AIconsultancyenimplementatie
Invoeren én meten of het echt iets oplevert.
Bijna elk bedrijf is met AI begonnen; veel minder kunnen zeggen wat het heeft opgeleverd. Dat komt vaker door het verdienmodel dan door de techniek: wie developers per uur verkoopt, verdient minder zodra het werk sneller gaat. Wij verkopen een uitkomst, geen uren — als AI ons sneller maakt, is dat voor allebei winst. Je begint klein, met een scan, en stapt pas door als het antwoord je bevalt.
Zobeginje:klein,enpasdoorstappenalshetbevalt
Wij verkopen geen adviesrapport en geen developers per uur. Vier aanbiedingen die op elkaar stapelen, en je stapt pas door als het antwoord je bevalt.
-
Scan. Een korte doorlichting tegen een vaste prijs: waar lekt de tijd weg, en wat is er te winnen?
-
Sprint. Eén probleem op jouw eigen systeem, aantoonbaar opgelost. Zodat de vraag "werkt dit ook bij ons?" een antwoord krijgt in plaats van een aanname.
-
Project. Bouwen of moderniseren, in stukken die je per stap kunt beoordelen.
-
Doorlopend. Een vast ZEN-team dat je software blijft verbeteren. Geen overdracht, geen kennis die bij een projectafsluiting het pand verlaat.
WijadviserennietoverAI.Wijwerkenerzelfmee.
Een adviseur die AI nog nooit in productie heeft gebracht, adviseert over een folder. Bij ons zit AI in de hele keten: code lezen, code schrijven, tests, documentatie, migraties en de rapportage erna. Dat is geen pilot naast het werk — het is hoe we werken.
-
Klein team, senior. Geen piramide van juniors die aangestuurd moet worden, maar mensen die kunnen beslissen wat er níét gebouwd wordt.
-
AI schrijft, een engineer beslist. Elke regel passeert een senior voordat hij live gaat, en de verantwoordelijkheid ligt bij ons — niet bij een model.
-
We bouwen er zelf mee. Zenthropic voert echte telefoongesprekken met een antwoordtijd onder 800 ms in zes talen. Dat is de ervaring waaruit we adviseren, geen slide.
WieheefterbelangbijdatAIéchtwerkt?
Dit is de vraag die je aan elke leverancier zou moeten stellen. Ook aan ons.
Het is geen kwaadwillendheid, het is hoe de rekening in elkaar zit. Bij een leverancier die uren verkoopt is elke uitgespaarde week omzetverlies, en dat verklaart waarom AI-invoering daar zo vaak blijft steken in een proef die nooit afkomt. Bij ons is het omgekeerd: sneller klaar betekent dat hetzelfde team meer levert.
Vraag het gerust na. Het antwoord op "wat gebeurt er met jullie omzet als dit sneller gaat?" is verhelderend — en het kost je niets om het te vragen.
Waarmeewehelpen
-
AI in je ontwikkelteam. Coding assistants invoeren zodat ze echt gebruikt worden: afspraken over code review, security en wat er niet in een prompt gaat. Plus de saaie helft — toegang, kosten per team, en wie waar verantwoordelijk voor is.
-
AI-ondersteund moderniseren. Een verouderd systeem laten lezen, gedrag reconstrueren en tests schrijven voor code die er nooit had. Dat werk is door AI zo veel goedkoper geworden dat trajecten die niet uit konden, nu wel uit kunnen. Meer daarover op legacy software moderniseren.
-
AI in je product. Van proof of concept naar iets dat productie haalt — met aandacht voor kosten per aanvraag, latency, en wat er gebeurt als het model ernaast zit.
-
Vibe coding rescue. Er staat iets dat met AI in een paar dagen in elkaar is gezet, het werkt, en nu moet het de deur uit. Wij maken er software van die je kunt beveiligen, testen en onderhouden — zonder het weg te gooien.
Watonsonderscheidt:wijmetenhet
De meeste AI-adviestrajecten eindigen met een advies. Het onze eindigt met een meting, omdat we het gereedschap daarvoor zelf hebben gebouwd: Agile Analytics, DORA en SPACE bovenop GitLab, GitHub en Azure DevOps.
-
Een nulmeting vóór de invoering. Zonder beginsituatie is elke verbetering achteraf een verhaal in plaats van een cijfer.
