voor onderzoeksgroepen en universitaire diensten

Publicaties op de juiste plek, zonder overtypen.

Nieuwe publicaties van je groep komen vanzelf bij de juiste onderzoeker, met een korte samenvatting in klare taal en een link naar de bron. Die samenvatting komt pas online als de onderzoeker ze goedkeurt.

Bespreek je koppeling met je onderzoekssysteem Eerst een Pitstop van 1 uur

Vrijblijvend · 30 minuten · online, met iemand die het zelf bouwt, test en bijstuurt

Ethic is nieuw. Het team erachter niet. Ethic is de AI-studio van Zenjoy, de digital product studio uit Leuven die sinds 2011 platformen, apps en koppelingen bouwt en onderhoudt voor meer dan 400 organisaties.

Bekijk het werk van Zenjoy

Een onderzoeker leest aan zijn bureau een publicatie die vanzelf uit de boekenkast in zijn bakje is beland.

In het kort

Werkt met: De repository van je instelling en je publicatielijsten. Data uit het veld kan later als uitbreiding.
Eerst: Wat je instelling al centraal aanbiedt, en wat je datamanagementplan toelaat
Data: Persoonsgegevens apart van onderzoeksdata, standaard Europese hosting

Eerlijk advies

Soms volstaat een koppeling zonder AI.

Misschien regelt je instelling al een deel centraal, en niet elke koppeling heeft AI nodig. We zeggen je eerlijk welke van de drie past, ook als je ons daarvoor niet nodig hebt.

	Wat je instelling al biedt	Een koppeling zonder AI	Een eigen AI-workflow
Goed voor	Publicaties registreren, open access en de koppeling met ORCID. Dat regelt je instelling vaak al centraal, via haar eigen onderzoeksrepository.	Publicaties ophalen, aan de juiste onderzoeker koppelen en teamlijsten bijwerken. Daar is geen AI voor nodig.	Samenvattingen in klare taal, voorstellen voor trefwoorden en domeinen, en data uit het veld (spraak, foto’s, formulieren) ordenen.
Let op	Je ziet je gegevens zoals de instelling ze toont, niet op maat van je groep, je website of je jaarverslag.	Vrije tekst, opnames of foto’s ordent een gewone koppeling niet.	Meer werk vooraf. Je hebt een controlestap nodig en afspraken met je DPO.
Wat wij doen	Eerst nagaan wat er centraal al bestaat, zodat je niets dubbel bouwt.	Bouwen, testen op namen die niet matchen, en bijsturen als de API verandert.	Bouwen met een AI-fiche, testen met je eigen data en meten hoe vaak je team moet corrigeren.

Werk je vooral in Microsoft 365? Naar de koppeling met Microsoft 365

Wat je ermee kan

Vier toepassingen rond je onderzoek

Repositories en publicatielijsten

Publicaties bij de juiste onderzoeker

Nieuwe publicaties komen automatisch binnen en verschijnen op het profiel van de auteurs en bij het juiste onderzoeksdomein. Alleen twijfelgevallen gaan nog naar een collega.

Abstracts en metadata

Samenvattingen met bron

Per publicatie of project stelt de AI een korte samenvatting in klare taal voor, met een link naar de bron. De onderzoeker keurt goed of past aan. Vragen over je eigen publicaties en protocollen beantwoordt de assistent ook met bron.

Naar Kennisassistent

Projecten en jaarverslag

Rapportering voor je project

Publicaties, projecten en cijfers uit je systemen komen samen in een eerste versie van je jaarverslag of projectrapport. Elk getal linkt naar zijn bron.

Naar Rapportering

Uitbreiding · Data uit het veld

Opnames, foto’s en formulieren geordend

Wat deelnemers of onderzoekers in het veld verzamelen, komt geordend binnen, met de metadata die je onderzoek nodig heeft. Twijfelgevallen gaan naar een collega.

Naar Formulieren en aanvragen

Zo werkt het

Een nieuwe publicatie, een samenvatting met bron

Zo kan een koppeling met je onderzoeksrepository werken. Ophalen en koppelen doet ze zelf. Wat online komt, keurt de onderzoeker eerst goed.

