AI-automatisering voor marketingbureaus
We bouwen AI-automatisering voor marketingbureaus, creatieve studio's en digitale bureaus: eerste concepten uit klantbriefings, klantrapportages over advertentieplatforms, zoeken in eerder werk en betere data over uren en budgetten. Strategen, creatieven en accountmanagers keuren alles goed voordat het naar een klant gaat.
Waar het werk vastloopt.
Uren die nooit op een factuur komen
Rapportages, statusupdates, formaten aanpassen en eerste concepten vullen de week, en veel van dat werk valt buiten de retainer. De marge krimpt juist bij de klanten die het drukst lijken.
Eerder werk dat niemand kan vinden
De juiste referentiecampagne of pitchslide staat ergens in Google Drive, Figma of een oud Asana-project. Teams maken het opnieuw, omdat zoeken langer duurt.
Klanten die vragen naar AI
Klanten willen weten hoe AI hun werk sneller maakt en of AI aan hun data komt. Sommigen vragen hun bureau ook om AI-tools voor hen te bouwen.
Wat we bouwen voor marketing- en creatieve bureaus.
Elke toepassing stemmen we af op je systemen en regels, en bij elke toepassing houdt een mens de regie over de beslissingen die ertoe doen.
Van briefing naar eerste concept
Een agent leest de briefing samen met de merkrichtlijnen en eerder goedgekeurd werk van die klant, en schrijft teksten, contentkalenders of advertentievarianten in je eigen templates. Strategen en creatieven werken het concept uit, en het merkmateriaal blijft per klant gescheiden.
Klantrapportages over alle platforms
Data uit Google Ads, Meta Ads, LinkedIn Ads, TikTok Ads en GA4 komt per klant in één datawarehouse en in een rapporttemplate dat je team heeft ontworpen. De toelichting wordt als concept uit de cijfers geschreven, en de accountmanager past die aan voordat het rapport naar de klant gaat.
Zoeken in eerder werk
Teams zoeken op betekenis in campagnes, pitchdecks, cases en strategiedocumenten in Google Drive, SharePoint en Asana, en zien bij elk resultaat het bestand en het project. Werk onder een geheimhoudingsovereenkomst (NDA) is alleen zichtbaar voor de mensen die voor die klant werken.
Assistent voor pitches en voorstellen
De assistent leest een RFP of pitchbriefing, zoekt passende referenties, teamprofielen en cases, en schrijft een concept van het voorstel in je template. De new business-verantwoordelijke werkt het idee uit en keurt elke inzending goed.
Data over uren, budget en bezetting
Uren uit Harvest of Simplicate worden gekoppeld aan retainers en projectbudgetten in Asana of Monday.com, met een melding als een klant buiten de scope loopt. Wie uren mist, krijgt een herinnering, en managers beslissen wat ze factureren of met de klant bespreken.
AI-tools voor je klanten
Assistenten die antwoorden vanuit de merkrichtlijnen of productinformatie van een klant, en contentprocessen die het eigen team van de klant kan gebruiken. Wij bouwen ze achter je team, en jij levert ze onder de naam van je bureau.
Gebouwd rond de regels.
Hier ontwerpen we vanaf de eerste week voor. Je juristen en compliance-afdeling houden het laatste woord.
Klantdata en verwerkersketens
Werk je met klantenlijsten, advertentiedoelgroepen of CRM-data van een klant, dan ben je meestal hun verwerker onder de AVG (GDPR), en zijn wij jouw subverwerker. We sluiten een verwerkersovereenkomst, houden de data van elke klant gescheiden en gebruiken modelaanbieders die niet trainen op je input.
Intellectueel eigendom en AI in klantcontracten
Klantcontracten dragen meestal de rechten op opgeleverd werk over, en sommige beperken nu het gebruik van AI of vragen daar goedkeuring voor. Elementen die puur door een machine zijn gemaakt, zijn in de EU misschien nauwelijks auteursrechtelijk beschermd. Daarom leggen we de menselijke bijdrage vast en kun je AI-stappen per klant uitzetten.
