14 jan 2026
Je eigen AI-Assistent met Skills en een private LLM
De AI-revolutie heeft een kantelpunt bereikt. Niet omdat de modellen slimmer zijn geworden (dat ook), maar omdat de manier waarop je AI inzet fundamenteel is veranderd. De chatbot-fase is voorbij. Wat ervoor in de plaats komt? Een self-hosted AI-assistent die in je bestaande apps leeft, modulaire skills heeft, en draait op een private taalmodel — op jouw hardware, in jouw gebouw.
AI Agents
Lokale AI
Self-hosted AI
Het verschil tussen een chatbot en een AI-Assistent met Skills
De meeste bedrijven die vandaag „AI gebruiken”, openen ChatGPT en stellen een vraag. Dat is geen strategie. Dat is googlen met extra stappen.
Een chatbot volgt een script. Trigger, actie, output. Werkt prima voor eenvoudige vragen. Maar zodra er iets onverwachts gebeurt — een e-mail in een vreemd format, een klant die anders reageert dan verwacht, een document dat niet in het template past — loopt het vast.
Een AI-assistent met skills is fundamenteel anders. Die denkt na over het probleem. Evalueert de situatie. Kiest de beste aanpak. Past zich aan wanneer iets misgaat. En wordt elke keer dat hij draait een beetje beter.
Het verschil? Een chatbot voert uit. Een AI-assistent met skills lost op.
En dat verschil — dat is het verschil tussen een tool en een digitale medewerker die nooit slaapt.
Wat is een multibot? Eén brein, overal bereikbaar
Stel je voor: dezelfde AI-assistent in je WhatsApp, in je Slack, in je Microsoft Teams. Niet drie losse bots. Eén brein dat overal luistert en één gedeeld geheugen heeft.
Dat is het multibot-concept. Je stuurt ’s ochtends een vraag via WhatsApp. ’s Middags pak je het gesprek op in Slack. De assistent weet precies waar je gebleven was. Geen context verloren. Geen herhaling nodig.
Maar het wordt nog interessanter. De nieuwste generatie multibots is niet alleen reactief — ze zijn proactief. Ze sturen jou berichten. Ochtend-briefings met je agenda en openstaande taken. E-mail-flags wanneer er iets urgents binnenkomt. Voorbereidingen voor je volgende meeting, inclusief relevante documenten.
Dat is geen notificatie-app. Dat is een assistent die meedenkt met je dag.
Private en lokaal: Ollama als Motor voor Je AI
Private en lokaal: Ollama als Motor voor Je AI
Hier wordt het voor veel bedrijven spannend. Want de eerste vraag die elke operations lead stelt: „Waar gaat mijn data naartoe?”
Bij ChatGPT, Copilot of Gemini gaat je data naar servers van Amerikaanse techbedrijven. Voor een snelle brainstorm geen probleem. Maar voor klantgegevens, financiële data, juridische documenten of medische informatie? Dat is een compliancenachtmerrie. De AVG en EU AI Act zijn daar glashelder over.
Ollama lost dit op. Ollama is een open-source framework waarmee je krachtige taalmodellen — zoals Llama, Mistral of DeepSeek — lokaal draait op je eigen hardware. Geen cloud. Geen externe servers. Data verlaat letterlijk het gebouw niet.
Voor bedrijven die met gevoelige informatie werken, is dit geen feature. Dit is een vereiste.
Combineer Ollama met een multibot-assistent en je hebt een systeem dat even slim is als de cloud-alternatieven, maar volledig onder jouw controle draait. Op een Mac Studio op kantoor. Op een server in je eigen datacenter. Op hardware die je kunt aanwijzen en aanraken.
Dat is wat wij bij AgentcyWorks het fundament noemen. De basis waarop je alles bouwt.
Het Skills-Systeem: Plug-and-Play Intelligentie
Een AI-assistent zonder skills is als een topvoetballer zonder team: individueel sterk, maar niet in staat om wedstrijden te winnen. De echte kracht zit in het skills-systeem.
Skills zijn modulaire, plug-and-play capaciteiten die je aan je assistent toevoegt. Denk aan LEGO-blokken voor AI. Elke skill geeft je assistent een nieuwe vaardigheid:
E-mailtriage: Binnenkomende mail wordt automatisch gesorteerd op urgentie, categorie en actie. Geen inbox-chaos meer.
Documentreview: Contracten worden gescand op kernclausules. Samenvattingen verschijnen in je chat. Relevante passages worden gemarkeerd.
Agendabeheer: Je assistent bereidt je voor op elke meeting. Relevante documenten, openstaande actiepunten, en context — allemaal klaar voordat jij de vergaderruimte inloopt.
CRM-updates: Na elk klantgesprek worden notities automatisch verwerkt. Geen handmatig invoeren meer.
En het mooiste: skills zijn composable. Je stackt ze. Je past ze aan. Je bouwt nieuwe skills specifiek voor jouw branche of werkproces. E-mailtriage voor een advocatenkantoor werkt heel anders dan e-mailtriage voor een marketingbureau. De skill is dezelfde basis. De customisatie — dát is waar de waarde zit.
