Onze projecten
Ontdek hoe we bedrijven helpen groeien met op maat gemaakte technische oplossingen.
SharePoint Kennislaag
Permissie-bewuste semantische zoekmachine over 50.000+ SharePoint-documenten. Zoektijd gedaald van 12 minuten naar 45 seconden, met nul permissieschendingen in productie.
Gemiddelde zoektijd voor documenten gedaald van 12 minuten naar 45 seconden:
Zoeksuccespercentage verbeterd van ~60% naar 95%:
Multi-brand AI klantenservice
Multi-tenant AI-klantenserviceplatform voor een Nederlandse energieleverancier met 20+ whitelabel merken. Elk merk krijgt een eigen tone-of-voice, kennisbank en escalatielogica - aangedreven door één LangGraph-pipeline met Azure OpenAI en diepe CRM-integratie.
Het platform verwerkt het merendeel van binnenkomende klantvragen over 20+ merken zonder menselijke tussenkomst:
De gemiddelde responstijd daalde van uren naar minder dan 30 seconden voor chat en minuten voor e-mail:
Sovereign AI-infrastructuur
Privaat AI-platform voor een wereldwijd maritiem engineeringbedrijf. Open-source modellen on-premise op Kubernetes - geen data verlaat het gebouw.
Volledig operationeel privaat AI-platform dat draait binnen de klantinfrastructuur, zonder externe dataoverdracht:
Engineeringteams gebruiken RAG-gebaseerde documentzoekopdrachten over technische handleidingen en projectarchieven:
AI-gestuurde klantenservice agent
Een Proof of Concept voor een telecomprovider: een AI-agent die binnenkomende supportverzoeken classificeert, veelvoorkomende Tier-1-issues zelfstandig oplost en complexe cases met volledige context doorstuurt naar de juiste medewerker.
Tijdens de PoC-validatie op 500 historische tickets loste de AI-agent 38% van de Tier-1-issues correct op zonder menselijke tussenkomst:
De nauwkeurigheid van intentieclassificatie bereikte 91% over de geteste categorieën:
De 'Brand Voice' Content Factory
Een 4-weken Proof of Concept die laat zien hoe een RAG-pipeline ruwe productdata omzet in merkconforme, SEO-bewuste beschrijvingen - consistent en op schaal.
PoC-resultaten na 4 weken op een set van 200 SKU's: Goedkeuringspercentage: 72% van de gegenereerde beschrijvingen goedgekeurd door redacteuren met minimale of geen aanpassingen - wat de aanpak valideert voor opschaling naar productie.
Snelheid: gemiddelde generatietijd van 8 seconden per SKU versus ~25 minuten handmatig schrijven.
De CSRD-rapportageagent
Een 4-weken Proof of Concept dat laat zien hoe een RAG-agent ruwe ESG-data en CSRD-vereisten omzet naar consistente, controle-klare narratieve teksten - zodat duurzaamheidsteams een goede eerste versie krijgen in plaats van een blanco pagina.
De PoC toonde aan dat AI-gegenereerde conceptversies de narratieve schrijffase ruwweg kunnen halveren:
Voor de 8 geteste onderwerpen schatte het team dat ze 3-4 dagen schrijftijd bespaarden:
De Legal Review Guardian
Een 4-weken Proof of Concept voor een AI-agent die contracten toetst aan het eigen playbook van een kantoor, afwijkingen signaleert en alternatieve formuleringen voorstelt - zodat juristen starten met een risico-overzicht in plaats van helemaal opnieuw te lezen.
De PoC toonde aan dat AI-ondersteunde contractreview de initiële scantijd ruwweg kan halveren:
Voor de 15 geteste contracten schatten juristen dat ze 30-45 minuten per document bespaarden op de eerste analyse:
De 'Logistics Brain' kennisbank
Een PoC voor een RAG-kennislaag waarmee logistieke medewerkers operationele vragen in natuurlijke taal kunnen stellen en antwoorden met bronvermelding krijgen uit hun eigen interne documentatie.
