Welke AI-tools zijn relevant voor marketing?

Voor marketing zijn vooral relevant: ChatGPT en Claude voor tekstgeneratie, Midjourney en DALL-E voor beeldmateriaal, Google AI Overviews voor vindbaarheid, en gespecialiseerde tools voor e-mailmarketing en campagneoptimalisatie. De keuze hangt af van je specifieke doelen en budget.

Moet mijn bedrijf voldoen aan de AI-wetgeving?

Als je AI-systemen gebruikt die klantdata verwerken of geautomatiseerde beslissingen nemen, moet je vanaf augustus 2025 voldoen aan Europese AI-regelgeving. Dit betekent documentatieplicht en transparantie over AI-gebruik richting klanten.

Vervangt AI menselijke marketeers?

Nee. AI ondersteunt en versnelt werk, maar menselijke creativiteit, strategisch denken en ethische afwegingen blijven nodig. De rol van marketeers verschuift naar het sturen van AI-tools en het bewaken van merkwaarden en kwaliteit.

AI in marketing: basis & impact

AI in het kort

Kernpunten:

AI staat voor kunstmatige intelligentie: systemen die taken uitvoeren waarvoor normaal menselijke intelligentie nodig is
Meer dan 70% van de Nederlandse bedrijven maakt nu gebruik van AI-toepassingen (ANP Persportaal, 2025)
AI beïnvloedt hoe mensen zoeken, zich informeren en keuzes maken, nog voordat ze een zoekmachine openen
De grens tussen traditionele SEO en AI-gedreven vindbaarheid vervaagt: merken moeten zichtbaar zijn voor zowel mensen als machines
Europese regelgeving rondom AI wordt strenger, met verplichtingen voor transparantie en documentatie vanaf augustus 2025

Wat is AI?

Kunstmatige intelligentie verwijst naar computersystemen die taken kunnen uitvoeren die traditioneel menselijke intelligentie vereisen. Denk aan:

Het herkennen van patronen
Het begrijpen van taal
Het nemen van beslissingen
Het leren van ervaring

AI is geen enkele technologie, maar een verzamelnaam voor verschillende benaderingen en technieken.

Het begrip wordt vaak door elkaar gebruikt met termen als machine learning en automatisering, maar er zijn belangrijke verschillen. Automatisering volgt vooraf geprogrammeerde regels. AI-systemen kunnen daarentegen zelf patronen ontdekken en hun gedrag aanpassen op basis van nieuwe informatie.

Relatie tot machine learning en deep learning

Machine learning is een deelgebied van AI waarbij systemen leren van data zonder expliciet geprogrammeerd te worden voor elke taak. Deep learning gaat nog een stap verder en maakt gebruik van neurale netwerken met meerdere lagen om complexe patronen te herkennen, zoals in beeld- en spraakherkenning.

Voor marketeers is het onderscheid relevant omdat verschillende AI-toepassingen op verschillende technieken leunen. Een chatbot die klantvragen beantwoordt werkt anders dan een algoritme dat voorspelt welke klanten waarschijnlijk gaan opzeggen. Beide vallen onder AI, maar de onderliggende mechanismen verschillen.

Soorten AI-modellen

Large Language Models (LLM's)

Large Language Models zijn AI-systemen die getraind zijn op enorme hoeveelheden tekst. Ze begrijpen en genereren menselijke taal. Bekende voorbeelden zijn:

GPT-4 en GPT-4o (OpenAI): de technologie achter ChatGPT, breed inzetbaar voor tekst, analyse en code
Claude (Anthropic): gericht op veiligheid en genuanceerde gesprekken
Gemini (Google): geïntegreerd in Google-producten en sterk in multimodale taken
LLaMA (Meta): open-source modellen die organisaties zelf kunnen aanpassen

LLM's worden ingezet voor klantenservice, contentcreatie, onderzoek en het samenvatten van informatie. Mensen gebruiken deze systemen steeds vaker als startpunt van hun klantreis.

Multimodale modellen

Multimodale AI combineert verschillende soorten input en output: tekst, beeld, audio en video. Dit maakt toepassingen mogelijk die voorheen onhaalbaar waren:

Afbeeldingen analyseren en beschrijven
Video's samenvatten
Spraak omzetten naar tekst en andersom

GPT-4o, Gemini en Claude 3 zijn voorbeelden van modellen die meerdere modaliteiten ondersteunen.

