AI-integratie
AI-integratie betekent AI inzetten op de stappen in je bedrijfsprocessen waar het aantoonbaar beter werkt dan het alternatief: documenten lezen, verzoeken classificeren, reacties opstellen en antwoorden vinden in interne kennis. We koppelen het aan de systemen die je al gebruikt, met menselijk toezicht waar veel op het spel staat en resultaten die we meten ten opzichte van een nulmeting. Werkt een eenvoudigere oplossing beter, dan zeggen we dat.
Bespreek je procesAI is echt nuttig voor een bepaald soort werk. Taalmodellen kunnen documenten lezen en samenvatten, gestructureerde gegevens uit vrije tekst halen, inkomende verzoeken classificeren en conceptantwoorden schrijven. Voorspelmodellen vinden patronen in historische gegevens, bijvoorbeeld welke objecten als eerste aandacht nodig hebben. Goed ingezet nemen ze het repetitieve deel over van werk dat tot voor kort alleen een mens kon doen.
Het is geen strategie, en het is niet de oplossing voor elk probleem. Veel van wat als AI wordt verkocht, los je beter op met een heldere werkwijze, een vaste regel of gewone automatisering. Dat is goedkoper, voorspelbaarder en makkelijker te onderhouden. We beginnen bij het proces en zetten AI alleen in waar het iets toevoegt wat de alternatieven niet kunnen.
AI toepassen in je organisatie gaat zelden over grote platforms. Meestal gaat het om één goedgekozen stap in een proces met veel documenten, veel volume of kennis die verspreid zit over bestanden. Denk aan:
Waar AI niet thuishoort: beslissingen die een vaste regel betrouwbaar afhandelt, processen met te weinig gevallen om de investering te rechtvaardigen en beslissingen met grote gevolgen zonder iemand die de uitkomst controleert.
We volgen dezelfde vijf fasen als bij elke opdracht. De vraag is nooit 'waar kunnen we AI gebruiken?', maar 'waar verliest dit proces tijd of nauwkeurigheid, en is AI de beste manier om dat op te lossen?'
Een werkend en bewaakt onderdeel van je proces, geen demo. Je krijgt:
Dat kan, als je het vanaf het begin zo ontwerpt. We kiezen modellen en hosting op basis van hoe gevoelig je data is, werken bij voorkeur met zakelijke voorwaarden waaronder je data niet wordt gebruikt om modellen te trainen, sturen alleen mee wat een taak nodig heeft en houden toegang beperkt en gelogd. Moet data binnen je eigen omgeving of binnen de EU blijven, dan ontwerpen we daarop.
De AVG geldt voor AI net als voor elke andere verwerking van persoonsgegevens: je hebt een grondslag nodig, verwerkt niet meer dan nodig en maakt afspraken met de leveranciers die je inschakelt. De AI-verordening (de EU AI Act) werkt met risiconiveaus; voor de meeste toepassingen in bedrijfsprocessen gelden beperkte verplichtingen, vooral rond transparantie, terwijl toepassingen bij bijvoorbeeld werving of kredietbeoordeling aan strengere eisen moeten voldoen. We bepalen welke regels voor jouw toepassing gelden en ontwerpen daarop, en raden juridisch advies aan waar de situatie daarom vraagt.
AI is zinvol bij werk met taal, documenten of patronen die moeilijk in vaste regels te vangen zijn, en waar het volume de inspanning rechtvaardigt. Het is minder zinvol als een eenvoudige regel, opzoektabel of standaardautomatisering het werk ook doet, of als fouten duur zijn en niemand de uitkomst kan controleren. Werkt een eenvoudigere oplossing beter, dan is dat ons advies.
Zo zetten we het niet in. AI neemt het repetitieve deel van een taak over, zoals lezen, sorteren of een eerste concept, zodat mensen hun tijd besteden aan oordelen, uitzonderingen en contact met klanten. In ons werk voor de radiologie van Amphia doet het model bijvoorbeeld suggesties, terwijl de specialist altijd de eindbeslissing neemt.
Ja, en daar draait het meestal om. We koppelen AI aan de mailbox, de documentopslag, het CRM of het ERP dat je al gebruikt, zodat resultaten terechtkomen waar je team werkt in plaats van in een losse tool. Heeft een systeem geen bruikbare koppeling, dan zoeken we een betrouwbare alternatieve route en zijn we duidelijk over de beperkingen daarvan.
Zorg
AI-suggestiemodel voor radiologie
Samen met het Amphia ziekenhuis ontwikkelden we een op LLM's gebaseerd suggestiemodel voor radiologie: AI die radiologen met suggesties ondersteunt bij hun beoordelingen, terwijl de specialist altijd de eindbeslissing neemt.
AI-integratie
Groene infrastructuur
Voorspellend model voor boomconditie
Voor Krinkels bouwden we een model dat de conditie van bomen voorspelt, zodat inspecties en onderhoud gepland kunnen worden waar ze het meest nodig zijn, in plaats van volgens vaste schema's.
AI-integratie · Datamanagement
Beschrijf het proces dat je in gedachten hebt, dan geven we je een eerlijk beeld van of AI daar het juiste middel voor is.
Bespreek je proces