De Ultieme Gids voor NLP-chatbots in 2025

Vroeger waren traditionele chatbots een bron van frustratie – maar tegenwoordig zijn de meeste chatbots NLP-chatbots, die complexe gesprekken met gebruikers kunnen voeren en begrijpen.

NLP-chatbots worden aangedreven door AI, waardoor ze flexibele gesprekken kunnen voeren met een doel – zoals het verkopen van een product of het oplossen van technische problemen – in plaats van een rigide vraag-en-antwoordstijl.

In dit artikel bespreek ik alles wat je moet weten over natural language processing AI-chatbots, waaronder:

• NLP-chatbots versus regelgebaseerde chatbots
• Veelgebruikte NLP-termen
• Voordelen van NLP-chatbots
• Veelvoorkomende toepassingen
• Hoe je zelf een NLP-chatbot bouwt

Wat is een NLP-chatbot?

Een natural language processing (NLP) chatbot is een door AI aangedreven conversatiesoftware die ontworpen is om menselijke gesprekken met gebruikers na te bootsen.

NLP-chatbots kunnen tekst- of spraakgestuurd zijn.

Ze gebruiken NLP om de intentie van een bericht te begrijpen, benodigde informatie te extraheren en een passend antwoord te genereren.

Veel NLP-chatbots zijn LLM-agents: software die draait op LLM’s, maar aangepast wordt door de maker.

Met LLM’s zoals OpenAI’s GPT is het makkelijker dan je denkt om je eigen GPT-chatbot te bouwen.

Wat is het verschil tussen een NLP-chatbot en een regelgebaseerde chatbot?

NLP-chatbots gebruiken AI om menselijke gesprekken na te bootsen. Traditionele chatbots – ook wel regelgebaseerde chatbots genoemd – gebruiken geen AI en zijn daardoor minder flexibel in hun interacties.

Regelgebaseerde chatbots zijn ontworpen om strikt de gespreksregels te volgen die door hun maker zijn ingesteld.

Als een gebruiker een specifiek commando invoert, geeft een regelgebaseerde chatbot een vooraf ingestelde reactie.

Maar elke gebruikersvraag die buiten deze regels valt, kan niet beantwoord worden door de regelgebaseerde chatbot.

NLP-chatbots begrijpen natuurlijke taal

NLP-chatbots kunnen natuurlijk taal begrijpen en interpreteren.

Een gebruiker kan een bericht sturen alsof hij met een mens praat, en een NLP-chatbot kan de betekenis ervan achterhalen.

Dat omvat:

• Spelling- en grammaticafouten begrijpen
• Bepalen of een bericht een vraag of een intentie is
• De emotie van een gebruiker herkennen op basis van taalgebruik

Hierdoor komen NLP-chatbots veel dichter bij echte menselijke interactie. Een regelgebaseerde chatbot kan alleen accuraat reageren op een beperkt aantal commando's.

NLP-chatbots faciliteren gesprekken, niet alleen vragenlijsten

Als een gebruiker van een chatbot onverwachte input geeft aan een regelgebaseerde chatbot, loopt het gesprek vast.

Door hun strikte programmering voelen gesprekken met regelgebaseerde chatbots vaak aan als vragenlijsten: Hoe kan ik u vandaag helpen? In welk model bent u geïnteresseerd? Wat is uw budget?

Regelgebaseerde chatbots kunnen vaak vervangen worden door een goed gedocumenteerde FAQ-pagina. Maar omdat een NLP-chatbot zich kan aanpassen aan gespreksaanwijzingen, kan hij een volledig, complex gesprek voeren met gebruikers.

NLP-chatbots verbeteren continu

De enige manier waarop een regelgebaseerde chatbot kan verbeteren, is als een programmeur meer regels toevoegt.

Maar een NLP-chatbot wordt beter door te leren van de gegevens die gebruikers aanleveren.

Het vermogen om te verbeteren maakt een NLP-chatbot steeds beter in het begrijpen van verschillende manieren om vragen of intenties te formuleren.

Hoe meer gesprekken de chatbot voert, hoe beter hij wordt in het begrijpen van vragen en het voeren van gesprekken.

NLP, NLU en NLG, oh my!

Het begrijpen van NLP-chatbots gaat gepaard met een arsenaal aan afkortingen. Ze zijn verwant, maar verwijzen elk naar een specifiek aspect van communicatie tussen mens en machine.

Natural language processing

De breedste term, natural language processing (NLP), is een tak van AI die zich richt op natuurlijke taalinteracties tussen machines en mensen.

NLP heeft als doel machines menselijke taal te laten interpreteren en erop te reageren op een betekenisvolle en bruikbare manier.

Bij NLP horen ook de deelgebieden NLU en NLG.

Natural language understanding

Natural language understanding (NLU) is een deelgebied van NLP.

