Ontwikkeling en implementatie

AI-ontwikkeling richt zich op het bouwen, trainen of finetunen van een model (het ‘brein’). AI-implementatie is de volgende stap: het integreren van dat model in jouw bestaande software, workflow en bedrijfscultuur zodat het daadwerkelijk waarde oplevert. Ontwikkeling is de tool maken; implementatie is de tool laten werken voor je team.

De doorlooptijd varieert, maar een standaardtraject ziet er vaak als volgt uit:

• Proof of Concept (PoC): 2 tot 4 weken om de haalbaarheid te bewijzen.

• MVP (Minimum Viable Product): 2 tot 3 maanden voor een werkende integratie.

• Volledige uitrol: Afhankelijk van de organisatiegrootte 6 maanden of langer, inclusief gebruikerstraining en optimalisatie.

Voor 90% van de bedrijven is het slim om te starten met bestaande modellen via API-koppelingen. Dit is kostenefficiënt en razendsnel. Alleen wanneer je werkt met extreem specifieke data, strikte offline privacy-eisen hebt, of een uniek intellectueel eigendom wilt creëren, is het ontwikkelen (of finetunen) van een eigen open-source model (zoals Llama 3) de juiste keuze.

Wij gebruiken technieken zoals RAG (Retrieval-Augmented Generation). Hierbij baseren we de antwoorden van de AI uitsluitend op jouw eigen geverifieerde documenten en data. Daarnaast bouwen we ‘guardrails’ en testprotocollen in om te zorgen dat de output feitelijk juist, veilig en merk-consistent blijft.

Ja, vrijwel alle moderne AI-oplossingen kunnen via API’s communiceren met systemen zoals Salesforce, SAP, HubSpot of maatwerk databases. De implementatie richt zich juist op het automatiseren van de datastroom tussen jouw vertrouwde systemen en de intelligentie van de AI.

De kosten zijn doorgaans verdeeld in drie categorieën:

1. Ontwikkeling & Consultancy: De eenmalige kosten voor het bouwen en inrichten.

2. Infrastructuur & Tokens: De variabele kosten voor het gebruik van het model (bijv. per duizend woorden).

3. Onderhoud & Monitoring: Kosten om te zorgen dat de AI blijft presteren naarmate data en technologie veranderen.