We beginnen waar jij nu staat

We werken met een vaste structuur van zes stappen, en elke stap beantwoordt één vraag. Samen zorgen ze dat AI echt landt in je werk. Waar we beginnen, hangt af van waar jij nu staat. Heb je al stappen gezet, dan bouwen we daarop voort. Ontbreekt er een antwoord dat later nodig is, dan halen we dat eerst op.

Herken je je situatie?

Bijna niemand begint bij nul. Veel organisaties hebben al een of meer stappen gezet, en steeds vaker zijn medewerkers al zelf aan het experimenteren. Dan doen we dat niet opnieuw. We sluiten aan op de plek waar je hulp kunt gebruiken en werken van daar verder.

Jouw situatie

We beginnen bij

“Niet iedereen in de organisatie ziet nog wat AI voor ons kan betekenen.”

Inspiratiesessie, daarna stap 1

“We willen wel iets met AI, maar we weten niet waar we moeten beginnen.”

1 Waardeketen

“Onze processen zijn al beschreven en we weten waar het schuurt.”

3 AI-kansen

“We hebben een lijst met AI-ideeën, maar geen idee wat we ermee moeten.”

4 Inzetontwerp

“We hebben een pilot die werkt, maar die komt de productieomgeving niet in.”

6 Productieversie

“Overal in de organisatie duiken AI-experimenten op. Sommige zijn goed. Niemand weet welke, en IT wordt er zenuwachtig van.”

Begeleid experimenteren, daarna stap 4

Eén structuur, zes stappen

We beginnen niet bij de techniek, maar bij het werk. Onze aanpak bestaat uit zes stappen, van de waardeketen tot een productieversie die je zelf kunt beheren. Elke stap beantwoordt één vraag. De stappen bouwen op elkaar voort, maar je hoeft ze niet allemaal met ons te doorlopen: is de vraag van een stap al goed beantwoord, dan slaan we die stap over. Elke stap levert iets op waar je wat aan hebt, ook als je de volgende nog niet zet.

Soms adviseren we juist een stap terug. Een lijst met AI-ideeën zonder procesinzicht bevat vaak de verkeerde ideeën. Als dat zo is, zeggen we dat, en nemen we eerst even tijd voor stap 2 voordat we verder gaan. Je mag overal instappen, maar we beginnen wel waar het antwoord ligt.

Wat we per stap doen

Elke stap beantwoordt één vraag, met een vaste werkwijze en een concreet resultaat. Geen rapport, maar keuzes die je kunt uitleggen.

Fase A · Analyseren en ontwerpen

Waardeketen

Waar zit de waarde in je organisatie?

De keten van klantvraag tot levering uittekenen
Ondersteunende processen erbij zetten
Per proces globaal volume, doorlooptijd en pijn schatten

Resultaat Eén plaat waarop iedereen hetzelfde ziet.

Proces

Welk proces pakken we als eerste?

Kiezen op impact, volume, urgentie en haalbaarheid
Het gekozen proces uitwerken in stappen
Per stap: wie, welk systeem, welke data, hoeveel tijd

Resultaat Een uitgewerkt proces met knelpunten die je kunt aanwijzen.

AI-kansen

Welke stappen worden er echt beter van?

Per stap kijken naar de aard van het werk: zoeken, lezen, opstellen, controleren, beslissen
Waarde schatten in tijd, kwaliteit en doorlooptijd
Benoemen waar AI niets toevoegt, te riskant is of eigenlijk een procesvraag is
Een ethische toets: wie raakt dit, en willen we dit? Dat iets kan, is geen reden om het te bouwen

Resultaat Een korte lijst kansen op waarde gesorteerd, plus een lijst waar we bewust vanaf blijven.

Inzetontwerp

Wat is per kans het juiste ontwerp?

Zeven criteria afwegen
Ontwerp kiezen: van vaste regel of zoekfunctie tot agent met tools
Juridische toets meteen hier: risicoklasse en persoonsgegevens bepalen mede het ontwerp
Eerst de kleinste versie die werkt, dan uitbreiden

Resultaat Een onderbouwde ontwerpkeuze per kans, met roadmap en meetpunten.

Fase B · Bewijzen en bouwen

Proof of concept

Werkt het in de praktijk, met echt werk en echte data?

De kleinste versie die de waarde kan aantonen, dus geen productiecode
Vooraf afspreken wat “goed” is: meetpunten, drempels en een vergelijking met de huidige werkwijze
Gebruikers laten proberen, en na twee weken kijken of ze het nog gebruiken
Daarna een expliciet besluit: doorgaan, bijstellen of stoppen

Resultaat Bewijs of tegenbewijs, plus een eerlijk beeld van wat het níet doet.