1

Elke nacht ophalen
De koppeling haalt elke nacht de nieuwe publicaties van je groep op uit de repository van je instelling.
2

Juist koppelen
Een vast kenmerk, zoals het personeelsnummer, koppelt elke publicatie aan de juiste onderzoeker en het juiste domein. Niet de naam.
3

Samenvatting met bron
AI stelt een korte samenvatting in klare taal voor, altijd met een link naar de publicatie in de repository.
4

Jij keurt goed
De onderzoeker keurt het klad goed, past het aan of weigert. Zonder goedkeuring verschijnt niets.
5

Alles bijgehouden
De logs tonen wat binnenkwam, welke koppelingen lukten, wat AI voorstelde en wie wat goedkeurde. Zo zie je fouten.

Toegang en uitzonderingen. De koppeling leest alleen, met eigen toegang die je instelling kan intrekken. Je IT-dienst of bibliotheek regelt die toegang meestal. Lukt het koppelen niet, dan gaat de publicatie naar een collega.

AI-fiche

Elke koppeling krijgt een AI-fiche

Eén blad dat zegt wat de koppeling doet, wat ze ziet en wie ingrijpt. Je DPO, je IT-dienst en je ethische commissie lezen mee.

Een man leest een blad met een korte, overzichtelijke lijst.

Bekijk hoe een AI-fiche werkt

Voorbeeld

Publicaties uit je repository, met samenvatting

Versie 1.0 · oktober 2026

Wat het doet

Haalt elke nacht nieuwe publicaties van je groep op uit de repository van je instelling, koppelt ze aan de juiste onderzoeker en stelt per publicatie een korte samenvatting in klare taal voor. Op de website staat dat de tekst met AI is voorbereid.
Welke gegevens

Publicatiegegevens uit de repository (titel, auteurs, jaar, abstract) en het personeelsnummer om te koppelen. Geen volledige teksten onder embargo, geen onderzoeksdata. Welke velden je repository precies teruggeeft, leggen we bij de start vast.
Model en plaats

Een klein taalmodel dat in de EU draait. De provider sluit in zijn contract uit dat je gegevens gebruikt worden om modellen te trainen.
Wie controleert

Zelf: publicaties ophalen en aan de juiste onderzoeker koppelen. Langs de onderzoeker of een aangewezen collega: elke samenvatting, voor ze online komt.
Wat we bijhouden

Welke publicaties binnenkwamen, welke koppeling lukte of mislukte, elk voorstel en wie het goedkeurde of aanpaste. We bewaren dit 90 dagen.
Eigenaar en stoppen

Code, prompts en toegang staan op naam van je groep of instelling. Trekt je instelling de toegang in, dan stopt de koppeling.

Controle

Eerst de afspraken, dan de AI

Sommige deuren gaan in twee richtingen open, andere maar in één. Wat je kan terugdraaien en binnen je organisatie blijft, mag AI zelf doen. Wat naar buiten gaat of over een persoon beslist, gaat eerst langs een collega. Een publicatie aan de juiste onderzoeker koppelen mag de koppeling dus zelf. Een samenvatting op je website zetten niet.

Minimale rechten

De koppeling leest enkel wat ze nodig heeft, met eigen toegang die je instelling kan intrekken.

Persoonsgegevens apart

Bevraag je deelnemers, dan houden we hun identiteit gescheiden van de onderzoeksdata. De onderzoeker ziet gepseudonimiseerde data, geen namen.

Getest op wat misloopt

Namen die anders geschreven zijn, auteurs die vertrokken, velden die ontbreken. We testen met je eigen gegevens voor iemand erop rekent.

Europa waar het kan

We kiezen per toepassing een model en een plaats in Europa, en zetten beide in de AI-fiche. Kan dat niet, dan zeggen we het vooraf.

Wie het bouwt

Een nieuw merk, gebouwd op vijftien jaar vakmanschap

Ethic is de AI-studio van Zenjoy uit Leuven. Hetzelfde team bouwt en onderhoudt je workflow, en alles staat op jullie naam.

Bekijk het werk van Zenjoy

15 jaar

software bouwen en onderhouden

400+

organisaties

4 jaar

dagelijks AI in ons eigen werk

Wat Zenjoy bouwde rond AI van onderzoekers

Phonebox, KU Leuven (MeBioS)

De onderzoekers bouwden een AI-model dat insecten op kleefvallen herkent. Zenjoy bouwde het product errond: een webapplicatie in de cloud, zodat het model in het veld bruikbaar werd.