NLU richt zich op het vermogen van de machine om de intentie achter menselijke input te begrijpen.

NLU omvat taken zoals intentieherkenning, entiteitsextractie en sentimentanalyse – onderdelen waarmee software tekst van mensen kan begrijpen.

Natural language generation

Natural language generation (NLG) is een ander deelgebied van NLP.

Dit richt zich op het zo samenhangend en contextueel passend mogelijk maken van het antwoord van de machine.

NLG omvat inhoudsbepaling (beslissen hoe te reageren op een vraag), het plannen van zinnen en het genereren van de uiteindelijke tekstuitvoer door de software.

Voordelen van een NLP-chatbot

Ondersteuning voor medewerkers

Als een organisatie een NLP-chatbot inzet, kunnen taken geautomatiseerd worden die anders door medewerkers uitgevoerd zouden worden.

Een chatbot kan bijvoorbeeld klantgesprekken voeren, afspraken inplannen of analyses uitvoeren en de resultaten in een rapport leveren.

Als medewerkers minder tijd kwijt zijn aan repetitieve taken, kunnen ze zich meer richten op processen die meer strategie, empathie of creativiteit vereisen.

Gratis vertaling

De taalmogelijkheden van een NLP-chatbot omvatten vertaling, waardoor organisaties gebruikers in elke taal kunnen bedienen zonder extra kosten.

NLP-chatbots worden meestal aangedreven door grote taalmodellen (LLM's), die in meerdere talen kunnen functioneren. ChatGPT alleen al kan in meer dan 80 verschillende talen gebruikt worden.

Wanneer botbouwers een platform gebruiken om AI-chatbots te maken, kunnen ze ook aangepaste vertaalkoppelingen toevoegen.

24/7 support

Een van de voordelen van elke chatbot is de permanente beschikbaarheid.

Omdat NLP-chatbots veel interacties van begin tot eind kunnen afhandelen, zijn medewerkers niet altijd nodig voor individuele vragen.

Omdat een zakelijke chatbot altijd actief is, kunnen bedrijven op elk moment van de dag leads verzamelen of klanten helpen.

Schaalbaarheid

Door het grootste deel van de gebruikersgesprekken over te nemen, stellen NLP-chatbots bedrijven in staat om op te schalen op een manier die met alleen medewerkers onmogelijk zou zijn.

NLP-chatbots kunnen veel gelijktijdige vragen afhandelen, processen versnellen en betrouwbaar een breed scala aan taken uitvoeren.

Wie een bedrijf wil opschalen, kan niet zonder AI-automatisering.

Integratiemogelijkheden

Peter Gentsch, AI-professor, merkt in zijn boek AI in Marketing, Sales and Service op: "Voor de gebruiker lijken chatbots 'intelligent' door hun informatieve vaardigheden. Maar chatbots zijn slechts zo intelligent als de onderliggende database."

Om een chatbot met de meeste waarde te bouwen, moet deze geïntegreerd zijn met de bestaande systemen en platforms van een bedrijf.

Een NLP-chatbot is veel nuttiger als deze acties kan uitvoeren in systemen: een CRM bijwerken, een e-mail sturen, een medewerker informeren.

Dit soort naadloze integratie in bestaande bedrijfsprocessen vereist a) ontwikkelaars die koppelingen bouwen tussen hun chatbots en systemen, of b) het gebruik van chatbotplatforms met ingebouwde integraties voor veelgebruikte platforms.

Lagere kosten

Bedrijven die AI inzetten melden een kostenreductie van 52% op arbeid.

De kostenefficiëntie van NLP-chatbots is een van hun grootste voordelen – ze stellen bedrijven in staat hun activiteiten uit te breiden zonder dat de kosten uit de hand lopen.

Wanneer goed geïmplementeerd, zorgt het automatiseren van gesprekken met een NLP-chatbot altijd voor een positief rendement, ongeacht de toepassing.

Beste toepassingen van NLP-chatbots

Door hun flexibele karakter kunnen NLP-chatbots voor allerlei doeleinden worden ingezet, van enterprise chatbots tot AI-assistenten voor kleine bedrijven. Je vindt NLP-chatbots onder andere in:

• Financiële dienstverlening
• Vastgoed
• Onderwijs
• Hotels en restaurants
• Gezondheidszorg 
• Verzekeringen
• Luchtvaartmaatschappijen
• Overheid 

Maar dankzij hun gespreksflexibiliteit kunnen NLP-chatbots in elke conversatiecontext worden toegepast. Ze kunnen bijvoorbeeld worden aangepast om een D&D-rollenspel te begeleiden, te helpen met wiskunde huiswerk of als gids te fungeren.

Klantenservice-chatbots

Een van de eerste breed toegepaste toepassingen van chatbots waren klantenservicebots.

