We maken jouw business
AI-native.

Documentinname-workflow voor logistieke backoffices die vrachtdocumenten leest, gestructureerde velden extraheert en ze valideert vóór ERP-invoer, zodat teams stoppen met hetzelfde werk handmatig overtypen en corrigeren.

In 4 weken bouwden we een werkende extractiepipeline en testten deze op ~200 echte documenten uit hun archief: Multi-modale extractie via Azure OpenAI: Documenten worden als afbeeldingen verwerkt, zodat het model visuele layout, tabellen, stempels en handgeschreven annotaties kan interpreteren - niet alleen machineleesbare tekst. LangGraph-validatieworkflow: Een meerstaps-agent die geëxtraheerde velden (PO-nummers, gewichten, adressen) vergelijkt met een voorbeelddataset van orders, en afwijkingen markeert voor menselijke controle in plaats van ze stilzwijgend door te laten. Gestructureerde JSON-output: Elk document levert een gestandaardiseerd JSON-payload op, klaar voor ERP-inname. Tijdens de validatie hebben we dit gemapt op hun ERP-schema, maar we zijn gestopt voor de live-integratie - het doel was eerst de extractienauwkeurigheid te bewijzen.

Permissie-bewuste semantische zoekmachine over 50.000+ SharePoint-documenten. Zoektijd gedaald van 12 minuten naar 45 seconden, met nul permissieschendingen in productie.

We bouwden een permissie-bewuste semantische zoeklaag bovenop de bestaande SharePoint-omgeving: SharePoint Graph API-integratie voor documentindexering, permissiemapping en metadata-extractie Semantische vectorzoekopdrachten via Qdrant - zoekopdrachten in natuurlijke taal zoals "Vind het contractsjabloon dat we gebruikten voor overheidsopdrachten in 2023" Permissie-afdwinging op querytijd - gebruikers zien alleen resultaten waar ze toegang toe hebben, exact overeenkomend met SharePoints afdelingsgebaseerde toegangscontroles Azure OpenAI embeddingmodellen voor semantisch begrip, met query-expansie voor betere recall Gebouwd in TypeScript, uitgerold als productiesysteem binnen het Microsoft-ecosysteem van de klant De permissie-bewuste architectuur besloeg zo'n 40% van de totale projectinspanning - maar was niet onderhandelbaar voor een enterprise deployment.

De klantgerichte implementatie van een gedeeld AI-platform voor een multi-brand energie-operatie. Eén platform ondersteunt voice, chat, L2-ticketafhandeling, debiteurenflows en salesgesprekken over 20+ merken zonder logica, kennis of governance te dupliceren.

We implementeerden het platform als een gedeelde multi-agentlaag voor klantoperaties. In plaats van losse systemen te bouwen voor ieder kanaal en ieder merk, gebruikten we één platform met gedeelde orchestration, retrieval, geheugen en governance, en configureerden we daarbovenop rolspecifiek gedrag. Voice agent met ElevenLabs: handelt gesproken interacties af met gecontroleerde routing en overdracht. Chat agent voor grote volumes digitale support over meerdere merken met merkbewuste context en tone-of-voice. L2-ticketagent: triageert automatisch, haalt de juiste broninformatie op uit pgvector-backed kennis en verwijst in escalaties naar vergelijkbare opgeloste tickets. Debiteurenagent: ondersteunt debt-related workflows met de juiste toon, procesvolgorde en escalatiegrenzen. Sales agent: helpt commerciële gesprekken kwalificeren en sturen zonder operationele context te verliezen. De kernstack draait op LangGraph-orchestration met pgvector voor retrieval en referentiematching, kanaalspecifiek agentgedrag en integraties met de omliggende operationele systemen. Daarmee is het platform eerlijk over het echte werk: niet één prompt met een UI eromheen, maar een beheersbare multi-agent operating layer.