Antwoordrelevantie: 84% van de antwoorden beoordeeld als 'bruikbaar' of 'correct' door de pilotgroep, op basis van 120+ vragen gedurende de 2-weken testperiode.
Tijdsbesparing: Pilotgebruikers rapporteerden dat ze antwoorden in minder dan 30 seconden vonden voor vragen waar eerder 15-20 minuten zoeken of collega's vragen voor nodig was.
De 'No-Touch' Documentverwerker
Een 4-weken PoC die laat zien hoe multi-modale AI logistieke documenten - vrachtbrieven, CMR's, paklijsten - kan lezen, gestructureerde data kan extraheren en deze kan valideren tegen bedrijfsregels vóór ERP-invoer.
Extractienauwkeurigheid: 91% van de velden correct geëxtraheerd over de testset van ~200 documenten, inclusief gescande en gefotografeerde originelen.
Validatievangsten: De validatielaag signaleerde 23 afwijkingen die bij handmatige verwerking gemist zouden zijn tijdens het testen.
De Smart KYC-analist
Een 4-weken Proof of Concept dat laat zien hoe een AI-agent automatisch klanten screent tegen sanctielijsten en openbare bronnen, en gestructureerde risicoprofielen opstelt die analisten kunnen beoordelen en goedkeuren.
Deze PoC bewees dat AI-ondersteunde KYC-screening geschikt is voor productie-inzet:
De agent reduceerde de voorbereidingstijd per dossier van ~3 uur naar ~45 minuten tijdens testen, met volledige traceerbaarheid naar brondocumenten:
De 'Spec Sheet' Analyzer
Een 4-weken PoC die laat zien hoe AI technische parameters uit complexe PDF-datasheets kan extraheren, deze kan valideren tegen projecteisen en gestructureerde vergelijkingen over leveranciers kan genereren.
Reviewtijd: Initiële spec-review teruggebracht van ~2 uur naar ~15 minuten per document tijdens de PoC - engineers verifiëren nog steeds de output, maar starten vanuit een gestructureerde samenvatting in plaats van een ruwe PDF.
Dekking: De tool detecteerde 4 specificatie-afwijkingen in de testset die het engineeringteam bevestigde waarschijnlijk gemist te hebben bij handmatige review.
De 'Ultimate Bid Writer'
Een 4-weken PoC die laat zien hoe RAG-gestuurde AI een aanbesteding omzet in een gestructureerd eerste concept door tendervereisten te matchen met interne cases en cv's.
PoC-resultaten van 5 historische tenders die door de pipeline zijn gehaald: Conceptkwaliteit: bid managers beoordeelden AI-concepten gemiddeld met 3,8/5 versus 4,5/5 voor hun handmatig geschreven winnende voorstellen - een bruikbaar startpunt dat het blanco-pagina-probleem elimineert.
Tijdsbesparing: eerste concepten gegenereerd in ~12 minuten per tender versus 2-3 dagen handmatig.
De 'Woo' Redactie-assistent
Een 4-weken Proof of Concept die laat zien hoe NER en LLM-classificatie gevoelige informatie in overheidsdocumenten kunnen voormarkeren voor Woo-verzoeken - met de mens aan het stuur en een fors kortere reviewtijd.
PoC-resultaten op 150 documenten van een afgerond Woo-verzoek: Recall: de pipeline detecteerde 89% van de PII-entiteiten die menselijke reviewers oorspronkelijk hadden gemarkeerd - waardoor er minder items doorheen glippen.
Precisie: 78% van de AI-voorgestelde weglakkingen werd zonder wijziging geaccepteerd, waardoor het aantal fout-positieven beheersbaar bleef.
Klaar om jouw project te starten?
Laten we bespreken hoe we vergelijkbare resultaten kunnen bereiken voor jouw organisatie.
Start uw project