AI en data

Een chatbot beantwoordt vragen. Een agent onderneemt acties: hij leest gegevens, roept uw systemen aan en rondt stappen van een proces af. Een meeragentsysteem verdeelt een grotere taak over agenten met nauwe rollen, die makkelijker te testen en te beheersen zijn.

Lees meer: Multi-agentsystemen en -protocollenLink naar deze vraag

Het zijn open protocollen voor AI-agenten. Het Model Context Protocol (MCP) verbindt een agent met tools en data. Agent2Agent (A2A) laat agenten in verschillende systemen werk uitbesteden. Het Agent Payments Protocol (AP2) laat een agent betalen binnen een mandaat dat u ondertekent.

Lees meer: Multi-agentsystemen en -protocollenLink naar deze vraag

Een agent kan alleen handelen via de tools die we voor hem definiëren, elk met eigen rechten en limieten. Elke aanroep wordt gelogd. Vangrails controleren invoer en uitvoer, en stappen met risico wachten op goedkeuring door een mens.

Lees meer: Multi-agentsystemen en -protocollenLink naar deze vraag

Bij human-in-the-loop (HITL) keurt een mens elke stap goed. Bij human-on-the-loop (HOTL) voeren agenten de routinestappen uit terwijl mensen toezicht houden, meldingen ontvangen en ingrijpen bij uitzonderingen. We spreken met u af welke stappen welke aanpak vragen.

Lees meer: Multi-agentsystemen en -protocollenLink naar deze vraag

We bouwen een evaluatieset van echte gevallen met de verwachte resultaten. Elke agent wordt daarop gescoord vóór de release en na elke wijziging aan prompts, modellen of tools. U bepaalt de drempel, en daaronder lanceren we niet.

Lees meer: Multi-agentsystemen en -protocollenLink naar deze vraag

We kiezen per taak. Opties zijn frontier-modellen van OpenAI, Claude en Gemini, open-weight Llama, Qwen, DeepSeek en Mistral, en regionale modellen zoals Jais, Falcon en ALLaM. Waar data in het land moet blijven, gebruiken we modellen die in uw omgeving kunnen draaien.

Lees meer: Soevereine LLM’s, SLM’s en contextplatformenLink naar deze vraag

Ja. We finetunen Arabisch-eerste kleine taalmodellen zoals Jais, Falcon en ALLaM op uw vocabulaire en documenten. Daarna testen we ze op de vragen die uw gebruikers stellen, in de dialecten die zij gebruiken.

Lees meer: Soevereine LLM’s, SLM’s en contextplatformenLink naar deze vraag

Retrieval-augmented generation zoekt de passages die een vraag beantwoorden en geeft ze aan het model. GraphRAG voegt een kennisgraaf toe van hoe uw entiteiten samenhangen, zodat antwoorden die verbanden kunnen volgen. Rechtenbewust betekent dat elke passage eerst wordt gefilterd op de rechten van de vragensteller.

Lees meer: Soevereine LLM’s, SLM’s en contextplatformenLink naar deze vraag

Vaak volstaat een klein model. Classificatie, extractie en antwoorden uit uw eigen documenten werken meestal goed op een afgestemd klein taalmodel, dat op minder GPU’s draait en minder kost. Grote modellen houden we voor taken die dieper redeneren vereisen.

Lees meer: Soevereine LLM’s, SLM’s en contextplatformenLink naar deze vraag

Een groot taalmodel is getraind op tekst. Een groot kwantitatief model (LQM) is getraind op numerieke data, zoals prijzen, transacties of supplychainstromen. Het wordt gebruikt om scenario’s te simuleren en uitkomsten te voorspellen waarbij het antwoord een getal is.

Lees meer: Grote kwantitatieve modellen en toegepaste MLLink naar deze vraag

Ja. We gebruiken uitlegbare AI-methoden (XAI) die laten zien welke factoren elke beslissing stuurden, en we documenteren hoe het model is gebouwd en getest. Uw krediet-, risico- en auditteams kunnen elk model beoordelen voordat het live gaat.

Lees meer: Grote kwantitatieve modellen en toegepaste MLLink naar deze vraag

We testen hoe het model presteert over de klantgroepen die voor u en uw toezichthouder belangrijk zijn. Waar resultaten verschillen zonder goede reden, wijzigen we de data, de features of het model vóór de release.

