In deze conversatie bespreken Stephan Spijkers en zijn team van Connecting The Dots de impact van Artificiële Intelligentie (AI) op Product Informatie Management (PIM) en de Product Data Loader (PDL). Ze verkennen hoe AI de processen van productdata verrijking en -beheer transformeert, en delen inzichten over de functionaliteiten van hun tools en de rol van AI agents. De discussie omvat ook klantcases, de toekomst van AI in productdata, en de noodzaak voor bedrijven om AI te integreren in hun workflows.
Als je de sessie hebt gemist, dan kun je hieronder de hele video bekijken:
Speakers:
Stephan Spijkers – Co-Founder, PIMvendors.com
Arnout Schutte – Co-Founder, ConnectingTheDots
Joris Polhaar – Pre-Sales Consultant, ConnectingTheDots
Luna Markerink – Marketeer, ConnectingTheDots
Inzichten uit deze sessie:
Welke impact heeft AI op productdata-processen?
AI heeft een transformationele impact op hoe bedrijven hun productdata beheren en verwerken. Waar traditionele processen vaak handmatig, tijdrovend en foutgevoelig zijn, maakt AI het mogelijk om deze processen te automatiseren, versnellen en verbeteren. Denk hierbij aan snellere data-invoer, automatische verrijking van gegevens en het oplossen van inconsistenties, wat leidt tot efficiëntere workflows en minder menselijke tussenkomst.
Wat doet de Product Data Loader?
De Product Data Loader is een tool die de verwerking van productdata aanzienlijk vereenvoudigt. Het stelt bedrijven in staat om grote hoeveelheden productinformatie sneller en consistenter in hun systemen te laden, waarbij AI kan worden ingezet om fouten te detecteren, ontbrekende data aan te vullen en formats te standaardiseren. Dit maakt het makkelijker om betrouwbare productinformatie beschikbaar te stellen binnen verschillende kanalen.
Hoe kunnen AI agents productinformatie verrijken?
AI agents kunnen zelfstandig data analyseren en interpreteren om ontbrekende of onvolledige productinformatie aan te vullen. Bijvoorbeeld door automatisch beschrijvingen te genereren, vertalingen toe te voegen of categorisaties te verbeteren op basis van bestaande data. Dit verhoogt niet alleen de kwaliteit van de productinformatie, maar ook de vindbaarheid en conversie op digitale verkoopkanalen.
Waarom is het belangrijk om klein te beginnen met AI-implementaties?
AI-initiatieven kunnen complex zijn, vooral als er veel systemen, data en afdelingen betrokken zijn. Door klein te beginnen, bijvoorbeeld met een afgebakend proces of één AI-agent, kunnen organisaties sneller leren, risico’s beheersen en stapsgewijs opschalen. Dit vergroot de kans op succes en maakt het makkelijker om intern draagvlak te creëren voor verdere adoptie.
Welke efficiëntieverbeteringen ervaren klanten door AI?
Klanten die AI inzetten voor productdata-management rapporteren aanzienlijke tijdsbesparingen, minder fouten en verbeterde datakwaliteit. Door processen zoals data-invoer, validatie en verrijking te automatiseren, kunnen teams zich richten op waardevollere taken, zoals analyse of strategie. Dit resulteert in snellere time-to-market en een hogere klanttevredenheid.
Hoe helpt AI bij het opsporen en corrigeren van inconsistenties?
AI kan grote hoeveelheden data scannen op patronen en afwijkingen, waardoor inconsistenties zoals foutieve eenheden, ontbrekende waarden of verkeerde categorieën snel worden opgespoord. Vervolgens kunnen AI-systemen voorstellen doen voor correcties of deze automatisch doorvoeren, afhankelijk van de ingestelde regels. Dit voorkomt fouten in productcatalogi en verbetert de betrouwbaarheid van informatie.
Wat is de rol van samenwerking tussen verschillende AI agents?
In de toekomst zullen AI agents steeds vaker samenwerken als een soort ecosysteem. Bijvoorbeeld: één agent detecteert ontbrekende productinformatie, een tweede vult deze aan, en een derde controleert de consistentie. Deze samenwerking maakt het mogelijk om complexe workflows volledig te automatiseren en optimaliseren, waarbij elke agent zijn eigen specialisme heeft binnen het proces.
Is technische kennis nodig om AI agents te configureren?
Hoewel veel AI-tools gebruiksvriendelijker worden, is er nog steeds enige technische kennis vereist voor het opzetten en finetunen van AI agents. Denk aan het instellen van databronnen, definiëren van regels, of integreren met bestaande systemen. Daarom is samenwerking tussen business en IT vaak essentieel voor een succesvolle implementatie.
Wat is de toekomst van productdata-management?
De toekomst van productdata-management ligt duidelijk in automatisering en het gebruik van AI. Naarmate productinformatie complexer en omvangrijker wordt, zullen bedrijven steeds meer vertrouwen op slimme technologieën om deze informatie efficiënt te beheren. Dit betekent een verschuiving van handmatige taken naar geautomatiseerde workflows die schaalbaar, flexibel en datagedreven zijn.
Waarom wordt AI een vereiste om concurrerend te blijven?
De druk op bedrijven om snel en accuraat productinformatie te leveren neemt toe, mede door de groei van e-commerce en omnichannel. AI maakt het mogelijk om sneller te reageren op marktveranderingen, foutloze data te garanderen en klantverwachtingen te overtreffen. Bedrijven die AI niet inzetten, lopen het risico achter te blijven in snelheid, kwaliteit en innovatie.
