Soorten AI: een complete gids (2026)

Webshops van elke omvang hebben toegang tot verschillende soorten AI, oftewel artificial intelligence (kunstmatige intelligentie), zoals chatbots voor klantenservice of complexe algoritmes die de vraag voorspellen. Deze tools variëren van AI-toepassingen met beperkte mogelijkheden (zoals virtuele assistenten) tot geavanceerde AI-systemen die marktanalyses uitvoeren.

Wat al deze AI-varianten gemeen hebben, is dat ze menselijke intelligentie proberen na te bootsen. Ze gebruiken vaardigheden zoals beeldherkenning, probleemoplossing en het vermogen om eerder opgedane kennis toe te passen op nieuwe taken.

"We maken een tijd van ongekende technologische verandering door," vertelt Alex Pilon, senior developer bij Shopify. "Alle software die in de afgelopen 25 jaar is ontwikkeld, is nu binnen handbereik, in realtime, om problemen op te lossen en de efficiëntie te verhogen."

Nu AI zo snel vooruitgang boekt, is het handig de verschillende soorten AI nog eens op een rijtje te zetten en te bekijken hoe ze werken. Deze gids behandelt hoe AI wordt onderverdeeld, waarom dat ertoe doet en hoe je elke soort AI inzet voor je webshop.

Wat is AI en hoe wordt het onderverdeeld?

AI is een technologie die machines leert denken zoals mensen. Ze kunnen tegen zichzelf praten, zichzelf nieuwe dingen aanleren en complexe uitdagingen aangaan.

Er zijn twee belangrijke manieren om kunstmatige intelligentie in te delen: op basis van mogelijkheden of op basis van functie.

Waarom soorten AI ertoe doen

Deze onderverdeling van soorten AI helpt je bij het volgende:

• De juiste tool kiezen. Bepaal of een oplossing narrow AI is voor één taak (bijvoorbeeld systemen voor productaanbevelingen) of een breder platform dat kan leren van meerdere datasets.
• Inspanning en ROI inschatten. Het niveau van mogelijkheden geeft de complexiteit van de implementatie aan, terwijl het functieniveau een indicatie geeft van de datavereisten.
• Je techstack toekomstbestendig maken. Als je weet waar de technologie naartoe beweegt (bijvoorbeeld van systemen met beperkt geheugen naar theory of mind AI) kun je tools kiezen die kunnen meegroeien terwijl AI zich verder ontwikkelt.

Soorten AI op basis van mogelijkheden: narrow, general en super AI

Hier volgt een overzicht van de drie belangrijkste soorten AI, onderverdeeld in mogelijkheden:

Narrow AI (NAI)

Narrow AI is de enige soort AI die op dit moment bestaat. Ook wel ‘zwakke AI’ genoemd, kun je het zien als een doelgerichte tool die heel goed is in waarvoor hij is ontworpen, maar zijn kennis niet kan toepassen op compleet nieuwe situaties.

Voorbeelden van narrow AI in e-commerce zijn:

• Productaanbevelingen. Stelt artikelen voor op basis van wat klanten bekijken of aan hun winkelwagentje toevoegen.
• Slim zoeken op de site. Zet zoekresultaten op je website in een nieuwe volgorde als een zoekopdracht (bijvoorbeeld ‘zwarte sneakers’) geen kliks oplevert.
• Klantsegmentatie. Groepeert kopers qua gedrag (bijvoorbeeld customer lifetime value of het risico dat ze afhaken), wat gepersonaliseerde advertenties en sms-campagnes aanstuurt die elk klantsegment targeten.

Artificial general intelligence (AGI)

Artificial general intelligence (AGI) is nog een theorie, maar de verwachting is dat het menselijke intelligentie kan gaan evenaren (of zelfs overtreffen). AI-experts schatten dat AGI al in 2028 werkelijkheid kan worden.

Anders dan bij general AI zien computerwetenschappers AI-machines voor zich die kunnen leren, redeneren, problemen oplossen en zich aanpassen aan nieuwe situaties, net zoals een mens dat kan.

