AI-flows die betrouwbaar draaien, dag na dag

Je eigen data, je bestaande systemen en de juiste modellen, gekoppeld in een pipeline die je kan vertrouwen.

Plan een gesprek Bekijk het bij een klant

Jouw systeem

Van AI-demo naar dagelijks proces

Een demo met ChatGPT is op een namiddag gemaakt. Het echte werk begint wanneer die ene AI-stap deel moet worden van een proces: documenten die binnenkomen, gelezen, gecontroleerd, verrijkt en doorgestuurd worden, elke dag opnieuw en zonder dat er iemand naast zit.

Een typische pipeline ziet er zo uit. Een document komt binnen, een snel en goedkoop model classificeert het, een sterker model haalt de juiste gegevens eruit, een controlestap toetst het resultaat aan je eigen regels en pas dan gaat het je systeem in. Twijfelgevallen gaan rechtstreeks naar een medewerker voor controle.

We verbinden die flows ook met je eigen kennis. Via retrieval baseert een model elk antwoord op jouw documenten, prijslijsten of contracten. Welk model we per stap inzetten, Claude, GPT of een open model, kiezen we op basis van wat meetbaar het beste presteert voor die stap, tegen de laagste kost.

Werkwijze

Van proces naar betrouwbare pipeline

Echte voorbeelden bepalen de kwaliteitslat. Daarna bewijzen de cijfers wanneer de AI-flow klaar is voor dagelijks gebruik.

Week 1

We kiezen het proces

We beginnen klein en meetbaar: één proces dat vandaag veel tijd of fouten kost.
Week 1–2

Testset & scope

We leggen samen een testset aan van echte voorbeelden met het juiste antwoord erbij. Die set wordt de lat voor elke versie van de pipeline.
Week 2–6

Bouw & meten

Elke stap wordt gebouwd, gemeten en bijgeschaafd. Je ziet precies hoe goed elke stap presteert en wat een aanpassing oplevert.
Week 6–8

Schaduwmodus & livegang

De pipeline draait eerst mee naast je bestaande werkwijze. Pas als de cijfers goed zitten, neemt ze het werk echt over.
Daarna

Bewaking

Logging en kostenbewaking blijven aanstaan, per run en per model, zodat je op elk moment weet wat de pipeline doet.

Elke AI-run zichtbaar en controleerbaar

Een pipeline die in productie draait, gekoppeld aan je systemen, met een dashboard waarin je elke run kan volgen: wat kwam er binnen, wat besliste elk model, wat ging er naar een mens en wat kostte het. Logging en kostenbewaking zitten er standaard in, net als foutafhandeling die problemen netjes opvangt.

Alles draait in jouw omgeving en je data wordt nergens gebruikt om modellen te trainen. Voor wie met gevoelige gegevens werkt, documenteren we de hele flow. Dat is meteen een stevige basis voor je verplichtingen onder de AI Act.

Wat in je AI-pipeline zit

Dit zit standaard in elke pipeline die we in productie zetten.

Pipeline van prototype tot productie
Koppeling met je systemen, data en API's
Testset die de kwaliteit objectief meet
Logging en monitoring van elke stap
Mens-in-de-lus voor twijfelgevallen
Kostenbewaking per run en per model
Retrieval over je eigen documenten
Documentatie, ook voor de AI Act

Uit de praktijk

AI-flows die meetbaar waarde leveren

Alle cases

K&C Marine Contractors

Maritiem · 2026

Onderwaterinspecties: rapport klaar voor de duiker boven is

½ dag rapportagewerk per inspectie geschrapt

De Greef Spoorkranen

Spoorinfrastructuur · 2026

Een ERP op maat voor spoorkranen, werven en werkbonnen

1 platform voor alle resources

Vragen over ai orchestration

Wat is AI-orchestration precies?

AI-orchestration is het bouwen van flows waarin meerdere AI-stappen, modellen en systemen samenwerken aan één taak, bijvoorbeeld een document dat automatisch gelezen, gecontroleerd en ingeboekt wordt. Het verschil met een losse chatbot zit in de betrouwbaarheid: elke stap wordt gemeten, gelogd en gecontroleerd.

Welke AI-modellen gebruiken jullie?

We werken met Claude, GPT en open modellen, en kiezen per stap het model dat meetbaar het beste presteert tegen de laagste kost. We zitten aan geen enkele leverancier vast, dus als er morgen een beter of goedkoper model verschijnt, wisselen we die stap gewoon om.

Wat gebeurt er met onze data?

Je data blijft in jouw omgeving en wordt nergens gebruikt om modellen te trainen. We werken met verwerkersovereenkomsten en kunnen waar nodig voor Europese hosting kiezen. Voor gevoelige flows documenteren we precies welke gegevens waar passeren.