Ken je dit?
Jaren aan kennis, verspreid over tientallen systemen. Confluence, SharePoint, Google Drive, netwerkschijven, mailboxen, Slack. Ergens staat het antwoord — je weet alleen niet waar.
Kenniswerkers besteden gemiddeld 20% van hun tijd aan zoeken naar informatie. Een volle dag per week. En als ze het niet vinden? Dan maken ze het opnieuw. Of erger: dan nemen ze een beslissing zonder de juiste info.
Traditioneel zoeken helpt niet. Je moet de exacte woorden raden die in het document staan. Iedereen gebruikt andere termen. En de meeste zoekfuncties kunnen maar één systeem tegelijk aan.
Wat semantisch zoeken doet
Knowledge Search begrijpt wat je bedoelt, niet alleen wat je typt. Zoek op "wanneer mag ik vrij nemen" en het vindt het HR-beleid over vakantiedagen, PTO, verlof — welke term er ook in staat.
Het doorzoekt al je bronnen tegelijk. Eén zoekveld voor alles. En het geeft niet alleen links — het geeft antwoorden, met verwijzing naar de bron.
Wat je krijgt:
- Begrijpend zoeken: Vindt documenten op basis van betekenis, niet alleen trefwoorden
- Alles tegelijk: Eén zoekveld voor al je systemen
- Directe antwoorden: Niet alleen links, maar uitgetrokken informatie met bronvermelding
- Doorvragen: Stel vervolgvragen, de context blijft behouden
- Rechten respecteren: Je ziet alleen wat je mag zien
Hoe het werkt
Traditioneel zoeken kijkt naar letterlijke matches. Staat het woord "vakantie" niet in het document? Pech gehad.
Semantisch zoeken maakt een wiskundige representatie van betekenis — zowel van je zoekvraag als van je documenten. Het vergelijkt die representaties en vindt de beste matches, ongeacht de exacte bewoording.
Dat betekent:
- Zoeken in normale taal — geen speciale operatoren nodig
- Vinden wat je zoekt, ook met vage omschrijvingen
- Ontdekken van gerelateerde documenten die je niet kende
- Antwoorden krijgen in je eigen taal, ook als het document in het Engels is
Wat we kunnen indexeren
- Kennisbanken: Confluence, Notion, SharePoint wiki's
- Opslag: SharePoint, Google Drive, OneDrive, netwerkschijven
- Communicatie: Slack, Teams (met de juiste permissies)
- Databases: SQL databases, data warehouses
- Applicaties: CRM, ERP, ITSM via APIs
Bestandsformaten: PDF, Word, Excel, PowerPoint, HTML, Markdown, platte tekst. Afbeeldingen met tekst via OCR.
Wat het oplevert
- 80% sneller informatie vinden
- Minder dubbel werk — mensen vinden wat er al is
- Snellere onboarding — nieuwe medewerkers vinden zelf antwoorden
- Betere beslissingen — met alle beschikbare informatie
- Kennis behouden — ook als mensen vertrekken
Onze aanpak
We starten met een inventarisatie: welke bronnen hebben jullie, hoe zoeken mensen nu, waar gaat het mis? Dan bouwen we een pilot met de belangrijkste bronnen.
Een typische pilot:
- Koppeling met 2-3 primaire bronnen
- Zoekinterface (webapp of geïntegreerd)
- Koppeling met jullie identity provider
- Dashboard met zoekstatistieken
Na validatie breiden we uit: meer bronnen, conversational Q&A, proactieve aanbevelingen.
Vragen die we vaak krijgen
Wat is het verschil met gewoon zoeken?
Gewoon zoeken vindt alleen exacte woorden. Als jij zoekt op "vakantiedagen" maar het document zegt "verlof", vind je niets. Semantisch zoeken snapt dat het hetzelfde betekent. Je zoekt op betekenis, niet op spelling.
Welke systemen kunnen jullie doorzoeken?
Eigenlijk alles waar data in zit. Confluence, SharePoint, Google Drive, Notion, netwerkschijven, databases, Slack, Teams. Als het een API heeft of bestanden bevat, kunnen we het indexeren.
Hoe zit het met toegangsrechten?
Die blijven gewoon gelden. Als je geen toegang hebt tot een document in SharePoint, zie je het ook niet in de zoekresultaten. We koppelen met je identity provider — Azure AD, Okta, noem maar op.
Blijft het actueel?
Ja, het systeem houdt je bronnen in de gaten. Nieuwe documenten worden binnen minuten geïndexeerd. Wijzigingen ook. En als je wilt kun je handmatig herindexeren.
Klaar om al die kennis eindelijk vindbaar te maken?
We laten graag zien hoe dit er voor jullie uit zou zien. Gewoon een eerlijk gesprek over de mogelijkheden.
Plan een gesprek