Van ruwe notities naar presentatie via Claude en Gamma

Een concrete workflow combineert Claude (voor structurering en tekst) met Gamma (voor automatische slide-opmaak) om van ruwe input — zoals PDF's, e-mails of losse aantekeningen — een volwaardige presentatie te maken in enkele minuten.

De aanpak werkt als een productiepijplijn: Claude analyseert en structureert de inhoud, Gamma zet de gestructureerde output om naar visuele slides zonder handmatig opmaken.

Voor kenniswerkers en consultants die regelmatig presentaties maken is dit direct toepasbaar: de tijdswinst zit vooral in het vermijden van de lege-canvas-fase, waarbij je normaal uren kwijt bent aan structuur vinden en opmaak.

Let wel: de kwaliteit van de output staat of valt bij de kwaliteit van je promptinstructies aan Claude. Een vage input levert ook hier vage slides op.

Gemma 4 als kern van je eigen lokale AI-infrastructuur

Google DeepMind's open-weight Gemma 4-familie is gebouwd voor gebruik in agentic workflows, function-calling en complexe redenering op lokale hardware — en dat maakt het interessant voor organisaties die geen data naar externe API's willen sturen.

De modellen ondersteunen contextvensters van 256K tokens, native function calling, en zijn vanaf dag nul geïntegreerd met populaire inference-engines zoals MLX en vLLM.

Voor organisaties is dit relevant omdat je hiermee een volledig privé AI-omgeving kunt opbouwen: geen abonnementskosten per token, geen datadeling met externe aanbieders, en volledige controle over de infrastructuur.

De kanttekening: open-weight modellen vragen meer technische expertise om te implementeren en te onderhouden dan een SaaS-API. De belofte van een 'private AI engine' staat of valt bij de engineers die je ervoor inzet.

Actie: installeer Gemma 4 via Ollama of vLLM in een testomgeving en vergelijk de output op jouw use case met GPT-4o of Claude — zo weet je snel of lokaal draaien voor jouw organisatie haalbaar en zinvol is.

alphasignal

Oracle integreert AI zonder centrale CAIO of AI-raad

Oracle heeft een eigen aanpak voor AI-governance gekozen die afwijkt van wat veel andere grote ondernemingen doen: geen Chief AI Officer, geen centrale AI-council, maar directe aansturing vanuit de top — CTO Larry Ellison bepaalt de strategie, de CEO's van infrastructure en applicaties voeren uit.

Daarnaast gebruikt Oracle zichzelf als 'client zero': de AI-producten die het voor klanten bouwt, worden intern eerst op eigen processen getest, met name in HR, finance en supply chain.

Dit model is relevant voor organisaties die worstelen met de vraag hoe ze AI-governance inrichten. Oracle kiest voor snelheid en executive alignment boven uitgebreide toetsingscomités — een duidelijk andere afweging dan bijvoorbeeld Mastercard (hub-and-spoke met een Chief AI and Data Officer) of Bank of America (16-pillar framework).

Het risico: zonder onafhankelijk toezicht kunnen ongewenste effecten van AI-inzet langer onopgemerkt blijven. Of directe executive sturing voldoende is als tegenwicht, blijft een open vraag.

neatprompts

Character AI laat je klassieke romans interactief beleven

Character AI heeft een functie uitgebracht waarmee gebruikers klassieke romans — zoals Frankenstein — kunnen ervaren als interactieve werelden, waarbij je als lezer kunt communiceren met personages uit het boek.

Hoewel dit op het eerste gezicht een entertainmenttoepassing lijkt, is de onderliggende techniek — het omzetten van vaste narratieve structuren naar dynamische gespreksagenten — ook relevant voor zakelijke toepassingen zoals interactieve trainingssimulaties en onboarding-scenario's.

Organisaties in onderwijs en L&D (Learning & Development) kunnen soortgelijke aanpakken al toepassen met bestaande tools: een LLM met een gedetailleerde systeemprompt kan een historisch figuur, een klant of een collega simuleren voor rollenspeltraining.

Voor nu is de Character AI-implementatie primair consumentgericht; enterprise-toepassingen vergen nog een eigen ontwikkelinspanning.

character