Veel informatie, weinig zoektijd
Medewerkers moeten snel relevante passages uit documenten en systemen vinden.
AI-oplossingen die complexe bedrijfsprocessen gericht ondersteunen
We ontwikkelen en integreren AI voor kennis, documenten, signalering en besluitondersteuning—met betrouwbare brondata, meetbare kwaliteit en menselijke controle.
Niet beginnen met AI, maar met het procesprobleem
AI kan grote hoeveelheden informatie analyseren, documenten verwerken, patronen herkennen en medewerkers tijdens hun werk gericht ondersteunen.
Maar een demonstratie die een overtuigend antwoord genereert is nog geen betrouwbare bedrijfsoplossing. De waarde ontstaat pas wanneer het resultaat past binnen het proces en meetbaar bruikbaar is.
Daarom starten we bij de taak, broninformatie, risico’s en gewenste menselijke beoordeling. Pas daarna kiezen en integreren we een passende AI-techniek.
Resultaat uit de praktijk
AI Process Support voor ProRail
Een digitale assistent maakt procesinformatie uit grote hoeveelheden documenten sneller vindbaar en toepasbaar binnen het werkproces.
Duizenden
documenten als kennisbron
Private cloud
voor afgeschermde informatie
API
voor koppeling met bestaande systemen
Wanneer kan AI waarde toevoegen?
Herhaalbare beoordeling
Aanvragen, meldingen of documenten worden steeds volgens vergelijkbare criteria beoordeeld.
Kennis is moeilijk overdraagbaar
Belangrijke uitleg zit verspreid in documenten, dossiers en ervaring van medewerkers.
Besluiten vragen context
Een medewerker moet gegevens, regels en vergelijkbare situaties bij elkaar brengen.
Conceptwerk kost veel tijd
Samenvattingen, toelichtingen en rapportages worden steeds opnieuw samengesteld.
Afwijkingen vallen laat op
Patronen en uitzonderingen zijn in grotere hoeveelheden data moeilijk handmatig te herkennen.
Wat verstaan we onder een AI-oplossing?
Een AI-oplossing combineert een model met brondata, bedrijfsregels, software-integratie en een duidelijke plek in het werkproces.
Het model kan informatie classificeren, zoeken, samenvatten, voorspellen of genereren. De omliggende oplossing bepaalt welke informatie beschikbaar is en wat met het resultaat gebeurt.
Bij onzekerheid, uitzonderingen of grotere impact blijft menselijke beoordeling expliciet onderdeel van het proces. Feedback kan vervolgens worden gebruikt om kwaliteit te volgen.
- ✓ Classificatie en extractie
- ✓ Zoeken met gecontroleerde bronnen
- ✓ Voorspellingen en signalering
- ✓ Generatieve procesondersteuning
- ✓ Human-in-the-loop beoordeling
- ✓ Evaluatie, logging en monitoring
Eerst aantonen dat AI voldoende waarde en kwaliteit levert
Een afgebakende haalbaarheidsfase voorkomt dat een interessant experiment uitgroeit tot een toepassing die niet betrouwbaar, uitlegbaar of betaalbaar genoeg is voor dagelijks gebruik.
Proceswaarde
Welke taak wordt sneller, consistenter of beter uitvoerbaar en hoe meten we dat?
Datageschiktheid
Zijn voldoende representatieve en rechtmatig bruikbare bronnen beschikbaar?
Kwaliteitsgrens
Wanneer is een resultaat goed genoeg en wanneer moet een medewerker beoordelen?
Inpasbaarheid
Kan de oplossing veilig worden gekoppeld aan systemen, rollen en werkafspraken?
Toepassingen van AI
Documentverwerking
Classificeer documenten, haal gerichte velden uit en maak samenvattingen voor beoordeling.
Kennisassistenten
Vind antwoorden en bronpassages in interne documentatie, procedures en dossiers.
Procesondersteuning
Bied tijdens uitvoering relevante informatie, vervolgstappen en aandachtspunten aan.
Signalering
Herken afwijkingen en patronen die in grotere aantallen lastig handmatig zichtbaar zijn.
Voorspellingen
Ondersteun planning en capaciteit met historische gegevens en expliciete onzekerheid.
Conceptgeneratie
Maak conceptteksten op basis van gecontroleerde broninformatie en laat medewerkers accorderen.
AI-platformen binnen onze oplossingen
We kiezen AI-technologie op basis van de taak, brondata, kwaliteitseisen, privacy en gewenste controle. Een model is daarbij één onderdeel van de volledige oplossing.
We combineren bestaande AI- en cloudplatformen met gecontroleerde brondata, bedrijfsregels, integraties en maatwerksoftware.
Genoemde product- en bedrijfsnamen zijn eigendom van de betreffende merkhouders. Vermelding betekent niet dat sprake is van een partnerschap of officiële aanbeveling.
Verantwoorde AI vraagt om concrete ontwerpkeuzes
Controle ontstaat niet door één disclaimer, maar door bronselectie, toegangsrechten, kwaliteitsmetingen en duidelijke verantwoordelijkheden onderdeel van de oplossing te maken.
Doel en grens
De oplossing heeft een afgebakende taak en doet niet meer dan nodig is voor het proces.
