AI uitrollen in een grote organisatie is iets anders dan één AI-feature toevoegen aan één applicatie. Het gaat om strategie, platform, governance, vendor-mix en de mensen die ermee moeten werken. Wij helpen enterprise-organisaties dat geheel werkend te krijgen — pragmatisch, met werkende pilots in productie in plaats van een rapport.
Onder enterprise AI implementatie verstaan we het uitrollen van AI als capability door een grote organisatie heen — niet als één losse AI-feature, maar als gedeelde laag waar meerdere business-units, teams en use-cases gebruik van maken. Dat raakt strategie, platform-engineering, governance, vendor-management en workforce tegelijk. Bij organisaties vanaf circa vijfhonderd medewerkers, met een complex IT-landschap en meerdere business-units, ontstaat al snel een dynamiek waarin elke afdeling parallel iets met AI begint. Het werk zit dan niet meer in het kiezen van een tool, maar in het samenbrengen van die initiatieven onder één architectuur, één governance-laag en één vendor-strategie.
De typische enterprise heeft inmiddels parallel meerdere AI-pilots gestart. De board heeft een mandaat afgegeven, een paar teams hebben iets met copilots gebouwd, marketing heeft een GPT-tool ingekocht en de afdeling klantcontact heeft een chatbot-vendor binnengehaald. Het probleem zit zelden in het starten — het zit in het opschalen, governance-vast krijgen en het laten samenwerken van die initiatieven. Compliance-druk vanuit de AI Act, DORA, NIS2, MDR of sector-toezichthouders maakt dat een board die eerst alleen vroeg om "wat doen we met AI" inmiddels ook vraagt om risk-classification, audit-logs en model-cards.
Wij combineren een tech-grondige AI-strategie met de daadwerkelijke bouw — denk aan een centraal LLM-platform, RAG-infrastructuur, eval-tooling, en een vendor-neutrale architectuur waarin Anthropic, OpenAI, Azure-OpenAI en open-source modellen naast elkaar kunnen draaien. Geen Big-4-rapport van 200 pagina's, wel werkende pilots in productie en een platform waar uw teams op door kunnen bouwen. We zijn ook geen reseller van een specifieke cloud-AI: er zitten geen kickbacks aan onze model-keuzes vast, dus het advies over welke leverancier per use-case fit kan eerlijk gegeven worden.
Doelgroep voor dit type traject zijn enterprise-CIO's en CTO's met een AI-mandaat vanuit de board, organisaties met meerdere parallelle AI-pilots die niet schalen, post-mergersituaties waar twee AI-strategieën moeten samenkomen, financiële instellingen onder DNB- of AFM-toezicht, zorginstellingen met MDR- en AVG-overlap, overheidsorganisaties die in het algoritme-register moeten en enterprise B2B-SaaS-vendors die AI als feature aan hun eigen klanten willen aanbieden. Voor elk van die contexten ziet het traject er anders uit, maar de onderliggende lagen — strategie, platform, governance, workforce — komen telkens terug.
CIO/CTO moet binnen een jaar laten zien dat AI structureel waarde levert, niet alleen in PowerPoint maar in een paar concrete business-cases die in productie draaien.
Vijf parallelle AI-experimenten zijn losgegaan in verschillende business-units. Geen daarvan staat in productie, niemand weet welke door moeten en welke niet.
Na een fusie of overname hebben twee organisaties ieder hun eigen AI-vendor, copilot-uitrol en datalandschap. Die moeten geconvergeerd of bewust gescheiden gehouden worden.
Financiële instellingen onder DNB/AFM, zorginstellingen met MDR + AVG, of overheid onder algoritme-register-verplichting: governance moet rond zijn voor de eerste audit.
De organisatie zit vast aan één LLM-leverancier voor alle use-cases en wil flexibeler — model-routing per use-case, fallback-modellen en betere kostencontrole.
Enterprise B2B-SaaS-vendors die AI in hun eigen product willen bouwen voor hun klanten — niet alleen intern gebruik, maar AI als capability van het platform zelf.
Value-mapping, use-case-portfolio, gating-criteria, risk-classification per use-case onder de AI Act, model-cards, audit-logs en human-in-the-loop policy. Hier hangt onze AI-strategie-discovery aan vast.