Lees meer: Grote kwantitatieve modellen en toegepaste MLLink naar deze vraag

Ja. Fraude- en AML-modellen scoren transacties in realtime, zodra ze plaatsvinden. Verdachte gevallen worden vastgehouden of naar uw onderzoekers gerouteerd, met de redenen waarom het model ze signaleerde.

Lees meer: Grote kwantitatieve modellen en toegepaste MLLink naar deze vraag

Ja. Transactionele agenten roepen uw systemen aan via nauwe, gelogde tools om het werk te doen, zoals een order controleren of een boeking wijzigen. Stappen met risico, zoals betalingen, kunnen bevestiging door de klant of een medewerker vereisen.

Lees meer: Multimodale, spraak- en visie-AILink naar deze vraag

We bouwen en testen agenten in de talen en dialecten die uw klanten gebruiken, inclusief Arabisch, met modellen die daarop zijn afgestemd. We testen op echte opnames en berichten voordat een klant de agent hoort of leest.

Lees meer: Multimodale, spraak- en visie-AILink naar deze vraag

Video is zwaar en sommige beslissingen kunnen niet wachten. Verwerking op of nabij de camera geeft snellere resultaten, verstuurt minder data over het netwerk en houdt beeldmateriaal op locatie wanneer dat moet.

Lees meer: Multimodale, spraak- en visie-AILink naar deze vraag

Telefoongesprekken, webchat en berichten, aangesloten op dezelfde back-endsystemen zodat een klant tussen kanalen kan wisselen. We beginnen met het kanaal met de meeste verzoeken.

Lees meer: Multimodale, spraak- en visie-AILink naar deze vraag

Het leest documenten zoals een mens zou doen: de tekst, de indeling en de betekenis. IDP 2.0 voegt AI toe die de data tegen uw regels controleert, routinematige uitzonderingen oplost en het resultaat in uw systemen boekt.

Lees meer: Intelligente documentverwerking (IDP 2.0)Link naar deze vraag

Facturen, bankafschriften, documenten voor handelsfinanciering, KYC-dossiers en complexe formulieren, of ze getypt, gescand of gefotografeerd zijn. We testen op uw eigen voorbeelden, in alle indelingen en talen die u ontvangt.

Lees meer: Intelligente documentverwerking (IDP 2.0)Link naar deze vraag

Validatieregels vangen de meeste fouten op vóór de boeking, door totalen, leveranciers, orders en registraties te controleren. Alles wat onzeker is, wordt met de getoonde reden voor een mens vastgehouden. Correcties vloeien terug naar het systeem, zodat het verbetert.

Lees meer: Intelligente documentverwerking (IDP 2.0)Link naar deze vraag

Nee. Robotic process automation herhaalt klikken op schermen en breekt wanneer een indeling verandert. IDP begrijpt het document zelf en boekt via de interfaces van uw ERP in plaats van via de schermen.

Lees meer: Intelligente documentverwerking (IDP 2.0)Link naar deze vraag

We boeken via de ondersteunde interfaces van de ERP’s waarmee onze integratiedivisie werkt, waaronder SAP, Oracle, Microsoft Dynamics 365 en Odoo. Boekingen worden in een sandbox getest voordat ze uw live grootboek bereiken.

Lees meer: Intelligente documentverwerking (IDP 2.0)Link naar deze vraag

Dat hangt af van uw data, uw vaardigheden, waar de data moet blijven en hoe u haar wilt bevragen. We vergelijken Snowflake, Databricks en een open Apache Iceberg-lakehouse met uw werklasten en regels voor dataresidentie, en adviseren de eenvoudigste optie die past.

Lees meer: Data-architectuur, lakehouses en realtimepipelinesLink naar deze vraag

Alleen waar een beslissing ervan afhangt, zoals fraudcontroles, voorraadniveaus of acties van agenten. Die events streamen we met Kafka en Flink, en batchbelastingen houden we waar dagcijfers volstaan, omdat batch goedkoper is in beheer.

Lees meer: Data-architectuur, lakehouses en realtimepipelinesLink naar deze vraag

Ja. We lezen wijzigingen via de ondersteunde interfaces van het ERP of de databaselogs ervan in plaats van zware queries, en plannen bulkbelastingen buiten drukke uren. We meten de belasting van het ERP voor en na.

Lees meer: Data-architectuur, lakehouses en realtimepipelinesLink naar deze vraag

Elke pipeline heeft kwaliteitscontroles op volumes, sleutels, totalen en actualiteit, en fouten verhinderen dat slechte data rapporten bereikt. We stemmen kerncijfers af met uw bronsystemen en de eigenaren aan finance- en operationszijde.

