AI-integratie voor je bedrijf, praktisch en haalbaar.
Eerst een strategiegesprek en audit, daarna, als het zinvol is, AI laten implementeren. Geen demo's die bij echt gebruik sneuvelen, geen "AI-transformatie"-marketing. Wat AI vandaag echt kan voor jouw bedrijf, en vooral wat het niet kan.
Wie je krijgt.
Sam Van den Bosch, full stack developer met zes jaar B2B-sales achter de rug en AI consultant voor Belgische bedrijven. Ik werk dagelijks met AI om software te bouwen, dus ik weet wat het echt kan, waar het sneuvelt en wanneer je beter niet bouwt.
Voor wie ik werk.
Onderneming met klantenservice-druk
Repetitieve vragen die schalen niet aankunnen, support-tickets die zich opstapelen.
Bedrijf met document-bergen
Facturen, contracten en formulieren die manueel verwerkt worden: vaak is AI-automatisering voor je bedrijf de volgende stap.
Team dat AI-tools wil uitrollen
Microsoft Copilot, ChatGPT Enterprise of zelf-gebouwd: wat past bij je situatie en data?
Ondernemer met een AI-idee
Je hebt een idee, je wilt eerlijk weten of het haalbaar is voor we beginnen te bouwen.
Standaard erin.
Van elk idee bekijk ik wat AI vandaag echt aankan en wat hype is. Geen demo's die in productie sneuvelen.
Welke data verlaat je bedrijf, waar leeft het, en wat zegt je verwerkersovereenkomst. Belgische context inbegrepen.
Van idee tot werkende testversie in 2–4 weken. Testen voor we bouwen, niet andersom.
Code, AI-instructies (prompts) en datastromen op jouw account. Geen afhankelijkheid van één leverancier, geen verrassingen in abonnementen.
Sam tech is a solid development company that can build powerful and robust websites and web apps. Would definitely recommend him for future projects. Voorbeelden van omvang.
Drie typische trajecten om je richting te geven.
Een eerste gesprek voor wie wil weten of AI iets voor zijn bedrijf is. We bespreken jouw business, ik geef eerlijk advies over wat AI vandaag voor jou kan, wat niet, en waar te beginnen. Online of in Sint-Niklaas. Geen verplichting tot vervolg.
Validatie van een AI-idee, prioritering van waar te beginnen, tweede mening over een AI-offerte van een ander bureau.
AI-audit en stappenplan. Ik bekijk je processen, identificeer waar AI realistisch waarde toevoegt, vergelijk leveranciers (kant-en-klaar vs. op maat) en schrijf een implementatie-stappenplan met budgetten en timing. Beslissingsklaar; omvang en duur naar wens.
AI-strategie voor een KMO van 20–100 mensen, leverancier-selectie voor een specifieke toepassing, GDPR-conforme architectuur uitwerken.
Implementatie: werkende AI-integratie in productie, vaak als LLM-integratie in je bestaande stack. Combinatie van kant-en-klare AI-diensten (OpenAI, Anthropic, Mistral) met code op maat (zoals AI die antwoorden zoekt in je eigen documenten, AI-agenten die zelfstandig taken uitvoeren, of bijtrainen op eigen data waar zinvol). Opgeleverd als webapp of koppeling in je bestaande systemen.
Een chatbot laten bouwen op basis van je FAQ, automatische verwerking van facturen, intern vraag-en-antwoord-platform op je eigen documentatie.
Casus: AI-factuurcontrole.
AI die een factuur uitleest en elke regel toetst aan een officiële tarievendataset. In productie.
Voor de webapp Notacheckers bouwde ik een keten die een geüploade tandartsnota met AI uitleest tot gestructureerde regels en elke regel automatisch toetst aan 772 officiële NZa-tarieven. Mogelijke overschrijdingen worden meteen gemarkeerd.
De gebruiker bevestigt eerst wat is uitgelezen voordat er gevalideerd wordt, en codes die niet in de officiële lijst staan worden bewust níet geraden. Mens in de lus, eerlijkheid boven schijnprecisie. Alles anoniem en serverless, gebouwd in samenwerking met Customer Impact.
