Bijna geen enkel bedrijf waarmee we praten, loopt vast op het model. Ze lopen vast omdat de data die het nodig heeft, vastzit op apparaten, begraven ligt in een legacy-systeem of is opgeslagen in een vorm die niets kan bevragen. Wij maken eerst die weg vrij, en zetten AI daarna in in de workflows waar het aantoonbaar loont — met mensen die verantwoordelijk blijven voor wat het doet.
De volgorde doet er meer toe dan het model.
Welke data je hebt, waar ze verloren gaat en welke workflow zichzelf zou terugverdienen — voordat er iets wordt gebouwd.
Vastlegging, synchronisatie en opslag die de data naar een plek brengen waar een model erbij kan, zonder onderweg iets kwijt te raken.
MCP-servers en retrieval boven op je bestaande systemen, met rechten, tenancy en een audittrail.
Getoetst aan echte cases uit je bedrijf, zodat je de nauwkeurigheid kent voordat je klanten erachter komen.
Elke opdracht kan met een van deze beginnen. Elk aanbod heeft een naam en een scope die we vastleggen voordat we beginnen, zodat de eerste beslissing een kleine is — en je ziet hoe we werken voordat je je aan iets groters verbindt.
Welke data je hebt, wat je weggooit en wat een model echt nodig zou hebben om de vragen te beantwoorden die voor je bedrijf ertoe doen.
Een plan dat je kunt begroten, en een eerlijk oordeel over de vraag of AI überhaupt het antwoord is.
Eén van je bestaande systemen bewust toegankelijk gemaakt voor een assistent — via een MCP-server met de rechten, tenancy en audittrail waar je bedrijf nu al verantwoording voor aflegt.
Een assistent die veilig kan lezen in en handelen op een echt systeem — en het patroon om het volgende te ontsluiten.
Eén workflow, één assistent, gemeten aan echte cases uit je bedrijf — met een mens die alles goedkeurt wat ertoe doet.
Een go of no-go onderbouwd met cijfers — nauwkeurigheid, tijdwinst en gebruikskosten — voordat er iets wordt uitgerold.
Elk aanbod offreren we tegen een vaste prijs zodra we de scope hebben gezien — en een vaste prijs blijft vast: als het ons langer kost, is dat ons probleem, niet het jouwe.
Twee weken waarin we kijken welke data je hebt, wat je weggooit en wat een model nodig zou hebben om de vragen te beantwoorden die voor je bedrijf ertoe doen. Het levert een begroot plan op — en vaak de nuttige vaststelling dat de eerste fase loodgieterswerk is, geen AI.
Het Model Context Protocol is de standaardmanier om een assistent via tools die jij definieert in je systemen te laten lezen en handelen. Als je wilt dat AI met je eigen data werkt in plaats van met wat iemand erin plakt, is het meestal het juiste fundament.
Welk model ook past bij de taak, de regels voor dataresidentie en het budget. Het model is een vervangbaar onderdeel; je data, je tools en je evaluaties zijn het eigenlijke bezit, en die houden we overdraagbaar.
Ja. Heel wat problemen los je nog steeds op met een goede query en een beter scherm, en dat zeggen we liever voordat je voor het alternatief hebt betaald.
Vertel ons wat je wilt verbeteren. We zeggen je of AI het antwoord is — en hoe de data er eerst uit moet zien.