Steeds meer open-source communities bouwen skill-hubs met honderden kant-en-klare skills die je direct kunt inzetten. Van Slack-monitoring tot factuurverwerking. Het ecosysteem groeit explosief.
Praktijkvoorbeeld: Zo Ziet Het Eruit voor een Kantoor
Laten we het concreet maken. Een doorsnee werkdag met een AI-assistent op de achtergrond:
07:30 — Je opent WhatsApp. Je assistent heeft al een ochtend-briefing klaarstaan: drie meetings vandaag, twee urgente e-mails, en een herinnering dat het kwartaalrapport morgen af moet.
08:15 — In je inbox zitten 47 nieuwe mails. Je assistent heeft ze al gesorteerd: 5 vereisen actie, 12 zijn FYI, de rest is verwerkt of gearchiveerd. Je hoeft alleen de 5 belanglijke te lezen.
10:00 — Voor je meeting met een klant heeft je assistent de relevante documenten samengevat, het laatste contactmoment opgehaald en drie gesprekspunten voorbereid. In Slack.
14:00 — Een nieuw contract komt binnen. Je assistent reviewt het document, markeert afwijkende clausules en stuurt een samenvatting naar je Teams-kanaal. Binnen 5 minuten.
17:00 — End-of-day recap: taken afgevinkt, follow-ups ingepland, en je CRM is bijgewerkt. Zonder dat je één formulier hebt ingevuld.
Dat is geen science fiction. Dat is employee amplification: je team doet hetzelfde werk in een fractie van de tijd. De AI vervangt niemand — ze versterkt iedereen.
De Twee Lagen: Workflows + Autonome Agents
In de automatiseringswereld zijn er nu twee duidelijke lagen, en de slimste bedrijven gebruiken beide.
Laag 1: Lineaire Workflows. Dit zijn de voorspelbare, betrouwbare automatiseringen. Een lead vult een formulier in → data wordt verrijkt → lead wordt gescoord → juiste salesrep ontvangt een notificatie → gepersonaliseerde follow-up gaat eruit. Lineair. Betrouwbaar. Werkt elke keer. Tools als n8n zijn hier perfect voor.
Laag 2: Autonome Agents. Dit is het volgende niveau. Agents die niet alleen uitvoeren, maar nadenken, aanpassen en verbeteren. Ze komen een edge case tegen? Ze vinden een oplossing. Het dataformat verandert? Ze passen zich aan. Een tool valt uit? Ze zoeken een alternatieve route.
De multibot met skills combineert beide lagen. De skills handelen het voorspelbare af (laag 1). De AI-kern denkt na over het onverwachte (laag 2). Samen vormen ze een compleet systeem dat alles afdekt: van simpele triggers tot complexe beslissingen.
Stack ze en je hebt een full-spectrum operatie die zowel de dagelijkse routine als de uitzonderingen afvangt. Dat is geen tool. Dat is een fundament.
Implementatie: Van Experiment naar Bedrijfskritische Operatie
Hoe ga je van „interessant artikel gelezen” naar „draait in productie”? Hier is de routekaart:
Stap 1: Hardware bepalen. Een Mac Studio, een dedicated server, of een bestaande machine met voldoende GPU-kracht. Ollama draait op macOS, Linux en Windows. De drempel is lager dan je denkt.
Stap 2: Ollama installeren en model kiezen. Eén commando in de terminal. Model downloaden (Llama, Mistral, DeepSeek — afhankelijk van je use case). Klaar.
Stap 3: Multibot gateway configureren. Je AI-assistent verbinden met je communicatiekanalen: WhatsApp, Slack, Teams, Telegram. Eén brein, meerdere ingangen.
Stap 4: Skills activeren en customizen. Begin met de basis: e-mailtriage, agendabeheer, documentsamenvatting. Pas ze aan op jouw werkprocessen. Voeg skills toe naarmate je team er klaar voor is.
Stap 5: Team trainen en itereren. De technische drempel is nul — je team praat gewoon in hun chat-app. Maar de juiste instructies geven aan je assistent, dát is de skill die je moet ontwikkelen.
Compliance-check: Data blijft op eigen hardware. Geen verwerking door derden. AVG en EU AI Act? Afgevinkt.
Het verschil tussen bedrijven die AI als speeltje zien en bedrijven die er daadwerkelijk mee scoren, is precies deze stap: van experiment naar verankering in je kernprocessen.
De Wedstrijd Is Begonnen
De Wedstrijd Is Begonnen
De technologie om een private, intelligent AI-systeem te draaien op je eigen hardware is er. Nu. Niet volgend jaar. Niet „als het volwassen genoeg is.” Nu.
Open-source modellen zijn krachtig genoeg. De skill-ecosystemen groeien explosief. En de bedrijven die nú hun AI-fundament leggen, pakken een voorsprong die over zes maanden niet meer in te halen is.
