Een in-house programma voor de mensen die binnen uw organisatie verantwoordelijk zijn voor het daadwerkelijk uitrollen van AI. Geen demo's en geen kennismaking met chatbots — wij behandelen use-case-selectie, vendor-keuze, AI Act-classificatie, pilot-design en de overgang naar productie. Voor CIO's, CTO's, product- en transformation-leads.
Een AI-implementatietraining richt zich niet op het begrijpen van AI of het gebruiken van ChatGPT op de werkvloer, maar op het daadwerkelijk inbedden van AI-systemen in uw bedrijfsprocessen. De deelnemers leren hoe ze use-cases selecteren, vendors vergelijken, risico's classificeren onder de AI Act, pilots opzetten met heldere succescriteria, en hoe ze een werkend prototype doorzetten naar een gecontroleerde productie-omgeving.
Het verschil met een algemene AI-geletterdheidstraining zit in de scope: geletterdheid richt zich op de hele organisatie en gaat over basiskennis, prompting en risico's voor dagelijks gebruik. Een implementatietraining is voor de kleine groep mensen die de keuzes maakt over architectuur, leveranciers, budget en compliance — en die verantwoordelijk is voor het feit dat een AI-initiatief óf rendement oplevert óf netjes wordt gestopt. Dat is een andere taal, een ander tempo en een ander type opdracht.
Wij geven het programma in-house bij uw organisatie, met cases uit uw eigen domein, en betrekken indien gewenst uw IT-architect, legal-counsel en business-owner in dezelfde sessies — zodat de afstemming tijdens de training al begint. Wat in veel klassikale trainingen pas weken later in een werkgroep landt, gebeurt bij ons aan dezelfde tafel: de tech-lead die zegt waar de modelrouting gaat schuren, de privacy-officer die meteen aangeeft welke verwerking ze niet kan tekenen, de product-owner die hoort waarom de business-case op tokens uitkomt. De training is daarmee tegelijk een afstemmingsmoment.
Wij baseren het programma op wat we zelf zien werken bij klanten die een AI-traject succesvol uitrollen — en op wat misgaat bij klanten die het opnieuw moeten doen. De inhoud is opzettelijk leveranciersneutraal: we behandelen Anthropic, OpenAI en Google naast open-source, en wij verkopen geen licenties. Mocht u na de training kiezen voor een vervolg met onze AI-agent- of platformbouw, dan is dat een aparte beslissing — geen onderdeel van de training-overeenkomst.
U bent verantwoordelijk voor een organisatie-breed AI-programma, maar wil grip krijgen op de keuzes die uw teams maken voordat de investeringen oplopen.
U bouwt een product met een AI-component erin en wil weten welke architectuur-keuzes nu schaalbaar blijven en welke u over een jaar duur opnieuw moet doen.
U bent technisch onderlegd maar nieuw in LLM-architectuur, RAG, eval-suites en model-routing. U wilt een framework om bouw-vs-koop-vs-partner-keuzes te onderbouwen.
U adviseert directies of vertaalt strategie naar uitvoering. U heeft een mentaal model nodig dat verder gaat dan vendor-pitches en marketingmateriaal.
U leidt een digitale transformatie waar AI een onderdeel van is. U wil weten welke onderdelen technisch zijn, welke proces-matig en waar de echte adoptie-risico's zitten.
U vertaalt de AI Act, AVG en sector-regelgeving naar werkbare controles. U wil de techniek goed genoeg begrijpen om de juiste vragen te stellen, niet om zelf te bouwen. In gemengde sessies merkt u sneller waar uw eigen risico-appetijt en de technische werkelijkheid uit elkaar lopen.
De deelnemers verlaten het programma met een geprioriteerde lijst van AI-use-cases, gescoord op ROI, risico en haalbaarheid. Dit komt in de plaats van de gangbare "twintig ideeën in een Miro-board" waar niemand verantwoordelijkheid voor pakt.
Een werkbare set criteria waarmee uw teams vendors vergelijken (Anthropic, OpenAI, Google, open-source) en architectuur-keuzes maken voor LLM-gateway, RAG, eval en model-routing — zonder vendor-lock-in als uitgangspunt.
