.webp)
Wij denken mee, bouwen mee en begeleiden van eerste verkenning tot succesvolle implementatie met gemotiveerde AI-werkstudenten en ervaren engineers.
Al 15+ succesvolle AI projecten
85+
2 weken
95%
Van eerste verkenning tot team uitbreiding - wij hebben de juiste aanpak voor elke fase.
Fase 1
De organisatie past AI nog niet of nauwelijks toe, maar wil verkennen welke kansen en toepassingen er zijn
Fase 2
De organisatie heeft al AI-capaciteit in huis en wil deze verder versterken.
Fase 3
De organisatie heeft al AI-capaciteit in huis en wil deze verder versterken.
Van eerste contact tot succesvolle implementatie.
Hybride AI automatiseert supportmails terwijl agents de regie houden, sneller, consistenter en persoonlijk.
Deze organisatie beheert een internationaal platform dat golfers en golfbanen wereldwijd met elkaar verbindt, met data van meer dan 20.000 golfbanen en circa 1.000 direct boekbare locaties. Dagelijks ontvangt customer support een grote stroom aan e-mails over boekingen, wijzigingen, annuleringen, facturen en baaninformatie. De uitdaging was om deze support schaalbaar te maken zonder in te leveren op kwaliteit, persoonlijke service en controle. Daarom is gekozen voor een hybride AI-oplossing waarbij automatisering wordt gecombineerd met menselijke regie. De AI analyseert, classificeert en stelt antwoorden voor, terwijl support agents altijd eindverantwoordelijk blijven.
Customer support kan nu een groot deel van de repetitieve e-mailafhandeling automatisch laten voorbereiden, zonder het gevoel van controle te verliezen. Agents werken sneller, maken minder fouten en besteden hun tijd aan complexe of gevoelige cases waar menselijke aandacht echt waarde toevoegt. De organisatie realiseert schaalbaarheid, hogere consistentie en een betere klantervaring — zonder dat support onpersoonlijk of risicovol wordt.
AI herkent visuele gebreken en ondersteunt inspecteurs bij beter onderbouwd onderhoud en risicobeheer.
De opdrachtgever is een gespecialiseerd inspectie- en adviesbureau dat infrastructuur en kunstwerken inspecteert voor opdrachtgevers en beheerders. Deze inspecties zijn gericht op het verkrijgen van inzicht in de huidige staat van objecten, aanwezige gebreken, bijbehorende risico’s en benodigde onderhoudsmaatregelen. Omdat inspecties veel visuele informatie opleveren en vaak periodiek worden herhaald, is een AI-visualisatietool ontwikkeld ter ondersteuning van het inspectieproces. De AI analyseert beeldmateriaal van objecten en helpt bij het signaleren en structureren van visuele afwijkingen. Hiermee wordt inspectie-informatie consistenter vastgelegd en beter vergelijkbaar over tijd.
De AI-visualisatietool ondersteunt inspecteurs bij het sneller en consistenter vastleggen van gebreken en afwijkingen. Deze informatie vormt een betere basis voor risico-inschatting, onderhoudsadvies en langetermijnplanning. Inspecteurs en adviseurs blijven verantwoordelijk voor interpretatie en besluitvorming, terwijl AI fungeert als hulpmiddel om inspectieprocessen efficiënter en schaalbaarder in te richten. Dit resulteert in beter inzicht voor beheerders en een sterkere onderbouwing van onderhouds- en investeringsbeslissingen.
AI combineert data en externe factoren voor nauwkeurige voorspellingen en betere planningsbeslissingen.
De opdrachtgever werkt met grote hoeveelheden historische data en externe factoren zoals weersinformatie om planning en capaciteit te voorspellen. Het bestaande forecastmodel bood wel richting, maar was onvoldoende nauwkeurig en flexibel om tijdig bij te sturen. Martijn is ingezet om het model opnieuw te analyseren en te verbeteren met behulp van AI en machine learning. Hij combineerde interne data met externe databronnen en onderzocht welke variabelen daadwerkelijk invloed hebben op de voorspellingen. De focus lag niet alleen op het bouwen van een beter model, maar vooral op het creëren van een trainbaar en schaalbaar systeem dat meegroeit met de organisatie.
Het vernieuwde forecastmodel levert betrouwbaardere en robuustere voorspellingen op. De organisatie kan hierdoor vooruitkijken in plaats van reageren, wat leidt tot betere besluitvorming en efficiëntere processen. Er is meer grip ontstaan op planning en capaciteit, met AI als structureel hulpmiddel in plaats van een eenmalige oplossing.
AI analyseert klantgesprekken en zorgt voor empathischer interacties en soepelere overdracht naar medewerkers.
