AI-oplossingen & integratie voor België
AI is meer dan een ChatGPT-demo. Wij integreren large language models, RAG-systemen en computer-vision-modellen rechtstreeks in jouw bedrijfsapplicaties — AVG-conform, productieklaar en met meetbare ROI.
AI-toepassingen die wij realiseren
Niet elk probleem heeft AI nodig. Maar als medewerkers uren bezig zijn met routinetaken, loont de inzet bijna altijd.
- Kennisbank (RAG)
Medewerkers stellen vragen in natuurlijke taal — AI antwoordt op basis van interne documenten met bronvermelding. - Documentverwerking
Facturen, pakbonnen en contracten automatisch uitlezen en in ERP-systemen verwerken. - E-mailclassificatie
Inkomende mail categoriseren, prioriteren en standaardvragen voorbeantwoorden. - Computer vision
Beeldclassificatie, kwaliteitscontrole, defectdetectie in de productie. - Chat- & voicebots
Klantsupportbots met directe toegang tot live-data uit CRM en ERP. - Contentgeneratie
Productbeschrijvingen, SEO-teksten, vertalingen — met brand-voice-guardrails.
Welke AI-modellen wij inzetten
Wij zijn modelonafhankelijk en kiezen per project de juiste tool.
- OpenAI GPT-4, GPT-4o, GPT-5 — hoogste algemene kwaliteit, brede beschikbaarheid
- Anthropic Claude (Opus, Sonnet, Haiku) — sterk in code en lange context
- Mistral & LLaMA — open-source voor on-premise-deployment
- Aleph Alpha — volledig Europees model voor maximale datasoevereiniteit
- Specialistische modellen: Whisper (STT), FLUX/Stable Diffusion (beeld), BERT-varianten (classificatie)
AVG & gegevensbescherming bij AI-projecten
Een veelvoorkomende showstopper bij AI-projecten is de AVG. Wij kennen de valkuilen en leveren architecturen die ook de concern-DPO goedkeurt.
- EU-hosting via Azure OpenAI (Frankfurt), AWS Bedrock (Frankfurt) of volledig on-premise
- Verwerkersovereenkomsten controleren en opstellen
- PII-filtering voordat data naar externe modellen wordt verstuurd
- Audit-logs voor de traceerbaarheid van elke modelcall
- Indien nodig: volledig lokale modellen zonder internetverbinding
Van PoC naar productieve AI
Veel AI-initiatieven stranden bij de sprong van proof-of-concept naar productie. In de realiteit duiken thema's op die in tutorials niet voorkomen:
- Hallucinaties: LLMs verzinnen feiten — onder controle met RAG, citation-forcing en outputvalidatie.
- Latency & kosten: Streaming, caching, model-routing op complexiteit.
- Prompt-injection & jailbreaks: Security-laag en input-sanitisatie.
- Evaluatie: Testsets, geautomatiseerde evals, human-in-the-loop.
- Drift: Modelupdates veranderen gedrag — continuous monitoring in plaats van set-and-forget.
Veelgestelde vragen
Is AI rendabel voor mijn mkb-onderneming?
Als medewerkers uren per week met routinetaken bezig zijn — ja. Een goed gebouwde AI-applicatie verdient zich terug in 6–18 maanden.
Moeten wij onze data naar OpenAI/Anthropic sturen?
Nee. Dezelfde modellen draaien via Azure OpenAI in Frankfurt of AWS Bedrock in de EU. Of open-source modellen op eigen hardware.
Wat kost een AI-project?
Dat hangt af van de use case — een gerichte integratie is overzichtelijk, een platformoplossing groter. Na een korte workshop maken wij een transparante kostenraming inclusief lopende API-kosten.
Hoe start je een AI-project het beste?
Met een eendaagse workshop waarin we use cases prioriteren. Daarna bouwen we binnen 4–8 weken een eerste productieve prototype.
