AI-bureau in Nederland
Appfront is een AI-bureau uit Amsterdam dat maatwerk software bouwt waarin AI een onderdeel is, geen etiket. We ontsluiten uw eigen data, verwerken documenten, voorspellen en classificeren, en koppelen dat aan de systemen waar uw mensen al werken. Hieronder staat wat wij bouwen, waarom AI-trajecten stukgaan en welke vragen u elk bureau stelt.
Organisaties die we hielpen
Onze ervaring is in te zetten bij iedere organisatie die ambitieus en toekomstgericht is. Van de kleine startups die groot durven dromen tot de gevestigde namen die voorop willen blijven lopen – let's go!
Wat wij met AI bouwen
AI is bij ons geen losse dienst, maar een onderdeel van software die uw mensen dagelijks gebruiken. Dit zijn de zes toepassingen die we het vaakst opleveren.
Documenten uitlezen en verwerken
Facturen, contracten en formulieren die nu met de hand worden overgetikt. Het systeem leest de velden uit die u nodig heeft en stuurt twijfelgevallen naar een mens. Zie AI-documentverwerking.
Zoeken in uw eigen data
Uw kennis zit in duizenden documenten die niemand meer overziet. Een zoeklaag beantwoordt een vraag in gewone taal en laat zien op welke records het antwoord rust.
Voorspellen op basis van historie
Uitval van een machine, de vraag per week, het risico op een te late order. Een voorspelling werkt alleen in het scherm waar de beslissing valt. Zie voorspellende dashboards.
Classificeren en routeren
Binnenkomend werk, van mailbox tot ticketstroom, indelen naar type, urgentie en behandelaar. Regels die nu in iemands hoofd zitten, worden expliciet en toetsbaar. Zie documentclassificatie met AI.
Gesprekken en spraak
Een assistent die vragen beantwoordt op basis van uw eigen documentatie, of spraak die als tekst in het juiste dossier belandt. Zie spraakherkenning in een app.
Koppelen aan wat u al gebruikt
Een model levert pas waarde als de uitkomst terechtkomt in het ERP, het CRM of het dossier waar het werk gebeurt. Die koppelingen bouwen we zelf.
Waarom AI-trajecten in de pilotfase blijven steken
Veel organisaties die ons benaderen hebben al een pilot achter de rug. Die pilot werkte, en toch draait er niets. Dat ligt zelden aan het model. Een demo op uitgezocht voorbeeldmateriaal is iets anders dan een systeem waar dagelijks tientallen mensen op leunen.
Een demo draait op een schone dataset
In een pilot kiest u zelf het voorbeeldmateriaal. In productie komt binnen wat er binnenkomt: een scheve scan, een oud formaat, een dossier met een leeg veld. Die gevallen zijn geen ruis, ze zijn een vast deel van de stroom. Zolang niemand heeft bepaald wat ermee gebeurt, kan het systeem niet aan.
De data moet blijven stromen
Voor een pilot volstaat één export. Een systeem heeft een lopende verbinding met de bron nodig, met afspraken over hoe vaak, in welke vorm en wie erbij mag. Bij AWVN zat daar het echte werk: samen met Data Science Lab richtten we een data warehouse in en indexeerden we alle cao-bestanden.
Niemand neemt een antwoord over dat hij niet kan controleren
Een professional die een advies ondertekent, accepteert geen uitkomst zonder onderbouwing. Daarom laten we bij elke uitkomst zien op welke gegevens die rust. Dat is geen functie die u er achteraf bij bouwt; het bepaalt hoe u het datamodel en de schermen inricht.
Een pilot mag ook nee opleveren
Soms laat een verkenning zien dat de winst te klein is, of dat het probleem ergens anders zit. Dat is een bruikbare uitkomst en wij benoemen die ook. Doorbouwen aan iets waar straks niemand op vertrouwt, kost u aanzienlijk meer.
