Bekijk de video
Even snel de kern? Bekijk de video. Voor de volledige context: lees het artikel.
AI-ontwikkelingen volgen elkaar in hoog tempo op: productaankondigingen, regelgeving, security-incidenten, investeringen, beleidsnota’s, keynotes en earnings calls. Het probleem is niet dat er te weinig informatie is — het probleem is dat signaal en ruis door elkaar lopen.
Bestuurders, strategen en compliance-teams willen geen eindeloze stroom nieuws. Ze willen antwoord op één vraag:
Wat is nu strategisch relevant, waarom, en waarop is dat gebaseerd?
Daarom bouwen we geen “nieuwsplatform”, maar een AI Radar:
een early-warning intelligence-laag die ontwikkelingen omzet in verifieerbare signalen met aantoonbare bron en impact.
Van nieuws naar signalering
In plaats van artikelen te verzamelen of samen te vatten, werkt AI Radar met drie kernprincipes:
-
Clustering
Meerdere bronnen over hetzelfde onderwerp worden samengebracht tot één onderwerp (geen herhaling, wel context). -
Atomaire claims
Per cluster worden concrete, controleerbare beweringen gedestilleerd:- één claim = één feitelijke uitspraak
- altijd herleidbaar tot primaire bron(nen)
-
Impact & classificatie
Elke claim wordt geplaatst in een strategische context, zoals:- Regulation & policy
- Security & risk
- Market & competition
- Cost & infrastructure
- Reputation & governance
Het resultaat is geen tijdlijn, maar een radarbeeld:
een overzicht van opkomende, bevestigde en kritische signalen.
Evidence layer: vertrouwen door traceerbaarheid
Een signaal is alleen waardevol als het controleerbaar is. Daarom is elke claim gekoppeld aan een evidence layer:
- 📰 Nieuwsartikelen en analyses
- 📄 Beleidsdocumenten, wetgeving, filings
- 🎥 Keynotes en hoorzittingen (met timestamps)
- 🎧 Earnings calls en interviews (getranscribeerd, met tijdscodes)
Video’s en podcasts zijn geen “contentvorm” in de UI, maar primaire bronmaterialen.
Ze verschijnen uitsluitend als:
- bronverwijzing,
- citaat met timestamp,
- of verificatielink onder een signaal.
Zo blijft de interface gericht op besluitvorming, niet op mediaconsumptie.
Atomaire claims in plaats van samenvattingen
Klassieke samenvattingen hebben twee zwaktes:
- ze vervagen details,
- en ze kunnen ongemerkt interpretatie toevoegen.
Atomaire claims zijn juist:
- klein en precies
- bronverifieerbaar
- machine- en mens-filterbaar
- geschikt voor alerts, dashboards en briefings
Elke claim draagt metadata zoals:
- type (new, update, confirmation, follow-up)
- confidence (single-source vs. multi-source)
- categorie (regulation, security, market, …)
Anti-hallucinatie: AI als structurerend, niet als verzinnend systeem
LLM’s worden uitsluitend gebruikt voor structurering en distillatie, niet voor waarheidsvinding:
- Geen claim zonder expliciete bron-URL
- Output in strikt gevalideerde JSON-schema’s
- Automatische filtering van bronloze of inconsistente uitspraken
- Scheiding tussen:
- wat gezegd wordt (claim),
- en waar het staat (evidence)
Zo blijft het systeem audit-baar, uitlegbaar en geschikt voor compliance-omgevingen.
Technische architectuur (in het kort)
Het platform is opgebouwd als modulaire pipeline:
-
Ingest
Ophalen en normaliseren van:- nieuwsfeeds
- beleidsbronnen
- investor relations
- transcripts van audio/video
-
Cluster
Groeperen op onderwerp en tijdsvenster. -
Distill
Extractie van atomaire claims + validatie + classificatie.
Frontend en backend zijn gescheiden, met een web-UI die fungeert als executive radar dashboard en analyst evidence viewer.
Voor wie is AI Radar bedoeld?
Bestuur & Strategie
- Early-warning voor regelgeving, marktdynamiek en technologische verschuivingen
- Dagelijkse of wekelijkse executive briefings
- Trend- en risico-escalatie
Compliance & Risk
- Continue monitoring van wetgeving, toezichthouders, security-ontwikkelingen
- Audit-trail via evidence layer
- Bronherleidbare besluitondersteuning
Architectuur & Technologie
- Overzicht van model-ontwikkelingen, infrastructuurkosten, vendor-risico’s
- Signals in plaats van blogposts
Van platform naar instrument
Waar klassieke AI-nieuwssites vragen:
“Wat is er vandaag gepubliceerd?”
Beantwoordt AI Radar:
“Welke signalen zijn nu strategisch relevant, hoe sterk zijn ze, en waarop zijn ze gebaseerd?”
Het systeem draait op:
Pilot & toepassing
AI Radar kan worden ingezet als:
- Executive briefing tool
- Compliance early-warning systeem
- Strategische monitoringlaag
- Interne intelligence feed (Slack / Teams / mail)
Een pilot start altijd vanuit jullie vraagstukken:
- welke thema’s?
- welke risico’s?
- welke bronnen?
- welke signaleringsdrempels?
Van daaruit bouwen we een radar die niet informeert, maar voorspelt, waarschuwt en onderbouwt.
