Wat is een LLM? Een taalmodel dat tekst voorspelt en daarmee schrijft, samenvat, classificeert en redeneert. Wat het wel en niet kan voor je bedrijf.
Een LLM (large language model) is een taalmodel dat op enorme hoeveelheden tekst is getraind en daardoor taal kan voorspellen: het schrijft, vat samen, classificeert en redeneert over tekst die je het geeft. Voor een bedrijf is het een motor voor taalwerk. Niet een database met je eigen kennis, en niet een systeem dat automatisch waarheid spreekt.
Een LLM heeft één kernvaardigheid geleerd: op basis van de tekst tot nu toe voorspellen hoe de tekst verdergaat. Uit die ene vaardigheid komt alles voort wat je er praktisch mee doet. Vraag om een samenvatting en het model schrijft de kern van een document in enkele zinnen. Vraag om een classificatie en het labelt een inkomende mail als factuur, klacht of vraag. Vraag om een eerste versie van een brief en het formuleert die. In jouw toon, als je voorbeelden meegeeft.
Vergeet daarna niet wat een LLM níet is. Het heeft geen geheugen tussen gesprekken, tenzij je dat bouwt. Het kent jouw procedures, prijzen en afspraken niet, tenzij je ze meestuurt in de vraag. En het kan dingen verzinnen die plausibel klinken maar onwaar zijn, zonder enige waarschuwing. Dat laatste heet hallucineren en is geen storing maar een eigenschap van hoe zo'n model werkt.
Precies daarom draait bijna elk bruikbaar bedrijfsvoorbeeld niet op het model alleen. RAG zorgt dat het model uit jouw eigen documenten antwoordt, agents geven het handen om in systemen te werken, en evaluaties bewaken of het antwoordt zoals afgesproken. Het LLM is de motor; het voertuig eromheen bepaalt of je erop kunt rijden.
Een LLM loont waar medewerkers nu taal verwerken: mail en chat samenvatten of beantwoorden, documenten doorzoeken en vergelijken, tekst omzetten tussen stijlen of talen, ruwe invoer omzetten naar gestructureerde gegevens. De winst zit niet in het schrijven zelf maar in het overslaan van het lees- en typwerk eromheen.
Het loont níet bij exact rekenwerk en vaste regels: een btw-berekening of een magazijnvoorraad hoort in een database of een spreadsheetformule, niet in een model dat bij benadering antwoordt. En het loont niet als er geen fouttolerantie is maar ook geen controle: waar elk antwoord in één keer klopt moet zijn, bouw je eerst een menselijke of technische check in.
We kiezen een model per taak, niet per hype: samenvatten, classificeren en formuleren vragen verschillende kwaliteiten. Het model krijgt alleen de context die het nodig heeft, antwoordt uit jouw bronnen waar dat kan, en zijn uitvoer wordt gecontroleerd voordat iets het bedrijf uitgaat. In de discovery bepalen we welke taken aan het model gaan en welke bewust bij een mens blijven. Die grens is het eigenlijke ontwerp.
Omdat het model is getraind op publieke tekst en niet op jouw handboek, je prijslijst of jullie afspraken. Wat het wél weet, is wat je meestuurt in de vraag zelf. Daarom begint elke serieuze toepassing met het meeleveren van de juiste context: documenten die opgezocht worden, of vaste instructies die het model per taak meekrijgt. Zonder die context verzint het model een antwoord dat algemeen plausibel is. En dat is precies wat je niet wilt.
Binnen één gesprek wel, buiten dat gesprek niet. Een model heeft geen vast geheugen van eerdere sessies; het krijgt per keer alleen de tekst mee die de toepassing aanbiedt. Wil je dat een assistent jullie procedures kent of de vorige afspraak herinnert, dan bouw je dat bewust: informatie opslaan en op het juiste moment weer aanbieden. Dat is ontwerpwerk, geen eigenschap van het model. En het is de stap die de meeste bedrijven onderschatten.
Alleen als dat vooraf is geregeld. Persoonsgegevens horen niet in een willekeurige publieke chatomgeving; ze horen in een opzet met een verwerkersovereenkomst, beperkte bewaartermijnen en duidelijke afspraken over wat het model wel en niet mag gebruiken. We leggen die keuzes vast voordat er één dossier het systeem in gaat. Wat er precies bij welke partij ligt, staat in onze privacyverklaring en wordt per project met jou afgestemd.
Er zijn twee soorten kosten: het gebruik van het model zelf, dat meestal meeschaalt met het aantal verzoeken en de hoeveelheid tekst, en de bouw en het onderhoud van de toepassing eromheen. Die eerste kunnen we in een offerte meenemen als schatting per werkstroom. We offreren per project op basis van scope en complexiteit. Er is geen prijslijst en geen pakket, want elk gebruik is anders.
EIGHTY8