Een interne AI-platformlaag: LLM-gateway met model-routing, prompt-library, eval-framework, retrieval-laag voor RAG, observability en kostentracking. Hierop kunnen teams hun eigen AI-agents en use-cases bouwen zonder elke keer het wiel opnieuw uit te vinden.
AI staat of valt met de mensen die het gebruiken. AI-geletterdheid per organisatielaag — board, engineering, ops, compliance, HR — plus change-management voor de teams waar het werk daadwerkelijk verandert.
Wat wij typisch bouwen, adviseren en met u inrichten. Niet elk traject heeft alle negen nodig — de combinatie volgt uit de discovery.
Value-mapping per business-unit, prioritisering, ROI-framework, no-go-criteria.
LLM-gateway, prompt-library, eval-suite, RAG-infrastructuur, observability, cost tracking.
AI Act-mapping, bias-monitoring, model-cards, audit-logs, human-in-the-loop policy, data-residency.
Pilots per business-unit, gating-criteria, go/no-go beslissingen, sunsetting van wat niet werkt.
Multi-LLM-strategie, contractbeheer, kostenmonitoring, fallback-paden tussen modellen.
Prompt-injection-defense, output-filtering, PII-leak-prevention, model-access-control, secret-handling.
AI Act Art. 4 + Art. 9-15, GDPR-overlap, DORA, NIS2, MDR voor zorg, algoritme-register.
AI-geletterdheidstraining per laag: board, engineering, ops, compliance, HR, end-users.
Wat verandert voor mensen, wie raakt taken kwijt, wie krijgt nieuwe verantwoordelijkheid, hoe communiceer je dat zonder paniek.
Zes fasen die niet per se sequentieel zijn — strategie en governance lopen continu door, terwijl platform en pilots parallel opgebouwd worden.
Eerste sprints. We brengen het bestaande AI-landschap in kaart — welke pilots draaien, welke vendor-contracten staan, welke datalandschap eronder zit. We identificeren use-cases met de meeste hefboomwerking en bouwen een gating-framework op basis van impact, feasibility, risk en learning-value. Levert een werkbare roadmap op, geen rapport.
LLM-gateway, eval-framework, RAG-infrastructuur, observability en cost-tracking als gedeelde laag. We werken vendor-neutraal — Anthropic, OpenAI, Azure en open-source modellen draaien op dezelfde abstractie. Een nieuwe use-case erbij betekent niet opnieuw een vendor-evaluatie maar een config-wijziging. Linkt aan onze custom LLM-integraties.
Drie tot vijf pilots tegelijk in verschillende business-units, met dezelfde gating-criteria. Dat betekent zowel rule-based assistants als generatieve AI-oplossingen, retrieval-augmented systemen en autonome agents waar dat fit. Niet alles haalt productie — dat is ontwerp, niet falen. Pilots die het niet halen leveren ook waarde: u weet sneller wat niet werkt zonder dat een afdeling er een jaar in heeft geïnvesteerd.
De pilots die door gating komen krijgen productie-hardening: monitoring, fallback-modellen tussen leveranciers, kostencontrole per use-case, security-review, user-onboarding en SLO-definities. Vanaf hier wordt het software-engineering, niet meer experiment. Het platform uit fase 02 vangt het meeste daarvan al af, waardoor een nieuwe productie-uitrol vooral nog use-case-specifiek werk is.
Parallel aan de pilots leveren we AI-geletterdheidstrainingen per organisatielaag. Board krijgt iets anders dan de engineering-teams, en HR weer iets anders dan de compliance-afdeling. Plus change-management voor afdelingen waar werk daadwerkelijk verandert: welke taken verdwijnen, welke worden anders, en hoe communiceer je dat zonder paniek of cynisme te wekken.
Governance is geen eenmalig project. We zetten audit-logs, model-cards en risk-reviews op een vast ritme. Bij elke nieuwe use-case loopt automatisch de classificatie onder de AI Act mee. Naarmate modellen veranderen, vendor-prijzen verschuiven en regelgeving aanscherpt, wordt de governance-laag bijgesteld zonder dat het platform of de pilots eronder opnieuw gebouwd hoeven worden.
Een kennismaking van een half uur waarin we doornemen welke AI-initiatieven u nu hebt lopen, waar u tegen schaal- of governance-problemen aanloopt, en of een gestructureerd traject de juiste volgende stap is.
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.