Gespecialiseerde modellen

Naast algemene modellen bestaan er AI-systemen die specifiek getraind zijn voor bepaalde taken:

Beeldgeneratie: DALL-E, Midjourney, Stable Diffusion
Spraakherkenning en -synthese: Whisper (OpenAI), ElevenLabs
Code-assistentie: GitHub Copilot, Cursor
Zoekmachines met AI: Perplexity, Google AI Overviews

Open-source versus gesloten modellen

Een belangrijk onderscheid in het AI-landschap:

Type	Kenmerken	Voorbeelden
Gesloten modellen	Toegang via API, geen inzicht in werking, vaak betaald	GPT-4, Claude, Gemini
Open-source modellen	Vrij beschikbaar, aanpasbaar, lokaal te draaien	LLaMA, Mistral, Falcon

Voor organisaties met specifieke eisen aan privacy of maatwerk bieden open-source modellen meer controle. Gesloten modellen zijn vaak gebruiksvriendelijker en presteren beter op algemene taken.

De bouwstenen van AI-systemen

Elk AI-systeem is afhankelijk van data. Zonder voldoende en kwalitatieve gegevens kan een model geen patronen leren of voorspellingen doen. De kwaliteit van de output hangt direct samen met de kwaliteit van de input.

Voor organisaties betekent dit dat dataverzameling en -beheer strategische aandacht verdienen. Het wordt steeds moeilijker om data te verzamelen door:

Strengere privacyregels
API-beperkingen
Gesloten ecosystemen van grote techbedrijven

Wie geen grip heeft op eigen data, verliest ook grip op de mogelijkheden van AI.

Algoritmen en leerprocessen

Algoritmen vormen de logica waarmee AI-systemen data verwerken en er conclusies uit trekken. Bij machine learning worden algoritmen getraind op historische data om patronen te herkennen die vervolgens worden toegepast op nieuwe situaties.

De keuze voor een bepaald type algoritme hangt af van het probleem dat je wilt oplossen:

Classificatie: bepalen tot welke categorie iets behoort
Clustering: groepen ontdekken in data
Regressie: numerieke waarden voorspellen
Neurale netwerken: complexe patronen herkennen

Elk heeft eigen sterktes en beperkingen. AI-gestuurde platformen kunnen grote hoeveelheden klantdata tegelijk verwerken en campagnes vrijwel in real-time aanpassen (ANP Persportaal, 2025).

Infrastructurele voorwaarden

AI-systemen vragen om rekenkracht. Het trainen van complexe modellen, vooral deep learning-modellen, vereist aanzienlijke computationele capaciteit. Cloud-infrastructuur heeft deze drempel verlaagd, waardoor ook kleinere organisaties toegang hebben tot krachtige AI-tools.

De snelste weg vooruit voor veel organisaties is bouwen op bestaande infrastructuur van partijen als Google, Adobe, OpenAI en Shopify (Marketing Report, 2026). Zelf een volledig AI-ecosysteem opzetten is voor de meeste bedrijven niet realistisch en ook niet nodig.

Contexten waarin AI een rol speelt

Organisatorische en operationele context

Binnen bedrijven wordt AI ingezet voor uiteenlopende doeleinden:

Algoritmes berekenen welke klanten de grootste kans hebben om iets te kopen of juist om iets op te zeggen (ANP Persportaal, 2025)
Klantenservice wordt ondersteund door chatbots
Marketingcampagnes worden geoptimaliseerd op basis van real-time data

De branche verwacht dat deze groei in 2026 doorzet, mede door het gemak van nieuwe tools en de toegankelijkheid ervan (ANP Persportaal, 2025). E-commerce, banken en grote retailers lopen voorop, maar ook verzekeraars, stichtingen en kleinere bedrijven ontdekken de voordelen.

Cognitieve en creatieve context

AI speelt ook een rol in kenniswerk en creatieve processen. Contentcreatie, tekstgeneratie en beeldproductie worden steeds vaker ondersteund door AI-tools. In 2026 zal er meer gebruik worden gemaakt van maatwerkmodellen die specifiek getraind zijn op huisstijl en tone-of-voice (ANP Persportaal, 2025).

Toch blijft de kracht van de menselijke marketeer of copywriter van groot belang. Zij bewaken de toon en kunnen de inhoud goed controleren (ANP Persportaal, 2025). Kunstmatige intelligentie en menselijk werk bestaan steeds natuurlijker naast elkaar, terwijl de productiesnelheid toeneemt.

