Schalen met
Data & AI: resultaat boven hype
Je organisatie groeit, maar de data die nodig is om slimmer te werken zit versnipperd over systemen, afdelingen en Excel-bestanden. Nieuwe initiatieven, ook met AI, lopen daar telkens weer op vast: een demo die overtuigt, een productieomgeving die tegenvalt, omdat de onderliggende data niet klopt, onvolledig is of niet samenhangt.
Alleen een stevig datafundament en een harde businesscase doorbreken dat patroon. Welisa start daar altijd eerst, voordat we AI inzetten als gerichte laag die direct waarde toevoegt.
Waarom de meeste pilots stranden voor ze iets opleveren
Slechte data geeft altijd slechte antwoorden
AI maakt fouten op basis van context, niet van logica. Als die context versnipperd, verouderd of inconsistent is, genereert het systeem foutieve aannames. Foutieve input leidt tot foutieve output.
Een pilot zonder fundament komt niet verder dan een demo
Veel trajecten starten bij de tool: licenties, een showcase, een proof of concept. Maar zonder gestroomlijnde processen en betrouwbare data wordt de belofte van AI nooit ingelost.
Kosten lopen op, resultaat blijft uit
Zonder duidelijke businesscase en kostenmodel per transactie weet je niet wat AI je oplevert. Je investeert in iets wat je niet kunt rechtvaardigen aan de directie.
Meer grip?
Het resultaat als je dit grondig aanpakt
Betrouwbaar data-fundament
- Eén centrale en geharmoniseerde databron
- AI krijgt de juiste context voor beslissingen
- Voorkomt foutieve aannames (hallucinaties)
Efficiëntie in operatie
- Minder handmatig werk en fouten
- Snellere verwerking van informatie
- Slimmere inzet van automatisering
Gerichte inzet van AI
- Alleen toegepast waar het echt waarde toevoegt
- Pakt structurele knelpunten en tijdvreters aan
- Volledige controle over processen
Hoe wij dit realiseren
Wij brengen strategie, architectuur en realisatie samen binnen één geïntegreerde Data & AI-aanpak.
Data fundament (Data Cloud)
We brengen data uit ERP, webshop en legacy samen tot één waarheid.
Procesanalyse & optimalisatie
We identificeren waar handmatig werk de grootste rem vormt.
Gerichte automatisering
We automatiseren voorspelbare stappen zonder onnodige complexiteit.
AI op knelpunten
We zetten AI in waar processen vastlopen op ongestructureerde data.
+28% hogere forecast-betrouwbaarheid binnen 4 maanden
De verbeterde forecast-betrouwbaarheid bij Vredo kwam niet voort uit één losse optimalisatie, maar uit een samenhangende Data & AI-aanpak binnen Salesforce. Diezelfde structuur is toepasbaar in iedere organisatie waar data strategisch wordt ingezet.
Vertrouwd door organisaties als
Het fundament op orde (data ready)
Zonder schone, geharmoniseerde data zakt elke AI-strategie in elkaar. We beginnen daarom bij de basis. Met oplossingen zoals Salesforce Data Cloud filteren we complexe datastromen uit je ERP, webshop en legacy-systemen tot één waarheid. Dit geeft de AI de juiste context om betrouwbare antwoorden te genereren en voorkomt dat het systeem foutieve aannames doet (hallucinaties). De data blijft beheersbaar en is direct inzetbaar voor slimmere processen.
Handmatig werk gericht elimineren
We starten altijd met een analyse van je proces: waar remt handmatig werk, zoals informatie zoeken of data overtypen, de efficiëntie? Voor gestructureerde, voorspelbare stappen blijft traditionele automatisering de beste keuze. Je behoudt honderd procent controle en verbruikt geen rekenkracht. AI zetten we heel gericht in waar processen vastlopen op ongestructureerde informatie. Denk aan het automatisch uitlezen van complexe PDF-inkooporders of het interpreteren van vrije e-mails in de klantenservice.