Productieversie

Kan het elke dag mee, voor iedereen, zonder ons?

Herbouwen of afbouwen tot volwassen AI, op de punten hieronder en niet zwaarder dan dit proces vraagt
Beheer, eigenaarschap en werkinstructies inrichten vóór oplevering
Uitrollen in stappen, met meetpunten die blijven staan
Overdragen: documentatie, toegang en een vast onderhoudsritme

Resultaat Een oplossing in productie die je zelf kunt draaien, uitleggen en verantwoorden.

Fase A · Analyseren en ontwerpen

Vier stappen, steeds verder ingezoomd

Van de hele keten naar één proces, van dat proces naar de stappen waar AI waarde toevoegt, en van die stappen naar een concreet ontwerp. Elke stap moet uitkomen op werk dat meetbaar beter wordt. Dat is de maat waaraan we alles toetsen.

Fase B · Bewijzen en bouwen

Eerst bewijzen, dan bouwen

We bouwen nooit meteen voor productie. Eerst een proof of concept die klein en echt is. Daarna een expliciet beslismoment: doorgaan, bijstellen of stoppen. Alleen bij doorgaan bouwen we de versie die de organisatie in kan.

Een echt beslismoment

Na de PoC besluiten we op basis van wat we gemeten hebben en niet op basis van enthousiasme. Binnen een paar weken weet je of dit proces er beter van wordt, wat het gaat kosten en wat er nodig is om het in productie te krijgen. Dat is precies de informatie waarmee je een investering kunt verdedigen, of onderbouwd kunt afblazen.

Zeven criteria bepalen het ontwerp

Niet elke kans vraagt dezelfde oplossing. Deze zeven vragen bepalen in stap 4 wat we bouwen, waar het draait, waar het landt en hoeveel mens er tussen zit. Per kans zetten we op elke as een positie.

Autonomie

Hoeveel mag de AI zelf doen?

Van een suggestie in een concept tot een agent die stappen zelfstandig afmaakt.

Stelt voor

Handelt zelf

Determinisme

Moet de uitkomst elke keer hetzelfde zijn?

Regels en code waar het moet, taalmodel waar het kan. Vaak een combinatie.

Vaste uitkomst

Vrije uitkomst

Soevereiniteit

Waar mag de data staan en wie kan erbij?

Gevoeligheid van de data, wetgeving en hoe afhankelijk je wilt zijn van een leverancier.

Publieke cloud

Eigen omgeving

Kosten

Wat kost een verwerking en wat levert die op?

Bouwkosten, kosten per verwerking en beheer, afgezet tegen de opbrengst per stap.

Goedkoop, ruwer

Duurder, scherper

Hoeveel bouw- en beheerlast nemen we erbij?

Begin zo simpel als het kan. Complexiteit moet je verdienen met resultaat.

Standaard tool

Maatwerk

Human in the loop

Wie controleert wat, en op welk moment?

Hangt af van wat een fout kost. Let op: een controlestap werkt alleen als hij goed is ontworpen. Wie twintig keer OK klikt, ziet de eenentwintigste fout niet.

Steekproef achteraf

Goedkeuren vooraf

Waar het landt

Waar komt het terecht in het dagelijks werk?

In het systeem waar mensen al zitten, of in een eigen omgeving. Integreren kost meer en legt beperkingen op; een eigen tool is sneller gebouwd, maar vraagt dat mensen ergens anders heen gaan. In de praktijk de grootste voorspeller van adoptie: geen extra tabblad verslaat vaak een beter model.

In bestaand systeem

Eigen omgeving

Datakwaliteit

Is de data die nodig is er, digitaal, actueel en vindbaar? Vaak de echte bottleneck.

Snelheid

Moet het antwoord er binnen seconden zijn, of mag het ’s nachts in een batch?

Uitlegbaarheid

Moet je kunnen aanwijzen waar een antwoord op gebaseerd is, met bron erbij?

Meetbaarheid

Kunnen we vaststellen of de uitkomst goed is? Zonder maat geen automatisering.

Wat volwassen AI betekent

Een PoC mag stuk gaan. Een productieoplossing niet. Dit zijn de punten die we in stap 6 afbouwen. Hoe zwaar, dat volgt uit de criteria van stap 4.

Observability

Zien wat het systeem doet: logging, tracing, monitoring en een alarm dat afgaat voordat de gebruiker klaagt.

Evaluatie en kwaliteit

Een vaste testset met goede en foute voorbeelden, zodat je na elke wijziging aan model of prompt weet of het beter of slechter werd.

Werkt het ook bij tien keer het volume, bij piekbelasting en met acceptabele wachttijd? En wat kost dat dan?

