeeld interne informatie nodig hebben, terwijl een kandidaat op zoek is naar een algemeen antwoord over het wervingsproces.
Het is met name mogelijk omchatbottests te automatiseren met behulp van gespecialiseerde tools zoals :
- Interactiesimulatoren (Botium, TestMyBot);
- Geïntegreerde analysedashboards (Botpress, Dialogflow);
- Gesprekslogboeken om afwijkingen te corrigeren;
- Belastingtests (om het aantal gelijktijdige gebruikers te controleren)
Chatbot-tests: belangrijke indicatoren
Volg :
- Percentage bedoelingen correct begrepen;
- Gemiddelde oplostijd ;
- Escalatiesnelheid (behoefte aan een mens) ;
- Tevredenheid van de gebruiker (beoordeling of feedback na de interactie).
Deze gegevens helpen je bij het prioriteren van de aanpassingen die je moet maken voordat je chatbot live gaat!
Fase 5: de chatbot inzetten (web, applicaties, berichten)
De ontwikkeling is voltooid, de tests zijn gevalideerd! Het is tijd om je GPT chatbot te implementeren: website, mobiele applicatie, intranet, messaging of CRM. In dit stadium gaat het niet alleen om het “inpluggen” van een widget… Je moet nadenken over de gebruikerservaring, beveiliging, kanalen en onderhoud.
De juiste distributiekanalen kiezen
De keuze van het distributiekanaal van de chatbot zal grotendeels afhangen van :
- Uw gebruikers (klanten, werknemers, partners)
- Uw gebruik (verkoop, ondersteuning, interne diensten)
- Het verwachte interactieniveau (asynchroon, live gesprek)
Dit zijn de populairste kanalen voor een chatbot: website (via widget of ingebed script), mobiele applicatie (via SDK of API), WhatsApp/Facebook Messenger; Slack, Teams, Discord (voor intern gebruik); klantportalen of extranetten.
De toegang en gegevens van je chatbot beveiligen
Het inzetten van een chatbot in het echte leven betekent het beschermen van de uitwisselingen van de chatbot met zijn gebruikers. Om ze veilig te maken, overweeg :
- Rolgebaseerde authenticatie of SSO (vooral voor B2B/intranet) ;
- Gevoelige verzoeken filteren ;
- Gesprekken vastleggen ;
- Gegevensversleuteling (opslag + doorvoer) ;
- Naleving van de RGPD (opt-in, gegevensverwijdering, anonimisering).
Als je gevoelige interne gegevens gebruikt, kies dan voor gecontroleerde hosting of een open source oplossing.
De chatbot integreren in bestaande tools
Om echt nuttig te zijn, moet de chatbot communiceren met je interne systemen, dus vergeet niet om hem te integreren met je bestaande tools: CRM (HubSpot, Salesforce, enz.), ERP of managementtools, HRIS of HR-portaal, dynamische FAQ’s of documentendatabases, ticketsystemen (Jira, Zendesk, enz.).
Chatbot opvolging
Zodra de virtuele assistent online is, moet hij regelmatig worden gecontroleerd, met name om :
- Bewaak de belangrijkste prestatie-indicatoren (interactiepercentages, tevredenheid, escalatie, etc.);
- Onbegrepen bedoelingen identificeren ;
- Gegevens bijwerken (bijv. gewijzigde documenten, nieuwe producten) ;
- Nieuwe scenario’s of functies toevoegen.