Maatschappelijke en publieke context

Buiten de commerciële sector vindt AI toepassing in gezondheidszorg, onderwijs en publieke dienstverlening. De strategische betekenis verschilt per context, maar de onderliggende patronen zijn vergelijkbaar: AI kan taken overnemen, processen versnellen en beslissingen ondersteunen.

De maatschappelijke impact vraagt ook om aandacht voor risico's en verantwoordelijkheid. Niet elke toepassing is wenselijk of ethisch verantwoord. Dit maakt governance en regelgeving een vast onderdeel van het AI-gesprek.

Strategische betekenis en impact

Invloed op capaciteit en schaal

AI stelt organisaties in staat om meer te doen met dezelfde middelen. Taken die voorheen uren kostten, kunnen in minuten worden afgerond. Het voordeel voor Nederlandse bedrijven zit voornamelijk in tijdswinst (ANP Persportaal, 2025).

Datagedreven campagnes kunnen vrijwel in real-time worden aangepast. Dit maakt het mogelijk om sneller te reageren op veranderingen in de markt of het gedrag van klanten. De schaal waarop organisaties kunnen opereren verschuift.

Betekenis voor concurrentiepositie

Ondernemers die nu investeren in AI-oplossingen, hebben straks een voorsprong op hun concurrenten (Ondernemersbelang, 2025). Dit geldt niet alleen voor de inzet van tools, maar ook voor de manier waarop merken zichtbaar zijn in AI-gedreven omgevingen.

Vindbaarheid draait niet langer alleen om de positie van een pagina in zoekresultaten. Het gaat ook om de kans om als betrouwbare bron te worden geciteerd door AI-systemen (RTM Business, 2026). Merken die hierop inspelen, bouwen autoriteit op thema's in plaats van alleen op individuele zoekwoorden.

Relatie tot menselijke creativiteit en arbeid

Er ontstaan zorgen dat creatieve beroepen onder druk komen te staan (ANP Persportaal, 2025). Tegelijkertijd benadrukken experts dat menselijk toezicht noodzakelijk blijft voor:

Contentproductie
Campagnestrategie
Merkbewaking

Google blijft de voorkeur geven aan sterke content die uniek is, en ethische afwegingen vragen om menselijke betrokkenheid.

AI is geen vervanging van menselijke creativiteit, maar een versterking ervan. De grootste verschuiving in vaardigheden van de afgelopen decennia is gaande (Beeckestijn Academy, 2026). AI versnelt alles wat we doen, hoe we werken en wat van professionals verwacht wordt.

Complexiteit en uitdagingen

Technische beperkingen

AI-systemen hebben inherente grenzen. Ze zijn afhankelijk van de data waarop ze getraind zijn en kunnen onverwacht gedrag vertonen bij situaties die afwijken van die trainingsdata. Voorspellingen zijn nooit honderd procent betrouwbaar.

AI-agents worden steeds autonomer en kunnen complexe taken uitvoeren zonder menselijke tussenkomst (Refreshworks, 2026). Dit brengt nieuwe risico's met zich mee. Hoe autonomer het systeem, hoe belangrijker het wordt om te begrijpen waar de grenzen liggen.

Adoptie en verandering

De manier waarop organisaties met AI omgaan is vaak nog willekeurig:

Losse experimenten
Enthousiaste pioniers
Een pilot hier en daar
Soms terechte scepsis (Beeckestijn Academy, 2026)

Veel bedrijven zijn nog bezig met pilots en workshops, terwijl consumenten al via ChatGPT kopen en moeiteloos van kanaal wisselen (Marketing Report, 2026).

Als organisaties alleen een beperkte versie van AI-tools aanbieden, gaan mensen zelf naar ChatGPT of Gemini. Dit leidt tot ongecontroleerd AI-gebruik, waarbij iedereen op eigen houtje experimenteert met eigen tools, prompts en data (Beeckestijn Academy, 2026). Centrale AI-adoptie is de oplossing voor dit probleem.

Ethische dilemma's en bias

AI-systemen kunnen vooroordelen overnemen en versterken die aanwezig zijn in de trainingsdata. Dit roept vragen op over eerlijkheid, discriminatie en verantwoordelijkheid. Wie is aansprakelijk als een AI-systeem een verkeerde beslissing neemt?