De vraag is niet óf je dit moet doen. De vraag is hoe snel je kunt schakelen.
Bij AgentcyWorks helpen we MKB-bedrijven precies hiermee: van losse AI-experimenten naar een verankerd, veilig en schaalbaar systeem dat je hele operatie versterkt. Wij bouwen geen chatbots. Wij verankeren intelligentie in je operatie.
Klaar om je tactiek te bepalen? Start de scan en ontdek waar de winst zit voor jouw bedrijf.
Veelgestelde Vragen
Wat is een AI-assistent met skills?
Een AI-assistent met skills is een systeem dat verder gaat dan een standaard chatbot. Het heeft modulaire capaciteiten (skills) die specifieke taken uitvoeren: e-mails sorteren, documenten reviewen, agenda’s beheren, en meer. Skills zijn plug-and-play en aanpasbaar per branche of werkproces.
Wat is Ollama en waarom is het belangrijk voor bedrijven?
Ollama is een open-source framework waarmee je krachtige AI-taalmodellen lokaal draait op je eigen hardware. Dit betekent dat gevoelige bedrijfsdata nooit naar externe servers gaat, wat cruciaal is voor AVG-compliance en de EU AI Act.
Heb ik technische kennis nodig om dit te gebruiken?
Nee. De AI-assistent leeft in je bestaande chat-apps (WhatsApp, Slack, Teams). Je team communiceert in gewoon Nederlands. De technische setup wordt eenmalig geconfigureerd — daarna is het pure communicatie.
Welke hardware heb ik nodig?
Een Mac Studio, een Linux-server of een Windows-machine met voldoende geheugen (minimaal 16 GB RAM, bij voorkeur een GPU). Voor kleinere modellen volstaat zelfs een krachtige laptop.
Is een lokale AI even slim als ChatGPT?
Voor de meeste bedrijfstaken: ja. Open-source modellen als Llama en Mistral presteren uitstekend voor taken als e-mailtriage, documentanalyse en agendabeheer. Voor sommige creatieve of zeer complexe taken kan een cloud-model een aanvulling zijn — maar het fundament draait lokaal.
Wat kost een lokale AI-oplossing?
De initiële investering zit in hardware en configuratie. Daarna zijn er geen terugkerende abonnementskosten voor het model zelf. Op termijn is een lokale AI-oplossing vrijwel altijd goedkoper dan cloud-API’s, zeker bij intensief gebruik.
Hoe zit het met de AVG en EU AI Act?
Doordat alle data op je eigen hardware blijft, voldoe je automatisch aan de strengste interpretatie van de privacywetgeving. Er is geen dataverwerking door derden, geen grensoverschrijdend datatransport, en volledige controle over je AI-systeem.
Latest Updates
(AW® — 01)
©2024
Latest Updates
(AW® — 01)
©2024
FAQ
FAQ
01
Wat is een AI-agent en wat doet een AI-agents bureau?
02
Wat kost het om bedrijfsprocessen te automatiseren met AI?
03
Hoe lang duurt het om AI-automatisering te implementeren?
04
Wat is de ROI van AI-automatisering voor mijn bedrijf?
05
Welke bedrijfsprocessen kun je automatiseren met AI-agents?
06
Wat is het verschil tussen AI-automatisering en traditionele automatisering?
07
Hoe begin ik met AI-automatisering in mijn organisatie?
01
Wat is een AI-agent en wat doet een AI-agents bureau?
02
Wat kost het om bedrijfsprocessen te automatiseren met AI?
03
Hoe lang duurt het om AI-automatisering te implementeren?
04
Wat is de ROI van AI-automatisering voor mijn bedrijf?
05
Welke bedrijfsprocessen kun je automatiseren met AI-agents?
06
Wat is het verschil tussen AI-automatisering en traditionele automatisering?
07
Hoe begin ik met AI-automatisering in mijn organisatie?
14 jan 2026
Je eigen AI-Assistent met Skills en een private LLM
De AI-revolutie heeft een kantelpunt bereikt. Niet omdat de modellen slimmer zijn geworden (dat ook), maar omdat de manier waarop je AI inzet fundamenteel is veranderd. De chatbot-fase is voorbij. Wat ervoor in de plaats komt? Een self-hosted AI-assistent die in je bestaande apps leeft, modulaire skills heeft, en draait op een private taalmodel — op jouw hardware, in jouw gebouw.
AI Agents
Lokale AI
Self-hosted AI
Het verschil tussen een chatbot en een AI-Assistent met Skills
De meeste bedrijven die vandaag „AI gebruiken”, openen ChatGPT en stellen een vraag. Dat is geen strategie. Dat is googlen met extra stappen.
Een chatbot volgt een script. Trigger, actie, output. Werkt prima voor eenvoudige vragen. Maar zodra er iets onverwachts gebeurt — een e-mail in een vreemd format, een klant die anders reageert dan verwacht, een document dat niet in het template past — loopt het vast.
