[ c37 ]

C37

19 artikelen

AI-content en bronvermelding: citeren, vermelden of onderbouwen

Wanneer citeer je AI, wanneer vermeld je AI-gebruik en hoe onderbouw je claims uit een taalmodel? Pr…

c3717 aug 2026

Factcheck per claimtype: zo controleer je AI-blogs gericht

Niet elke bewering in een AI-blog vraagt dezelfde controle. Classificeer claims per type, weeg het r…

c3710 aug 2026

AI-beleid voor je redactie: de 8 onderdelen die ertoe doen

Een redactioneel AI-beleid regelt tools, data, verantwoordelijkheid en transparantie. De kern in ach…

c373 aug 2026

AI Act risicoklasse bepalen voor contentteams: wat echt telt

Hoe bepaal je als MKB-contentteam de AI Act-risicoklasse? Rol, artikel 50, AI-geletterdheid en een r…

c3727 jul 2026

Hallucinaties in marketingteksten: 6 signalen vóór publicatie

Zes concrete risicosignalen om AI-hallucinaties in marketingcontent op te sporen vóór publicatie, pl…

c3720 jul 2026

Documentgoedkeuring zonder versieoorlogen: zo regel je het

Versieconflicten ontstaan door ontbrekende afspraken, niet door tools. Eén bronlocatie, vaste goedke…

c3715 jul 2026

AI-content en lezersvertrouwen: transparantie die je kunt waarmaken

Lezers controleren AI-output standaard. Zo bouw je vertrouwen op met AI-content: specifieke disclosu…

c3715 jul 2026

AI-content en vertrouwen: transparantie die je kunt waarmaken

Lezers willen weten wanneer AI meeschreef. Lees wat onderzoek wel en niet aantoont, hoe je disclosur…

c3715 jul 2026

AI-content veilig publiceren: de checks die je minimaal doet

Wanneer mag AI-gegenereerde content onder je merknaam? Vier criteria, een workflow met eigenaren, pr…

c372 jun 2026

Toon en register sturen in AI-output: wat werkt

Hoe je toon, register en modaliteit van AI-gegenereerde formele documenten consistent houdt — met aa…

c3727 mei 2026

Ongebronde feitenclaims in AI-content: het echte risico

AI genereert plausibele cijfers zonder bron. Hoe weeg je juridisch, reputatie- en SEO-risico — en we…

c3726 mei 2026

Audit trails voor AI-documenten: praktisch kader

Wat hoort er in een audit trail voor AI-gegenereerde documenten, welke privacy-risico's brengt loggi…

c3725 mei 2026

Fout-claims in AI-content: patronen en controles

Zeven terugkerende fouttypes in AI-content — van hallucinated bronnen tot verkeerde jurisdictie — en…

c3724 mei 2026

AI-aansprakelijkheid: hoe richt je de keten in?

Wie draagt verantwoordelijkheid bij fouten in AI-content? Praktische governance voor redacties: roll…

c3724 mei 2026

Leesbaarheid van beleidsstukken verbeteren — praktische gids

Beleidsstukken die niemand begrijpt, hebben geen effect. Toch belanden ze dagelijks in postvakken: n…

c3722 mei 2026

Wat maakt een whitepaper board-ready? De 7 criteria die het verschil maken

Een whitepaper die op directieniveau wordt gelezen, ziet er fundamenteel anders uit dan een whitepap…

c3722 mei 2026

Board-ready whitepaper: vijf controles vóór het bestuur leest

Bestuurders lezen een whitepaper om te beslissen, niet om te leren. Vijf praktische controles op fei…

c3722 mei 2026

AVG-privacyverklaring: wat 2025 echt van je vraagt

Praktische kijk op AVG-conforme privacyverklaringen in 2025: van verwerkingsregister tot AI-tools, d…

c3721 mei 2026

Subsidie-afwijzingen voorkomen: AI als versneller, niet als vervanger

Waarom AI-gegenereerde subsidieteksten vaker afgewezen worden, en hoe verificatie per claim het hono…

c3721 mei 2026