Wat er tussen pilot en productie nog moet gebeuren
- Een lopende koppeling met de bron in plaats van een handmatige export
- Afhandeling van de gevallen die in de pilot buiten beeld bleven
- Elke uitkomst herleidbaar naar de records waarop hij rust
- Rolgebaseerde toegang, zodat niet iedereen alles ziet
- Monitoring, zodat u merkt wanneer de kwaliteit afglijdt
- Een route voor het geval het model er niet uitkomt
- Een eigenaar bij u die de uitkomst beoordeelt
- Beheer en doorontwikkeling nadat het systeem live is
Een AI-traject dat wel in productie kwam
AWVN is een werkgeversorganisatie met meer dan dertig jaar aan cao-data over duizenden organisaties en sectoren. Die kennis werd bijgehouden in een Excel die onbeheersbaar was geworden: zoeken kostte tijd en de uitkomst hing af van wie zocht.
De kern was niet een zoekmachine bouwen, maar begrijpen hoe een cao-adviseur redeneert: welke parameters altijd meespelen en welke per situatie verschillen. Dat leidde tot een vraagbouwer waarmee een adviseur een vraag opbouwt uit vaste elementen.
De applicatie ontsluit meer dan 10.000 cao's over 30 jaar, en adviseurs beantwoorden cao-vragen gemiddeld 75% sneller dan met de vorige werkwijze. De grotere winst zit volgens AWVN in consistentie: elk advies rust op dezelfde data en dezelfde methodiek.
Vanuit Data Science Lab deden we jarenlange ervaring op met data, consultancy, AI en tech; het bestaat nog als zusterbedrijf. Lees de volledige case over de cao-data-applicatie voor AWVN of bekijk ons werk voor GVB, De Haas Road Cargo en Erfgoed Delft.
Meer dan 10.000 cao's ontsloten
De tool maakt meer dan 10.000 cao's over 30 jaar doorzoekbaar, zodat adviseurs de volledige markthistorie kunnen betrekken.
75% sneller beantwoord
Adviseurs beantwoorden cao-vragen gemiddeld 75% sneller dan voorheen, doordat zoeken, filteren en onderbouwen in één tool samenkomen.
Elk antwoord herleidbaar
Bij iedere uitkomst toont het systeem op welke cao's en records het antwoord is gebaseerd.
Uw AI-vraagstuk voorleggen?
Beschrijf hieronder in het formulier waar u tegenaan loopt: welke gegevens u heeft, welk werk nu handmatig gebeurt en wat er in een eerdere pilot niet lukte. We laten weten of wij de juiste partij zijn, en zo niet, wat wel logisch is.
Wil je een project starten?
We horen graag van je.
Je bericht is verstuurd
Bedankt voor je interesse! We nemen zo snel mogelijk contact met je op, meestal binnen 1 werkdag.
Waar u op let bij het kiezen van een AI-bureau
Vrijwel elk bureau kan een demo laten zien. Het verschil zit in wat daarna gebeurt. De vragen hiernaast stelt u aan elk bureau, ook aan ons. U leert vooral iets van hoe concreet het antwoord komt.
Vraag door op wat er in productie draait
Een portfolio vol proofs of concept zegt weinig. Vraag welk systeem vandaag draait, hoeveel mensen het gebruiken en wat er misging voordat het zover was. Een bureau dat geen enkel moeizaam traject kan noemen, vertelt het halve verhaal.
Vraag wat u overhoudt als u stopt
Spreek vooraf af wat u in handen krijgt: de code, de documentatie, het datamodel en de afspraken over waar gegevens staan en wie erbij kan. Wij werken volgens ons informatiebeveiligingsbeleid. Vraag elk bureau hoe zij dat regelen en of u het op papier krijgt.
Wanneer u geen AI-bureau nodig heeft
Is uw vraag eigenlijk een rapportagevraag die een goed ingericht datamodel beantwoordt, dan lost AI niets op. Dat geldt ook wanneer één gegeven op drie plekken wordt ingevoerd: dan zit het probleem in het proces. In beide gevallen is maatwerk software of een koppeling het stabielere antwoord, en dat zeggen wij liever bij de kennismaking dan halverwege.
