AI-implementaties
AI-implementaties die dagelijks werk uit handen nemen
Voor organisaties die AI willen inzetten op hun eigen data en processen. Niet als demo, maar als werkende tool die elke dag tijd bespaart: van een assistent die je vergaderingen voorbereidt met context uit CRM, tickets en documenten tot rapportages die zichzelf schrijven.
Signature-implementatie
Zo ziet een briefing er in de praktijk uit.
Een uur voor het gesprek staat de briefing klaar. Elke conclusie verwijst naar zijn bron, de assistent leest met de rechten van de gebruiker en mag niets versturen of wijzigen.
Voorbeeld met voorbeelddata.
Vijf andere implementaties
Zelfde discipline, andere data. Welke eerst past, volgt uit waar de meeste tijd weglekt.
Kennisassistent op eigen documentenSupport, engineering en operations
Vragen over procedures, contracten, architectuur of klantafspraken worden beantwoord uit je eigen documentatie, met bronverwijzing en alleen op basis van wat de vrager mag zien.
Antwoorden in seconden, met de bron erbij.
SharePoint · Confluence · Git · Wiki
Rapportages die zichzelf schrijvenManagement en finance
Weekrapportages, statusupdates en kostenoverzichten worden automatisch samengesteld uit Jira, Azure DevOps, cloudfacturen en monitoring. Jij controleert en verstuurt.
Uren per week terug en consistente cijfers.
Jira · Azure DevOps · Cloud billing · Monitoring
Triage en conceptantwoordenServicedesk en gedeelde inbox
Binnenkomende tickets en mails worden gecategoriseerd, geprioriteerd en voorzien van een conceptantwoord op basis van eerdere oplossingen. Een collega keurt goed of past aan.
Snellere eerste reactie en minder context switching.
Ticketing · Mail · Kennisbank
Operations-assistentPlatform- en DevOps-teams
Alerts, logs en runbooks komen samen in één samenvatting met de waarschijnlijke oorzaak en een voorgestelde vervolgstap. Bij incidenten scheelt dat de eerste tien minuten zoeken.
Kortere hersteltijd en betere overdracht.
Monitoring · Logs · Runbooks · Git
DocumentverwerkingAdministratie en inkoop
Offertes, contracten en facturen worden uitgelezen, gestructureerd en gecontroleerd tegen afspraken, zodat handmatig overtypen en nalopen vervalt.
Minder fouten en een kortere doorlooptijd.
Mail · PDF · ERP
Hoe AI hier wordt gebouwd
- Data blijft van jou
- Modellen draaien in je eigen cloud, bij een Europese leverancier of op eigen hardware. Niets wordt getraind op jouw data.
- Dezelfde rechten als de gebruiker
- De assistent ziet alleen wat de persoon die vraagt ook mag zien. Identity en autorisatie worden hergebruikt, niet omzeild.
- Bron erbij, collega in de lus
- Output verwijst naar de bron. Waar het ertoe doet, keurt iemand goed voordat iets wordt verstuurd of gewijzigd.
- Kosten en logging zichtbaar
- Tokengebruik, kosten per use-case en volledige logging zijn vanaf dag één ingericht, net als bij de rest van het platform.
Van eerste beeld naar werkende verbetering
Eerste gesprek
We bepalen welk terugkerend werk het meeste tijd kost, welke data daarvoor nodig is en of een AI-implementatie daar echt bij past.
AI Discovery
We onderzoeken databronnen, rechten, kwaliteit van de bestaande informatie, privacy-eisen en de verwachte tijdwinst per use-case.
Implementatie
De eerste use-case wordt gebouwd op je eigen data en platform, inclusief evaluatieset, logging en kostenbewaking.
Stabilisatie
Het team werkt ermee, de output wordt gemeten en bijgesteld, en ownership en documentatie worden overgedragen.
Beheer en doorontwikkeling
Begrensd beheer van koppelingen, modellen en kosten, met ruimte voor een volgende use-case zodra de eerste bewezen werkt.
Concrete output
- Use-case selectie met verwachte tijdwinst, risico en benodigde data per toepassing
- Veilige datakoppelingen die bestaande identity, rechten en logging hergebruiken
- Een werkende assistent of automatisering in de tools die het team al gebruikt
- Evaluatieset en kwaliteitsmetingen zodat de output controleerbaar blijft
- Kosten-, toegangs- en beheerafspraken, inclusief overdracht en documentatie
Past goed als
- terugkerend werk veel tijd kost en de benodigde data al in systemen zit
- je AI wilt inzetten zonder bedrijfsdata buiten je eigen controle te brengen
- er een eigenaar is die de tool na oplevering blijft gebruiken en verbeteren
Minder geschikt als
- toegang tot de benodigde data of systemen niet geregeld kan worden
- de verwachting is dat AI beslissingen volledig overneemt zonder controle
- het vooral om een eenmalige demo of presentatie gaat
Veelgestelde vragen
Welke modellen en tools worden gebruikt?
Dat volgt uit de eisen rond data, privacy en kosten. Meestal een managed model via Azure OpenAI, AWS Bedrock of Anthropic, gecombineerd met eigen koppelingen op je systemen. Europese dataverwerking en logging zijn standaard onderdeel van de keuze.
Blijft onze data van ons?
Ja. Data blijft in je eigen systemen en cloudomgeving. Modellen worden niet getraind op jouw data en toegang loopt via bestaande identity en rechten.
Hoe weten we of de output klopt?
Elke implementatie krijgt een evaluatieset met echte voorbeelden en bronverwijzingen in de output. Waar het ertoe doet, blijft een collega de laatste stap voordat iets wordt verstuurd of gewijzigd.
Wat kost het?
De eerste use-case wordt afgebakend na een korte Discovery. Daarna volgt een vaste prijs of een gefaseerd traject met zichtbaar budget, inclusief de verwachte maandelijkse modelkosten.
Bespreek een AI-use-case
Deel welk terugkerend werk de meeste tijd kost en in welke systemen de data zit. In het eerste gesprek bepalen we of ik kan helpen en wat de vervolgstap is. Inhoudelijke analyse volgt als betaalde AI Discovery.
Liever direct mailen? shorst@devopswithasmile.nl