AI-functies die echte gebruikers en echte data overleven.
We bouwen AI-agents, LLM-apps en eigen ML-modellen die in productie draaien — niet op slides. Elke functie krijgt een evaluatieset voor de release, een kostenplafond voor het opschalen, en een fallback voor als het model ernaast zit.
Wat je krijgt
- ModellenOpenAI, Claude, open-weight, self-hosted
- EvaluatieTestsets voor elke release
- OnderbouwingRAG met bronvermelding over je data
- PrivacyZero-retention- of self-hosted-opties
- KostenTokenbudgetten en caching ingebouwd
Klinkt dit bekend?
De demo maakte indruk, en toen begon het model dingen te verzinnen waar klanten bij waren
Je hebt een chatbot op het product geplakt en niemand kan zeggen of hij echt helpt
Je OpenAI-rekening is vorige maand verdubbeld en je weet niet welke functie de oorzaak is
Juridisch geeft geen akkoord om klantdata naar een extern model te sturen
Je hebt jaren aan data in een warehouse liggen en er komt geen enkele voorspelling uit
Elke AI-leverancier belooft magie; jij wilt gewoon één workflow betrouwbaar geautomatiseerd
Wat we bouwen
- 01
AI-agents & automatisering
Agents die meerstaps-taken plannen en uitvoeren in je eigen tools — CRM, helpdesk, backoffice — met vangrails, goedkeuringsstappen en een log van elke actie die ze doen.
- 02
LLM-apps & RAG
Chat en zoeken over je eigen documenten en databases, met retrieval die zijn bronnen noemt, zodat antwoorden gecontroleerd kunnen worden in plaats van geloofd.
- 03
Eigen ML-modellen
Classificatie, forecasting en computer vision getraind op jouw data — voor als een algemeen model te traag, te duur of simpelweg niet nauwkeurig genoeg is.
- 04
Datapipelines & integraties
Pipelines die je data binnenhalen en opschonen, plus evals, drift-monitoring en kostentracking per request — zodat jij degradatie en kostenpieken ziet vóór je klanten.
Hoe het werkt
- 01
Kennismakingsgesprek
Vertel welke workflow je wilt automatiseren of welke vraag je beantwoord wilt hebben, en welke data je hebt. Zonder verplichtingen.
- 02
Scope & voorstel
Een plan met vaste scope, modelkeuze, succesmetrics en een inschatting van de draaikosten — voordat er een regel code staat.
- 03
Bouwen in sprints
Eerst de evaluatieset, dan de functie — elke sprint daaraan gemeten op een stagingomgeving die je zelf kunt proberen.
- 04
Lancering & support
Deployment, monitoring, kostenalerts en een supportperiode — plus hertrainen of prompt-updates als de wereld verandert.
Technologieën die we gebruiken
- OpenAI
- Claude
- DeepSeek
- Kimi
- PyTorch
- TensorFlow
- Hugging Face
- LangChain
- Scikit-learn
- OpenCV
- Python