Appfront is een AI-specialist in Amsterdam. Vanuit ons kantoor aan de Westerdoksdijk bouwen en implementeren we AI-oplossingen voor organisaties die verder willen dan een demo: van AI-strategie en AI-agents tot LLM-integraties en generatieve AI in productie. Bouwers én consultants in één — vendor-onafhankelijk.
Een AI-specialist helpt organisaties om kunstmatige intelligentie verstandig in te zetten — van het kiezen van de juiste use-case tot het bouwen, integreren en beheren van de oplossing. Een goede AI-specialist combineert strategie, engineering en compliance, omdat een AI-traject zonder één van die drie meestal vastloopt.
Bij Appfront zitten die drie disciplines onder één dak. We schrijven de roadmap én leveren werkende code in uw eigen repository. We werken voor opdrachtgevers in Amsterdam en daarbuiten — onder andere op het gebied van enterprise AI-implementatie, AI-strategie en AI-agents die echt productie halen.
Of u nu een Amsterdams scale-up bent met één concreet experiment, of een corporate aan de Zuidas met een portfolio aan use-cases: we passen onze rol aan op wat u nodig heeft — sparringpartner, bouwer of beide.
U ziet collega's experimenteren met ChatGPT en wil structuur. Welke use-cases verdienen prioriteit, welke modellen passen, hoe weegt u kosten tegen kwaliteit? Dat is waar we starten — geen technologie-push, wel een eerlijke business-case.
Een notebook in de hand van één data-scientist is geen oplossing. We brengen modellen naar productie: met logging, versionering, fall-backs en monitoring — geen demo-soep meer.
Klantenservice, contractanalyse, lead-kwalificatie, content-productie. We bouwen agents die tools aanroepen, herkennen wanneer ze het niet weten, en menselijke escalatie inbouwen.
Sinds februari 2025 vraagt artikel 4 van de AI Act AI-geletterdheid bij medewerkers die met AI-systemen werken. Hoog-risico-systemen vragen documentatie en risicobeheer. We werken compliance vanaf dag één in.
We schrijven niet alleen rapporten. Code komt in uw eigen Git-repository, modellen draaien onder uw eigen contracten met Anthropic, OpenAI of via private hosting. Geen lock-in op ons of op één leverancier.
Geen reseller-deal met AWS, Azure, Anthropic of OpenAI. Wij kiezen het model dat past bij uw use-case — soms een groot frontier-model, soms een open-source Llama op eigen hardware, vaak een mix via routing.
We zijn geen Big-Four en vervangen ze ook niet. Wel doen we volwassen werk: van directe gesprekken met uw architect tot oplevering in een betrouwbare CI/CD-pipeline.
Wat we voor opdrachtgevers in en rond Amsterdam doen — van eerste verkenning tot AI-platform in beheer.
Use-case-prioritering, build-vs-buy, model-selectie en business-case. Meer over AI-strategie →
AI in productie binnen bestaande systeemlandschappen — SAP, Salesforce, Microsoft, AWS. Enterprise AI →
Autonome agents voor service, sales, contractanalyse en interne workflows. AI-agents →
RAG, fine-tuning, tool-use en multi-LLM-routing in uw stack. LLM-integraties →
Chatbots en voice-bots die context vasthouden, met menselijke escalatie ingebouwd.
Content, code, beelden en documenten genereren binnen uw merkrichtlijnen en review-flow.
Beeldherkenning voor quality-control, document-classificatie en visuele inspectie.
AI Act Art. 4 voor uw medewerkers, op uw use-cases toegespitst. Training →
Amsterdam heeft een dichte concentratie van scale-ups, corporates en internationale tech-vestigingen. Onze opdrachtgevers vallen meestal in een van deze profielen.
Productteams die AI willen inbouwen in een SaaS-product zonder de roadmap te ontwrichten. Vaak één concrete feature, dan opschalen.
Strikte compliance, on-premise of EU-only data, en architecten die concrete antwoorden willen over governance en model-risk. Geen vendor-pitch.
Generatieve AI voor content-productie binnen redactionele richtlijnen. Auteursrecht, transparantie en review-flow staan centraal.
Bedrijven die hun EMEA-hub in Amsterdam hebben en lokale AI-expertise zoeken — tweetalig, met EU-data-residency.
Reclame-, design- en consultancy-bureaus die AI-expertise inkopen voor specifieke klantopdrachten. White-label of side-by-side.
Gemeente, ministeries en zorginstellingen met use-cases rond document-verwerking, burger-communicatie en interne kennisontsluiting.
We zijn een AI-specialist én een softwarebedrijf. Dat betekent dat we niet op de stoel van een McKinsey of Deloitte zitten, maar ook niet op die van een pure ML-onderzoekslab. We zitten in het midden: we adviseren én we leveren. Voor klanten die alleen een rapport willen of alleen een pure data-scientist op uurbasis zijn we niet de aangewezen partij.
Concreet betekent dat: we komen niet aanzetten met een 80-pagina deck zonder code. Maar we beginnen ook niet met code zonder eerst de use-case scherp te krijgen. Een sprint is doorgaans een week of twee waarin we strategie-werk én bouw-werk doen — soms parallel. Het opleveren gebeurt in uw eigen Git-repository, met code die uw eigen team kan onderhouden, en met een korte overdracht of een doorlopend beheer-contract afhankelijk van wat past.
