Kan AI mijn productdata vullen?

AI kan productdata op schaal vullen voor 4 taken, en voor de rest blijft menselijke controle nodig. In selecties van PIMvendors zijn de nuttige en schaalbare AI-toepassingen attribuutextractie, vertaling, automatische classificatie en kanaalspecifieke omschrijvingen.

Waar AI betrouwbaar genoeg is om op te schalen:

• Attribuutextractie uit spreadsheets, pdf's en datasheets van leveranciers.
• Vertaling van productcontent naar extra talen, met controle via een woordenlijst.
• Automatische classificatie in je eigen taxonomie of in standaarden zoals ETIM of GS1.
• Kanaalspecifieke omschrijvingen, gegenereerd uit goedgekeurde attributen.

Waar AI onbetrouwbaar blijft:

• Wettelijke en compliancedata, zoals PPWR-verpakkingsdata of veiligheidsinformatie.
• Consistentie tussen attributen, bijvoorbeeld afmetingen die kloppen met de variant en de datasheet.
• Agentische workflows van begin tot eind die aanmaken, goedkeuren en publiceren zonder menselijke stap.

Drie eisen maken AI bruikbaar in een PIM. Elke AI-output krijgt een status zoals voorgesteld of goedgekeurd. De PIM legt vast welk model welke waarde heeft geproduceerd. De kwaliteitsregels voor mensen gelden ook voor AI.

Test AI-claims tijdens scenario-demo's op je eigen data. Geef elke leverancier dezelfde 20 tot 50 leveranciersbestanden, en vergelijk nauwkeurigheid, reviewinspanning en kosten per product.