Transparantie in klantwerk onder de AI-verordening
Sinds 2 augustus 2026 moeten synthetische beelden, audio en video die voor echt kunnen doorgaan een label krijgen, en moeten chatassistenten zeggen dat ze AI zijn (AI-verordening, EU AI Act). Processen die we bouwen houden die labels vast tot aan de oplevering, zodat jij en je klant aan de regels kunnen voldoen.
Reclamecodes en platformbeleid
Campagnes moeten voldoen aan de Nederlandse Reclame Code, de regels van de ACM over misleidende handelspraktijken en het advertentiebeleid van Google, Meta en LinkedIn. Gegenereerde advertentievarianten gebruiken claims die de klant heeft goedgekeurd, en een mens controleert ze voordat ze worden geüpload.
Werkt met wat je al gebruikt.
Heeft een systeem een API, een database, een export of een mailbox, dan kunnen we erop bouwen. Deze systemen komen we het vaakst tegen.
- Asana
- Monday.com
- Harvest
- Simplicate
- Google Workspace
- Microsoft 365
- Slack
- Figma
- Google Ads
- Meta Ads Manager
- LinkedIn Campaign Manager
- GA4
- HubSpot
Waar je begint.
Klantrapportages voor een groep retainerklanten
We koppelen de advertentieplatforms en GA4 voor een kleine groep retainerklanten, bouwen het rapport in je eigen template en schrijven een concept van de toelichting. Accountmanagers vergelijken het een paar cycli met hun huidige rapporten, en daarna gaat de rest van de klantenlijst over.
Bespreek het met onsWat het omvat
- Koppelingen met Google Ads, Meta Ads, LinkedIn Ads en GA4
- Datawarehouse met gescheiden data per klant
- Rapporttemplate in Looker Studio of je eigen format
- Concept van de toelichting, gecontroleerd door de accountmanager
Gidsen.
Beveiligingsvragenlijst voor AI-leveranciers: wat je vraagt voordat je koopt of bouwt
De vragen die je een AI-leverancier of je eigen team stelt over data, modelaanbieders, toegang, logging, kwaliteit, incidenten, AVG en exit, en hoe je de antwoorden scoort.
8 min leestijd
AI-readiness-checklist: dit beantwoord je voordat je eerste agent live gaat
De vragen die je beantwoordt voordat je eerste AI-agent echt werk doet, van proces en data tot goedkeuring, monitoring en eigenaarschap.
10 min leestijd
Verder lezen.
Embeddings en semantisch zoeken: een praktische gids voor productteams
Hoe embeddings semantisch zoeken mogelijk maken, hoe je een model en vectoropslag kiest, en hoe je meet of je zoekresultaten echt beter zijn geworden.
5 min leestijd
Een RAG-chatbot bouwen die in productie werkt
Wat er nodig is om van een veelbelovend RAG-experiment een chatbot te maken die mensen vertrouwen: inlezen, hybride zoeken, bronvermelding, rechten en evaluaties.
6 min leestijd
Human-in-the-loop AI-agents: ontwerppatronen
De patronen die we gebruiken om AI-agents veilig in productie te laten draaien: goedkeuringsstappen, drempels voor zekerheid, rechten voor tools, audittrails en fallbacks.
5 min leestijd
Veelgestelde vragen.
Ja. We bouwen assistenten, automatiseringen en apps op maat onder de naam van je bureau, en je team houdt de klantrelatie. Op onze partnerpagina lees je hoe contracten, eigendom en white-label levering werken.
Nee. We gebruiken modelaanbieders met zakelijke voorwaarden die trainen op je input uitsluiten, houden de data en het merkmateriaal van elke klant gescheiden en kunnen hosten in EU-regio's.
Kijk eerst in elk klantcontract, want sommige vragen nu om een melding of goedkeuring. We maken AI-stappen per klant zichtbaar, leggen vast waar ze zijn gebruikt en kunnen ze uitzetten voor klanten die geen AI toestaan.
Met de tools die je al gebruikt: Asana, Monday.com, Harvest, Simplicate, Google Workspace of Microsoft 365, Slack en Figma, plus de advertentieplatforms en GA4. Heeft een tool geen bruikbare API, dan zeggen we dat vroeg en plannen we eromheen.