GenAI zonder fundament is theater.
Elk team wil een copilot. Zonder een gegoverneerd semantisch model zullen de antwoorden fout zijn, of erger, plausibel en fout.
Elk team wil een copilot, geen gegoverneerde semantische laag eronder, embeddings die over pilots uitwaaieren. Los het op met een Microsoft Fabric semantisch model + Purview-gegoverneerde feature & vector store + Azure AI Foundry MLOps. Fundament live in 12 weken, 3 copilots erbovenop geleverd.
Als de helft hiervan bekend klinkt, is dit jouw strijd.
Geen formele assessment nodig, gewoon een eerlijke blik op de dagelijkse wrijving.
Je pilotteert GenAI-tools zonder een duidelijke datalaag om ze te verankeren.
Er is geen centraal semantisch model, dus elke AI-use-case herbouwt context vanaf nul.
Vector-embeddings leven in drie pilot-environments en nergens gegoverneerd.
Je kunt "op welke data is deze AI gebaseerd?" niet binnen vijf minuten beantwoorden.
Gevoelige data lekt in AI-prompts omdat er geen DLP op de datalaag is.
AI Act-relevante context (lineage, classificaties, eigenaars) bestaat niet voor de data die de modellen voedt.
Waarom het gebeurt
Geen gegoverneerde semantische laag
Zonder een Fabric semantisch model + Purview-governance baseert AI zich op welke data het team ook toegang toe heeft, meestal te veel of te weinig.
Geen feature store
Elke AI-use-case herbouwt features vanaf nul, wat inspanning en divergentie vermenigvuldigt.
Geen vectorstrategie
Embeddings uitgewaaierd over pilots: geen gedeelde embedding-store, geen governance, geen hergebruik.
Wat het je kost
Gehallucineerde beslissingen
AI gebaseerd op de verkeerde data antwoordt zelfverzekerd en fout, tot de gevolgen de klant treffen.
Vastgelopen use cases
Zonder fundament begint elk nieuw AI-initiatief in week één. De meeste bereiken week tien nooit.
AI Act-blootstelling
Hoogrisicomodellen zonder gedocumenteerde trainings-/groundingdata zijn niet auditeerbaar, wat betekent niet leverbaar.
De kortste weg van probleem naar resultaten.
Microsoft-first stack. Belgische en Estse engineering. Senior team van kickoff over oplevering tot support.
Microsoft Fabric semantisch model
Een gegoverneerde, gecertificeerde semantische laag met row-level security: de ruggengraat die elke AI-use-case verankert.
Bekijk oplossingPurview-gegoverneerde feature & vector store
Herbruikbare features en embeddings met classificaties, lineage en toegangspolicies: AI-ready en audit-ready.
Bekijk oplossingAI-architectuur & MLOps
Azure AI Foundry, Semantic Kernel, evaluatieharnassen, zodat AI-use-cases met vertrouwen naar productie gaan.
Bekijk oplossingToen het fundament eerst kwam, en de copilots volgden.
Fabric semantische laag + Purview · AI-klaar in 12 weken
Een Belgische publieke-sectororganisatie met vijf AI-pilots en geen gegoverneerde datalaag. We bouwden een Microsoft Fabric semantisch model, governeerden het met Purview, en zetten een gedeelde vector store en feature-catalogus op. Drie GenAI-copilots geleverd in productie het volgende kwartaal: allemaal verankerd, geëvalueerd en AI Act-ingedeeld.
Bouw het fundament voor de copilot.
Gratis readiness-gesprek van 60 minuten: we brengen de gaten in je AI-fundament in kaart.
Veelvoorkomende vragen, directe antwoorden.
Waarom heeft AI een "datafundament" nodig, kunnen we ChatGPT niet gewoon op onze data aansluiten?
Dat kan. Het resultaat zal fout zijn, vaak. Modellen zonder gegoverneerde grounding hallucineren zelfverzekerd. Het fundament is wat "dit antwoord is betrouwbaar" een ware uitspraak maakt, geen wens.
Wat zit er in een "AI-ready" semantische laag?
Een Power BI semantisch model met row-level security en gecertificeerde definities; een feature store voor herbruikbare ML-features; een vector store met classificaties, lineage en toegangspolicies. Alle drie op Microsoft Fabric.
Hebben we een aparte vectordatabase nodig?
Fabric heeft nu een Vector Search-preview. Plus Azure AI Search integreert native. Dedicated vector-DB's (Pinecone, Weaviate) verdienen zich pas terug op zeer grote schaal (>100M vectoren).
Hoe lang tot het fundament zichzelf terugbetaalt?
Twaalf weken tot een live fundament. De terugverdiensten zijn multiplicatief. Elke nieuwe AI-use-case daarna begint in week drie in plaats van week één. Klanten leveren doorgaans 3-5 copilots in het volgende kwartaal.
Wat met Microsoft Copilot, telt dat als AI-ready?
Copilot voor M365 baseert zich op je M365-graph (goed voor kantoortaken). Copilot Studio + AI Foundry laten je verankeren op JOUW data met JOUW regels, wat enterprise-AI nodig heeft.