AI en data
Autonome agenten van productiekwaliteit, soevereine intelligentie en data-lakehouses met hoge snelheid.
Overzicht
XSIS AI en data brengt ondernemingen verder dan experimentele chatbots naar deterministische, soevereine intelligentie die omzet oplevert. We implementeren air-gapped, on-premises en regionale-cloud taalmodellen, waaronder Arabischtalige fijnafstelling en fijnafstelling voor regionale dialecten, ondersteund door permission-aware GraphRAG en uniforme semantische datalagen. Onze engineers bouwen multi-agentworkflows die 24/7 draaien, beheerst door het Model Context Protocol (MCP), Agent2Agent (A2A)-interoperabiliteit en human-on-the-loop-toezicht.
Onder de intelligentie bouwen we de datafundamenten die haar voeden. Dat betekent realtime eventstreaming met Kafka en Flink, lakehouses op Snowflake, Databricks en Iceberg, grote kwantitatieve modellen voor financiële en supplychainsimulatie, en strikte dataresidentie over grenzen heen.
Voor wie
AI-directeur
Agenten en modellen in productie, beheerst, gemeten en binnen uw grens gehouden.
Datadirecteur
Lakehouses, pipelines en governance die institutionele data klaarmaken voor AI.
Operationeel directeur
Begeleide agenten die 24/7 routinewerk doen, van documenten tot beslissingen.
Wat we doen
Multi-agentsystemen en -protocollen
Multi-agentworkflows met human-on-the-loop-toezicht, MCP-servers en toolgebruik, A2A- en AP2-interoperabiliteit, en AgentOps.
Soevereine LLM’s, SLM’s en contextplatformen
Air-gapped, on-premises en soevereine-cloudhosting van modellen, frontier- en open-weightmodellen, Arabischtalige fijnafstelling en permission-aware GraphRAG.
Grote kwantitatieve modellen en toegepaste ML
Kwantitatieve modellen voor financiële en supplychainsimulatie, forecasting en prijsstelling, kredietrisico met uitlegbare AI, en fraudedetectie en AML-detectie.
Multimodale, spraak- en visie-AI
Spraakredenerende voice-agents en contactcentra, transactionele conversationele AI, NLP, en fysieke en edge-computervisie.
Intelligente documentverwerking (IDP 2.0)
Extractie uit facturen, afschriften, handelsfinanciering, KYC en formulieren, met validatieregels, menselijke beoordeling en directe boeking in het ERP.
Kant-en-klare AI-pakketten en beheerde AI-diensten
Direct inzetbare AI-pakketten voor middelgrote bedrijven, grootschalige soevereine enterprisesystemen en beheerde AI-API’s op abonnement of per gebruik.
Data-architectuur, lakehouses en realtimepipelines
ETL- en ELT-pipelines, realtimestreaming met Kafka en Flink, lakehouses op Snowflake, Databricks en Iceberg, en vector- en graafopslag.
Datagovernance, soevereiniteit, privacy en beveiliging
Stamgegevens, datacontracten en herkomst, datakwaliteit en dataresidentie, en databeveiliging: versleuteling, tokenisatie, maskering en synthetische testdata.
Agentische BI en beslissingsintelligentie
Conversationele BI en AI-data-analisten, bestuursdashboards en commandocentra, en klantgerichte analytics.
Waar we bekend om staan
- Data en analytics
- Snowflake
- Databricks
- Apache Kafka
- Kernpunten
- Multi-agentworkflows: MCP, A2A en AP2
- Soevereine en air-gapped LLM’s en SLM’s
- Grote kwantitatieve modellen (LQM’s)
- Apache Iceberg, Databricks en Snowflake
- Intelligente documentverwerking (IDP 2.0)
De AI- en datastack
Drie lagen dragen elk systeem dat we bouwen, elk met de standaard die het volgt en wat het garandeert.
