De nieuwe website van MAIVA staat online. Dat is het zichtbare deel van een ontwikkeling die al langer bezig is. Achter de nieuwe uitstraling verandert namelijk vooral het product zelf.
MAIVA begon vanuit een vrij eenvoudige vraag: hoe maak je specialistische kennis binnen een organisatie makkelijker toegankelijk met AI?
Een AI-assistent kan daar veel in betekenen. Geef het systeem de juiste bronnen en context, en iemand kan in gewone taal een vraag stellen in plaats van zelf door handleidingen, procedures of kennisbanken te zoeken.
Tijdens het bouwen merkten we alleen dat toegankelijk maken en overbrengen niet hetzelfde zijn.
Een medewerker die midden in zijn werk wil weten welke procedure van toepassing is, heeft vooral behoefte aan een snel en bruikbaar antwoord. Iemand die een nieuw onderwerp moet leren, heeft iets anders nodig: uitleg, opbouw, vragen, feedback en tijd om verbanden te begrijpen.
Daarom groeit MAIVA naar een omgeving waarin beide vormen naast elkaar bestaan.
Kennis gebruiken én leren
Binnen MAIVA werken we met meerdere manieren om dezelfde kennis bruikbaar te maken.
AI-assistenten zijn bedoeld voor het moment waarop iemand direct ondersteuning nodig heeft. Ze kunnen worden ingericht rond specifieke bronnen, een onderwerp, een afdeling of een doelgroep. De context en toegangsrechten bepalen welke kennis een assistent mag gebruiken.
Leertrajecten zijn bedoeld voor kennis die iemand echt moet begrijpen. In plaats van één lang document of een vaste e-learning doorloopt iemand een onderwerp stap voor stap. Uitleg, vragen, bronnen en AI kunnen daarbij samenkomen.
Daarnaast werken we met kennisbronnen, expertvragen, groepen en rollen. Zo hoeft kennis niet voor iedereen op dezelfde manier beschikbaar te zijn.
Het verschil lijkt klein, maar is belangrijk. Een antwoord kunnen vinden is iets anders dan weten waarom dat antwoord klopt en wanneer je het moet toepassen.
Een document is niet langer het eindpunt
Traditioneel eindigt kennis binnen organisaties vaak in een document.
Een procedure wordt geschreven, als pdf opgeslagen en op SharePoint gezet. Een handleiding belandt in een map. Een expert maakt een presentatie en na de sessie verdwijnt die tussen andere bestanden.
De informatie bestaat dus wel, maar dat betekent nog niet dat ze op het juiste moment wordt gebruikt.
Wij kijken daarom steeds meer naar documenten als bronnen in plaats van eindproducten.
Dezelfde bron kan bijvoorbeeld gebruikt worden door een medewerker die een concrete vraag stelt, door een leertraject voor nieuwe collega's en door een expert die wil controleren welke onderwerpen nog onduidelijk zijn.
Dat maakt kennis dynamischer. Als de bron verandert, hoeft niet op tien plekken opnieuw dezelfde informatie te worden onderhouden.
Ook de infrastructuur moet kunnen meebewegen
Bij de ontwikkeling van MAIVA speelt nog een tweede vraag steeds nadrukkelijker: waar draait de AI eigenlijk?
Voor sommige organisaties is een reguliere cloudoplossing prima. Andere organisaties willen meer grip op datalocatie, leveranciersafhankelijkheid of de mogelijkheid om modellen op Europese infrastructuur te draaien.
Daarom willen we MAIVA niet vastbouwen aan één AI-provider.
We gebruiken vandaag onder meer cloud-AI, maar de applicatiearchitectuur wordt zo ingericht dat het onderliggende model geen onvervangbaar onderdeel van het product wordt. Daarmee ontstaat ruimte voor andere providers, open-weight modellen en een meer soevereine inrichting wanneer een organisatie dat nodig heeft.
Dat betekent niet dat ieder model zomaar hetzelfde kan. Modellen verschillen in kwaliteit, contextlengte, tools en mogelijkheden. De kunst zit juist in een technische laag die die verschillen kan opvangen zonder de hele applicatie opnieuw te hoeven ontwerpen.
Rustiger aan de voorkant, meer regie erachter
De nieuwe website probeert die ontwikkeling ook visueel duidelijker te maken.
Minder nadruk op AI als spektakel. Meer op wat organisaties ermee kunnen doen: kennis borgen, mensen ondersteunen, leren organiseren en zelf keuzes houden over de techniek erachter.
Dat is ook hoe we MAIVA verder willen ontwikkelen.
Niet als één grote chatbot waar toevallig documenten in zitten, maar als een kennisomgeving waarin verschillende toepassingen rond dezelfde betrouwbare bronnen kunnen bestaan.
De nieuwe website is daarmee geen eindpunt. Het is vooral een duidelijker beeld van waar het product naartoe groeit.
Kennis die niet alleen ergens staat, maar blijft werken.