Een concept-routekaart voor compliance: welke use-cases vallen onder welke AI Act-categorie, welke DPIA-trajecten staan klaar, hoe wordt DORA verweven, en wie binnen uw organisatie welke beslissing neemt. Niet als policy-document waar niemand meer naar kijkt, maar als werkbaar overzicht waarop u kunt sturen.
Het programma is modulair. De volgorde en het gewicht passen we aan op uw sector en uw lopende initiatieven — maar dit is wat erin zit.
Use-case-selectie, ROI-modellering en pilot-design als één samenhangend besluit.
LLM-gateway, RAG, eval-suite en model-routing — wat is wat, en wanneer hebt u het nodig.
Anthropic, OpenAI, Google of open-source: een framework om modellen op merites te kiezen.
AI Act-classificatie, AVG-overlap en concrete hallucinatie-mitigatie per use-case-type.
Wanneer zelf ontwikkelen, wanneer een SaaS afnemen en wanneer met een ontwikkelpartner werken.
Hoe board, legal, IT en business in dezelfde richting krijgen — en hoe te voorkomen dat één partij blokkeert.
Heldere succescriteria, een eerlijk faal-protocol en een ingebouwde kill-switch voordat u start.
Van werkend prototype naar een AI-platform-engineering setup die u over twee jaar nog kunt onderhouden.
Medewerker-adoptie als kritisch pad — niet als hoofdstuk in een launch-deck.
KPI's, tokens, latency en kwaliteit: wat meet u tijdens pilot, en wat in productie?
AI Act, DPIA en DORA in één lijn — met aandacht voor wie wat oplevert en wanneer.
Aansluitend implementatie-traject met ons team als u dat wil — geen verplichting.
Er zijn drie redenen waarom we deze training afgelopen jaar steeds vaker zijn gaan geven. Ten eerste is de AI Act sinds 2026 voor een groot deel handhaafbaar. Organisaties die nu nog niet weten welke van hun lopende AI-toepassingen onder welke risicocategorie vallen, lopen niet alleen een nalevingsrisico — ze missen ook de kans om hun architectuur op die classificatie aan te passen voordat productie-druk dat moeilijk maakt.
Ten tweede zien we dat veel organisaties inmiddels een eerste pilot achter de rug hebben. Die pilot was vaak een ChatGPT-integratie of een interne assistant. Het echte werk begint daarna: wat doen we met klantdata, hoe pakken we agentic workflows aan, welke RAG-aanpak schaalt naar honderden documenten, en hoe regelen we eval zodat we weten wat het model in productie doet. Die vragen vragen om besluitvormers die de afwegingen begrijpen — niet om externe vendors die ze voorzeggen.
Ten derde verandert de vendor-laag snel. Wat een jaar geleden de logische keuze was, is dat nu vaak niet meer. Modellen zijn capabeler, goedkoper en sneller geworden; nieuwe spelers zijn opgekomen; open-source heeft terrein gewonnen. Een organisatie die haar mensen niet structureel bijspijkert op vendor-keuze loopt risico op een verkeerd contract van twee jaar — of, andersom, op het missen van een betere optie omdat niemand de tijd had om te kijken. De training geeft uw mensen het kader en de taal om die keuzes consistent te maken, ook als de markt verder verandert.
Voor de eerste sessie inventariseren we welke AI-initiatieven al lopen, welke teams betrokken zijn en welke compliance-eisen relevant zijn. We passen de modules aan op uw context en gebruiken uw eigen casussen als rode draad.
We werken in compacte sessies met een gemengde groep deelnemers — typisch tech, product, legal en business samen aan tafel. Tussen sessies door beperkt pre-werk; geen huiswerk-cultuur, wel concrete opdrachten die in werkoverleg landen.
Na afloop ligt er een gedragen pilot-portefeuille en een governance-routekaart. Optioneel pakken we het vervolg-traject op met ons eigen interim tech-lead AI en bouwteam — of u zet het zelf voort. Geen vendor-lock-in op de training zelf.
Een kennismaking van een half uur waarin we doornemen welke AI-initiatieven lopen, welke rollen binnen uw organisatie betrokken zijn en welke modules voor uw situatie het meest relevant zijn. Vrijblijvend; we sturen na het gesprek een voorstel met opzet en omvang.
Appfront gebruikt cookies en vergelijkbare technieken voor een goede werking van de website, voor analyse en voor marketing. Je kiest zelf wat je toestaat. Lees meer in ons privacybeleid.
