AI-DIENSTEN VAN TECHNATIVE
Modulaire bouwblokken. Integratie op maat.
Wij bouwen AI in bij terugkerende werkzaamheden en processen die geoptimaliseerd kunnen worden. Modulair waar dat kan, op maat waar het moet. Altijd in je eigen omgeving, en aangestuurd als een normale softwareimplementatie.
- ModulairBouwblokken die al werken, per proces aan te zetten.
- Op maatKoppelingen naar de systemen die je al gebruikt, zonder tussenlaag.
- BeheerdSecurity, updates en onderhoud horen erbij. Niet als losse fase achteraf.
- 95%Van de generatieve AI-pilots levert geen meetbare bedrijfsimpact op, volgens onderzoek van MIT. Meestal niet door het model zelf.
Waarom het vaak vastloopt
AI geeft een unieke illusie van eenvoud. Een afdelingshoofd zonder technische achtergrond zet vandaag in een paar uur een werkende agent neer met low-code tooling. Omdat de instapdrempel er nauwelijks is, gaat elke afdeling los van de andere aan de slag.
Een agent aanzetten is makkelijk, hem onderhouden is een ander vak. Zodra je die losse initiatieven opschaalt brokkelt de architectuur af: versnipperde datastromen, geautomatiseerde besluiten die elkaar tegenspreken, oplopende API-kosten en gaten in de security.
Niet de techniek, maar de aansturing
De oorzaak ligt vaak niet bij het model, maar bij integratie, eigenaarschap en aansturing. AI-projecten worden zelden geleid als een normale softwareimplementatie, en AI is een horizontale capaciteit die in een verticale organisatieladder wordt geduwd.
Conway's Law, 1967: elke organisatie die een systeem ontwerpt, levert onvermijdelijk een ontwerp op dat de communicatiestructuur van die organisatie kopieert.
Wat wij doen
We leiden een AI-traject zoals een softwareimplementatie: één eigenaar, afgesproken meetpunten, en de mensen die het werk doen aan tafel vanaf het begin.
Je data, je AWS-resources en de configuratie van je omgeving blijven van jou; generieke bouwblokken en onze eigen software blijven van ons en worden voor je onderhouden. Geen prototype dat een half jaar later opnieuw gebouwd moet worden.
Waar wij op inzetten
Terugkerend werk met een vaste vorm en een controleerbare uitkomst. Daar is de tijdwinst het grootst en het risico het kleinst.
-
Procedures met interne audits
ISO, NIS2, NEN, WTTA of eigenlijk iedere procedure waarbij je bewijs moet aanleveren. Het bewijs verzamelen, controleren en klaarzetten is werk dat zich elke ronde herhaalt.
-
Terugkerende werkzaamheden
Aanvragen beoordelen, dossiers samenvatten, correspondentie opstellen, gegevens overzetten tussen systemen die niet met elkaar praten.
-
Antwoorden uit eigen documenten
Handboeken, contracten en dossiers doorzoekbaar maken met bronvermelding, zodat het antwoord te controleren is.
-
Voorbij één afdeling kijken
Een knelpunt wegnemen verplaatst het vaak. Wij kijken waar het werk vandaan komt en waar het naartoe gaat voordat we bouwen.
Wil je weten wat voor jouw situatie het handigste is? Vraag het Pim.
Beschrijf welk werk bij jullie het meeste tijd kost. Je krijgt een recht antwoord over wat zich daarvan laat automatiseren, wat beter met de hand blijft, en wanneer niets doen de goedkopere optie is.
Plan 30 minuten Bekijk Pim' achtergrond
Boek een moment met Pim of met een van zijn collega's.
Veelgestelde vragen
- Wanneer is een proces geschikt voor AI?
- Een goed startpunt is terugkerend werk met herkenbare input, een duidelijke uitkomst en voldoende voorbeelden of broninformatie. Is het resultaat niet controleerbaar, dan beginnen we er meestal niet aan.
- Moeten we eerst een compleet AI-plan maken?
- Nee. We beginnen liever met één proces waarvan tijdwinst en kwaliteit meetbaar zijn. De technische basis richten we wel zo in dat volgende toepassingen daarop kunnen aansluiten.
- Kunnen jullie aansluiten op onze bestaande systemen?
- Ja. We koppelen waar nodig met systemen zoals ERP, DMS, Microsoft 365, mailboxen en ticketsystemen. Per koppeling bepalen we welke gegevens en welke acties noodzakelijk zijn.
- Wat gebeurt er met de losse AI-pilots die we al hebben?
- Die hoeven niet automatisch weg. We beoordelen wat bruikbaar is, wat productiegeschikt gemaakt kan worden en wat beter vervangen kan worden.
- Wie is verantwoordelijk voor een AI-toepassing na livegang?
- Per toepassing spreken we eigenaarschap, toegangsrechten, meetpunten en beheer af. TechNative kan het technische beheer uitvoeren; de functionele verantwoordelijkheid blijft bij de organisatie.
- Hoe meten jullie of een toepassing werkt?
- Vooraf spreken we meetpunten af: verwerkingstijd, aantal handmatige stappen, foutpercentage, kwaliteit of kosten per verwerking. Daarna beoordelen we de toepassing op die uitkomst.
Waar je verder kunt lezen
PRODUCT
MKB AI Platform
Ons kant-en-klare AI-platform op AWS-fundament, modulair inzetbaar in je eigen account.
AANPAK
AI Prototyping Sprint
Van idee naar een werkend prototype in productie, met monitoring en beheer. In één week.
ACHTERGROND
Wat is Amazon Bedrock?
De AWS-dienst waar het allemaal op draait, in gewone taal uitgelegd.
Begin bij één terugkerende klus
Kies het werk dat het meeste tijd kost, dan bouwen we daar in enkele weken een werkende module op je eigen data. Het AI Readiness assessment wordt veelal door AWS gefinancierd.