Onderhoudbaarheid

Versiebeheer, tests en documentatie. Duidelijk wie de prompts en kennisbronnen bijhoudt als het model of het werk verandert.

Veiligheid

Rechten en toegang: de AI ziet niet meer dan de gebruiker mag zien. Plus bescherming tegen prompt injection en het weglekken van data.

Compliance en audittrail

Vastleggen wat er gebeurd is en waarom, met bewaartermijnen, zodat je een besluit later kunt navertellen. Zie het kader hieronder over wetgeving.

Kostenbeheer

Budget en limieten per verwerking, caching en inzicht per afdeling. Geen verrassingen op de rekening.

Bruikbaarheid en adoptie

Getest met echte gebruikers, niet alleen met ons. Werkinstructies, uitleg en een eigenaar binnen je organisatie. Zonder gebruik levert de beste techniek niets op.

Niet elk punt hoeft maximaal. Een intern hulpmiddel voor drie mensen vraagt iets anders dan een proces dat klanten raakt.

Wetgeving en verantwoording

Dit is geen sluitstuk. De juridische toets doen we bij stap 4, bij het ontwerp: kom je er pas bij stap 6 achter dat een toepassing als hoog risico geldt, dan heb je voor niets gebouwd.

We toetsen op de AI-verordening, de AVG, de regels uit je sector en op eigendom van data en uitkomsten. Wetgeving verandert en wordt in fases ingevoerd, dus we toetsen per traject wat op dat moment geldt, samen met je jurist of privacy officer. Wij zijn geen advocaten en doen niet alsof. Wat we precies toetsen, en waarom bij het ontwerp: lees het in Kennis

Een regel Als de uitkomst uit vaste voorwaarden volgt. Elke keer hetzelfde, uitlegbaar in één zin.
Een koppeling Als het werk vooral overtypen is tussen twee systemen. Geen intelligentie nodig, wel een goede integratie.
Een zoekfunctie Als mensen vooral tijd kwijt zijn aan vinden. Goed ontsloten kennis verslaat vaak een chatbot.
Een taalmodel Als er gelezen, geïnterpreteerd of geformuleerd moet worden. Met een vaste testset en een mens die controleert.
Een agent Als het taalmodel ook stappen moet zetten in systemen. Alleen als de vier treden hierboven niet volstaan, en met de zwaarste productiecheck.

Niet alles is een taalmodel

Een taalmodel is vaak het duurste, traagste en minst voorspelbare onderdeel dat je in een proces kunt zetten. Daarom is het bij ons het laatste wat we overwegen, niet het eerste. Veel van wat “AI” heet, is gewone automatisering: een regel, een koppeling, een goede zoekfunctie. Dat bouwen we net zo graag, want het is goedkoper, sneller en uitlegbaar.

Pas als het werk echt vraagt om lezen, interpreteren of formuleren, zetten we een taalmodel in. En dan zo klein mogelijk, met code eromheen die doet wat code beter kan.

Zo werk je met ons

Van analyse tot beheer werk je met dezelfde mensen. We adviseren en we bouwen, en dat is geen toeval. Wie in stap 1 je waardeketen in kaart brengt, weet in stap 6 wat de productieversie moet kunnen. Wie de agent gebouwd heeft, weet waar het beheer op moet letten.

Je hoeft niet alles bij ons af te nemen. Maar wat je bij ons begint, hoef je niet bij een tweede partij af te maken.

Inspiratiesessie Eén dagdeel om samen te zien wat AI voor jouw organisatie kan betekenen. Daarna verder bij stap 1.
Traject De zes stappen, helemaal of vanaf de plek waar je instapt. Alleen advies kan ook: een AI-strategie, een toets van je ideeënlijst of een second opinion op een pilot.
Begeleid experimenteren Doorlopend. Je medewerkers bouwen met hun eigen AI-assistent, zoals Copilot, ChatGPT of Claude, in een omgeving waar je ziet wat ze maken en wat het oplevert. Wat waarde bewijst, gaat door de productiecheck van stap 4. Zo verandert schaduw-AI in een pijplijn.
Beheer en kennis Hosting en beheer als je wilt, een eigenaar bij jou, en wij op afroep als extern AI-kenniscentrum.

Leg één AI-idee langs de zeven criteria

Neem een idee of een lopende pilot mee. In 30 minuten doen we de productiecheck van stap 4 samen: wat het moet worden, waar de mens zit, wat het gaat kosten en wat er ontbreekt. Je gaat naar buiten met een eerlijk antwoord: bouwen, bijstellen, of laten liggen.

Plan een kennismaking

Liever direct bellen? +31 6 51 86 23 37
Carnegielaan 6, Den Haag