Deze soort AI zou mogelijk in staat zijn om het volgende te doen:

• Origineel werk creëren. Een AGI-systeem zou menselijke taal kunnen verwerken om een nieuwsartikel te schrijven, een muziekstuk te componeren, beeldende kunst te maken of zelfs een gebouw te ontwerpen.
• Complexe vragen begrijpen en beantwoorden. Machines met een intelligentie die op die van de mens lijkt, zouden enorme hoeveelheden informatie kunnen analyseren om vragen op een uitgebreide en informatieve manier te beantwoorden, zelfs als de antwoorden redeneren of oordelen vereisen.
• Complexe problemen oplossen. Neurale netwerken op basis van AGI zouden data kunnen analyseren over onderwerpen van wereldbelang, zoals waterschaarste, en samen met mensen effectieve oplossingen kunnen ontwikkelen of oplossingen kunnen voorstellen zonder tussenkomst van mensen.

In de context van e-commerce zou AGI mogelijk alles kunnen afhandelen, van strategie tot uitvoering, als één enkel systeem, zonder te schakelen tussen verschillende tools.

Artificial super intelligence (ASI)

Artificial super intelligence (ASI) is een hypothetische toekomstige vorm van AI die de menselijke mogelijkheden overtreft. Deze machines zouden menselijke emoties kunnen voelen en hun eigen overtuigingen hebben, in plaats van door mensen geprogrammeerd te zijn.

IBM stelt dat verschillende bestaande AI-fundamenten (machine learning, large language models (LLM), neurale netwerken) zich verder moeten ontwikkelen voordat ASI werkelijkheid kan worden. Experts voorspellen dat dit al in de jaren 2030 zou kunnen gebeuren.

Soorten AI op basis van functionaliteit

Bij AI-functionaliteit wordt de technologie gegroepeerd op basis van hoe het model informatie verwerkt. Er zijn vier categorieën:

Reactieve machine-AI

Reactieve AI-machines reageren op hun omgeving met voorgeprogrammeerde scripts. Ze slaan geen informatie op over eerdere ervaringen en kunnen hun gedrag niet aanpassen op basis van nieuwe situaties.

Toepassingen van reactieve AI in e-commerce zijn onder andere:

• AI chatbots voor klantenservice. Deze AI chatbots voor e-commerce zijn ontworpen om routinematige vragen af te handelen (zoals ‘Waar is mijn bestelling?’). Gebruik je Shopify? Begin dan met het activeren van Shopify Inbox en het laden van je veelgestelde vragen in de bibliotheek met standaard antwoorden.
• Waarschuwingen bij voorraaddrempels. Gebruik Shopify Flow (Engelstalig) om automatiseringsregels in te stellen die een e-mail of sms naar het inkoopteam sturen wanneer de voorraad van een product onder een ingestelde drempel zakt.
• Eenvoudige productaanbevelingen. Klanten zien mogelijk een carrousel ‘Anderen kochten ook’ met gerelateerde producten die lijken op wat ze bekijken.

AI met beperkt geheugen

AI-systemen met beperkt geheugen kunnen informatie over eerdere ervaringen opslaan en die informatie gebruiken om hun huidige beslissingen mee te onderbouwen.

Voorbeelden van AI met beperkt geheugen in e-commerce zijn:

• Gepersonaliseerde aanbevelingssystemen. De gratis Search & Discovery-app heeft ‘Dynamische aanbevelingen’ die terwijl klanten browsen in realtime worden bijgewerkt.
• Dynamische prijsstelling. De Shopify Smart Pricing-app gebruikt intelligentie om automatisch prijswijzigingen en afprijzingen voor te stellen. Bekijk de suggesties en voer A/B-tests uit om het effect op de conversieratio te monitoren.
• Vraagvoorspelling. AI met beperkt geheugen kan historische data, trends in consumentengedrag en marktdynamiek gebruiken om de toekomstige vraag te voorspellen. Meer dan 90% van de koplopers in supply chain management is van plan deze soort AI te gebruiken om de nauwkeurigheid van hun voorspellingen te verbeteren.
• Fraudedetectie op basis van AI. Machine learning-modellen kunnen verdachte bestellingen markeren voordat je ze verwerkt.

Theory of mind AI

Theory of mind AI is nog conceptueel, maar zou een aanzienlijke sprong voorwaarts betekenen. Het zou in staat zijn om data van het huidige moment (zoals gezichtsuitdrukkingen) te verwerken om de gedachten, bedoelingen en emoties van anderen te interpreteren.

Dankzij deze vermogens om emoties waar te nemen, zou de technologie kunnen anticiperen op hoe anderen zich gedragen en daarop kunnen reageren.

