AI in de praktijk · 10 februari 2026 · 5 min leestijd

Productteksten automatisch verrijken met AI: een praktijkcase

Door Danny Reinders

Een handelsbedrijf importeert wekelijks honderden nieuwe artikelen van diverse leveranciers. Elke productomschrijving moet worden geschreven, gecategoriseerd en verrijkt met technische specificaties. Handmatig duurt dat uren per batch, en de kwaliteit is wisselend.

Ik bouwde een systeem dat dit proces grotendeels automatiseert. In dit artikel leg ik uit hoe, welke technologie erachter zit, en wat je er als ondernemer van kunt leren.

Het probleem: handwerk dat niet schaalt

Het bedrijf werkt met tientallen leveranciers die elk hun eigen format aanleveren: sommige als Excel, andere als PDF, weer andere als e-mail met bijlagen. Elke keer moest iemand handmatig:

De leveranciersdata interpreteren en overzetten
Een fatsoenlijke productomschrijving schrijven
Het artikel categoriseren en technische specs toevoegen
Controleren op fouten en inconsistenties

Bij honderden artikelen per week is dat onhoudbaar. Niet alleen qua tijd, maar ook qua consistentie: de ene medewerker schrijft anders dan de andere.

De oplossing: import + AI-verrijking

Ik bouwde een custom PIM (Product Information Management) systeem op Laravel dat drie dingen doet:

Automatische import

Leveranciersdata wordt ingelezen uit diverse formats en genormaliseerd naar een uniforme structuur.

AI-verrijking

Google Gemini analyseert de ruwe productdata en genereert: een commerciële productomschrijving, categorievoorstellen, en waar mogelijk aanvullingen op technische specificaties. De AI krijgt context mee over de branche en het gewenste taalgebruik.

Menselijke controle

Het resultaat komt in een review-queue. Een medewerker controleert, past eventueel aan, en keurt goed. De AI doet 80% van het werk, de mens bewaakt de kwaliteit.

Dit is een bewuste keuze: we vervangen niemand, we nemen het saaie werk weg. De medewerker die voorheen uren aan beschrijvingen schreef, besteedt nu meer tijd aan leveranciersrelaties en kwaliteitscontrole.

Wat je hiervan kunt leren

Dit project laat een patroon zien dat voor veel MKB-bedrijven relevant is:

Productteksten die altijd op dezelfde structuur zijn gebouwd. AI genereert een bruikbaar eerste concept — jij beslist over de eindversie.
Leveranciersdata in telkens een ander format. Een import-koppeling normaliseert dat automatisch, zonder handmatig kopiëren.
Mensen die te goed zijn om 's avonds Excel te kopiëren. Geef ze werk dat echt nadenken vraagt.

Het hoeft niet meteen een heel systeem te zijn. Begin met één proces. Eén import. Eén type tekst dat je elke week schrijft. Test of AI de kwaliteit levert die je nodig hebt, en bouw dan verder.

Heb je een soortgelijk proces in je bedrijf dat veel tijd kost? Ik help je uitzoeken hoe AI en automatisering dat concreet kunnen versnellen. Op de diensten pagina lees je meer over hoe ik dit soort AI-koppelingen bouw voor MKB-bedrijven.

Soortgelijk project bij jou?

Neem contact op of lees meer over AI & Automatisering.

Neem contact op Meer over AI & Automatisering