Een AI-assistent met skills is fundamenteel anders. Die denkt na over het probleem. Evalueert de situatie. Kiest de beste aanpak. Past zich aan wanneer iets misgaat. En wordt elke keer dat hij draait een beetje beter.
Het verschil? Een chatbot voert uit. Een AI-assistent met skills lost op.
En dat verschil — dat is het verschil tussen een tool en een digitale medewerker die nooit slaapt.
Wat is een multibot? Eén brein, overal bereikbaar
Stel je voor: dezelfde AI-assistent in je WhatsApp, in je Slack, in je Microsoft Teams. Niet drie losse bots. Eén brein dat overal luistert en één gedeeld geheugen heeft.
Dat is het multibot-concept. Je stuurt ’s ochtends een vraag via WhatsApp. ’s Middags pak je het gesprek op in Slack. De assistent weet precies waar je gebleven was. Geen context verloren. Geen herhaling nodig.
Maar het wordt nog interessanter. De nieuwste generatie multibots is niet alleen reactief — ze zijn proactief. Ze sturen jou berichten. Ochtend-briefings met je agenda en openstaande taken. E-mail-flags wanneer er iets urgents binnenkomt. Voorbereidingen voor je volgende meeting, inclusief relevante documenten.
Dat is geen notificatie-app. Dat is een assistent die meedenkt met je dag.
Private en lokaal: Ollama als Motor voor Je AI
Hier wordt het voor veel bedrijven spannend. Want de eerste vraag die elke operations lead stelt: „Waar gaat mijn data naartoe?”
Bij ChatGPT, Copilot of Gemini gaat je data naar servers van Amerikaanse techbedrijven. Voor een snelle brainstorm geen probleem. Maar voor klantgegevens, financiële data, juridische documenten of medische informatie? Dat is een compliancenachtmerrie. De AVG en EU AI Act zijn daar glashelder over.
Ollama lost dit op. Ollama is een open-source framework waarmee je krachtige taalmodellen — zoals Llama, Mistral of DeepSeek — lokaal draait op je eigen hardware. Geen cloud. Geen externe servers. Data verlaat letterlijk het gebouw niet.
Voor bedrijven die met gevoelige informatie werken, is dit geen feature. Dit is een vereiste.
Combineer Ollama met een multibot-assistent en je hebt een systeem dat even slim is als de cloud-alternatieven, maar volledig onder jouw controle draait. Op een Mac Studio op kantoor. Op een server in je eigen datacenter. Op hardware die je kunt aanwijzen en aanraken.
Dat is wat wij bij AgentcyWorks het fundament noemen. De basis waarop je alles bouwt.
Het Skills-Systeem: Plug-and-Play Intelligentie
Een AI-assistent zonder skills is als een topvoetballer zonder team: individueel sterk, maar niet in staat om wedstrijden te winnen. De echte kracht zit in het skills-systeem.
Skills zijn modulaire, plug-and-play capaciteiten die je aan je assistent toevoegt. Denk aan LEGO-blokken voor AI. Elke skill geeft je assistent een nieuwe vaardigheid:
E-mailtriage: Binnenkomende mail wordt automatisch gesorteerd op urgentie, categorie en actie. Geen inbox-chaos meer.
Documentreview: Contracten worden gescand op kernclausules. Samenvattingen verschijnen in je chat. Relevante passages worden gemarkeerd.
Agendabeheer: Je assistent bereidt je voor op elke meeting. Relevante documenten, openstaande actiepunten, en context — allemaal klaar voordat jij de vergaderruimte inloopt.
CRM-updates: Na elk klantgesprek worden notities automatisch verwerkt. Geen handmatig invoeren meer.
En het mooiste: skills zijn composable. Je stackt ze. Je past ze aan. Je bouwt nieuwe skills specifiek voor jouw branche of werkproces. E-mailtriage voor een advocatenkantoor werkt heel anders dan e-mailtriage voor een marketingbureau. De skill is dezelfde basis. De customisatie — dát is waar de waarde zit.
Steeds meer open-source communities bouwen skill-hubs met honderden kant-en-klare skills die je direct kunt inzetten. Van Slack-monitoring tot factuurverwerking. Het ecosysteem groeit explosief.
Praktijkvoorbeeld: Zo Ziet Het Eruit voor een Kantoor
Laten we het concreet maken. Een doorsnee werkdag met een AI-assistent op de achtergrond:
07:30 — Je opent WhatsApp. Je assistent heeft al een ochtend-briefing klaarstaan: drie meetings vandaag, twee urgente e-mails, en een herinnering dat het kwartaalrapport morgen af moet.
08:15 — In je inbox zitten 47 nieuwe mails. Je assistent heeft ze al gesorteerd: 5 vereisen actie, 12 zijn FYI, de rest is verwerkt of gearchiveerd. Je hoeft alleen de 5 belanglijke te lezen.
10:00 — Voor je meeting met een klant heeft je assistent de relevante documenten samengevat, het laatste contactmoment opgehaald en drie gesprekspunten voorbereid. In Slack.
