Op Data Expo hoor jij hoe Dataiku, Gemeente Amsterdam en ABN-AMRO aan de slag gingen met AI-chatbots
Het bouwen van een AI-chatbot die écht werkt klinkt aantrekkelijk. Maar in de praktijk lopen veel organisaties al vast vóór het algoritme überhaupt draait. Welke embeddings kies je? Welke chuck size geeft de beste balans tussen context en performance? En hoe voorkom je integratie valkuilen die je project maanden terugzetten?
Loop jij hier ook vast? Tijdens Data Expo op 10 en 11 september in de Jaarbeurs Utrecht delen onder meer Dataiku, Gemeente Amsterdam en ABN Amro hoe zij LLM’s en Agents succesvol inzetten binnen hun organisaties. Hier hoor je welke fouten zij onderweg maakten, wat ze anders zouden doen en welke keuzes het verschil hebben gemaakt. Geen hype, maar échte praktijkvoorbeelden, configuraties en lessons learned die je direct kunt toepassen in jouw eigen data-omgeving.
Sessie die je niet mag missen:
|
GenAI in the age of AI Agents Dataiku - Stephen Peeters, Manager, Solutions Engineering GenAI in de praktijk brengen is vaak moeilijker dan het lijkt. Veel organisaties blijven steken in pilots en worstelen met verantwoord schalen. Deze sessie laat zien hoe Dataiku de instapdrempel voor GenAI verlaagd, zodat zowel technische als niet-technische teams projecten op schaal kunnen bouwen, implementeren en beheren. 📍 Woensdag 10 september 11.45 - 12.15 uur, lezingzaal 1 |
|
Van idee tot implementatie: onze lessen uit het bouwen van twee AI-chatbots Gemeente Amsterdam - Ahmed Nait Aicha, Product Owner Data Science & AI Bij de Gemeente Amsterdam zijn ze gestart met het ontwikkelen van twee AI-chatbots. Ahmed Nait Aicha deelt in zijn sessie inzichten over de praktische kant van AI binnen een overheidsinstantie, zowel op technisch als organisatorisch vlak én je krijgt een live demo van de huidige chatbots. 📍 Donderdag 11 september 14.15 - 14.45 uur , lezingzaal 8 |
|
Automated insights: uncovering insights from customer data with the use of OpenAI ABN-AMRO - Irin Otto, AI Data Scientist & Nelly Dua, AI Data Scientist Het team van ABN AMRO werkt aan het optimaliseren van Chatbot Anna. Hierbij richten ze zich op gesprekken met onbekende uitkomsten en gebruiken ze grote taalmodellen om verborgen inzichten te ontdekken. Door patronen en niet productieve interacties te identificeren hebben ze de chatbot kunnen verbeteren. In deze sessie delen Nelly Dua en Irin Otto hun aanpak en bevindingen in dit proces. 📍 Donderdag 11 september 10.45 - 11.15 uur, lezingzaal 4 |
Bekijk het volledige lezingenprogramma en claim hier jouw tickets!
Data Expo
Data Expo is hét event dat Data, AI, Tech & Business verbindt. Tijdens dit tweedaagse event komt professionals uit verschillende data-disciplines en van verschillende niveaus samen om kennis, tools en inspiratie te delen. Met ruim 100 innovatieve exposanten, 120 lezingen en een netwerk aan professionals is Data Expo dé plek om oplossingen te vinden voor het inzichtelijk en relevant maken van de alsmaar groeiende stroom aan data.
Dossiers
Meer over
Lees ook
Cloudera verbetert schaalbaarheid en interoperabiliteit hybride dataplatform
Cloudera heeft belangrijke verbeteringen aangekondigd voor haar hybride data- en AI-platform. Deze updates helpen bedrijven sneller te moderniseren, de infrastructuurkosten te verlagen en analyses en AI te versnellen in hun gehele dataomgeving. De nieuwe mogelijkheden zijn deze week te zien op de Iceberg Summit 2026 in San Francisco.
Vier voorbeelden van realtime datastreaming voor een veiligere leefomgeving
Ondanks talloze initiatieven om de publieke ruimte veiliger te maken, ervaart een groot deel van de Nederlandse vrouwen op veel plekken nog steeds een onveilig gevoel. In sommige gevallen leidt een gebrekkige informatieverwerking tot plekken die als onveilig worden ervaren, bijvoorbeeld wanneer een kapotte lantaarnpaal niet snel genoeg wordt verva1
Everpure vereenvoudigt enterprise AI met Evergreen//One for AI en Data Stream Beta
Everpure komt met Evergreen//One voor FlashBlade//EXA en kondigt een bètaversie van Everpure Data Stream aan om organisaties te helpen bij het verminderen van de kosten en de complexiteit die AI-projecten vaak in de weg staan.