Ethische AI en transparantie worden belangrijker voor organisaties (Refreshworks, 2026). Ondernemers die verantwoord omgaan met data en privacy waarborgen, zullen het verschil maken (Ondernemersbelang, 2025). Dit vraagt om bewuste keuzes en duidelijke richtlijnen.

Ontwikkeling en toekomstperspectief

Historische oorsprong en vroege benaderingen

De wortels van AI liggen in de jaren vijftig van de vorige eeuw, toen onderzoekers begonnen met het programmeren van computers om logische problemen op te lossen. Deze vroege benaderingen, vaak aangeduid als symbolische AI, waren gebaseerd op expliciete regels en kennisrepresentatie.

De verwachtingen waren hoog, maar de resultaten bleven achter. Periodes van enthousiasme werden gevolgd door teleurstelling en verminderde financiering. Dit patroon herhaalde zich meerdere keren in de geschiedenis van AI.

De verschuiving naar machine learning

De doorbraak kwam met de verschuiving naar data-gedreven benaderingen. In plaats van regels te programmeren, werden systemen getraind op grote hoeveelheden data om zelf patronen te ontdekken. Machine learning maakte toepassingen mogelijk die met traditionele programmering onhaalbaar waren.

De beschikbaarheid van meer data en meer rekenkracht versnelde deze ontwikkeling. Wat ooit academisch onderzoek was, werd praktisch toepasbaar in bedrijfsomgevingen.

Generatieve AI en recente doorbraken

De opkomst van generatieve AI, met modellen die tekst, beeld en video kunnen produceren, heeft het speelveld opnieuw veranderd. Multimodale AI combineert tekst, beeld, geluid en video in één systeem (Refreshworks, 2026).

In 2026 worden AI-tools steeds vaker geïntegreerd in de dagelijkse praktijk van marketingteams en ondernemers (Ondernemersbelang, 2025). De verwachting is dat AI dit jaar nog persoonlijker en voorspellender zal worden, met marketingboodschappen die beter zijn afgestemd op de individuele klant op basis van gedrag, voorkeuren en zelfs emoties.

We staan voor een verschuiving van apps naar agents, wat de basis legt voor een hele nieuwe generatie devices (Beeckestijn Academy, 2026). In 2026 zien we de opkomst van een laag van AI om je heen: niet één apparaat, maar een hele set aan interfaces die jouw intentie begrijpen en namens jou kunnen handelen.

Governance en verantwoordelijkheid

Regelgeving en juridisch kader

Bedrijven in 2026 moeten voldoen aan strengere Europese regels rond het gebruik van AI (ANP Persportaal, 2025). Met Europese wetgeving voor AI wordt transparantie en documentatie verplicht (RTM Business, 2026). Elke inzet van kunstmatige intelligentie moet aantoonbaar gedocumenteerd zijn

Belangrijke data:

Datum	Wat gebeurt er?
2 augustus 2025	Verplichtingen voor aanbieders van algemene AI-modellen zijn van toepassing (RTM Business, 2026)
2 augustus 2026	De Europese Commissie krijgt formele handhavingsbevoegdheden en kan boetes opleggen
2 augustus 2027	Overgangstermijn voor modellen die al voor 2 augustus 2025 op de markt waren

Ethische principes en richtlijnen

Organisaties worden verplicht duidelijk te communiceren wanneer geautomatiseerde systemen klantdata verwerken of analyseren (ANP Persportaal, 2025). Dit vraagt om extra documentatie en transparantie richting klanten en toezichthouders.

Organisaties moeten ethische richtlijnen voor AI-gebruik opstellen (Refreshworks, 2026). Dit gaat verder dan compliance alleen. Het raakt aan de vraag welke waarden een organisatie wil uitdragen en hoe die waarden worden geborgd in de inzet van AI.

Organisatorische verantwoordelijkheid

AI vraagt niet om meer werk, maar om beter afgestemd werk (Marketing Report, 2026). Marketing, tech, legal en operations moeten elkaar eerder en vaker vinden. De CMO moet meer denken als een CIO.

AI werkt alleen als data klopt, systemen verbonden zijn en je merk begrijpbaar is voor machines (Marketing Report, 2026). Machines moeten je merk kunnen begrijpen:

Data moet kloppen
Tone-of-voice moet consistent zijn in productpagina's, PR, retourbeleid en klantenservice
Er moet een basis liggen die logisch is voor mens én machine

AI

Inhoudsopgave