De bottleneck bij WBSO-beheer is niet het indienen, het bijhouden van deadlines of de urenadministratie. Het is het schrijven van projectbeschrijvingen die voldoen aan de specifieke criteria van de RVO — aantoonbare technische onzekerheid, technisch-wetenschappelijk karakter, systematische onderzoeksaanpak — in taal die de beoordeling van een assessor doorstaat. Die bottleneck is wat de AI van WBSO.io is ontworpen om te verwijderen.
Waarop de AI is getraind
Het AI-model van WBSO.io is getraind op de gepubliceerde richtlijnen van de RVO, de criteria voor aantoonbare technische onzekerheid, sectorspecifieke richtlijnen voor technologie, maakindustrie, agritech en andere domeinen, en patronen uit succesvolle aanvragen in verschillende sectoren. Het kent het verschil tussen een O&O-kadrering en een productkadrering. Het kan specifieke onzekerheidsverklaringen voorstellen op basis van het technische domein.
Het invoerproces
Je beschrijft je project in gewone taal — wat je bouwt, wat de technische uitdagingen zijn, wat je nog niet weet. De AI heeft geen RVO-geformatteerde invoer nodig. Het neemt een technische uitleg op de manier waarop een engineer die natuurlijk zou geven en vertaalt dat naar het gestructureerde format dat de RVO verwacht.
Hoe specifieker je invoer, hoe beter de uitvoer. "We bouwen een machine learning-systeem" produceert een generieke beschrijving. "We proberen te bepalen of een sparse-attentiemechanisme standaard transformerprestaties kan evenaren op langcontextclassificatietaken wanneer trainingsdata beperkt is tot 10.000 voorbeelden" produceert een precieze, beoordeelbare beschrijving.
Review en iteratie
Gegenereerde beschrijvingen zijn geen definitieve concepten — het zijn sterke startpunten die je beoordeelt en verfijnt. De interface van WBSO.io toont de beschrijving naast annotaties die uitleggen waarom elk element voldoet aan de RVO-criteria. Je kunt bewerken, zorgen markeren en alternatieve formuleringen aanvragen via een chatinterface.
- Initiële generatie: AI produceert een concept uit je technische invoer
- Review: annotaties leggen uit welke RVO-criteria elk onderdeel adresseert
- Iteratie: op chat gebaseerde verfijning voor elementen die je wilt wijzigen
- Goedkeuring: beschrijving opgeslagen in het projectrecord met versiegeschiedenis
Consistentie over perioden heen
WBSO.io bewaart je projectgeschiedenis over aanvragtijdvakken heen. Wanneer je de aanvraag voor het volgende tijdvak indient, weet de AI wat er eerder is beschreven, wat de goedgekeurde formulering was en wat de huidige projectstatus is. Beschrijvingen voor doorlopende projecten worden gegenereerd als updates op de goedgekeurde tekst van het vorige tijdvak. Deze continuïteit is waardevol zowel voor de aanvraagkwaliteit als voor het opbouwen van de meerjarige kennisbank.
Klaar om je concurrenten te volgen?
WBSO.io monitort automatisch websites, e-mails en social media van je concurrenten — en levert gestructureerde intelligence rechtstreeks in je inbox.