De opdrachtgever is een gespecialiseerd installatiebedrijf dat zich richt op het installeren, beheren en onderhouden van verwarmings- en koelsystemen, zoals cv-ketels en hybride warmtepompen, voornamelijk voor woningbouwcorporaties. Dagelijks ontvangt de organisatie een groot volume aan klantvragen via WhatsApp en telefonie, met name over storingen, onderhoud, planning en veiligheid. Hoewel AI chat- en voicebots al werden ingezet, was onduidelijk of deze gesprekken klanten daadwerkelijk goed begrepen en problemen effectief uitvroegen. Daarnaast ontbrak inzicht in waar gesprekken vastliepen en waarom overdrachten naar live medewerkers soms moeizaam verliepen. James is ingezet om deze klantinteracties te analyseren en te optimaliseren met behulp van AI en data-analyse.
De AI-bots voeren nu natuurlijkere, empathischere en effectievere gesprekken met klanten, waarbij technische problemen beter worden herkend en gestructureerd uitgevraagd. Overdrachten naar live medewerkers verlopen soepeler en met meer context, wat essentieel is in een omgeving waar veiligheid en CO-certificering centraal staan. Tegelijkertijd beschikt de organisatie over concrete inzichten om zowel AI-modellen als support- en serviceteams gericht te trainen. Dit resulteert in hogere klanttevredenheid, efficiëntere afhandeling en structurele verbeteringen in het klantcontact.
AI combineert data en externe factoren voor nauwkeurige voorspellingen en betere planningsbeslissingen.
De opdrachtgever is een grote bouworganisatie die actief is in woningbouw, renovatie en gebiedsontwikkeling. Binnen de organisatie wordt gewerkt met veel mensen, processen en data, maar AI werd tot nu toe slechts beperkt en versnipperd ingezet. De uitdaging was om te onderzoeken waar AI daadwerkelijk waarde kan toevoegen binnen de bouwpraktijk, en hoe dit op een gedragen manier kan worden geïmplementeerd. De AI-werkstudent is ingezet om dit organisatiebreed te onderzoeken door gesprekken te voeren met medewerkers van vrijwel alle afdelingen. Daarbij is gekeken naar zowel technische mogelijkheden als de houding, kennis en verwachtingen van medewerkers rondom AI.
De organisatie beschikt nu over een helder overzicht van concrete AI-toepassingen die aansluiten op de dagelijkse praktijk binnen de bouw. Het onderzoek laat zien dat medewerkers overwegend positief staan tegenover AI, mits het wordt ingezet als ondersteunend hulpmiddel en niet als vervanging van mensen. Er is een duidelijke basis gelegd voor vervolgprojecten, zoals AI-ondersteuning bij administratieve processen, AI-agents voor planning en bewonersbegeleiding, machine-learningmodellen voor financiële prognoses en beeldherkenning voor inspecties. Daarnaast is het belang van training en workshops vastgesteld om AI-geletterdheid structureel te vergroten. AI is hiermee gepositioneerd als strategisch hulpmiddel voor efficiëntie, kwaliteit en toekomstbestendige groei.
AI versnelt het ontwikkelen van technisch lesmateriaal en maakt onderwijs schaalbaar en meertalig.
De opdrachtgever is een organisatie die actief is in technisch en vakgericht onderwijs en internationaal lesmateriaal ontwikkelt. Een belangrijke uitdaging was het schaalbaar creëren en onderhouden van curricula, e-learningmodules en bijbehorende toetsvragen in meerdere talen. Handmatige vertaling en contentcreatie waren tijdrovend en gevoelig voor inconsistenties in vakterminologie. De AI-werkstudent is ingezet om te onderzoeken hoe generatieve AI dit proces kan ondersteunen en versnellen. Daarbij lag de focus op het bouwen en trainen van vakgerichte taalmodellen en NLP-oplossingen die aansluiten op specifieke technische domeinen.
Er zijn meerdere AI-gedreven oplossingen ontwikkeld die het ontwikkelproces van lesmateriaal aanzienlijk versnellen. Vakgerichte taalmodellen maken het mogelijk om curricula en e-learningmodules consistent te genereren in verschillende talen, zonder verlies van inhoudelijke kwaliteit. Daarnaast is een AI-gestuurde vragenbankgenerator ontwikkeld die automatisch toetsvragen opstelt op basis van aangeleverde documenten en lesstof. Hierdoor hoeven contentontwikkelaars alleen nog te controleren en bij te sturen. De organisatie beschikt nu over een schaalbare en toekomstbestendige aanpak om technisch onderwijs efficiënter, consistenter en internationaler aan te bieden.
Van eerste contact tot succesvolle implementatie
Plan nu een afspraak in of neem contact met ons op.
