AI-implementatie
AI in de organisatie,
zonder je manier van werken te breken.
Nog een chatwidget is zelden het echte probleem. Het echte werk zit in kosten per call, welke data je grens uit mag, hoe je aantoont dat een antwoord uit jullie documenten kwam, en wie aansprakelijk is als het model een beslissing ‘helpt’. We helpen dat netjes te bekabelen zodat het audits en echte load overleeft—niet alleen een demo.
Sleep om te draaien · scroll zoom
Waar we teams bij helpen
Use-case selectie
We scheiden experiment van productie. Doel: een korte lijst workflows waar AI meetbare leverage levert — geen demo-roadmap.
Workflow-orkestratie & evaluatie
Goede AI gedraagt zich als software: getypte inputs, tool-rechten, gouden tests, en terugdraaien als een model-update raar doet—geen enkele megaprompt in productie.
RAG & grounded LLM-aansturing
We ontwerpen retrieval-augmented generation end-to-end: chunking, embeddings, vector stores, reranking, citaties en freshness-regels, zodat output aan jouw bronnen vastzit en niet aan waarschijnlijke fictie.
PII, minimalisatie & data-residency
We classificeren gevoelige velden en minimaliseren wat een model ooit te zien krijgt: redactie, pseudonimisatie en een strak logbeleid. Opslaglocatie, bewaartermijnen, subprocessors en GDPR-achtige grenzen worden mee ontworpen — niet achteraf geplakt.
Security & adversarial posture
Van prompt injection en tool-misbruik tot data-exfiltratie via het model: AI verbreedt het aanvalsoppervlak. We maken dreigingen in kaart, afdwingen guardrails en testen gedrag onder misbruik — naast klassieke app security.
Human-in-the-loop
Beslissingen met impact vragen escalaties, logging en eigenaarschap. We ontwerpen interfaces waarin confidence, herkomst en onzekerheid zichtbaar zijn voor operators.
Tokens, doorvoer & kostenbeheersing
Input- en outputtokens, contextvensters, streaming vs batch, caching en modelrouting zijn first-class. We koppelen budgetten, SLA’s en fallbacks aan echte load — inclusief wanneer je géén LLM-call moet doen.
Trainingsdata, fine-tuning & opslag
We helpen bepalen wanneer fine-tuning of adapters iets toevoegt naast RAG. Rechten op datasets, provenance en toestemming tellen mee: we voorkomen trainen op klant-PII zonder juridische basis en definiëren retentie voor artifacts, logs en embeddings.
Governance, aansprakelijkheid & accountability
Contracten, verzekeringen en intern beleid moeten passen bij wie eigenaar is van AI-ondersteunde uitkomsten. We werken toe aan audit trails, change control voor modellen en prompts, en helderheid over menselijke eindverantwoordelijkheid — zodat uitrol past bij je risicobereidheid.
Werkwijze
We werken in korte fasen met een expliciete stop erna—zodat je goedkoop kunt stoppen als de eerste plak niet de tweede verdient.
Discovery
Interviews, workflow mapping, risico-review en een geprioriteerde backlog.
Architectuur
Doelarchitectuur, datagrenzen, IAM-model, evaluatieplan en security-notities.
Build
Iteratieve implementatie met meetpunten — van prototype tot productie-hardening.
Overdracht
Documentatie, playbooks en training zodat jullie het systeem kunnen beheren en uitbreiden.
Waar dit het meest telt
Gereguleerd, druk, veel randgevallen: daar gaat slordige data en vage prompts het eerst mis.
Food & Beverage
Merk, retail en supply-ketens
Hospitality
Guest journeys, personeel en service-ontwerp
Food delivery
Marktplaatsdynamiek en operationele helderheid
Shipping
Tracking, uitzonderingen en carrier-integraties
Freight forwarding
Documentatie, douane en multi-party workflows
Recruitment
ATS, pipelines en beslissingsondersteuning
AI-uitrol gepland?
Stuur een one-pager: workflow, data die niet mag lekken, en wat ‘goed’ is. We zeggen of we iets toevoegen.