Het Gentse AI-bedrijf Tekst heeft onlangs 11,5 miljoen euro opgehaald. Het bedrijf wil met dit geld kantoorwerk verder automatiseren met kunstmatige intelligentie. De onderneming is gevestigd in Gent en richt zich op bedrijven in Europa. Het nieuws is relevant voor ondernemers die investeren in automatisering en AI; in Nederland bestaan hiervoor regelingen rond subsidie digitalisering mkb Nederland via de RVO.
Nieuwe investeringsronde voor scale-up
Tekst haalt 11,5 miljoen euro op om sneller te groeien. De AI-maker zegt zich te richten op het automatiseren van terugkerende kantoorhandelingen. Denk aan samenvatten, opstellen en afhandelen van documenten en berichten. Het bedrijf wil zo tijdwinst en minder fouten bereiken bij administratieve taken.
De investering is groeikapitaal, oftewel geld om product en markt uit te bouwen. Zulke rondes worden vaak gebruikt voor het aannemen van personeel en het ontwikkelen van nieuwe functies. Tekst kan hiermee ook zijn dienstverlening verder professionaliseren. Dat is belangrijk om grotere klanten te bedienen in Europa.
Voor ondernemers betekent dit mogelijk meer keuze in Europese AI-tools. Een aanbieder uit de EU kan het makkelijker maken om te voldoen aan Europese regels. Dat gaat onder meer over privacy en dataveiligheid. Ook helpt lokale ondersteuning bij invoering op de werkvloer.
Focus op kantoorautomatisering
Kantoorautomatisering met AI richt zich op veelgebruikte processen. Voorbeelden zijn e-mailafhandeling, rapportage, servicetickets en planning. AI kan teksten genereren, informatie ophalen en standaardantwoorden voorstellen. Medewerkers houden zo meer tijd over voor uitzonderingen en klantcontact.
De aanpak vergt heldere afspraken over wie controleert en goedkeurt. Dit heet “human-in-the-loop”: een mens kijkt mee voordat werk wordt verzonden. Zo verklein je het risico op fouten of verzonnen uitkomsten, vaak “hallucinaties” genoemd. Een duidelijke kwaliteitsmeter per proces maakt het effect meetbaar.
Integratie met bestaande software is cruciaal. Denk aan Microsoft 365, Google Workspace, ERP of CRM-systemen. Zonder goede koppelingen blijft winst beperkt en neemt dubbel werk toe. Daarom vragen inkopers expliciet naar API’s, logbestanden en rechtenbeheer.
Generatieve AI: software die nieuwe tekst, code of beelden maakt op basis van voorbeelddata en opdrachten van gebruikers.
Wetgeving stuurt AI-toepassingen
De Europese AI Act komt eraan en raakt aanbieders én gebruikers van AI. Generatieve systemen vallen onder “general purpose AI” met transparantie-eisen. Denk aan duidelijke informatie over mogelijkheden, beperkingen en veiligheidsmaatregelen. Voor specifieke toepassingen kunnen extra plichten gelden als het risico hoger is.
De AVG blijft leidend voor persoonsgegevens. Bedrijven moeten een grondslag hebben, dataminimalisatie toepassen en bewaartermijnen vastleggen. Voor nieuwe, risicovolle verwerkingen is een DPIA nodig, een privacyrisicoanalyse. Verwerkersovereenkomsten met leveranciers horen daarbij.
Nederlandse organisaties moeten ook letten op informatiebeveiliging en sectornormen. ISO 27001 of NEN 7510 in de zorg zijn voorbeelden. Loggen wie wat doet met AI helpt bij audits en incidentonderzoek. Dit voorkomt discussies over aansprakelijkheid bij fouten.
Subsidie digitalisering mkb Nederland
Voor Nederlandse mkb’ers zijn er steunopties via de Rijksdienst voor Ondernemend Nederland (RVO). De MIT-regeling kan haalbaarheid en vroege ontwikkeling van innovatie financieren. Regionale EDIH’s, Europese digitale innovatiehubs, bieden advies en soms vouchers. Dit helpt bij keuzes rond technologie, veiligheid en implementatie.
Scholing is vaak een bottleneck bij AI. De SLIM-subsidie ondersteunt leren en ontwikkelen in het mkb. Daarmee kunnen bedrijven teams trainen in AI-gebruik en procesverbetering. Dit vergroot de kans dat automatisering echt tijd bespaart.
Let op de voorwaarden en tijdvakken, die per jaar verschillen. Aanvragen kosten voorbereidingstijd en vragen om duidelijke doelen. Een kleine proefopstelling met meetbare resultaten helpt bij onderbouwing. Zo sluit financiering beter aan op de praktijk.
Implementatie vraagt heldere kaders
Begin met processen die vaak terugkeren en veel tijd kosten. Beschrijf stap voor stap wat er moet gebeuren en welke data nodig zijn. Stel een kwaliteitsnorm in, zoals foutpercentages of doorlooptijd. Start daarna met een beperkte pilot en evalueer wekelijks.
Betrek de ondernemingsraad en het team vroegtijdig. Dit past bij de Nederlandse medezeggenschapsregels en vergroot draagvlak. Leg vast wie eindverantwoordelijk is en hoe je uitzonderingen afhandelt. Zo blijft de dienstverlening richting klanten stabiel.
Werk ook aan datakwaliteit, want rommel in betekent rommel uit. Anonimiseer waar het kan, en beperk toegang tot gevoelige gegevens. Richt een reviewstap in voor alle externe communicatie. Met deze basis kan AI betrouwbaar waarde leveren.
Integratie en leveringszekerheid
Bij de keuze voor een aanbieder tellen interoperabiliteit en data-opslag zwaar. Vraag waar data worden verwerkt en hoe lang ze bewaard blijven. Controleer of je data kunt exporteren bij vertrek, de zogenoemde exit-optie. Dit voorkomt afhankelijkheid van één leverancier.
Kijk naar kosten per gebruiker en per taak. Sommige aanbieders rekenen per medewerker, anderen per document of actie. Heldere kostenmodellen maken opschalen voorspelbaar. Dat helpt bij budgettering en contractonderhandelingen.
Tot slot is leveringszekerheid belangrijk bij kritieke processen. Vraag naar servicelevels, responstijden en incidentprocedures. Een Europese speler als Tekst kan voordeel bieden bij naleving van EU-regels. Voor bedrijven verkleint dat juridische en operationele onzekerheid.