14:00 — Een nieuw contract komt binnen. Je assistent reviewt het document, markeert afwijkende clausules en stuurt een samenvatting naar je Teams-kanaal. Binnen 5 minuten.
17:00 — End-of-day recap: taken afgevinkt, follow-ups ingepland, en je CRM is bijgewerkt. Zonder dat je één formulier hebt ingevuld.
Dat is geen science fiction. Dat is employee amplification: je team doet hetzelfde werk in een fractie van de tijd. De AI vervangt niemand — ze versterkt iedereen.
De Twee Lagen: Workflows + Autonome Agents
In de automatiseringswereld zijn er nu twee duidelijke lagen, en de slimste bedrijven gebruiken beide.
Laag 1: Lineaire Workflows. Dit zijn de voorspelbare, betrouwbare automatiseringen. Een lead vult een formulier in → data wordt verrijkt → lead wordt gescoord → juiste salesrep ontvangt een notificatie → gepersonaliseerde follow-up gaat eruit. Lineair. Betrouwbaar. Werkt elke keer. Tools als n8n zijn hier perfect voor.
Laag 2: Autonome Agents. Dit is het volgende niveau. Agents die niet alleen uitvoeren, maar nadenken, aanpassen en verbeteren. Ze komen een edge case tegen? Ze vinden een oplossing. Het dataformat verandert? Ze passen zich aan. Een tool valt uit? Ze zoeken een alternatieve route.
De multibot met skills combineert beide lagen. De skills handelen het voorspelbare af (laag 1). De AI-kern denkt na over het onverwachte (laag 2). Samen vormen ze een compleet systeem dat alles afdekt: van simpele triggers tot complexe beslissingen.
Stack ze en je hebt een full-spectrum operatie die zowel de dagelijkse routine als de uitzonderingen afvangt. Dat is geen tool. Dat is een fundament.
Implementatie: Van Experiment naar Bedrijfskritische Operatie
Hoe ga je van „interessant artikel gelezen” naar „draait in productie”? Hier is de routekaart:
Stap 1: Hardware bepalen. Een Mac Studio, een dedicated server, of een bestaande machine met voldoende GPU-kracht. Ollama draait op macOS, Linux en Windows. De drempel is lager dan je denkt.
Stap 2: Ollama installeren en model kiezen. Eén commando in de terminal. Model downloaden (Llama, Mistral, DeepSeek — afhankelijk van je use case). Klaar.
Stap 3: Multibot gateway configureren. Je AI-assistent verbinden met je communicatiekanalen: WhatsApp, Slack, Teams, Telegram. Eén brein, meerdere ingangen.
Stap 4: Skills activeren en customizen. Begin met de basis: e-mailtriage, agendabeheer, documentsamenvatting. Pas ze aan op jouw werkprocessen. Voeg skills toe naarmate je team er klaar voor is.
Stap 5: Team trainen en itereren. De technische drempel is nul — je team praat gewoon in hun chat-app. Maar de juiste instructies geven aan je assistent, dát is de skill die je moet ontwikkelen.
Compliance-check: Data blijft op eigen hardware. Geen verwerking door derden. AVG en EU AI Act? Afgevinkt.
Het verschil tussen bedrijven die AI als speeltje zien en bedrijven die er daadwerkelijk mee scoren, is precies deze stap: van experiment naar verankering in je kernprocessen.
De Wedstrijd Is Begonnen
De technologie om een private, intelligent AI-systeem te draaien op je eigen hardware is er. Nu. Niet volgend jaar. Niet „als het volwassen genoeg is.” Nu.
Open-source modellen zijn krachtig genoeg. De skill-ecosystemen groeien explosief. En de bedrijven die nú hun AI-fundament leggen, pakken een voorsprong die over zes maanden niet meer in te halen is.
De vraag is niet óf je dit moet doen. De vraag is hoe snel je kunt schakelen.
Bij AgentcyWorks helpen we MKB-bedrijven precies hiermee: van losse AI-experimenten naar een verankerd, veilig en schaalbaar systeem dat je hele operatie versterkt. Wij bouwen geen chatbots. Wij verankeren intelligentie in je operatie.
Klaar om je tactiek te bepalen? Start de scan en ontdek waar de winst zit voor jouw bedrijf.
Veelgestelde Vragen
Wat is een AI-assistent met skills?
Een AI-assistent met skills is een systeem dat verder gaat dan een standaard chatbot. Het heeft modulaire capaciteiten (skills) die specifieke taken uitvoeren: e-mails sorteren, documenten reviewen, agenda’s beheren, en meer. Skills zijn plug-and-play en aanpasbaar per branche of werkproces.
Wat is Ollama en waarom is het belangrijk voor bedrijven?
Ollama is een open-source framework waarmee je krachtige AI-taalmodellen lokaal draait op je eigen hardware. Dit betekent dat gevoelige bedrijfsdata nooit naar externe servers gaat, wat cruciaal is voor AVG-compliance en de EU AI Act.
Heb ik technische kennis nodig om dit te gebruiken?