Dezelfde keten, AI leest een document uit en een regelmotor toetst het aan jouw regels, past op vrijwel elk documentzwaar proces: inkoopfacturen, contracten, polissen of compliance-checks.
Hoe het loopt.
Gesprek
Online of in Sint-Niklaas. Ik leer je bedrijf kennen, je leert eerlijk wat AI kan.
Voorstel
Concrete kansen, keuzes in omvang, prijs en planning. Vast of in fasen.
Bouwen
Stap voor stap met tussentijdse voorbeelden. Je test prototypes vroeg, niet pas na maanden.
Oplevering
Werkend, gedocumenteerd, op jouw infrastructuur. Onderhoud op aanvraag.
Veelgestelde vragen.
Iets wat hier niet bij staat? Mail rechtstreeks.
Hoeveel kost een AI-integratie? +
Hangt sterk af van de omvang. Een eerste strategiegesprek start vanaf €125 en geeft je een eerlijk antwoord op de vraag of AI zinvol is voor jouw situatie. Een audit + stappenplan start vanaf €1.250 en schaalt mee met de complexiteit van je bedrijf. Volledige implementatie wordt per project geprijsd, vanaf €5.000 voor een eenvoudige koppeling tot €25.000+ voor een productie-systeem met bijtrainen op eigen data of complexere processen. Vaste prijs vooraf, geen verrassende verbruikskosten achteraf.
Welke AI-leveranciers gebruik je? +
Standaard werk ik met OpenAI (GPT), Anthropic (Claude), Google (Gemini) en Mistral (Europees, GDPR-vriendelijk gehost). Voor oplossingen op je eigen servers: Llama, Mistral lokaal of Ollama voor kleinere toepassingen. De keuze hangt af van privacy-eisen, kosten en wat het beste past bij jouw situatie. Geen "we doen alles met X"-aanpak.
Wat met onze data en GDPR? +
Het eerste gesprek begint hier. We bekijken: welke data wordt verwerkt, waar staat het, wie heeft toegang en welke verwerkersovereenkomst nodig is. Voor gevoelige data adviseer ik vaak EU-gehoste leveranciers (Mistral La Plateforme, Azure OpenAI in EU-regio, Claude via AWS Bedrock of GCP Vertex in EU) of modellen op je eigen servers (Llama, lokale Mistral). Welke optie past, hangt af van contract, opslaglocatie van de data en hoe gevoelig je gegevens zijn. Geen one-size-fits-all. De architectuur wordt zo opgezet dat je later kan overschakelen zonder volledige herbouw.
Bouw je nieuwe AI-modellen of gebruik je bestaande? +
99% van de tijd gebruik je bestaande modellen via een koppeling, dat is sneller, goedkoper en bijna altijd voldoende. Bijtrainen van een model op eigen data (fine-tuning) is zinvol voor specifieke gevallen waar de standaardmodellen consistent fout zitten. Een AI-model vanaf nul opbouwen is bijna nooit zinvol voor een KMO. Ik adviseer eerlijk welke aanpak past. Meestal is "gewoon een goede AI-instructie plus zoeken in je eigen documenten" voldoende.
Hoe weten we of het werkt voor we te veel investeren? +
Iedere implementatie start met een werkende testversie van 2–4 weken. Werkend prototype, op echte data uit jouw bedrijf, met meetbare resultaten. Je test, je geeft feedback, we beslissen samen of het verder moet. Geen verrassingen na drie maanden "het werkt niet".
Wat als de modellen veranderen, moeten we herbouwen? +
De architectuur die ik bouw is waar mogelijk niet vastgekoppeld aan één leverancier. Bij goed afgebakende processen (AI-instructie plus zoeken in eigen documenten) is een wijziging van model of leverancier meestal beperkt aanpaswerk, geen volledige herbouw. Voor zwaardere opzettingen (bijtrainen op eigen data, AI die andere systemen aanstuurt, AI die werkt met tekst én beeld) is een wissel ingrijpender en bespreken we de kosten vooraf. Voor onderhoud kunnen we afspreken dat ik kwartaal-evaluaties doe: zijn er betere of goedkopere modellen beschikbaar, hoe goed werken de AI-instructies nog, enz.