Elk bedrijf heeft al een brein. Alleen zit het verspreid: orders in het ene systeem, voorraadregels in spreadsheets, leveranciersafspraken in PDF's, margekennis in iemands hoofd en klantritme verstopt in orderhistorie. Butterstreet maakt van die losse kennis een eigen intelligentielaag die je team echt kan gebruiken.
We bouwen eerst de analytische fundering: schone bronnen, heldere definities, bruikbare signalen en controles. Het brein heeft geheugen nodig voordat het een stem nodig heeft.
Klanten, producten, orders, voorraad, marges, leveranciersregels en interne documenten komen samen in één gecontroleerde werklaag.
AI kan het systeem makkelijker maken om te bevragen, uit te leggen en te gebruiken. Het vervangt de datafundering niet en verzint geen antwoorden uit losse prompts.
Dit is geen chatbot die we op een webshop plakken. Het is een praktische data- en kennislaag die verbindt wat het bedrijf al weet, zodat je team signalen sneller vindt, begrijpt en kan opvolgen.
Het werk begint met de onderdelen die je beslissingen sturen: orderhistorie, klantritme, productdata, voorraadbeweging, leverancierslogica, margeregels, supportcontext en interne documenten.
Wie opnieuw koopt, welke producten samen bewegen, welke klanten wegzakken en welke patronen aandacht verdienen voordat het moment voorbij is.
Voorraadlogica, aanvulregels, leveranciersnotities, productbeperkingen en interne beslissingen die normaal buiten het dashboard vallen.
PDF's, notities, beleid, handleidingen en interne uitleg worden doorzoekbaar en bruikbaar, zonder ze als magisch trainingsmateriaal te behandelen.
We uploaden geen stapel data naar AI om een rapport te vragen. We bouwen eerst de datatools, definities, zoeklaag, rechten en controles. AI wordt pas daarna een interface en redeneerlaag die mensen helpt betere vragen te stellen of sneller een signaal te begrijpen.
Het systeem weet welke bron welke vraag mag beantwoorden, in plaats van alle documenten en tabellen tot één vaag antwoord te mengen.
Bruikbare antwoorden moeten terug kunnen wijzen naar de klant, het product, de order, de regel of het document dat het antwoord mogelijk maakte.
Het systeem kan adviseren, uitleggen, samenvatten en voorbereiden. Commerciële beslissingen houden duidelijk eigenaarschap.
Voor klanten die meer controle nodig hebben, kunnen delen van het company brain draaien in een gecontroleerde private of lokale omgeving. Lokale LLMs zijn één optie binnen die bredere architectuur, vooral wanneer klantdata, commerciële kennis of operationele regels de goedgekeurde omgeving niet mogen verlaten.
Een company brain is een eigen intelligentielaag die bedrijfsdata, documenten, regels en context verbindt zodat teams betere vragen kunnen stellen en op duidelijkere signalen kunnen handelen.
Nee. Butterstreet uploadt geen data naar AI om een rapport te vragen. We bouwen eerst de datafundering, definities, zoeklaag, rechten en controles, en gebruiken AI alleen waar het je team helpt.
DataBull kan het klantintelligentie-deel van het company brain leveren: herhaalaankoop, productcombinaties, klantritme, voorraadsignalen en vervolgacties.
Ja. Voor gevoelige toepassingen kunnen delen van het systeem in een gecontroleerde lokale of private omgeving draaien, afhankelijk van data, risico en klantomgeving.
Bedrijven met waardevolle klantgeschiedenis, B2B-prijzen, leveranciersafspraken, operationele regels, gereguleerde processen of interne kennis die niet verspreid moet blijven over tools en mensen.