Nee. De AI-assistent leeft in je bestaande chat-apps (WhatsApp, Slack, Teams). Je team communiceert in gewoon Nederlands. De technische setup wordt eenmalig geconfigureerd — daarna is het pure communicatie.
Welke hardware heb ik nodig?
Een Mac Studio, een Linux-server of een Windows-machine met voldoende geheugen (minimaal 16 GB RAM, bij voorkeur een GPU). Voor kleinere modellen volstaat zelfs een krachtige laptop.
Is een lokale AI even slim als ChatGPT?
Voor de meeste bedrijfstaken: ja. Open-source modellen als Llama en Mistral presteren uitstekend voor taken als e-mailtriage, documentanalyse en agendabeheer. Voor sommige creatieve of zeer complexe taken kan een cloud-model een aanvulling zijn — maar het fundament draait lokaal.
Wat kost een lokale AI-oplossing?
De initiële investering zit in hardware en configuratie. Daarna zijn er geen terugkerende abonnementskosten voor het model zelf. Op termijn is een lokale AI-oplossing vrijwel altijd goedkoper dan cloud-API’s, zeker bij intensief gebruik.
Hoe zit het met de AVG en EU AI Act?
Doordat alle data op je eigen hardware blijft, voldoe je automatisch aan de strengste interpretatie van de privacywetgeving. Er is geen dataverwerking door derden, geen grensoverschrijdend datatransport, en volledige controle over je AI-systeem.
FAQ
01
Wat is een AI-agent en wat doet een AI-agents bureau?
02
Wat kost het om bedrijfsprocessen te automatiseren met AI?
03
Hoe lang duurt het om AI-automatisering te implementeren?
04
Wat is de ROI van AI-automatisering voor mijn bedrijf?
05
Welke bedrijfsprocessen kun je automatiseren met AI-agents?
06
Wat is het verschil tussen AI-automatisering en traditionele automatisering?
07
Hoe begin ik met AI-automatisering in mijn organisatie?
14 jan 2026
Je eigen AI-Assistent met Skills en een private LLM
De AI-revolutie heeft een kantelpunt bereikt. Niet omdat de modellen slimmer zijn geworden (dat ook), maar omdat de manier waarop je AI inzet fundamenteel is veranderd. De chatbot-fase is voorbij. Wat ervoor in de plaats komt? Een self-hosted AI-assistent die in je bestaande apps leeft, modulaire skills heeft, en draait op een private taalmodel — op jouw hardware, in jouw gebouw.
AI Agents
Lokale AI
Self-hosted AI
Het verschil tussen een chatbot en een AI-Assistent met Skills
De meeste bedrijven die vandaag „AI gebruiken”, openen ChatGPT en stellen een vraag. Dat is geen strategie. Dat is googlen met extra stappen.
Een chatbot volgt een script. Trigger, actie, output. Werkt prima voor eenvoudige vragen. Maar zodra er iets onverwachts gebeurt — een e-mail in een vreemd format, een klant die anders reageert dan verwacht, een document dat niet in het template past — loopt het vast.
Een AI-assistent met skills is fundamenteel anders. Die denkt na over het probleem. Evalueert de situatie. Kiest de beste aanpak. Past zich aan wanneer iets misgaat. En wordt elke keer dat hij draait een beetje beter.
Het verschil? Een chatbot voert uit. Een AI-assistent met skills lost op.
En dat verschil — dat is het verschil tussen een tool en een digitale medewerker die nooit slaapt.
Wat is een multibot? Eén brein, overal bereikbaar
Stel je voor: dezelfde AI-assistent in je WhatsApp, in je Slack, in je Microsoft Teams. Niet drie losse bots. Eén brein dat overal luistert en één gedeeld geheugen heeft.
Dat is het multibot-concept. Je stuurt ’s ochtends een vraag via WhatsApp. ’s Middags pak je het gesprek op in Slack. De assistent weet precies waar je gebleven was. Geen context verloren. Geen herhaling nodig.
Maar het wordt nog interessanter. De nieuwste generatie multibots is niet alleen reactief — ze zijn proactief. Ze sturen jou berichten. Ochtend-briefings met je agenda en openstaande taken. E-mail-flags wanneer er iets urgents binnenkomt. Voorbereidingen voor je volgende meeting, inclusief relevante documenten.
Dat is geen notificatie-app. Dat is een assistent die meedenkt met je dag.
Private en lokaal: Ollama als Motor voor Je AI
Hier wordt het voor veel bedrijven spannend. Want de eerste vraag die elke operations lead stelt: „Waar gaat mijn data naartoe?”
Bij ChatGPT, Copilot of Gemini gaat je data naar servers van Amerikaanse techbedrijven. Voor een snelle brainstorm geen probleem. Maar voor klantgegevens, financiële data, juridische documenten of medische informatie? Dat is een compliancenachtmerrie. De AVG en EU AI Act zijn daar glashelder over.
