Efficiënte matching van kandidaten en vacatures door ons geautomatiseerd Classificatie-Model
Olympia
AI bureau Arnhem
We bouwen AI-agents en toepassingen die meedraaien in je werkproces, en houden ze in beheer. Voor Olympia bouwden we een classificatiemodel voor matching.
Voor Olympia ontwikkelden we een classificatiemodel dat kandidaten en vacatures automatisch matcht
Olympia, actief in de uitzendbranche, wilde met een datagedreven aanpak kandidaten efficiënter en nauwkeuriger aan passende vacatures matchen. Het doel: een betere workflow en betere dienstverlening aan kandidaten en opdrachtgevers. Wij ontwikkelden daarvoor een geautomatiseerd classificatiemodel.
Neemt een AI-agent een stap in ons werkproces over, en waar blijft een mens nodig?
Bij een provincie, netbeheerder of zorgorganisatie gaan elke dag aanvragen, facturen en vragen langs dezelfde handen. Een agent of model kan lezen, indelen en een voorstel doen. Een medewerker beoordeelt wat ertoe doet.
Lezen, indelen en voorstellen: AI die een stap in het proces overneemt
Matchen en indelen
Voor Olympia ontwikkelden we een classificatiemodel om kandidaten en vacatures efficiënter te matchen, als onderdeel van hun workflow.
Antwoord uit interne documenten
Voor Fokker Services Group bouwden we Anthony Chat, dat met een RAG-model antwoorden uit interne documenten haalt.
Alleen de afwijkingen
Voor Fokker Services Group voorspelt een AI-model het verwachte factuurbedrag, en een dashboard licht grote afwijkingen uit.
Beheer na livegang
Wat we bouwden, houden we bij: prompts en modellen bijwerken, kwaliteit volgen en aanpassen als het proces verandert.
De overdracht tussen agent en medewerker leggen we vast vóór de bouw
-
De stap en het besluit
Welke stap neemt AI over, welke beslissing blijft bij een medewerker en hoe ziet die het voorstel?
-
Bouwen en meedraaien
We bouwen de agent of het model en laten het eerst meedraaien naast het werk zoals het nu gaat.
-
Live met beheer
Bij livegang liggen logging, monitoring en een eigenaar vast, en wie het beheer doet: jullie team of wij.
Vraagt onze taak om een AI-agent, of volstaat gewone automatisering?
Past als
Medewerkers lezen en beoordelen dagelijks veel vergelijkbare stukken, zoals aanvragen, facturen of cv’s, en eerdere beoordelingen zijn vastgelegd om de uitkomst op te toetsen.
Past niet als
De regel is vast en volledig te beschrijven. Dan is een workflow of een regel in je bestaande systeem eenvoudiger te beheren dan een agent.
Waar de omvang van afhangt
Met hoeveel systemen de agent werkt, of er persoonsgegevens in zitten, hoeveel stappen hij zelf zet, waar hij draait en hoeveel beheer er na livegang bij ons ligt.
Wat als de agent een fout maakt?
Daarom doet hij bij beslissingen die ertoe doen een voorstel en geen eindbesluit. Elke stap wordt gelogd, zodat je terugziet wat hij deed en een medewerker kan ingrijpen.
Een AI-functie in je pakket, een eigen agent die jullie beheren of een die wij beheren?
Een functie in je pakket
Kies dit als je zaaksysteem, ERP of CRM de taak al met een eigen AI-functie dekt en duidelijk is waar de data blijft.
Eigen agent, beheer bij jullie
Kies dit als jullie IT- of datateam toepassingen in productie kan bewaken. Wij bouwen en dragen over met documentatie en tests.
Eigen agent, beheer bij ons
Kies dit als het proces vaak verandert en er geen vast team voor is. Ons advies: spreek het beheer af vóór de bouw, via beheer en doorontwikkeling.
Wie bij ons een agent laat bouwen, kan het beheer ook bij ons laten
Vanuit de Westerdoksdijk in Amsterdam werkt Data Science Lab sinds 2016 aan data en AI, als Databricks Partner en Microsoft Partner. Voor organisaties in Arnhem en Nijmegen werken we op locatie of online.