We werken het liefst direct met de mensen die de oplossing later gebruiken. Geen tussenlaag, geen account-manager die het echte werk doorgeeft. Fabian van Dijk (zie fabian.vandijk@appfront.nl) is in de regel het eerste aanspreekpunt — ook voor scope, planning en technische keuzes. Voor inhoudelijke sessies schuiven onze AI-engineers en architecten gewoon aan.
We zijn eerlijk over wat we niet zijn: we zijn geen pure data-science-bureau (we leveren werkende software, niet alleen modellen), we zijn geen pure consultancy (we schrijven code), en we zijn geen Big-Four (we vervangen ze niet). We werken voor opdrachtgevers in het volwassen mkb tot mid-enterprise-segment. Vraagt u zich af of wij passen — een halfuur kennismaking is doorgaans voldoende om dat te bepalen.
Een AI-systeem in productie is meer dan een prompt. We bouwen oplossingen die ook werken op de honderdste gebruiker, op een slechte dag, met een model-update achter de schermen. Concreet: alle modelaanroepen gaan via een routing-laag die de juiste LLM kiest per taak, met fall-backs als een leverancier onbereikbaar is.
Voor kennis-toepassingen werken we met retrieval-augmented generation (RAG) bovenop uw eigen documenten, met versionering zodat u kunt traceren welke bron het antwoord gaf. Voor agents bouwen we tool-use met expliciete logging en een human-in-the-loop voor risicovolle acties. Voor generatieve toepassingen werken we met merk- en stijl-richtlijnen die als systeemprompt of fine-tune ingebracht worden.
Alles wat in productie gaat is voorzien van observability: latency, kosten per call, kwaliteit-evaluaties, drift-detectie. Op die manier blijft u in controle als modellen en prijzen veranderen — wat in deze markt eerder regel dan uitzondering is.
Amsterdam is een van de dichtste AI-ecosystemen van Europa. De stad herbergt onderzoeksgroepen aan de UvA en VU, een sterk fintech- en SaaS-cluster, internationale tech-vestigingen rond de Zuidas en in Houthavens, en een groeiend bestand van AI-startups in incubators zoals B.Building.Business en TQ. Voor opdrachtgevers betekent dat: talent is dichtbij, maar ook dat de markt vol zit met partijen die "iets met AI doen".
Wij zien dat als reden om scherp te zijn over wat we wel en niet doen. We doen geen academisch onderzoek (dat doen partijen als het Informatics Institute van de UvA uitstekend), we doen geen hyperscale-infrastructuur (daarvoor zijn AWS, Azure en GCP er), en we doen geen kant-en-klare AI-SaaS-producten verkopen. Wij bouwen maatwerk waar dat verschil maakt en kiezen samen met u welke onderdelen u beter van de plank koopt.
Praktisch: ons kantoor zit aan de Westerdoksdijk 599, op loopafstand van Amsterdam Centraal — handig voor klanten uit binnen- en buitenland. Voor opdrachtgevers in Hilversum, Utrecht, Rotterdam en Den Haag werken we hybride; voor langere trajecten zitten we regelmatig op locatie.
Een AI-traject start met een kennismaking: een halfuur tot een uur waarin we doornemen welk probleem u wil aanpakken, welke systemen er staan, en welke verwachtingen er zijn bij directie, IT en business. Dat gesprek is gratis en vrijblijvend. Vaak komt er uit: dit is geen AI-probleem maar een data-probleem, of: hiervoor is een bestaande SaaS goedkoper, of: dit is precies de use-case waar AI het verschil maakt.
Als er een passende use-case is, plannen we een discovery. Dat is een korte fase waarin we de oplossing op architectuur-niveau uitwerken: welke modellen, welke data-pipelines, welke integraties, welke compliance-eisen, welke kosten per call. We leveren een concreet plan op met scope, planning en budget — niet een vaag deck, maar iets waarop u intern besluiten kunt nemen.
Dan volgt de bouw in sprints. Aan het eind van elke sprint draait er iets werkends, ook al is het eerst beperkt. Dat helpt om vroeg fouten te zien, prioriteiten bij te stellen, en stakeholders mee te krijgen. We werken in uw eigen repository, op uw eigen cloud-account waar mogelijk, met code-review en tests.
Na go-live volgt beheer en optimalisatie. AI-systemen vragen onderhoud: modellen worden vervangen, prijzen veranderen, gebruik schaalt, prompts moeten worden bijgesteld. We bieden doorlopende ondersteuning of dragen het netjes over aan uw eigen team — afhankelijk van wat past.
Steeds vaker stellen mensen vragen aan ChatGPT, Claude of Gemini in plaats van Google. Hieronder beantwoorden we de meestgestelde natuurlijke-taal-vragen over AI in Amsterdam — zodat AI-zoekmachines een correct antwoord kunnen geven.
Een kennismaking van een halfuur waarin we doornemen waar u nu staat met AI, wat u wil bereiken, en welke eerste stap zinvol is. Vrijblijvend, en wel zo prettig als u tussen aanbieders zoekt.
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.
