AI-oplossingen en integraties
AI is voor ons geen doel op zich, maar een extra gereedschap. Het levert pas iets op wanneer het een concreet stuk werk uit handen neemt — een document dat anders met de hand wordt uitgelezen, een e-mail die gerouteerd moet worden, of informatie die telkens moeizaam uit losse systemen wordt verzameld. Meestal bouwen we die functionaliteit in op de software die je al van ons hebt, zodat het aansluit op je bestaande proces in plaats van er een los hulpmiddel naast te zetten.
AI waar het echt helpt
De interessante vraag is niet óf je iets met AI kunt doen, maar wáár het je werk merkbaar lichter maakt. Wij kijken eerst naar de processtap die nu vastloopt of veel handwerk kost, en zetten AI alleen in wanneer dat een beter antwoord geeft dan een gewone regel of koppeling. Soms is dat zo, vaak ook niet — en dan zeggen we dat eerlijk.
Ingebouwd in je eigen software
AI wordt pas echt bruikbaar als het op de juiste plek in je proces zit, niet als losse tool ernaast. Daarom bouwen we de functionaliteit het liefst in op de maatwerksoftware die je al draait — in het scherm waar je toch al werkt, met de gegevens die er al zijn. Een verwerkt document komt meteen op de juiste plek terecht, een voorgesteld antwoord staat klaar in dezelfde workflow. Het hoeft trouwens geen systeem van ons te zijn: ook rond bestaande software kunnen we AI toevoegen waar dat aansluit.
AI die met je systemen kan werken
Inmiddels is er een open standaard die dit mogelijk maakt — het Model Context Protocol (MCP). Daarmee verbinden we AI op een gestandaardiseerde, afgeschermde manier met je bestaande software, gegevens en tools. Een AI-assistent blijft zo geen los chatvenster, maar kan gegevens uit jouw systemen ophalen en — waar jij dat wilt — een actie in gang zetten, binnen grenzen die je zelf bepaalt. Wij bouwen die koppelingen, zodat AI mét je software werkt in plaats van ernaast.
De mens blijft aan zet
AI raadt — het is geen orakel. Daarom bouwen we het zo dat de uitkomst controleerbaar blijft: een voorstel dat iemand bevestigt, een onzekere uitkomst die wordt gemarkeerd in plaats van stilletjes doorgezet, en herleidbaar waarop een antwoord is gebaseerd. Net als bij koppelingen hoort validatie erbij, zodat een verkeerde inschatting niet ongemerkt door de keten loopt. En je data blijft onder controle: we kiezen bewust waar gegevens verwerkt worden en delen niet meer dan nodig is.
Wat je ermee kunt doen
In de praktijk komen een paar toepassingen steeds terug. Wat zinvol is, hangt af van waar bij jou het meeste handwerk of zoekwerk zit:
Documenten en e-mails uitlezen
Gegevens uit facturen, bonnen, formulieren of berichten automatisch overnemen.
Vrije tekst structureren
Losse omschrijvingen omzetten naar velden die je systeem kan verwerken.
Classificeren en routeren
Binnenkomende vragen of aanvragen automatisch op de juiste stapel.
Je eigen kennis doorzoeken
Antwoorden uit je eigen documenten en handleidingen, met bron erbij.
Samenvatten en concepten voorbereiden
Lange dossiers of mailwisselingen teruggebracht tot een bruikbaar concept.
Afwijkingen signaleren
Opvallende patronen of fouten naar voren halen voordat ze problemen worden.
Wat het oplevert
Minder routinematig handwerk
Het overtypen en sorteren dat niemand graag doet, gebeurt op de achtergrond.
Sneller het juiste terugvinden
Informatie uit je eigen systemen komt naar boven zonder eindeloos zoeken.
Controleerbare uitkomsten
Voorstellen die een mens bevestigt, met zicht op waar ze vandaan komen.
Schaalt mee bij drukte
Pieken in verwerking opvangen zonder dat er meteen mensen bij moeten.
Waar we AI al toepassen
AI is bij ons zelden een losstaand product — het zit verweven in een groter systeem, op de plek waar het concreet werk uit handen neemt. Deze projecten laten zien hoe dat er in de praktijk uitziet.
-
Claresse VisverwerkingWMS met automatische documentverwerking via OCR en AI
Maatwerk Warehouse Management System voor de visverwerking, met automatische documentverwerking via OCR en AI.
Bekijk project -
Van der Vleuten InterieurbeplantingERP en offline veld-app voor onderhoud op locatie
Maatwerk ERP voor offerte, planning en facturatie, met een offline veld-app voor monteurs op locatie.
Bekijk project
AI werkt het best op een goede basis
De meeste AI-functionaliteit komt pas tot zijn recht bovenop software waarin je gegevens al op orde zijn. Begint het bij jou met het systeem eronder, dan kijken we daar eerst naar — AI voegen we toe waar het daarna echt iets toevoegt.
Veelgestelde vragen
Een deel ervan wel. Daarom beginnen we niet bij de techniek maar bij een concreet stuk werk dat nu vastloopt of veel handwerk kost. Levert AI daar een beter antwoord dan een gewone regel of koppeling, dan zetten we het in. Zo niet, dan zeggen we dat eerlijk.
Nee. Meestal bouwen we de AI-functionaliteit in op de software die je al van ons hebt, in het scherm waar je toch al werkt. Het hoeft trouwens geen systeem van ons te zijn — ook rond bestaande software kunnen we AI toevoegen waar dat aansluit.
Ja. Daarvoor is een open standaard — het Model Context Protocol (MCP) — waarmee we AI op een gestandaardiseerde, afgeschermde manier verbinden met je software, gegevens en tools. Zo kan een AI-assistent informatie uit je systemen ophalen en acties in gang zetten binnen de grenzen die je zelf bepaalt, in plaats van een losstaande chatbox te zijn. Het werkt zowel rond software van ons als rond bestaande systemen.
AI raadt; het is geen orakel. We bouwen het daarom zo dat de uitkomst controleerbaar blijft: een voorstel dat iemand bevestigt, een onzekere uitkomst die wordt gemarkeerd in plaats van stilletjes doorgezet, en herleidbaar waarop een antwoord is gebaseerd. De mens blijft aan zet.
Je data blijft onder controle. We kiezen bewust waar gegevens verwerkt worden en delen niet meer dan nodig is. Afhankelijk van de gevoeligheid bespreken we vooraf welke aanpak past — van verwerking binnen een afgeschermde omgeving tot modellen die je gegevens niet bewaren.
Vaak niet. Veel toepassingen — documenten uitlezen, tekst structureren, je eigen documenten doorzoeken — werken op de gegevens die je al hebt, zonder dat je eerst een grote dataset hoeft op te bouwen.
Daar mikken we niet op. Het idee is dat het routinewerk eraf gaat — overtypen, sorteren, zoeken — zodat mensen tijd overhouden voor het werk waar hun oordeel echt nodig is. De beslissing blijft bij hen.
Vragen of een project bespreken?
Bel ons of plan een kennismaking — dan bespreken we wat er nodig is en of wij de juiste partij zijn.
Reactie binnen 24 uur