Hieronder vind je enkele van de concepten waar onderzoek naar theory of mind AI naartoe werkt:

• Emotiebewuste supportbots. Deze e-commerce chatbots kunnen de toon in het chatbericht van een klant herkennen en hun antwoorden daarop afstemmen. Bijvoorbeeld door een rustigere toon aan te slaan of het probleem sneller te escaleren bij een geïrriteerde klant.
• Adaptieve storefronts. Ze zouden de lay-out, tekst of afbeeldingen kunnen aanpassen op basis van realtime gebruikersgedrag. Als een klant langzamer gaat scrollen, kan de interface de kleuren verzachten of de lay-out simpeler maken om wrijving te verminderen.
• Prijsstelling aangestuurd door empathie. Het zou aanbiedingen kunnen aanpassen op basis van emotionele signalen. Als een klant gefrustreerd of prijsgevoelig lijkt (op basis van achtergelaten winkelwagentjes of de toon in de chat), zou het systeem een subtiele korting kunnen aanbieden of buy now, pay later-opties kunnen weergeven, terwijl bij zelfverzekerdere kopers de korting achterwege blijft.

Zelfbewuste AI

Zelfbewuste AI gaat verder dan de deep learning- en machine learning-algoritmes die de AI-systemen van nu aansturen. Deze soort AI zou bewustzijn en zelfbewustzijn hebben. Het zou zijn eigen bestaan en zijn plaats in de wereld begrijpen.

Computerwetenschapper Lenore Blum vertelde de BBC dat dit niveau van "AI-bewustzijn onvermijdelijk is."

Moderne soorten AI die je al gebruikt in e-commerce

Hieronder vind je de soorten AI-technologie achter AI-tools:

Generatieve AI

Generatieve AI gebruikt machine learning om patronen te herkennen en nieuwe content te genereren. De output van generatieve AI-tools kan bestaan uit geschreven tekst, afbeeldingen, video, audio of code.

"Hiermee kun je jezelf opschalen en een aantal dingen doen die je altijd al had willen doen," legt Miqdad Jaffer uit, director of product bij Shopify. "[Zo kun je] meer tijd besteden aan het opbouwen van je expertise in plaats van je tijd te vullen met overbodige taken."

Shopify Sidekick gebruikt deze soort AI. Webshops kunnen generatieve AI inzetten om:

• Teksten te schrijven, zoals productomschrijvingen, advertentieteksten of antwoorden voor de klantenservice
• Afbeeldingen te maken en te bewerken, zoals het vervangen van de achtergrond van een productfoto
• Je website met AI te ontwerpen
• Persoonlijk advies te krijgen over hoe je je webshop kunt laten groeien

"We nemen de persoonlijke kennis van het merk en de branche en gebruiken die voor copywriting, brainstormen en om succesvolle campagnes verder te ontwikkelen," vertelt Jin Chon van Coop Sleep Goods in een interview voor Shopify Masters (Engelstalig).

Agentic AI

Agentic AI is een soort AI die beslissingen kan nemen en daarnaar kan handelen. Alex legt uit: "Een agent is een AI-configuratie voor een specifiek doel: niet zomaar ‘tekst erin, tekst eruit’. In plaats daarvan heb je een systeem- of instructieprompt die is afgestemd op een specifieke taak of workflow."

In de context van agentic commerce kun je AI-agenten gebruiken om:

• Een inkooporder bij leveranciers te plaatsen als de agent een piek in de vraag verwacht die de huidige voorraadniveaus overstijgt
• Veelgestelde vragen aan de klantenservice te beantwoorden en specifieke taken uit te voeren, zoals updates geven over bestellingen
• Een wekelijkse intelligence-briefing op te stellen met de verkoopcijfers van de afgelopen week, voor verdere analyse

Agentic AI kan ook fungeren als virtuele winkelassistent waarmee klanten producten kunnen vinden, vergelijken en kopen zonder een AI zoekmachine te verlaten.

Dit biedt kansen voor e-commerce merken: bestellingen bij Shopify-winkels vanuit AI-zoekopdrachten zijn jaar op jaar met een factor 13 gestegen, en klanten die via AI worden doorverwezen, converteren bijna 50% vaker. Ook geven ze 14% meer uit wanneer ze dat doen.

Met Agentic Storefronts van Shopify stel je je productcatalogus beschikbaar aan AI-agenten in ChatGPT, Google AI Mode en Copilot. Combineer dit met de Shopify Knowledge Base-app om informatie te structureren, zodat de AI agenten je bedrijf correct weergeven.

Polywood gebruikt bijvoorbeeld de AI-verkoopkanaalintegraties van Shopify om bestellingen en omzet uit AI-zoekopdrachten bij te houden.

