Een pilotenkerkhof met een copilot-logo op de grafsteen.
Zes AI-pilots, twee productie-uitrollen, nul P&L-impact. De board wil resultaten, geen demo's.
Zes AI-pilots, twee productie-uitrollen, nul P&L-impact. Los het op met een value/risk-shortlist op Azure AI Foundry + MLOps + Responsible-AI-guardrails. Eerste use case in productie in acht weken.
Als de helft hiervan bekend klinkt, is dit jouw strijd.
Geen formele assessment nodig, gewoon een eerlijke blik op de dagelijkse wrijving.
De meeste AI-use-cases raken nooit voorbij de pilotfase.
Je kunt geen drie AI-initiatieven noemen die meetbare besparingen opleverden.
Modellen driften in productie en niemand is eigenaar van hertraining.
GenAI-tools leven in IT-pilots die de business nooit adopteerde.
Je hebt geen enkele gedeelde scorecard voor AI-waarde.
Elk nieuw AI-initiatief begint met een nieuwe data-integratie.
Waarom het gebeurt
Geen datafundament
AI draait op data. Zonder een Fabric-ruggengraat herbouwt elke pilot dezelfde plumbing.
Geen MLOps, geen hertraining
Modellen die in week één werken, driften tegen maand drie. Zonder monitoring verslechtert de performance stilletjes.
Use cases gekozen op enthousiasme
Zonder value/risk-shortlist wint het luidste team, niet de use case met de hoogste ROI.
Wat het je kost
Verzonken pilots
Honderdduizenden verbrand aan licenties, consultants en POC's die nooit productie bereikten.
AI-moeheid
Businessleiders geloven niet langer dat AI kan leveren, precies wanneer concurrenten uitlopen.
AI Act-blootstelling
Hoogrisicomodellen in productie zonder documentatie, evaluatie of menselijk toezicht: een nachtmerrie voor de toezichthouder.
De kortste weg van probleem naar resultaten.
Microsoft-first stack. Belgische en Estse engineering. Senior team van kickoff over oplevering tot support.
AI-use-case-shortlist & risico-indeling
Twee weken tot een geprioriteerde, AI Act-gemapte backlog, met een pilotplan dat in acht weken levert.
Bekijk oplossingAI-klaar Fabric-fundament
Een gegoverneerd semantisch model, feature store en OneLake-ruggengraat, zodat de volgende pilot start in week drie, niet week één.
Bekijk oplossingResponsible-AI-guardrails
Evaluatieharnassen, contentfilters, monitoring, zodat pilots naar productie kunnen zonder nare verrassingen.
Bekijk oplossingToen vijf slapende pilots drie live use cases werden.
Van pilot naar productie in acht weken · MLOps vanaf dag één
Een Belgische publieke-sectororganisatie met vijf GenAI-pilots vast op proof-of-concept. We deden een value/risk-shortlist, schrapten er twee, en brachten er drie in productie op Azure AI Foundry met volledige evaluatie en human-in-the-loop. Eerste meetbare besparing: maand drie.
AI die echt levert. Kies één use case.
Gratis use-case-shortlist van 60 minuten: we scoren, delen in en prioriteren drie kandidaten.
Veelvoorkomende vragen, directe antwoorden.
Waarom raken de meeste AI-pilots niet in productie?
Drie redenen: geen datafundament (elke pilot herbouwt plumbing), geen MLOps (modellen driften ongemonitord), en use cases gekozen op enthousiasme in plaats van waarde. We lossen alle drie parallel op.
Hoe kiezen we welke AI-use-cases we bouwen?
Een shortlist van twee weken die elke kandidaat scoort op drie assen: businesswaarde, technische haalbaarheid en EU AI Act-risiconiveau. We schrappen doorgaans 30% van de wishlist op dag één, en de klant bedankt ons er later voor.
Hebben we een apart AI-platform nodig of gebruiken we wat we hebben?
Azure AI Foundry bovenop je bestaande Microsoft Fabric-stack dekt 90% van wat de meeste teams nodig hebben. Gespecialiseerde tools (Hugging Face, OpenAI direct) verdienen zich alleen terug op specifieke keuzes.
How is "Agentic AI" different from regular AI use cases?
Agentic AI plans, calls tools, takes actions, with human-in-the-loop on critical decisions. It's where the puck is going for 2026. We pilot agents on low-risk workflows first (internal copilots) before customer-facing ones.
What about EU AI Act compliance for AI in production?
Every use case gets risk-tiered (minimal, limited, high, unacceptable) up front. High-tier needs Article 9-17 documentation; we build it in from day one rather than retro-fitting.