Ollama lost dit op. Ollama is een open-source framework waarmee je krachtige taalmodellen — zoals Llama, Mistral of DeepSeek — lokaal draait op je eigen hardware. Geen cloud. Geen externe servers. Data verlaat letterlijk het gebouw niet.
Voor bedrijven die met gevoelige informatie werken, is dit geen feature. Dit is een vereiste.
Combineer Ollama met een multibot-assistent en je hebt een systeem dat even slim is als de cloud-alternatieven, maar volledig onder jouw controle draait. Op een Mac Studio op kantoor. Op een server in je eigen datacenter. Op hardware die je kunt aanwijzen en aanraken.
Dat is wat wij bij AgentcyWorks het fundament noemen. De basis waarop je alles bouwt.
Het Skills-Systeem: Plug-and-Play Intelligentie
Een AI-assistent zonder skills is als een topvoetballer zonder team: individueel sterk, maar niet in staat om wedstrijden te winnen. De echte kracht zit in het skills-systeem.
Skills zijn modulaire, plug-and-play capaciteiten die je aan je assistent toevoegt. Denk aan LEGO-blokken voor AI. Elke skill geeft je assistent een nieuwe vaardigheid:
E-mailtriage: Binnenkomende mail wordt automatisch gesorteerd op urgentie, categorie en actie. Geen inbox-chaos meer.
Documentreview: Contracten worden gescand op kernclausules. Samenvattingen verschijnen in je chat. Relevante passages worden gemarkeerd.
Agendabeheer: Je assistent bereidt je voor op elke meeting. Relevante documenten, openstaande actiepunten, en context — allemaal klaar voordat jij de vergaderruimte inloopt.
CRM-updates: Na elk klantgesprek worden notities automatisch verwerkt. Geen handmatig invoeren meer.
En het mooiste: skills zijn composable. Je stackt ze. Je past ze aan. Je bouwt nieuwe skills specifiek voor jouw branche of werkproces. E-mailtriage voor een advocatenkantoor werkt heel anders dan e-mailtriage voor een marketingbureau. De skill is dezelfde basis. De customisatie — dát is waar de waarde zit.
Steeds meer open-source communities bouwen skill-hubs met honderden kant-en-klare skills die je direct kunt inzetten. Van Slack-monitoring tot factuurverwerking. Het ecosysteem groeit explosief.
Praktijkvoorbeeld: Zo Ziet Het Eruit voor een Kantoor
Laten we het concreet maken. Een doorsnee werkdag met een AI-assistent op de achtergrond:
07:30 — Je opent WhatsApp. Je assistent heeft al een ochtend-briefing klaarstaan: drie meetings vandaag, twee urgente e-mails, en een herinnering dat het kwartaalrapport morgen af moet.
08:15 — In je inbox zitten 47 nieuwe mails. Je assistent heeft ze al gesorteerd: 5 vereisen actie, 12 zijn FYI, de rest is verwerkt of gearchiveerd. Je hoeft alleen de 5 belanglijke te lezen.
10:00 — Voor je meeting met een klant heeft je assistent de relevante documenten samengevat, het laatste contactmoment opgehaald en drie gesprekspunten voorbereid. In Slack.
14:00 — Een nieuw contract komt binnen. Je assistent reviewt het document, markeert afwijkende clausules en stuurt een samenvatting naar je Teams-kanaal. Binnen 5 minuten.
17:00 — End-of-day recap: taken afgevinkt, follow-ups ingepland, en je CRM is bijgewerkt. Zonder dat je één formulier hebt ingevuld.
Dat is geen science fiction. Dat is employee amplification: je team doet hetzelfde werk in een fractie van de tijd. De AI vervangt niemand — ze versterkt iedereen.
De Twee Lagen: Workflows + Autonome Agents
In de automatiseringswereld zijn er nu twee duidelijke lagen, en de slimste bedrijven gebruiken beide.
Laag 1: Lineaire Workflows. Dit zijn de voorspelbare, betrouwbare automatiseringen. Een lead vult een formulier in → data wordt verrijkt → lead wordt gescoord → juiste salesrep ontvangt een notificatie → gepersonaliseerde follow-up gaat eruit. Lineair. Betrouwbaar. Werkt elke keer. Tools als n8n zijn hier perfect voor.
Laag 2: Autonome Agents. Dit is het volgende niveau. Agents die niet alleen uitvoeren, maar nadenken, aanpassen en verbeteren. Ze komen een edge case tegen? Ze vinden een oplossing. Het dataformat verandert? Ze passen zich aan. Een tool valt uit? Ze zoeken een alternatieve route.
De multibot met skills combineert beide lagen. De skills handelen het voorspelbare af (laag 1). De AI-kern denkt na over het onverwachte (laag 2). Samen vormen ze een compleet systeem dat alles afdekt: van simpele triggers tot complexe beslissingen.
Stack ze en je hebt een full-spectrum operatie die zowel de dagelijkse routine als de uitzonderingen afvangt. Dat is geen tool. Dat is een fundament.