Bronnen en privacy
Alleen relevante, toegestane data en documenten worden voor de toepassing ontsloten.
Menselijke controle
Rollen, onzekerheid en impact bepalen wanneer beoordeling of goedkeuring vereist is.
Meetbare kwaliteit
Vooraf gekozen voorbeelden en criteria maken prestaties herhaalbaar toetsbaar.
Transparantie
Gebruikers zien waar mogelijk gebruikte bronnen, beperkingen en status van het resultaat.
Monitoring
Gebruik, fouten, kwaliteit en veranderingen in bronnen of modellen worden gevolgd.
Onze aanpak voor AI-oplossingen
1
Procesdoel en nulmeting bepalen
We maken concreet welke taak verbetert en hoe tijd, kwaliteit of gebruik nu wordt gemeten.
2
Data en risico’s beoordelen
We onderzoeken beschikbaarheid, representativiteit, privacy, uitzonderingen en mogelijke impact.
3
Oplossing en controle ontwerpen
We kiezen techniek, bronnen, integratie, kwaliteitscriteria en momenten van menselijke beoordeling.
4
Haalbaarheid beproeven
We testen met representatieve voorbeelden of kwaliteit en bedrijfswaarde voldoende zijn.
5
Integreren en gecontroleerd invoeren
We koppelen de oplossing aan het proces en testen rollen, fouten en uitzonderingen.
6
Meten en verbeteren
We volgen kwaliteit, gebruik, kosten en proceswaarde en passen gericht aan.
AI-procesondersteuning in de praktijk
Voor ProRail ontwikkelden we AI Process Support om medewerkers gericht te ondersteunen bij complexe procesinformatie.
AI gekoppeld aan bestaande kennis en werkprocessen
De oplossing helpt medewerkers informatie te vinden, samen te vatten en toe te passen binnen hun proces.
Kennis
sneller beschikbaar
Context
gekoppeld aan het proces
Controle
bij de medewerker
Gerelateerde diensten
Deze expertise wordt ingezet binnen verschillende diensten van AioriQ.
Gerelateerde expertise
Lees verder over technische expertises die hier direct op aansluiten.
Lees verder over dit onderwerp
Verdiep je in de keuzes, randvoorwaarden en aanpak die bij dit vraagstuk horen.
AI-oplossingen
Wanneer is AI geschikt voor een bedrijfsproces?
Beoordeel taak, data, kwaliteit, risico en menselijke controle.
Lees het inzicht
AI-oplossingen
RAG of een AI-model trainen: wat past bij interne kennis?
Kies tussen kennis ophalen, gedrag aanpassen of een gerichte combinatie.
Lees het inzichtVeelgestelde vragen over AI-oplossingen
Wat is een AI-oplossing voor bedrijfsprocessen?
Een toepassing die kunstmatige intelligentie inzet voor analyse, classificatie, voorspelling of ondersteuning binnen een proces.
Moet AI zelfstandig beslissingen nemen?
Nee. Vaak ondersteunt AI medewerkers en blijft menselijke beoordeling onderdeel van het proces.
Welke data is nodig?
Dat hangt af van de toepassing. De data moet voldoende relevant, betrouwbaar en rechtmatig beschikbaar zijn.
Kunnen bestaande systemen worden gebruikt?
Ja. AI wordt meestal via API’s of maatwerksoftware aangesloten op bestaande applicaties en databronnen.
Hoe wordt privacy beschermd?
Met passende toegangsrechten, dataminimalisatie, veilige verwerking en duidelijke afspraken over gebruikte modellen en data.
Hoe wordt de kwaliteit gemeten?
We definiëren vooraf meetbare criteria en controleren resultaten tijdens ontwikkeling en gebruik.
Kan generatieve AI intern worden ingezet?
Ja. Bijvoorbeeld voor kennisassistenten, samenvattingen en conceptteksten op basis van gecontroleerde bronnen.
Kunnen we klein beginnen?
Ja. Een afgebakend prototype of gebruiksscenario is vaak de beste eerste stap.
Wat kost een maatwerk AI-oplossing?
De investering hangt af van de taak, bronnen, kwaliteitsdoel, integraties, beveiliging en benodigde menselijke controle. Een afgebakende haalbaarheidsfase geeft eerst inzicht in waarde en technische omvang.
Gebruiken jullie bestaande AI-modellen of ontwikkelen jullie zelf een model?
We kiezen wat bij het probleem past. Vaak combineren we bestaande modellen met gecontroleerde brondata, bedrijfsregels en maatwerksoftware. Een eigen model is alleen zinvol wanneer data, kwaliteitseisen en gebruik dat rechtvaardigen.
Zie je kansen voor AI, maar is nog niet duidelijk welke toepassing voldoende waarde en betrouwbaarheid kan leveren?
We onderzoeken het proces, de beschikbare bronnen, risico’s en kwaliteitscriteria en vertalen één kans naar een beheersbare eerste toepassing.
Ilja Vinzenz
Geef jouw organisatie de voorsprong die het verdient. Plan vandaag nog een kennismaking met Ilja. Die 15 minuten verdien je gegarandeerd terug.
Plan een vrijblijvend gesprek
Mail Ilja