Nuchter opschalen via een proof of value
Wij geloven niet in enorme ‘big bang’ migraties waarbij alles tegelijk op de schop moet. We werken ‘use case driven’. We bouwen een prototype op jouw eigen dataset, zodat je direct in de praktijk ziet of de AI jouw orders of klantaanvragen begrijpt. Voordat we dit organisatiebreed uitrollen, maken we een helder kostenmodel. We berekenen het token-verbruik per transactie, zodat je exact weet wat de return on investment is voordat je opschaalt.
Van automatisering naar autonome agenten
Als de basis staat, introduceren we digitale medewerkers die echt werk uit handen nemen. Oplossingen zoals Agentforce voeren zelfstandig acties uit binnen je CRM. Deze agenten praten niet alleen met gebruikers, maar halen bijvoorbeeld ook live orderstatussen op uit je ERP of plannen monteurs in, strikt binnen jouw bedrijfsregels. De mens houdt daarbij altijd de eindregie. Zodra een situatie te complex wordt, vindt er een automatische escalatie plaats naar een medewerker, inclusief de volledige context van het gesprek.
Jaäl Pekelder
Sales Consultant
In control vanaf dag één
Een Data & AI-traject moet voorspelbaar zijn, geen experiment. Daarom werken we met een gestructureerde aanpak en duidelijke beslismomenten.
Analyseren van de businesscase
We starten altijd met een procesanalyse. We wegen de bespaarde tijd en verhoogde capaciteit af tegen de verwachte implementatiekosten en het verbruik. Pas als de ROI helder is, starten we.
Een prototype op jouw data
We bouwen een prototype op je eigen dataset. Zo zie je direct in de praktijk of de AI in staat is om jouw specifieke orders, PDF’s of klantaanvragen foutloos te begrijpen en verwerken.
Helder kostenmodel per transactie
Voordat we organisatiebreed uitrollen, maken we de kosten transparant. We berekenen het exacte token-verbruik per transactie, zodat je operationele kosten altijd voorspelbaar zijn.
Gecontroleerd opschalen
Pas als het prototype bewijst dat het werkt en de businesscase klopt, integreren we de AI-laag binnen je architectuur. Jij blijft in control, zonder risicovolle, bedrijfsbrede migraties.
Meestgestelde vragen
Wanneer is de inzet van AI daadwerkelijk rendabel?
AI is rendabel wanneer het een structureel knelpunt in je organisatie oplost, zoals urenlange data-entry of vertraagde service. We wegen de bespaarde tijd en verhoogde capaciteit altijd af tegen de implementatiekosten en het verbruik.
Is mijn huidige data klaar voor AI-toepassingen?
Vaak nog niet volledig, en dat is heel normaal. Door middel van dataplatformen harmoniseren we je versnipperde bronnen. Hierdoor ontstaat een betrouwbare fundering waarmee AI de juiste context krijgt om veilig te opereren.
Wat is het verschil tussen traditionele automatisering en AI?
Traditionele automatisering werkt op basis van vaste ‘als-dan’ logica en is perfect voor gestructureerde data. AI begrijpt context en ongestructureerde informatie, waardoor het zelfstandig intenties uit een e-mail kan halen of onbekende bestandsformaten kan verwerken.
Hoe garanderen we dat gevoelige data niet in publieke modellen belandt?
We bouwen onze oplossingen in gesloten ecosystemen. Jouw bedrijfsdata wordt tijdelijk gebruikt om een taak uit te voeren, maar wordt nooit opgeslagen door de AI-provider of gebruikt om hun publieke modellen te trainen.
Moeten we ons hele IT-landschap aanpassen om met AI te starten?
Zeker niet. We integreren AI-toepassingen in je huidige systemen of ontsluiten deze centraal via middleware. Zo bouw je stap voor stap verder op je bestaande fundament zonder risicovolle, bedrijfsbrede migraties.
Hoe werkt de facturatie van AI en wat zijn token-kosten?
AI-modellen rekenen kosten per verwerkt stukje tekst (een token). Via onze proefprojecten brengen we dit verbruik per handeling vooraf nauwkeurig in kaart, zodat de operationele kosten altijd voorspelbaar en in balans zijn met de opgeleverde waarde.