| Laag | Technische standaard | Wat het garandeert |
|---|---|---|
| Interoperabiliteit van agenten | Model Context Protocol (MCP en WebMCP), Agent2Agent (A2A) en het Agent Payments Protocol (AP2) | Deterministische tooluitvoering en cryptografische controleerbaarheid |
| Soevereine modelhosting | On-premises GPU-clusters en air-gapped private clouds, met Jais, Falcon, ALLaM, Mistral, Qwen, DeepSeek en Llama | Dataresidentie in het land en geen training door derden op uw data |
| Modern datafundament | Snowflake, Databricks, Apache Iceberg, Apache Kafka en Flink, en permission-aware GraphRAG | Toegangsregels op rijniveau en rolniveau afgedwongen voordat het model data ziet |
Technische standaard
- Interoperabiliteit van agenten
- Model Context Protocol (MCP en WebMCP), Agent2Agent (A2A) en het Agent Payments Protocol (AP2)
- Soevereine modelhosting
- On-premises GPU-clusters en air-gapped private clouds, met Jais, Falcon, ALLaM, Mistral, Qwen, DeepSeek en Llama
- Modern datafundament
- Snowflake, Databricks, Apache Iceberg, Apache Kafka en Flink, en permission-aware GraphRAG
Wat het garandeert
- Interoperabiliteit van agenten
- Deterministische tooluitvoering en cryptografische controleerbaarheid
- Soevereine modelhosting
- Dataresidentie in het land en geen training door derden op uw data
- Modern datafundament
- Toegangsregels op rijniveau en rolniveau afgedwongen voordat het model data ziet
Hoe u begint
Wat er nu gebeurt
Een tijd afspreken
Ons team mailt u om een tijd voor de sessie af te spreken.
Voorgesprek
Een gratis online voorafgaand adviesgesprek van 30 minuten: we bespreken uw doelen, systemen en beperkingen.
Gereedheidsanalyse
In een gratis gereedheidsanalyse van 48 uur toetst een Principal Architect uw project aan de 6-punts Definition of Ready en adviseert het traject dat past.
Het traject kiezen
Projecten met een heldere scope ontvangen binnen 3–5 werkdagen een bindend voorstel. Projecten in de conceptfase starten in de Blueprint Studio. Een live systeem dat uitvalt, ongedocumenteerd is of integratie nodig heeft, begint met een diagnose van 1–2 weken. De Blueprint Studio en de diagnose hebben elk een vaste prijs, vermeld in het voorstel.
AI-native productteams
Beheerde, multidisciplinaire pods van senior engineers, uitgerust met harnesses voor agentisch coderen en QA.
Projecten met vast resultaat en beheerde diensten rond de klok
Levering met vaste scope en mijlpalen met vaste leveringsleiders, en applicatiebeheer rond de klok onder SLA-besturing.
De snelste ingang is het Soevereine agentische POC (MCP, A2A, GraphRAG)-pakket, een van onze snelle samenwerkingspakketten.
Waar te beginnenVragen en antwoorden
Hoe verschilt dit van het toevoegen van een chatbot?
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.
Waar gaat onze data naartoe?
Waar u beslist. We implementeren modellen air-gapped, op uw locatie of in een regionale soevereine cloud, zodat gereguleerde data in het land blijft. Data verlaat de onderneming nooit, tenzij u een dienst kiest die dat toestaat.
Hoe houdt XSIS AI-agenten onder controle?
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.
Waar moeten we beginnen?
Meestal met het soevereine agentische proof of concept: één workflow, verbonden met uw interne tools in een privénetwerk, die de waarde laat zien voordat er groter wordt gebouwd.
Moet onze data eerst op orde zijn?
Niet volledig, maar we controleren haar wel eerst. Als documenten ongestructureerd zijn of databases in silo’s staan, beginnen we met een beoordeling van datakwaliteit, herkomst en AI-gereedheid, en bouwen daarna het platform dat de modellen nodig hebben.
Wie is eigenaar van wat XSIS bouwt?
U. De code, prompts, evaluatiesets, datapipelines en eventuele fijn afgestelde modelgewichten die we voor u maken, zijn van u zodra elke mijlpaal is betaald.
Begin met een gesprek, niet met een contract.
Vertel ons wat u wilt bouwen, verbinden of beveiligen. Een architect neemt het met u door en adviseert daarna waar te beginnen.