Van experiment naar uitvoering

Vooral tijd en consistentie. De winst zit in werk met veel herhaling en veel volume: aanvragen lezen, classificeren, opvolgen, samenvatten. Bij processen met weinig volume of veel uitzonderingen is de businesscase meestal zwak, en dan zeggen we dat.

Die met hoog volume en een duidelijke uitkomst. Klantvragen afhandelen, inkomende documenten verwerken, leads kwalificeren, dossiers samenvatten. Kleine verbeteringen tellen daar snel op.

Gewone automatisering volgt regels die jij vooraf schrijft, en werkt uitstekend zolang de input voorspelbaar is. AI is nodig zodra dat niet zo is: vrije tekst, wisselende formaten, context die je niet in een regel vangt. Meestal is de beste oplossing een combinatie — regels waar het kan, een model waar het moet.

We spreken vooraf af welke data het model ziet, waar die verwerkt wordt en wat er bewaard blijft. Waar dat nodig is draait het model binnen de EU of in je eigen omgeving. Dat leggen we vast voordat we bouwen, niet erna.

Ja. AI vervangt geen systemen. We koppelen via API's of bouwen het in je bestaande workflows, zodat het model werkt op de plek waar het werk toch al langskomt.

Een eerste toepassing op één afgebakend proces draait meestal binnen vier tot zes weken, waarvan een deel schaduwdraaien. Grotere trajecten met meerdere systemen duren langer, maar leveren onderweg werkende onderdelen op.