Heeft u al een eigen datateam en zoekt u richting of extra handen, dan past een AI-consultant of AI-ontwikkelaar beter dan een bouwtraject. Vergelijkt u breder, dan geeft ons overzicht van de beste AI-bureaus in Nederland een beeld van de markt.
Vragen die u aan elk bureau stelt
- Welk systeem van u draait vandaag in productie en hoeveel mensen gebruiken het?
- Wat ging er in dat traject anders dan gepland, en wat deed u toen?
- Hoe laat het systeem zien waar een uitkomst vandaan komt?
- Wat gebeurt er als het model er niet uitkomt?
- Waar staan onze gegevens en wie heeft er toegang toe?
- Wat krijgen wij opgeleverd: code, documentatie, datamodel?
- Wie doet het beheer nadat het live is, en hoe is dat vastgelegd?
- Wat zou u ons afraden om met AI op te lossen?
Ontmoet het team
Bij Appfront geloven we dat technologie en innovatie hand in hand gaan. Ons team van experts is het hart van ons succes. Elk lid brengt een unieke set vaardigheden en een gedeelde passie voor slimme digitale oplossingen. Maak kennis met de drijvende krachten achter Appfront:
Hoe een traject bij ons begint
We werken in vier fases. De eerste is vrijblijvend en stelt vast of AI hier het juiste gereedschap is.
We bespreken uw vraag, uw gegevens en wat er nu misgaat. Aan het eind weet u of dit een AI-vraagstuk is, een softwarevraagstuk of geen van beide.
We bakenen af wat het systeem moet kunnen, welke bronnen nodig zijn en waaraan we meten of de uitkomst klopt. Ook leggen we vast welke gevallen een mens beoordeelt.
We bouwen in design- en developmentsprints en tonen tussentijds werkende versies. Herleidbaarheid, autorisatie en foutafhandeling zitten vanaf het eerste ontwerp in het systeem.
Na livegang volgen we hoe het systeem zich houdt op echte invoer, sturen we bij waar de kwaliteit afglijdt en ontwikkelen we door.
Veelgestelde vragen over AI-bureaus
De vragen die we hierover het vaakst krijgen.
Een AI-bureau vertaalt een bedrijfsvraag naar een werkend systeem: bepalen of AI het juiste gereedschap is, de data ontsluiten, een model kiezen of trainen en dat inbouwen in software die uw mensen dagelijks gebruiken. Het model bouwen is daarvan het kleinste deel.
Aan wat er in productie draait, niet aan het aantal demo's. Vraag welk systeem vandaag wordt gebruikt, hoe het laat zien waar een uitkomst vandaan komt en wie het beheer doet. Vraag ook wat het bureau u zou afraden.
Als uw vraag eigenlijk een rapportagevraag is die een goed ingericht datamodel beantwoordt, of als hetzelfde gegeven op meerdere plekken wordt ingevoerd. Dan zit het probleem in het proces, niet in het ontbreken van een model. Maatwerk software is dan het stabielere antwoord.
Dat hangt af van de vraag. Voor AWVN richtten we samen met Data Science Lab een data warehouse in en indexeerden we alle cao-bestanden met een ontwikkeld AI-model; die applicatie draait op React, Python, Docker, een LLM en Microsoft Azure.
Dat spreken we per traject af en het staat in het ontwerp. We werken met rolgebaseerde toegang, leggen vast welke gegevens waarvoor worden gebruikt en beperken de verzameling tot wat nodig is. De AWVN-applicatie draait bijvoorbeeld op Microsoft Azure.
Met een vrijblijvende kennismaking waarin we uw vraag, uw gegevens en het knelpunt doornemen. Daarna volgt de planning, dan de bouw in design- en developmentsprints, en daarna beheer. U kunt uw vraag hieronder via het formulier voorleggen.