AI Implementatie Consultant

Van experiment naar gecontroleerde inzet van AI

Veel organisaties zijn al bezig met AI.

Teams testen tools.
Er draaien losse pilots.
Er wordt geëxperimenteerd met prompts.

Maar zonder duidelijke structuur ontstaat versnippering.

AI levert dan geen strategische waarde op.
Het zorgt voor extra complexiteit.

AI Implementation Consultancy helpt om AI doelgericht, veilig en schaalbaar in te zetten binnen je organisatie.

Niet als hype.
Maar als bedrijfsmiddel.

Waar organisaties vaak vastlopen

In de praktijk zie je vaak:

• AI-tools worden ad hoc gebruikt
• Medewerkers weten niet goed wat wel en niet verantwoord is
• Er is geen duidelijke data-architectuur
• Experimenten blijven experimenten
• Er is geen meetbaar effect op productiviteit

Zonder duidelijke kaders groeit risico sneller dan waarde.

Wat deze service omvat

Procesanalyse en prioritering

In kaart brengen waar AI daadwerkelijk waarde toevoegt.
Niet alles automatiseren, maar gericht verbeteren.

We bepalen:

• Welke processen geschikt zijn
• Waar risico’s zitten
• Waar governance nodig is
• Waar de grootste impact ligt

Training en adoptie

AI werkt pas wanneer mensen het effectief gebruiken.

Dat betekent:

• Training in verantwoord en efficiënt gebruik
• Richtlijnen voor data en privacy
• Praktische toepassing in dagelijkse workflows
• Heldere kaders voor wat wel en niet mag

Geen generieke AI-workshops.
Wel toepasbare kennis in jouw context.

RAG-oplossingen en kennisstructurering

Veel organisaties hebben kennis verspreid over documenten, systemen en mailboxen.

Met Retrieval Augmented Generation oplossingen kan interne kennis:

• Doorzoekbaar worden gemaakt
• Contextueel beschikbaar worden gesteld
• Gecontroleerd worden ontsloten
• Herleidbaar blijven

Zonder dat gevoelige data ongecontroleerd wordt gebruikt.

Hoe dit wordt aangepakt

AI implementatie begint met helderheid.

Eerst bepalen we:

• Wat het doel is
• Welke processen geraakt worden
• Welke data gebruikt wordt
• Wie verantwoordelijk is

Daarna volgt:

• Architectuurontwerp
• Toolselectie
• Governancekaders
• Pilot met duidelijke meetpunten
• Opschaling op basis van resultaat

Geen losse experimenten.
Wel gecontroleerde uitrol.

Wat dit oplevert

Wanneer AI gestructureerd wordt ingevoerd, zie je:

• Hogere productiviteit
• Minder verspilling van experimenten
• Duidelijkheid voor medewerkers
• Betere benutting van interne kennis
• Lagere risico’s rond data en compliance

De organisatie blijft in controle.
AI wordt ondersteunend, niet ontwrichtend.

Waarom wachten niet neutraal is

Zonder duidelijke AI-strategie gebeurt één van twee dingen:

• Of je organisatie blijft achter
• Of AI groeit ongecontroleerd binnen teams

Beide vergroten risico.

AI vraagt richting.
Niet alleen tools.