En ze worden nog steeds populairder. Sterker nog, 83% van de besluitvormers geeft aan hun investering in AI voor klantenservice het komende jaar te willen verhogen.

Klantenservice is een logische toepassing voor NLP-chatbots, dankzij hun 24/7 beschikbaarheid en meertalige ondersteuning.

Sinds de tijd van traditionele, regelgebaseerde chatbots hebben klantenserviceteams de eenvoudigste oproepen al aan chatbots overgelaten.

Met de komst van NLP-chatbots kan AI-automatisering steeds complexere klantvragen afhandelen, van aankoopadvies tot het oplossen van technische problemen.

Leadgeneratie-chatbots

Er zijn veel toepassingen voor NLP-chatbots binnen een AI-gestuurde salesfunnel, zoals leadkwalificatie en AI-leadgeneratie.

NLP-chatbots zijn ideaal voor leadgeneratie, gezien het grote aantal gesprekken dat sales- en marketingteams moeten beoordelen.

Een chatbot kan communiceren met websitebezoekers of berichten sturen naar contacten via e-mail of andere kanalen.

Om het maximale uit NLP-chatbots te halen, moeten ze worden geïntegreerd met relevante interne systemen.

Een leadgeneratie-chatbot moet gekoppeld zijn aan het CRM van het bedrijf, een agenda-afspraak systeem (zoals Calendly), en ingezet worden op de meest geschikte kanalen (e-mail, website of bijvoorbeeld WhatsApp).

Interne chatbots voor medewerkers

Hoewel de meeste NLP-chatbots klantgericht zijn, kiezen steeds meer organisaties ervoor om NLP-chatbots in te zetten voor interne processen.

Deze kunnen onder andere HR, IT-support of hulp bij interne taken zoals documentatie omvatten.

Dit soort chatbots komt vooral voor bij organisaties met veel medewerkers.

Hoe bouw je een NLP-chatbot in 5 stappen

Hoewel ontwikkelaars hun eigen NLP-chatbots vanaf nul kunnen bouwen, gebruiken de meeste organisaties een chatbotplatform om hun AI-chatbots te maken.

Met een platform kan je team een eigen chatbot bouwen met ingebouwde integraties, extra beveiliging en vooraf ontwikkelde functies.

Hier volgt een stapsgewijze handleiding voor het bouwen van je eigen NLP-chatbot:

Stap 1: Kies een platform

Er zijn genoeg organisaties die ervoor hebben gekozen hun eigen NLP-chatbot helemaal zelf te bouwen.

Het kan aantrekkelijk lijken: volledige controle, een blanco canvas, geen maandelijkse abonnementskosten. Maar weinig mensen kiezen deze route voor langere tijd.

Zelf bouwen kost veel tijd en arbeid. Daardoor duurt het langer om je chatbot te lanceren of wordt de kwaliteit lager – of allebei.

Houd bij het kiezen van een platform rekening met de unieke behoeften van je bedrijf.

Als je een platform wilt dat de mogelijkheden van je chatbot niet beperkt, zoek dan naar een enterprise chatbotplatform met open standaarden en een uitbreidbare stack.

Als gegevensprivacy het belangrijkst is, kies dan een platform met hoge beveiligingsnormen.

Als je een beginnend ontwikkelteam hebt, kies dan voor een platform met een gebruiksvriendelijke interface.

Heb je inspiratie nodig? Bekijk dan onze lijst met de beste chatbotplatforms.

En als je morgen een gesprek wilt plannen, kun je contact opnemen met ons salesteam.

Stap 2: Verzamel je data

Wil je je chatbot trainen op bedrijfsinformatie – zoals HR-beleid of klantenservicegesprekken – dan moet je de informatie verzamelen waarop je chatbot getraind moet worden.

Niet elk bedrijf gebruikt eigen data om een chatbot te trainen. Vaak is geavanceerde prompting voldoende om de flows van je chatbot te ontwerpen.

Maar als je een chatbot wilt die je aanbod extra goed afstemt op je bedrijf, is data verzamelen en gebruiken voor training een goede aanpak.

Stap 3: Bouw je chatbot

Zorg er bij het selecteren van je chatbotplatform voor dat het platform voldoende educatief materiaal biedt om je team tijdens het bouwproces te ondersteunen.

Wij bieden bijvoorbeeld academy-cursussen, dagelijkse livestreams en een uitgebreide verzameling YouTube-tutorials.

Botbuilding kan lastig zijn als je nog moet leren – met de juiste bronnen bij de hand verloopt het proces veel soepeler.

En als je team nieuw is met het bouwen van bots, hebben de meeste enterprise-chatbotplatforms een visuele flowbuilder met drag-and-drop, waarmee je eenvoudig je workflows kunt visualiseren.

