Productdata verrijken met AI in de praktijk

Tijdens een recente sessie met klanten demonstreerden we hoe AI-agents werken in een PIM-omgeving. De opzet was concreet: tien producten zonder productomschrijving, in meerdere talen te ontsluiten.

Wat normaal uren of dagen zou kosten, verliep in een paar minuten. Een agent kreeg de opdracht om op basis van beschikbare technische specs (vermogen, spanning, IP-classificatie, toerental) productomschrijvingen te genereren in het Nederlands. Daarna vertaalde een tweede agent de teksten naar het Frans, inclusief een glossary voor vakspecifieke termen die anders fout worden vertaald.

Het resultaat: consistente, on-brand productomschrijvingen in meerdere talen, zonder dat een copywriter of vertaalbureau daarbij betrokken was.

Wat niet veranderde: de controle. Elke gegenereerde tekst werd door een mens beoordeeld voordat die in de catalogus terechtkwam. Kwaliteit, merkconsistentie en aansprakelijkheid blijven mensenwerk. Dat is precies de rol van “human in the loop”. Niet als formele stap, maar als logisch checkpoint op de momenten die er werkelijk toe doen.

PIM-tools, zoals Sales Layer, bieden deze agent-functionaliteit al ingebakken, maar het principe geldt platformbreed. Of je nu werkt met Inriver, Akeneo of een andere PIM-oplossing: productmanagers en commerciële teams kunnen steeds vaker complexe automatisering, inclusief autonome agentic AI-processen, inrichten zonder codeerkennis of IT-afhankelijkheid.

De zoekbalk verandert. Jouw productdata ook?

Google past voor het eerst in 25 jaar zijn zoekbalk fundamenteel aan. AI beantwoordt langere vragen, vergelijkt producten en maakt aanbevelingen, zowel voor consumenten als voor B2B-inkopers. Dat verandert hoe producten gevonden en gekozen worden.

Als een AI-agent zoekt naar een product en de specificaties maar waarbij de context, het toepassingsgebied of de compatibiliteit niet expliciet in de productinformatie staan, dan wordt het product simpelweg niet geselecteerd. Ook al voldoet het in de praktijk aan alle eisen.

Goede productdata is dus niet alleen een intern efficiëntievraagstuk. Het is je zichtbaarheid in een wereld waar AI steeds vaker de voordeur is naar jouw assortiment. Inconsistente of onvolledige productinformatie kan menselijke shoppers frustreren, maar AI-gestuurde aanbevelingen en geautomatiseerde inkoopflows zijn hiervan afhankelijk om goed getoond te worden.

‍

Waar begin je?

Productdata verbeteren met AI hoeft geen groot implementatietraject te zijn. De eerste stap begint bij het in kaart brengen waar de meeste herhaling zit in je huidige productinformatieproces. Welke taken kosten veel tijd, zijn weinig complex en worden keer op keer op dezelfde manier uitgevoerd?

Dat zijn de taken voor je eerste agent.

Begin klein: één agent, één taak, één productgroep. Beoordeel de output. Verfijn de instructies. Bouw vertrouwen op in het proces voordat je schaalt. Een strategische aanpak begint altijd met een solide datafundament. Zorg dat je productdata consistent en goed gestructureerd is voordat je AI-mogelijkheden implementeert.

Als je wil zien hoe dit er concreet uitziet voor jouw assortiment en processen, neem dan contact met ons op.