by Francesca Brzoskowski

Stel je voor: een collega in operations wil weten hoe jullie bedrijf vorig jaar een douanevertraging in Duitsland heeft opgelost. Ze weet dat iemand het heeft opgepakt en dat er mails over rondgingen. Maar zodra ze ‘Germany customs 2024’ intypt in de gedeelde map, verschijnen er 47 e-mails en 30 PDF-rapporten, waarvan de meeste niets met haar vraag te maken hebben.

Ze vraagt drie collega’s om hulp. Eén stuurt een rapport, een ander voegt iemand van logistiek toe. Een uur later heeft ze elf browsertabs openstaan, maar nog steeds geen duidelijk antwoord.

Dit speelt in bijna elke organisatie. Niet omdat mensen rommelig werken, maar omdat de middelen om goed te kunnen zoeken ontbreken.

Traditioneel zoeken werkt maar beperkt

Veel organisaties vertrouwen nog op traditionele zoekmethodes. Die zoeken vooral naar exacte woordcombinaties: in e-mails, bestanden, mappen of submappen.

Typ je ‘onboarding problemen’, dan krijg je alleen documenten die precies die woorden bevatten. Een typefout of een ontbrekend woord en belangrijke resultaten verdwijnen uit beeld.

Slimmer zoeken met semantic en vector search

Nieuwe zoektechnieken werken anders. Of je nu een moderne zoekengine gebruikt of een MCP-server die aan je apps is gekoppeld: deze systemen begrijpen de betekenis achter woorden.

Tekst wordt omgezet in vectoren, oftewel getallen die de betekenis van woorden weergeven. Daardoor snapt een zoekmachine dat een vraag over onboarding issues ook kan verwijzen naar documenten over klantimplementatie, setup-uitdagingen of vertraging bij nieuwe accounts.

Een MCP-server gaat nog een stap verder. Die doorzoekt al je data tegelijk – e-mails, documenten, PDF’s, gedeelde drives – en bepaalt automatisch wáár en hoe gezocht moet worden.

Een praktijkvoorbeeld: van uren naar seconden

Een productiebedrijf had vijftien jaar aan onderhoudsrapporten, allemaal als PDF opgeslagen. Technici wisten dat bepaalde machines terugkerende problemen hadden, maar vergelijkbare incidenten vinden betekende normaal gesproken: honderden rapporten doorlezen.

Na de invoering van semantisch zoeken met Elasticsearch kon een technicus simpelweg vragen: “Wat veroorzaakt meestal verhitting in hydraulische systemen?”

Binnen zes seconden kreeg hij zes relevante incidenten terug, verspreid over verschillende jaren, locaties en formats, maar wel inhoudelijk verwant. Handmatig zoeken zou uren kosten, áls iemand überhaupt zou beginnen.

Wanneer kies je voor welke aanpak?

Welke aanpak het beste werkt, verschilt per organisatie. Dit zijn de belangrijkste overwegingen.

Semantische zoekengine (bijv. Elasticsearch)
Als je een eigen semantische zoekengine bouwt, moet data eerst worden voorbereid: documenten opknippen, embedden, vectoriseren, indexen ontwerpen en testen met echte zoekvragen. Het vraagt werk, maar levert voorspelbare en goed controleerbare zoekresultaten op. Ideaal als je compacte, nauwkeurige antwoorden wilt.

MCP-servers
Met MCP-servers kun je die voorbereiding overslaan. Ze werken rechtstreeks met wat je al hebt: e-mails, tools, documenten, gedeelde mappen. Daar staat tegenover dat je moet zorgen voor goede authenticatie, permissies en monitoring. MCP-servers zijn sneller te implementeren, maar lastiger te beheersen zonder duidelijke operationele afspraken.

De route vooruit voor organisaties

De technologie is niet langer de beperkende factor. Embedding-modellen zijn toegankelijk, en MCP-servers worden snel volwassen. Wat vooral telt, is waar jouw organisatie staat:

• Hoe gestructureerd is je data?
• Hoe wil je zoekfunctionaliteit opbouwen?
• Wie gaat het gebruiken?
• Hoeveel controle heb je nodig over de kwaliteit van resultaten?

Als cruciale kennis vooral in gestructureerde repositories, compliancemappen of technische documentatie staat – en je tijd hebt om die data goed klaar te maken – dan bouw je een schone, betrouwbare zoekoplossing die weinig onderhoud vraagt.

Maar is informatie juist versnipperd over tools, inboxen en gedeelde drives? En heb je antwoorden nodig die alles tegelijk doorzoeken? Dan helpt een MCP-server je om te werken met de realiteit van vandaag.

In de praktijk kiezen veel organisaties voor een combinatie. Je ziet het al bij copilots, Apple’s MCP-integratie in Siri, en nieuwe servers die data over meerdere platforms combineren. Niet om perfecte technologie te bouwen, maar om informatie toegankelijk te maken, zodat mensen hun werk kunnen doen zonder eindeloos zoeken.

Hoe Puur Data hierbij helpt

Bij Puur Data helpen we organisaties om de juiste keuzes te maken tussen semantische search, Search AI en MCP-oplossingen. We zorgen voor een heldere aanpak, robuuste implementatie en voorkomen dat goede ideeën stranden doordat systemen niet goed worden ingericht of beheerd.

Als jouw teams nog steeds uren besteden aan het zoeken van antwoorden die seconden zouden moeten kosten, dan is het tijd om dit anders aan te pakken.

Laten we samen onderzoeken wat voor jullie het beste werkt. Vraag een adviesgesprek aan met een van onze experts.