Van chaos naar overzicht: hoe AI jouw beeldbank kan bouwen

Je herkent het vast: je krijgt een harde schijf of map met duizenden foto’s van je directeur, collega of voorganger. Fantastisch natuurlijk, want beeld zegt meer dan duizend woorden. Maar dan komt de realiteit: 5000 foto’s, allemaal met namen als IMG_3487.jpg of DSC10293.png. Totaal niet bruikbaar als je snel een passend beeld zoekt voor een blog, landingspagina of campagne.

Je denkt: dit fix ik wel even met AI.

Eerste stap: experimenteren met AI

Het idee is simpel: Laat een AI de foto’s analyseren en in een overzicht zetten. Eén foto erin gooien, laten beschrijven wat erop staat, koppelen aan een categorie of dienst en klaar. Tot je verbazing werkt dit direct best goed. Mooie beschrijvingen als: “dienst X, je ziet hier een monteur die …” of “foto van bouwvakker met een hoogwerker”.

Dat smaakt naar meer. Stel je voor: je voert gewoon een directory in met alle 5000 foto’s en de AI maakt een Excel met bestandsnamen, categorieën en beschrijvingen. Easy!

Nou… niet dus.

De AI (ChatGPT Agent in dit geval) stopt na 20 foto’s. “Te groot, Te veel” lijkt het antwoord. Dan krijg je een andere optie: een Python-script draaien op een server, foto’s uploaden en laten analyseren. Klinkt mooi, maar zonder technische kennis loop je daar al snel op vast.

Reality check: AI is geen plug & play

En hier zit de les: AI kan heel veel, maar “even snel regelen zonder technische kennis” is vaak een illusie. Ja, je krijgt code voorgeschoteld, maar draaien op je server? Vaak niet haalbaar. Als marketeer of communicatiemanager loop je dan simpelweg vast.

En dan komt het moment om specialisten in te schakelen.

Het kantelpunt: AI combineren met vakmanschap

Samen met developers zoek je een andere route. Alle fotografie gaat op een server, en via een LLM (Large Language Model) laat je de AI daar haar werk doen. Niet zomaar loslaten, maar met een strakke prompt:

• Wat moet de AI analyseren?
• Hoe moet de beschrijving eruitzien?
• Welke dienst hoort erbij?

Eerst in kleine batches van 10. Fine-tunen. Weer 10. Nog een keer aanpassen. Tot de output precies aansluit bij wat je nodig hebt.

En dan: schaal. “Scan alles.”

De AI gaat door die 5000 foto’s heen. Beschrijven, categoriseren, koppelen aan de juiste dienst. Developers voegen er nog iets briljants aan toe: de originele bestandsnaam als klikbare hyperlink. Het resultaat? Een database waarin je niet alleen kunt zoeken op trefwoorden, maar ook direct op de foto kunt klikken.

Het resultaat: van fotobundel naar slimme beeldbank

Waar je begon met een chaotische harde schijf, eindig je met een door AI opgebouwde beeldbank. Volledig doorzoekbaar, bruikbaar en schaalbaar.

• Zoeken op dienst? Kan.
• Zoeken op situatie of object? Kan.
• Foto aanklikken en direct gebruiken? Kan.

En het mooiste: dit hele proces laat zien dat AI pas écht krachtig wordt als je het combineert met technische kennis.

De les voor marketeers en bedrijven

AI is geen magische knop. Het is een hulpmiddel dat je richting geeft, maar zonder de juiste setup en technische vertaalslag loop je vast. Met alleen ChatGPT kom je een eind, maar om écht schaalbare waarde te creëren heb je de combinatie nodig: AI + specialisten die de vertaalslag maken.

Zo verander je een onbruikbare stapel van 5000 foto’s in een waardevolle beeldbank die je content en marketing een boost geeft.

Herken je dit?

Ook een berg content of data waarin je overzicht wilt hebben om op die manier goed te kunt gebruiken? Dan is de vraag niet óf AI kan helpen, maar hoe je het slim inzet. En daar zit precies de kracht van combineren: jouw creativiteit, AI’s analyse en de technische vertaalslag van developers.