Stap 4: Integreer en pas aan

Chatbots bestaan niet op zichzelf. Hun doel is niet alleen klantinteracties of het uitleggen van één set regels.

De meest waardevolle NLP-chatbots voor bedrijven zijn geïntegreerd met de systemen en platforms van je organisatie.

Dit kan gaan om tabellen en documenten, je website of andere externe diensten – denk aan platforms als Hubspot, AWS, Google Analytics, Intercom, Calendly, Microsoft Teams, Slack, Stripe, Mixpanel, Telegram, WhatsApp of Zendesk.

Als je een AI-chatbotplatform gebruikt, zal het grootste deel van de bouwtijd besteed worden aan het perfectioneren van de integraties, niet aan het bouwen van de chatbot zelf.

En kies je voor een krachtig platform, dan kun je de toon en persoonlijkheid van je chatbot aanpassen.

Je hoeft geen specifieke woorden te kiezen, maar je kunt wel bepalen wanneer je chatbot zich verontschuldigend opstelt of welk type taal hij gebruikt om je producten te beschrijven.

Stap 5: Zet live

Een van de grootste voordelen van een chatbot is dat deze eenvoudig op elk platform of communicatiekanaal kan worden ingezet.

Veel bedrijven kiezen ervoor om een chatbot niet alleen op hun website te plaatsen, maar ook op hun sociale mediakanalen of interne berichtenplatforms.

NLP-chatbots zijn een efficiënte manier om een succesvolle omnichannelstrategie uit te voeren.

Je gebruikers krijgen dezelfde service op meerdere kanalen en ontvangen hulp die past bij het platform.

Zo kan een klant die via een WhatsApp-chatbot contact opneemt, vragen om zijn wachtwoord te wijzigen in je interne systeem.

Zet volgende maand een eigen NLP-chatbot live

De bedrijven die de komende 5 jaar overleven, zullen AI-versterkt zijn.

NLP-chatbots stellen bedrijven in staat hun processen op te schalen met een kostenefficiëntie die voorheen onmogelijk was.

Met Botpress kunnen bedrijven aangepaste, door LLM aangedreven chatbots en AI-agenten bouwen. Onze agenten worden ingezet voor elk type toepassing en geïntegreerd met elk systeem of kanaal.

Begin vandaag nog met bouwen. Het is gratis.

Of neem contact op met ons salesteam voor meer informatie.

Veelgestelde vragen

1. Op welke criteria moet ik NLP-chatbotplatforms beoordelen?

Let bij het beoordelen van NLP-chatbotplatforms op kernfactoren zoals gebruiksgemak (voor technische en niet-technische gebruikers), ondersteuning voor large language models (LLMs), integratiemogelijkheden met bestaande systemen (zoals CRM’s of API’s), schaalbaarheid, meertalige NLU en flexibiliteit in maatwerk. Goede documentatie en actieve ondersteuning zijn ook essentieel voor succes.

2. Wat zijn de meest voorkomende integratie-uitdagingen bij NLP-chatbots?

De meest voorkomende integratie-uitdagingen bij NLP-chatbots zijn het koppelen aan verouderde systemen zonder moderne API’s en het omgaan met wijzigingen in backendsystemen die flows kunnen verstoren. Ook authenticatie en gegevensconsistentie tussen platforms maken integraties complexer.

3. Hoe verhouden open-source platforms zich tot commerciële platforms voor NLP-chatbotontwikkeling?

Open-source NLP-chatbotplatforms bieden volledige controle, waardoor ze ideaal zijn voor ontwikkelaars die maatwerk nodig hebben. Ze missen echter vaak het gebruiksgemak, kant-en-klare integraties, beheerde hosting en zakelijke ondersteuning die commerciële platforms wel bieden, waardoor commerciële opties sneller zijn voor teams met beperkte technische middelen.

4. Kan ik van platform wisselen nadat ik al een chatbot heb gebouwd?

Ja, je kunt van chatbotplatform wisselen nadat je er een hebt gebouwd, maar dit betekent dat je de gespreksflows opnieuw moet opzetten, backend-systemen opnieuw moet integreren en trainingsdata en gebruikersgegevens moet migreren. Hoewel het technisch mogelijk is, vereist het goede planning en is het belangrijk om de functionaliteiten van het nieuwe platform te beoordelen om geen functionaliteit te verliezen.

5. Hoe zorgen NLP-chatbots voor de privacy van gebruikersgegevens?

NLP-chatbots waarborgen de privacy van gebruikersgegevens door data te versleutelen tijdens verzending en opslag, en door gedetailleerde controle te bieden over gegevensopslag en -bewaring. De beste platforms voldoen aan regelgeving zoals GDPR, HIPAA of CCPA en bieden mogelijkheden om toestemmingsbeheer en toegangslogboeken te configureren.