Een technische AI-partner, geen doorsnee leverancier
Wij ontwerpen en bouwen op maat gemaakte AI-producten, modellen en pipelines voor bedrijven waarvoor standaard tools niet ver genoeg gaan.
Problemen die wij verhelpen
Dit zijn de meest voorkomende situaties waar wij oplossingen voor bieden
Standaard AI-tools die jouw domein en uitzonderingen niet aankunnen
Aanpak: Basismodellen fine-tunen op jouw data of een custom model bouwen. Resultaat: Nauwkeurigheid op jouw eigen vereisten in plaats van op een algemene benchmark.
Een veelbelovende pilot die de productieomgeving nooit heeft gehaald
Aanpak: Opnieuw opbouwen op een degelijke MLOps-basis, met monitoring en driftdetectie. Resultaat: Een model dat betrouwbaar draait en blijft presteren.
Data die is verspreid over systemen en niet klaar om op te trainen
Aanpak: Auditen, opschonen en structureren, en daarna de pipelines bouwen Resultaat: Een datafundament waarop je AI-werk kan steunen.
Ervaren mensen die hun dagen vullen met repetitief, regelgedreven werk
Aanpak: AI-agents die de routine afhandelen en uitzonderingen doorzetten, zoals bij de inkoopautomatisering en de lead-to-quote oplossing. Resultaat: Snellere doorlooptijd en teams die zich richten op werk dat oordeel vraagt.
Gevoelige data die niet naar een publieke AI-API mag
Aanpak: Open source modellen op je eigen infrastructuur of Europees gehost. Resultaat: Dezelfde mogelijkheden, binnen je eigen grenzen.
Onze
AI-ontwikkeldiensten
Van computer vision systemen tot custom ML-modellen en volledige AI-producten: wij bouwen oplossingen die zijn afgestemd op jouw data, workflows en doelstellingen.
Custom AI-productontwikkeling
Wij bouwen AI-producten van concept tot livegang. We nemen de architectuur voor onze rekening, ontwikkelen de modellen en leveren een oplossing die productieklaar is en schaalbaar opgezet.
Machine learning modelontwikkeling
Wij ontwikkelen, trainen en deployen custom ML-modellen voor classificatie, voorspelling, aanbevelingen en anomaliedetectie, op basis van jouw data en jouw specifieke vraagstuk.
Computer vision oplossingen
Objectdetectie, beeldclassificatie, kwaliteitscontrole, visuele inspectie: wij bouwen computer vision systemen die beelddata omzetten in bruikbare inzichten voor jouw operatie.
Natural language processing (NLP)
Van documentbegrip en sentimentanalyse tot intelligente chatbots en slimme zoekmachines: wij bouwen NLP-oplossingen die grote hoeveelheden ongestructureerde tekst begrijpelijk maken.
AI-model fine-tuning en optimalisatie
Wij passen bestaande basismodellen aan op jouw domein, data en tone of voice. Het resultaat is betere nauwkeurigheid, lagere kosten en modelgedrag dat precies aansluit op jouw use case.
MLOps en AI-infrastructuur
Wij ontwerpen en implementeren de pipelines, monitoringsystemen en infrastructuur die nodig zijn om jouw AI-modellen betrouwbaar, schaalbaar en performant te houden in productie.
Is dit de juiste oplossing voor jouw bedrijf?
De juiste keuze voor
Organisaties met een specifiek, terugkerend vraagstuk en eigen data die het waard is om op voort te bouwen. Het werkt goed in gereguleerde en operationeel complexe sectoren, en voor teams die het systeem zelf in handen willen houden.
Wat je nodig hebt
Een vraagstuk dat je kunt meten, voldoende bruikbare data, een plek om te deployen en iemand die er intern eigenaar van is.
Overweeg iets anders als
Een bestaande tool het al goed oplost, het werk regelgedreven is (workflow-automatisering), je data nog niet op orde is (AI data readiness) of je nog toetst of het idee waarde heeft.
Technologieën & platformen
Wij werken met de volledige AI-ontwikkelstack, van ML-frameworks en LLM-platformen tot vectordatabases en deployment-infrastructuur.
Ons werk
Onze engineers hebben custom AI-oplossingen gebouwd voor klanten in uiteenlopende sectoren — van voorspellende systemen en computer vision tools tot intelligente automatisering en ML-gedreven producten.
Ons AI-ontwikkelproces
Probleemdefiniëring en scopebepaling
We brengen het vraagstuk scherp in kaart, beoordelen de beschikbaarheid en kwaliteit van je data en bevestigen of een custom AI-oplossing de juiste aanpak is voordat de ontwikkeling begint.
Datavoorbereiding en modelleerstrategie
We auditen, schonen en structureren je data en ontwerpen de modelleerstrategie, inclusief algoritmekeuze, trainingspipelines en meetbare prestatiedoelen.
Modelontwikkeling en iteratie
We bouwen en trainen je modellen iteratief, testen op realistische scenario’s en verfijnen totdat we de afgesproken doelen halen.
Integratie en deployment
We integreren de oplossing in je bestaande systemen, deployen naar de gewenste infrastructuur (cloud of on-premise) en zorgen dat alles betrouwbaar functioneert op schaal.
Monitoring, beheer en doorontwikkeling
Na de livegang houden we de modelprestaties in de gaten, detecteren we drift en verbeteren we de nauwkeurigheid doorlopend naarmate je data en vereisten veranderen.
Gebruikers op zo'n creatieve manier betrekken bij het ontwerp- en ontwikkelproces maakt de leiders van dit bedrijf uniek.
Het WeAreBrain team sprong er voor ons uit omdat ze het probleem begrepen dat we probeerden op te lossen, en hoe we dat wilden aanpakken.
Ssnelheid en houding waren indrukwekkend — de snelheid van hun werk wordt alleen beperkt door je eigen tempo!
FAQs
Vragen over hoe wij custom AI-oplossingen bouwen? Vind hier de antwoorden.
Wanneer heeft een bedrijf een custom AI-oplossing nodig?
Als je vraagstuk specifiek genoeg is dat standaard tools het niet betrouwbaar oplossen, of als bestaande oplossingen niet goed aansluiten op je data, systemen of workflows. Weet je het niet zeker? Dat is precies wat we eerst samen uitzoeken.
Wat voor soort AI-modellen bouwen jullie?
Wij bouwen supervised en unsupervised ML-modellen, deep learning modellen, computer vision systemen en NLP-oplossingen. Het juiste type hangt volledig af van je data en het probleem dat je wilt oplossen.
Hebben we een grote dataset nodig om te beginnen?
Niet per se. Dat hangt af van de complexiteit van het vraagstuk. We beoordelen je data tijdens de scopefase en adviseren wat er nodig is, of dat nu het aanvullen van bestaande data, het genereren van synthetische data of het aanpassen van een voorgetraind model is.
Met welke cloudplatformen en ML-frameworks werken jullie?
We werken met AWS SageMaker, Azure ML en Google Cloud, en gebruiken frameworks zoals PyTorch, TensorFlow en scikit-learn, afhankelijk van wat het beste past bij de oplossing.
Hoe zorgen jullie voor nauwkeurigheid en betrouwbaarheid in productie?
We stellen vooraf prestatienormen vast, testen op basis van echte data vóór deployment en implementeren monitoringpipelines die problemen of drift vroegtijdig signaleren.
Kunnen jullie samenwerken met ons interne data science- of engineeringteam?
Ja. We werken regelmatig samen met interne teams, of dat nu betekent dat we de bouw leiden, specifieke expertise inbrengen of structureel capaciteit toevoegen.
