AI POC laten ontwikkelen: van idee naar werkende proof of concept
De meeste AI-pitches eindigen in een rapport. Appfront bouwt POCs die werken op uw eigen data, gemeten met een eval-set, en met een architectuur die meeschaalt naar productie zonder herbouw. Voor CTOs, product-leads en innovation-teams die voorbij de demo willen.
Waarom 70% van AI POCs nooit productie haalt
Onderzoek van Gartner en MIT laat keer op keer zien dat het overgrote deel van enterprise-AI-POCs strandt voor productie. Niet omdat AI niet werkt, maar omdat de POC-fase verkeerd is opgezet. Vier patronen zien wij terugkomen.
Scope groeit ongezien
De POC begon als "antwoord-bot voor factuur-vragen" en eindigde als "vervang ons hele klantenservice-team". Modelkwaliteit kelderde, conclusie werd onmogelijk te trekken.
Geen eval-set
Het team kijkt naar tien voorbeeld-output, vindt het "ziet er goed uit", en stopt daar. Bij productie-launch blijkt het op de 10.000 edge-cases waar niemand naar keek dramatisch te falen.
Data-gat
POC werkt prachtig op een schoongepoetste testset met 50 records. Productiedata bevat ongestructureerde notities, oude formats, anomalieën: waar het POC-model nooit getraind/getest op was.
Stack-mismatch
POC draait op een notebook met hard-coded keys, sync API-calls en geen logging. Voor productie moet alles opnieuw: orchestratie, monitoring, security, schaalbaarheid. Effectief twee builds.
Drie types AI POC die we ontwikkelen
Niet elke AI-vraag vraagt om hetzelfde antwoord. Door vooraf het juiste POC-type te kiezen voorkomen we dat we ergens halverwege ontdekken dat de aanpak niet bij de taak past.
RAG-POC
Retrieval-augmented generation voor vragen over uw eigen documenten, beleid of kennis-base. Eval-focus: faithfulness, citation accuracy, retrieval-recall. Typisch traject: 2-3 weken.
- Vector-store + embeddings-keuze
- Chunk-strategie en retrieval-tuning
- Citation-validatie
- RAGAS-eval als baseline
Agent-POC
Een agent die plant, tools aanroept en handelt: onderzoek-flows, workflow-automatisering of multi-step taken. Eval-focus: succes-rate per stap, hallucination-rate bij tool-aanroepen, kosten per run. Typisch traject: 4-6 weken.
- Tool-design (geen API-mirror)
- Plan-en-execute met human-in-the-loop
- Trace-systeem en run-vergelijking
- Approval-gates voor risico-acties
Classifier-POC
Classificatie, extraction of structured-output op tekst (mails, tickets, contracten). Eval-focus: precision, recall, F1 per klasse. Typisch traject: 2-4 weken, vaak met fine-tuning of structured-output-models.
- Golden dataset (vaak 300-3000 cases)
- Pydantic/JSON-schema voor output
- Multi-model comparison
- Productie-monitoring met drift-detectie
Hoe Appfront een AI POC bouwt
Een vast ritme in vier fases. Geen lange ontdekkings-rondjes; we werken met scope-bewuste milestones zodat we per fase weten of we doorgaan of bijsturen.
Scope en eval-design (week 1)
We schrijven samen met u op: welke specifieke taak moet de AI doen, voor wie, op welke data, met welke succes-criteria. Daarna ontwerpen we de eval-set: tussen 50 en 500 testcases die de happy path en de belangrijkste edge cases dekken.
- Scope-document met expliciete grenzen
- Eval-set v1 (gevalideerd door uw experts)
- Definition of success per testcase
Eerste werkende versie (week 2-3)
We bouwen de minimale werkende implementatie: data-pipeline, model-aanroepen, output. Geen UI nog, geen integraties: alleen de kern. Op het eind van fase 2 draaien we de eval-set en hebben we een baseline-score.
- Werkende pipeline (data → model → output)
- Eerste eval-rapport met baseline
- Cost-per-run inschatting
Iteratie en verbetering (week 3-5)
Op basis van baseline weten we waar het breekt. Iteratie gaat naar de bottleneck: betere prompt, andere chunk-strategie, ander model, betere tool-design, extra context. Elke iteratie wordt gemeten met dezelfde eval-set zodat verbetering objectief is.
- Iteratie-rapportages met eval-diff
- Trace-systeem live
- Edge-case rapport
Productie-pad en oplevering (week 5-6)
We bouwen de architectuur-blueprint die laat zien wat er nodig is voor productie: orchestratie, monitoring, security, kosten-controle, fallbacks. We leveren werkende code, eval-suite, trace-systeem en het architectuur-document op.
- Productie-architectuur-blueprint
- Werkende POC-codebase + tests
- Eval-suite die in CI kan draaien
- Go/no-go verdict met kosten-impact
Van POC naar productie zonder herbouw
De grootste kosten-piek bij AI-trajecten zit in de overgang van POC naar productie. Bij ons wordt die overgang voorbereid tijdens de POC, niet erna.
Eval-suite die in CI past
De eval-set die we in fase 1 ontwerpen, draait niet alleen op uw laptop. We bouwen 'm zo dat hij op GitHub Actions of GitLab CI draait, met output naar uw eigen dashboards. Bij elke prompt-, model- of pipeline-wijziging weet u direct of de kwaliteit beter of slechter werd.