"Wanneer de bestellingen binnenkomen, krijg ik dezelfde hoeveelheid data die ik zou krijgen als ze het op de website kopen," vertelt Benjamin Spiegel, chief digital officer.

"Ik heb daar een markering die me vertelt dat het van AI afkomstig is, maar dat is het dan ook. Voor de rest is alles hetzelfde. Het is extreem makkelijk te implementeren, omdat het niet in een ander orderbeheersysteem staat. Onze klantenserviceteams hoeven zich zelfs geen zorgen te maken over waar de bestelling is geplaatst."

Lees: AI-agenten: hoe ze e-commerce veranderen

Multimodale AI

Multimodale AI verwerkt en genereert content in meerdere indelingen, waaronder tekst, afbeeldingen, audio en video. Als je bijvoorbeeld productomschrijvingen schrijft, zou een multimodale AI-tool tekst kunnen schrijven om het gebruik van een product te beschrijven en dit kunnen combineren met een illustratie van hoe je het gebruikt.

Tinker van Shopify is een voorbeeld van multimodale AI. Het maakt door AI gegenereerde afbeeldingen, video's en tekst met tools van OpenAI, Google, Anthropic, Black Forest Labs, Kling en xAI.

"De afbeelding van Tinker komt gewoon altijd als beste uit de bus," vertelt Lena van sieradenmerk Loire. "Het verwerkt altijd mijn feedback. Ik krijg meestal bij de eerste, of anders bij de tweede, poging al de foto die ik wil."

De AI-technologieën achter dit alles

Alle soorten AI gebruiken een combinatie van machine learning, natural language processing (NLP), spraakherkenning, computervisie en/of robotica, aangedreven door kunstmatige neurale netwerken die de cognitieve functies van het menselijk brein nabootsen.

Deze AI-technologieën werken als volgt:

Machine learning (ML)

Machine learning (ML) gebruikt enorme datasets om machines patroonherkenning aan te leren, zodat ze toekomstige uitkomsten kunnen voorspellen. Deze AI-voorspellingen gebeuren via:

• Supervised learning, waarbij het model gestructureerde data gebruikt waarin het antwoord al is opgenomen. Als je bijvoorbeeld een AI-model bouwt om producten aan te bevelen aan online klanten, zou je data uit het verleden kunnen uploaden (zoals klantprofielen en verkoopgeschiedenis) en de patronen daartussen kunnen labelen.
• Unsupervised learning, waarbij het model leert met minimale menselijke input. Het trekt zelf conclusies: het vindt bijvoorbeeld trends in de gedrags- en verkoopdata die je niet hebt gespecificeerd.
• Reinforcement learning, waarbij het model met vallen en opstaan slimmer wordt. ChatGPT betrekt mensen bij deze feedbackloop.

Deep learning

Deep learning gebruikt neurale netwerken die het menselijk brein nabootsen om informatie te verwerken. Ze hebben onderling verbonden knooppunten die data uitwisselen om verbindingen te creëren en patronen op te sporen.

Een deep learning-model kan informatie wegen en de kracht van elke kunstmatige neuron aanpassen. Het gebruikt feedback om te veranderen hoe het AI-model op nieuwe informatie reageert.

Natural language processing (NLP)

Natural language processing (NLP) leert machines hoe ze menselijke taal kunnen nabootsen. Het pikt verbanden tussen letters op om tekst te begrijpen en te genereren.

NLP komt ook voor in tools voor spraakherkenning. De spraakmodus in Shopify Sidekick gebruikt het om te interpreteren wat je zegt en vertaalt dat naar een uitvoerbare opdracht die de AI-assistent in je Shopify-beheercentrum kan uitvoeren.

Andere toepassingen van NLP in e-commerce zijn:

• Productomschrijvingen of marketingteksten schrijven
• Teksten vertalen
• Onderwerpen automatisch labelen in Shopify Inbox

Computervisie

Via computervisie kunnen machines visuele informatie uit afbeeldingen of video begrijpen. Dankzij deze training kan de machine objecten identificeren, beweging volgen en gezichtsuitdrukkingen detecteren.

Computervisie drijft AI-tools voor e-commerce aan, zoals Google Lens, dat volgens Google een van de snelst groeiende zoekmethoden is. Met deze tool kunnen klanten een foto naar de zoekmachine uploaden. Computervisie herkent vervolgens wat er op de afbeelding staat en koppelt dit aan relevante producten.