-
Doorlooptijd, faalpercentage, hersteltijd. De vier DORA-cijfers zeggen of software écht sneller gaat of alleen sneller voelt.
-
En de mensen erbij. SPACE en AI-gestuurde teaminterviews, want een team dat harder loopt en ongelukkiger wordt, is geen verbetering.
Wij verkopen geen meetbaarheid die we zelf niet gebruiken.
Verantwoord,endatisgeenbijzin
-
Waar je data heen gaat. Welk model, welke leverancier, welk werelddeel, en wat er met je invoer gebeurt na de aanvraag. Dat hoort vooraf helder te zijn.
-
Regelgeving in de praktijk. GDPR, NIS2, DORA en de AI Act als ontwerpvoorwaarde in plaats van een controle achteraf.
-
Mensen blijven verantwoordelijk. AI versnelt het werk; architectuur, security en het eindresultaat blijven bij senior engineers liggen.
-
Geen lock-in. We bouwen zo dat je van model of leverancier kunt wisselen als de prijs of de kwaliteit verandert — en dat gebeurt in dit veld snel.
Zoekjeietsanders?
-
Legacy software moderniseren — waar AI op dit moment het meeste geld bespaart.
-
Maatwerk software — software die precies jouw proces volgt.
-
Webapplicatie laten maken — draait in de browser, voor je hele organisatie.
-
App laten maken — native iOS en Android, of één codebase voor beide.
-
API-koppelingen — je systemen laten praten, zonder export.
-
Klantportaal laten maken — één plek waar jouw klanten hun eigen zaken zien.
Veelgestelde vragen over AI consultancy
Waar beginnen we als we nog niets met AI doen?
Met een scan: een korte, vooraf geprijsde doorlichting van waar tijd weglekt en waar de uitkomst goed te controleren is. Daarna één concreet proces of systeem in een sprint. Dat levert sneller iets bruikbaars op dan een organisatiebrede strategie die niemand in handen heeft.
Wat is een AI-native softwarebedrijf?
+
Een bedrijf waar AI in de hele engineeringketen zit — analyse, code, tests, documentatie, migraties — en niet als losse tool naast het werk. Praktisch betekent het dat een klein team senior engineers werk aankan waar voorheen een veel groter team voor nodig was, en dat wij daarvoor op het resultaat worden afgerekend en niet op het aantal uren.
Hoe weten we of AI ons echt sneller maakt?
+
Door het te meten in plaats van het te vragen. Met Agile Analytics leggen we op basis van DORA en SPACE de beginsituatie vast en volgen we doorlooptijd, faalpercentage en herstelduur na de invoering. Dat werkt op GitLab, GitHub en Azure DevOps.
Wij hebben iets met AI in elkaar gezet dat nu productie in moet. Kunnen jullie helpen?
+
Ja — dat is precies wat we vibe coding rescue noemen. Zo’n prototype doet vaak het goede, maar mist de dingen waar je later last van krijgt: rechten, foutafhandeling, tests, logging en een fatsoenlijk datamodel. We beginnen met kijken wat er staat en wat het waard is om te behouden. Weggooien is bijna nooit nodig.
Is onze data veilig bij een AI-model?
+
Dat hangt van het model en de inrichting af, en het is de eerste vraag die we behandelen, niet de laatste. We brengen in kaart welke data waar terechtkomt en houden het binnen de AVG — desnoods met een model dat op eigen infrastructuur draait.
Wat kost een AI-traject?
+
Dat loopt sterk uiteen: een scan is een vaste prijs, een sprint is afgebakend, en AI in productie brengen met beheer erbij is een project. We werken in stappen zodat je na elke stap kunt besluiten of doorgaan de moeite waard is. Het eerste gesprek van een half uur kost niets.
Vervangt AI onze developers?
+
Nee, maar het verandert wel waar hun tijd heen gaat. Het repetitieve deel — boilerplate, tests, documentatie, migraties — gaat sneller. Wat overblijft is het werk waar het altijd al om ging: bepalen wat er gebouwd moet worden, hoe het in elkaar zit en of het veilig is. Daar zijn juist méér ervaren mensen voor nodig, niet minder.
Wat zou je willen weten voordat je verder investeert in AI?
Vertel wat jullie nu doen en waar het stokt. In een half uur weet je of een scan zin heeft — en wat die zou opleveren.