Orchestratie-laag scheidbaar
Model-aanroepen lopen via een dunne abstractie-laag die in POC en productie hetzelfde is. Wisselen tussen Claude, GPT-4 en self-hosted is een config-change, geen herbouw. Voor agent-flows gebruiken we MCP zodat tools tussen omgevingen herbruikbaar zijn.
Observability vanaf dag 1
Logging, tracing en kosten-attributie zijn vanaf de POC ingebouwd. Bij productie-uitrol hoeven we geen monitoring-infrastructuur achteraf bij te bouwen. U kunt vanaf dag 1 zien per gebruiker, per use case en per model wat de prestatie en de kosten zijn.
Security en compliance documented
Data-flows, prompt-injection-mitigaties en log-bewaring worden in fase 4 expliciet gedocumenteerd. Audit-vragen tijdens de productie-fase worden daarmee dezelfde week beantwoord, niet maanden later na een tweede engagement.
Test je idee eerst — werkend prototype in 1 dag
Met OneDayBuild maken we je idee in één dag tastbaar voor €950, zodat je weet of verdere ontwikkeling de investering waard is. Besluit je door te gaan met de volledige bouw? Dan verrekenen we de kosten volledig.
Bekijk OneDayBuild →Voorbeeld-POCs uit ons werk
Geanonimiseerde voorbeelden van POCs die we recent oplevenden. Inclusief baseline, het verbeter-traject en de productie-uitkomst.
Beleids-Q&A voor compliance-team
Vraag: kan een AI vragen over interne compliance-documenten beantwoorden met citaties? Eval: 200 vragen, beoordeeld op faithfulness en citation accuracy. Baseline: 62% correct met directe citaties. Eindstand week 4: 91% correct na chunk-tuning en hybride retrieval. Productie: uitgerold naar 80 medewerkers, ~400 vragen per week.
Factuur-matching agent met approval
Vraag: kan een agent inkomende facturen matchen met PO's en bij twijfel een mens betrekken? Eval: 500 historische facturen, gemeten op match-rate en false-positives. Baseline: 71% auto-match, 12% false-positives. Eindstand week 5: 86% auto-match, 2% false-positives na tool-redesign. Productie: 4 maanden later, bespaart team ~16 uur per week.
Triage van inkomende patiënt-berichten
Vraag: kan een classifier patiënt-mails routeren naar de juiste afdeling? Eval: 1.500 gelabelde mails, 12 klassen. Baseline: 79% accuracy met GPT-4o-mini. Eindstand week 3: 92% accuracy met fine-tuned smaller model dat 8x goedkoper draait. Productie: draait 6 maanden, 2.000 mails per dag, foutmarge stabiel.
Veelgemaakte fouten en hoe we ze voorkomen
Lessen uit AI POCs die we voor uiteenlopende klanten hebben opgeleverd, en de patronen die we vooraf inbouwen om ze te voorkomen.
Frameworks en stack die we inzetten
Pragmatisch per use case. Geen vendor-evangelie; wel een lijst van tools waar we ervaring mee hebben en waarvan we weten wanneer ze passen.
Model-laag
- Claude (Anthropic): reasoning, long context
- GPT-4o/o1 (OpenAI): agent-flows, structured output
- GPT-4o-mini: batch-werk, goedkope classifiers
- Llama 3.1 / 3.3 (zelf-gehost): gevoelige data, high-volume
- Mistral / Qwen: kostenefficiënt zelf-hosten
Tool & orchestratie
- MCP (Model Context Protocol): tool-laag
- OpenAI Function-calling / Structured Output
- LangChain / LangGraph: agent-orchestratie
- LlamaIndex: RAG-pipelines
- Pydantic-AI: typed agent-output
Eval & observability
- Promptfoo: prompt-regression-suites
- RAGAS: RAG-specifieke metrics
- Langfuse / Arize: tracing en monitoring
- OpenAI Evals: gestandaardiseerde evals
- Custom pytest-runners: bij specifieke metrics
Productie-laag
- vLLM / TGI: high-throughput inference
- Ollama: lokale deployment
- Pinecone / Qdrant / Weaviate: vector-stores
- Postgres + pgvector: voor bestaande Postgres-stacks
- Kubernetes-deployments met Helm-charts
Waarom Appfront voor uw AI POC
Engineering-first
We bouwen, we evalueren, we leveren werkende code. Geen consultancy-decks; wel een POC die uw eigen team kan overnemen of waar we mee doorbouwen tot productie.
Productie-ervaring
Het team heeft AI-systemen in productie gezet bij klanten in finance, zorg, logistiek en publieke sector. We kennen de valkuilen die pas zichtbaar worden zodra het echte verkeer binnenkomt.
Code blijft van u
De code is van u. We werken met open frameworks en gangbare cloud-tooling waar dat past. U kunt zelf onderhouden, ergens anders door laten ontwikkelen, of met ons doorgaan.
Eerlijk verdict
Als de POC laat zien dat AI hier niet de juiste oplossing is, zeggen we dat. Dat heeft ons geen klanten gekost; integendeel, dat is de reden dat klanten terugkomen voor het volgende project.
Klaar om uw AI POC eerlijk te toetsen?
Beschrijf uw use case in een paar zinnen. We plannen een intake van 45 minuten waarin we beoordelen of een AI POC passend is, welk type het beste zou werken en welke scope realistisch is binnen uw tijdsplanning.