Bekijk de video
Even snel de kern? Bekijk de video. Voor de volledige context: lees het artikel.
AI is indrukwekkend. Je typt een prompt en er rolt iets uit dat verrassend goed klinkt. Daarom zijn AI-pilots meestal snel gemaakt — en soms ook snel intern verkocht. Maar de echte vraag is: Durf je het antwoord ook te publiceren, te gebruiken in een proces, of richting een klant te sturen? In productie gelden namelijk andere regels dan in een demo. Daar is “ongeveer goed” vaak gewoon: fout.
Het probleem: AI voelt slim, maar het is (nog) geen systeem
De meeste teams lopen niet vast op “het model”, maar op alles eromheen. Veelvoorkomende breekpunten:
-
Hallucinaties (zelfverzekerd fout)
Het antwoord klinkt logisch, maar is niet herleidbaar naar een bron of policy. -
Geen bron van waarheid
AI kent algemene kennis, maar jouw organisatie heeft leidende documenten, beleid, uitzonderingen en definities. -
Onzichtbare contextfouten
Een verkeerd opgehaalde passage of een ontbrekend detail verandert de uitkomst, terwijl de gebruiker alleen de tekst ziet. -
Privacy & vertrouwelijkheid
“Even een document samenvatten” kan ineens betekenen: persoonsgegevens, contractinfo of interne strategie in de verkeerde plek. -
Kosten en latency
Wat in een demo 2 seconden is, wordt in productie onvoorspelbaar: lange context, meerdere tool-calls, piekbelasting.
Kortom: een losse AI-pilot is vaak een antwoordgenerator.
Maar organisaties hebben een beslis- en publicatieketen nodig.
De oplossing: AI als keten met vangrails (en bewijs)
Als AI onderdeel wordt van je operatie, dan wil je drie dingen kunnen garanderen:
- Herleidbaarheid: waar komt dit vandaan?
- Betrouwbaarheid: hoe vaak gaat dit fout — en wanneer?
- Beheersbaarheid: wie mag wat, en wat gebeurt er bij twijfel of incidenten?
Dat bereik je niet met “een betere prompt”, maar met ontwerp.
1) Werk met een expliciete bronlaag (RAG, maar volwassen)
AI mag best genereren — maar niet uit het niets.
- Gebruik interne bronnen als primaire waarheid (documenten, beleid, kennisbank)
- Toon bronnen in de output (citations / verwijzingen)
- Dwing af: geen bron = geen claim
2) Maak validatie een harde stap in de workflow
Alles wat te controleren is, controleer je:
- schema’s / constraints / business rules
- sanity checks op datums, bedragen, namen, versies, identifiers
- “bij twijfel”: blokkeren, terugvragen, of human-in-the-loop
3) Meet kwaliteit met een vaste testset (AI Quality Gate)
Als je het niet meet, kun je het niet verbeteren:
- een kleine, realistische golden set van vragen/cases
- scores op groundedness/brondekking, consistentie, fouttypes
- regressietest bij elke wijziging (prompt, data, model)
4) Logging, audit trail en rolrechten
In productie wil je later kunnen reconstrueren:
- wie vroeg wat
- welke bronnen zijn opgehaald
- welke stappen zijn uitgevoerd
- welk antwoord is gegeven (en waarom dat mocht)
Dan wordt AI geen black box, maar een onderdeel van je keten.
Waar dit vooral waardevol is
AI als keten is interessant zodra “ongeveer goed” niet goed genoeg is, bijvoorbeeld bij:
- interne kenniszoekers met rolrechten en gevoelige informatie
- document-intelligence die herleidbaar moet zijn (met bronnen)
- assistenten in processen met reputatie-, geld- of compliance-risico
Wat ik bied
Ik help teams AI niet alleen “werkend te krijgen”, maar productie-ready te maken:
- AI Readiness Scan: reference architecture + risico’s + evaluatieplan + roadmap
- Pilot met kwaliteitsdrempels: kleine scope, meetbaar, uitbreidbaar
- Productionize: logging, security, governance, kosten/latency en beheer
Wil je sparren over een AI-case of wil je weten wat er nodig is om dit veilig in productie te brengen? Neem contact op — dan kijken we samen waar je het snelst winst pakt.