Bekijk Phonebox op zenjoy.be

Na de pilot

Lees wat er na de pilot gebeurt

We volgen de koppeling op

Verandert de API van je repository, dan passen we de koppeling aan.

Ander model, zelfde workflow

Komt er een beter of kleiner model, dan wisselen we zonder de workflow te herbouwen. We testen hem wel opnieuw.

Alles op jullie naam

Code, prompts, documentatie en toegang. Ook als de onderzoeker die het opzette vertrekt.

Onderhoud in een vaste afspraak

Updates, monitoring en kleine aanpassingen zitten in een maandelijkse afspraak. Nieuwe workflows plannen we apart.

Na een eerste gesprek krijg je een voorstel met een duidelijke afbakening en een vaste prijs.

Veelgestelde vragen

Vragen van onderzoekers, IT en DPO

Staat je vraag er niet bij? Stel ze ons gerust.

Een verwerkersovereenkomst en een overzicht van onze beveiligingsmaatregelen krijg je op aanvraag.

Hoeveel tijd vraagt dit van onze onderzoekers?

Weinig, maar wel van de juiste mensen. Bij de start heb je iemand nodig die de taak goed kent, en iemand die toegang tot de repository of de API kan regelen, vaak IT of de bibliotheek. Tijdens de pilot van 4 à 6 weken keurt je team de voorstellen goed binnen het werk dat het vandaag al doet. Om de paar weken bekijken we samen de cijfers en sturen we bij. Wat we van jullie nodig hebben, staat in het voorstel.

Waar staan onze gegevens, en ziet het model onze onderzoeksdata?

Het model ziet enkel de gegevens die in de AI-fiche staan, bijvoorbeeld publicatiegegevens uit je repository. Onderzoeksdata en persoonsgegevens van deelnemers blijven erbuiten, tenzij je dat expliciet afspreekt met je DPO. Standaard draaien model en hosting in Europa, en noemen we provider en land in de AI-fiche. Kan dat niet, dan zeggen we het vooraf. Je gegevens worden niet gebruikt om modellen te trainen.

Kan de AI zich vergissen? Wie controleert?

Ja, een taalmodel kan zich vergissen. Daarom komt er niets online of in een rapport zonder dat een onderzoeker of aangewezen collega het goedkeurt. Elk voorstel linkt naar zijn bron, zodat je snel kan nakijken. In de pilot meten we hoe vaak je team moet corrigeren, en we spreken vooraf af wanneer dat te vaak is.

Wat als je repository of een ander systeem zijn API verandert?

Dat gebeurt. Zenjoy onderhoudt platformen en koppelingen al jaren na de lancering; een API die verandert, hoort daarbij. In de maandelijkse onderhoudsafspraak volgen we de koppeling op en passen we ze aan.

Wat betekent de AI Act hiervoor, en wie is waarvoor verantwoordelijk?

Een AI-systeem dat specifiek en enkel voor wetenschappelijk onderzoek en ontwikkeling wordt ontwikkeld en in gebruik genomen, valt buiten de AI Act (artikel 2, lid 6). Een workflow die je publicaties, website of administratie ondersteunt, valt meestal niet onder die uitzondering. Wie zo’n workflow inzet, is in de AI Act de gebruiksverantwoordelijke en moet onder meer maatregelen nemen om de AI-geletterdheid van de medewerkers die ermee werken te ondersteunen (artikel 4). In de AI-fiche staat wie welke rol heeft. Dit is geen juridisch advies; je DPO of juridische dienst beslist mee.

Past dit in ons datamanagementplan, en moet de ethische commissie het zien?

Dat hangt af van de gegevens en van de regels van je instelling. Gaat het enkel om publicatiegegevens die al in je repository staan, dan is de vraag meestal eenvoudiger. Verwerkt de koppeling gegevens van deelnemers, opnames of veldwerkdata, leg de AI-fiche dan voor aan je DPO en, als je protocol dat vraagt, aan de ethische commissie. Wat nodig is, beslissen zij, niet wij. We passen de koppeling aan wat je datamanagementplan toelaat, niet andersom.

Hoort hierbij

Wat moet AI in je onderzoekssystemen wel en niet zien?

Toon ons wat er vandaag met de hand gebeurt en welke systemen je groep gebruikt. Je krijgt een eerlijk advies: wat je instelling al biedt, een koppeling zonder AI of een eigen workflow.