Implementatie: Van Experiment naar Bedrijfskritische Operatie
Hoe ga je van „interessant artikel gelezen” naar „draait in productie”? Hier is de routekaart:
Stap 1: Hardware bepalen. Een Mac Studio, een dedicated server, of een bestaande machine met voldoende GPU-kracht. Ollama draait op macOS, Linux en Windows. De drempel is lager dan je denkt.
Stap 2: Ollama installeren en model kiezen. Eén commando in de terminal. Model downloaden (Llama, Mistral, DeepSeek — afhankelijk van je use case). Klaar.
Stap 3: Multibot gateway configureren. Je AI-assistent verbinden met je communicatiekanalen: WhatsApp, Slack, Teams, Telegram. Eén brein, meerdere ingangen.
Stap 4: Skills activeren en customizen. Begin met de basis: e-mailtriage, agendabeheer, documentsamenvatting. Pas ze aan op jouw werkprocessen. Voeg skills toe naarmate je team er klaar voor is.
Stap 5: Team trainen en itereren. De technische drempel is nul — je team praat gewoon in hun chat-app. Maar de juiste instructies geven aan je assistent, dát is de skill die je moet ontwikkelen.
Compliance-check: Data blijft op eigen hardware. Geen verwerking door derden. AVG en EU AI Act? Afgevinkt.
Het verschil tussen bedrijven die AI als speeltje zien en bedrijven die er daadwerkelijk mee scoren, is precies deze stap: van experiment naar verankering in je kernprocessen.
De Wedstrijd Is Begonnen
De technologie om een private, intelligent AI-systeem te draaien op je eigen hardware is er. Nu. Niet volgend jaar. Niet „als het volwassen genoeg is.” Nu.
Open-source modellen zijn krachtig genoeg. De skill-ecosystemen groeien explosief. En de bedrijven die nú hun AI-fundament leggen, pakken een voorsprong die over zes maanden niet meer in te halen is.
De vraag is niet óf je dit moet doen. De vraag is hoe snel je kunt schakelen.
Bij AgentcyWorks helpen we MKB-bedrijven precies hiermee: van losse AI-experimenten naar een verankerd, veilig en schaalbaar systeem dat je hele operatie versterkt. Wij bouwen geen chatbots. Wij verankeren intelligentie in je operatie.
Klaar om je tactiek te bepalen? Start de scan en ontdek waar de winst zit voor jouw bedrijf.
Veelgestelde Vragen
Wat is een AI-assistent met skills?
Een AI-assistent met skills is een systeem dat verder gaat dan een standaard chatbot. Het heeft modulaire capaciteiten (skills) die specifieke taken uitvoeren: e-mails sorteren, documenten reviewen, agenda’s beheren, en meer. Skills zijn plug-and-play en aanpasbaar per branche of werkproces.
Wat is Ollama en waarom is het belangrijk voor bedrijven?
Ollama is een open-source framework waarmee je krachtige AI-taalmodellen lokaal draait op je eigen hardware. Dit betekent dat gevoelige bedrijfsdata nooit naar externe servers gaat, wat cruciaal is voor AVG-compliance en de EU AI Act.
Heb ik technische kennis nodig om dit te gebruiken?
Nee. De AI-assistent leeft in je bestaande chat-apps (WhatsApp, Slack, Teams). Je team communiceert in gewoon Nederlands. De technische setup wordt eenmalig geconfigureerd — daarna is het pure communicatie.
Welke hardware heb ik nodig?
Een Mac Studio, een Linux-server of een Windows-machine met voldoende geheugen (minimaal 16 GB RAM, bij voorkeur een GPU). Voor kleinere modellen volstaat zelfs een krachtige laptop.
Is een lokale AI even slim als ChatGPT?
Voor de meeste bedrijfstaken: ja. Open-source modellen als Llama en Mistral presteren uitstekend voor taken als e-mailtriage, documentanalyse en agendabeheer. Voor sommige creatieve of zeer complexe taken kan een cloud-model een aanvulling zijn — maar het fundament draait lokaal.
Wat kost een lokale AI-oplossing?
De initiële investering zit in hardware en configuratie. Daarna zijn er geen terugkerende abonnementskosten voor het model zelf. Op termijn is een lokale AI-oplossing vrijwel altijd goedkoper dan cloud-API’s, zeker bij intensief gebruik.
Hoe zit het met de AVG en EU AI Act?
Doordat alle data op je eigen hardware blijft, voldoe je automatisch aan de strengste interpretatie van de privacywetgeving. Er is geen dataverwerking door derden, geen grensoverschrijdend datatransport, en volledige controle over je AI-systeem.
FAQ
Wat is een AI-agent en wat doet een AI-agents bureau?
Wat kost het om bedrijfsprocessen te automatiseren met AI?
Hoe lang duurt het om AI-automatisering te implementeren?
Wat is de ROI van AI-automatisering voor mijn bedrijf?
Welke bedrijfsprocessen kun je automatiseren met AI-agents?
Wat is het verschil tussen AI-automatisering en traditionele automatisering?
Hoe begin ik met AI-automatisering in mijn organisatie?