De werkstap die AI moet overnemen is het onderwerp van het eerste gesprek
Stef Stoelwinder
Business DevelopmentStef is je eerste aanspreekpunt. In het eerste gesprek bespreken we welke werkstap AI kan overnemen, in welke systemen en wie het beheert.
E-mail info@datasciencelab.nl
Telefoon +31 (0)20 3636 724
Welke werkstap kost jullie team nu de meeste handmatige beoordeling?
Beschrijf de werkstap, de systemen en documenten die erbij horen en wie nu beslist. Je krijgt antwoord per mail, of we plannen een eerste gesprek.
Bericht verstuurd
Bedankt voor je bericht. We nemen zo snel mogelijk contact met je op.
Veelgestelde vragen
Een AI bureau, ook wel AI bedrijf of AI agency, bouwt toepassingen die met taal, documenten of data een werkstap overnemen of voorbereiden, en houdt ze daarna werkend. Dat doen we als onderdeel van onze AI-toepassingen.
Gaat het om een voorspellend model, kijk dan bij ons data science bureau in Arnhem. Advies over waar AI loont, lees je bij AI consultant Arnhem.
Nee. We noemen de case van Olympia als voorbeeld van een model dat meedraait in een werkproces: kandidaten en vacatures matchen met een classificatiemodel. Een gepubliceerde case in Gelderland hebben we nog niet.
Voor organisaties in Arnhem en Nijmegen werken we op locatie of online, vanuit ons kantoor aan de Westerdoksdijk in Amsterdam.
Automatisering volgt vaste regels: als dit, dan dat. Een AI-agent werkt met een taalmodel dat een opdracht in stappen opdeelt, gereedschap gebruikt zoals een zoekfunctie of een koppeling met een systeem, en zelf de volgende stap kiest. Dat maakt hem breder inzetbaar, maar ook lastiger te voorspellen.
Meer over agents lees je bij agentic AI.
Door per stap vast te leggen wat de agent zelf mag en wat een voorstel blijft. Een factuur coderen mag bijvoorbeeld, een betaling vrijgeven niet. Elke aanroep en elk besluit wordt gelogd, en afwijkende gevallen gaan naar een medewerker.
Zo werkt ook de factuurcontrole voor Fokker Services Group: medewerkers controleren alleen nog de uitzonderingen.
Artikel 4 vraagt aanbieders en gebruiksverantwoordelijken van AI-systemen maatregelen te nemen om de AI-geletterdheid van hun personeel te ondersteunen, rekening houdend met kennis, ervaring en de context van gebruik. Zo staat het in de gewijzigde tekst, stand 27 juli 2026.
De juridische duiding ligt bij je jurist. Wij helpen met training en adoptie voor de mensen die met de agent werken.
In Arnhem zitten het Nederlandse hoofdkantoor van TenneT, Alliander en het provinciehuis van Gelderland aan de Markt. Zulke organisaties ontvangen dagelijks aanvragen, meldingen en documenten die iemand leest en doorzet.
Een agent kan zo’n stuk lezen, de gegevens overnemen en een voorstel doen voor de afhandeling. Of dat mag en loont, toets je per proces.
Dat spreken we vooraf af. Beheer betekent: prompts, modellen en koppelingen bijwerken, de kwaliteit volgen op een vaste set voorbeelden en ingrijpen als een systeem of het proces verandert. Dat kan bij jullie team liggen of bij ons.
We beheren alleen wat we zelf bouwden. Voor modellen gebruiken we MLOps: versiebeheer, monitoring en hertrainen.
Als de taak met een vaste regel of een formulier op te lossen is, of als er geen vastgelegde voorbeelden zijn om de uitkomst op te toetsen. Begin dan met een gewone workflow of met het vastleggen van beslissingen.
Wil je eerst weten welke taak het meeste oplevert, begin dan bij advies over AI in Arnhem.