Lees meer: Data-architectuur, lakehouses en realtimepipelinesLink naar deze vraag

Dat is een bedrijfsbeslissing, uitgedrukt in twee doelen. Het herstelpuntdoel (RPO) is hoeveel recente data u kunt verliezen. Het hersteltijddoel (RTO) is hoe lang een systeem mag uitvallen. We ontwerpen replicatie, failover en back-ups om die doelen te halen en testen ze daarna.

Lees meer: Data-architectuur, lakehouses en realtimepipelinesLink naar deze vraag

Relationele databases, en document-, key-value- en zoekdatabases, op uw eigen servers of als beheerde clouddiensten. Bij de start bevestigen we welke engines en versies u draait en wijzen we engineers toe die ze kennen. Als u een nieuwe database of beheerde dienst kiest, vergelijken we eerst de opties op werklast, vaardigheden, licenties en beheerkosten.

Lees meer: Data-architectuur, lakehouses en realtimepipelinesLink naar deze vraag

Met meten, niet met gissen. We leggen de traagste en meest voorkomende queries vast, lezen hun uitvoeringsplannen en controleren wachttijden, locks, geheugen en opslag. Indexen, querywijzigingen en configuratie helpen vaak meer dan nieuwe hardware, en kosten veel minder. We verhelpen de grootste oorzaken eerst en meten elke wijziging tegen een nulmeting.

Lees meer: Data-architectuur, lakehouses en realtimepipelinesLink naar deze vraag

Omdat elk systeem zijn eigen kopie van klanten, producten en leveranciers bijhoudt, en de kopieën uit elkaar lopen. Masterdatamanagement spreekt één versie af, houdt die actueel en voert haar terug, zodat rapporten en modellen het niet langer oneens zijn.

Lees meer: Datagovernance, soevereiniteit, privacy en beveiligingLink naar deze vraag

Retrieval past uw toegangsregels op rijniveau en rolniveau toe voordat tekst het model bereikt. Het model ziet alleen wat de vragensteller mag lezen, en gevoelige velden kunnen vooraf worden gemaskeerd.

Lees meer: Datagovernance, soevereiniteit, privacy en beveiligingLink naar deze vraag

Meestal niet merkbaar. Moderne processors versleutelen snel, en de meeste databases en opslagsystemen versleutelen in rust met weinig overhead. Het versleutelen van afzonderlijke velden in een applicatie kost meer. We testen prestaties op uw werklasten vóór de uitrol en kiezen de aanpak die het risico afdekt zonder het bedrijf te vertragen.

Lees meer: Datagovernance, soevereiniteit, privacy en beveiligingLink naar deze vraag

Alleen als ze herleidbaar zijn, dus elk antwoord toont de query die het uitvoerde en de data die het gebruikte. Het leest uit afgesproken definities in een semantische laag, en we testen het tegen cijfers die uw teams al vertrouwen.

Lees meer: Agentische BI en beslissingsintelligentieLink naar deze vraag

Een gebruiker typt een vraag in gewone taal, en de AI-analist zet die om in een databasequery, voert die uit op beheerde data en legt het resultaat uit. Gebruikers hebben geen SQL nodig, en analisten besteden minder tijd aan routineverzoeken.

Lees meer: Agentische BI en beslissingsintelligentieLink naar deze vraag

Ja. We bouwen analytics in uw portalen en apps, met elke klant beperkt tot zijn eigen data. Waar uw data waarde heeft voor anderen, kunnen we die verpakken als selfserviceproduct.

Lees meer: Agentische BI en beslissingsintelligentieLink naar deze vraag

Een chatbot beantwoordt vragen. Wij bouwen systemen die werk doen. Agenten roepen uw tools aan onder toezicht, modellen antwoorden alleen op basis van wat de gebruiker mag zien, en dataplatformen blijven ze voeden. Elk systeem wordt getest, gelogd en gemeten.

Lees meer: AI en dataLink naar deze vraag

Agenten handelen via smalle, gelogde tools met de rechten die u verleent. Mensen houden op de loop toezicht en keuren de stappen goed die ertoe doen. AgentOps voegt telemetrie, evaluatie, vangrails tegen verzonnen antwoorden en limieten op tokenuitgaven toe.

Lees meer: AI en dataLink naar deze vraag