AI-pilot: een proof of concept die op je echte data draait

In een AI-pilot bouwen we in 2 tot 6 weken een werkend, klikbaar AI-prototype op je staging-ERP, CRM of datawarehouse. Zo ziet je CFO gemeten resultaten voordat iemand productiebudget vastlegt.

Plan een kennismaking Lees onze case studies

Zo omzeil je de valkuil van de klassieke AI-pilot

De meeste aanbieders van een AI proof of concept leveren een API-endpoint, een Jupyter-notebook en een belofte. Je operationele team wil iets waarop het kan inloggen en dat het op je eigen data kan testen, en je CFO wil resultaten die standhouden.

• Integratie met echte dataJe prototype is vanaf dag één gekoppeld aan je staging-ERP, CRM of datawarehouse. Opgeschoonde demodatasets verbergen de kapotte records, inconsistente schema's en latency-pieken die AI-projecten in productie tegenhouden, dus wij testen op de echte situatie.
• Self-hosted en veiligWe bouwen op self-hosted n8n en lokaal gedraaide LLM's, zodat je data nooit langs een inferentie-API van derden gaat. Je betaalt niet per taak, en elke run blijft controleerbaar binnen je eigen beveiligingsperimeter.
• Een klikbare, werkende interfaceElk traject levert software op die je team zelf bedient, waar een wireframe of een losse API-call ze laat gissen. Stakeholders testen edge cases voordat er productiebudget wordt vastgelegd.
• Heldere go/no-go-criteriaElk prototype komt met een rapport over latency-benchmarks, extractienauwkeurigheid, verwachte tokenkosten en total cost of ownership op schaal. Op basis van gemeten data besluit je door te gaan, bij te sturen of te stoppen.

Een prototype dat nooit je echte data raakt, kan niet laten zien of de use case je echte schema's, latency en edge cases overleeft. Ons prototype draait vanaf de eerste dag op die data.

Het einde van de experimenteerfase

CFO's zijn de AI-uitgaven van hun organisatie aan het doorlichten en trekken budget weg bij pilots die binnen een kwartaal geen tractie laten zien.

Gartner voorspelde in juli 2024 dat 30% van de generatieve AI-projecten voor eind 2025 na de proof of concept zou worden gestopt. Grote systeemintegrators verkopen nog steeds trajecten van 12 tot 24 maanden voordat er productiecode is geschreven. Onze AI-consultancy vertrekt vanuit een ander principe: een AI-use case valideer je alleen geloofwaardig door hem te bouwen, op je data aan te sluiten en te meten wat er gebeurt.

Pilots lopen vast in de sandbox, omdat een geïsoleerde testomgeving nooit de latency van legacy systemen, data drift en rommelige gebruikersworkflows laat zien die bepalen of een AI-agent op schaal werkt. Met ons Production Probation-model zetten we het prototype in een live, productieachtige omgeving met realtime monitoring. Door AI voor bedrijven op dit niveau te valideren, vang je de twee meest voorkomende faalpatronen vroeg af: oplopende inferentiekosten en integratiefouten die pas onder echte belasting zichtbaar worden.

Van idee naar klikbaar prototype in 2 tot 6 weken

Een vaste pod van een AI-architect, een integratie-engineer en een UX-designer werkt als onderdeel van je team. We orkestreren met n8n en draaien modellen op LLM-frameworks van enterprise-niveau, zodat het werk niet hoeft te wachten op je interne engineeringcapaciteit. In week zes draait er een veilige agentic workflow in je omgeving, klaar voor beoordeling door de directie. Bekijk onze aanpak voor AI-implementatie in vier fases.

1. Week 1Opzet en scopeWe beoordelen de AI readiness van je data, brengen je integratiepunten in kaart en leggen binaire succescriteria vast voordat er code wordt geschreven. Een binair criterium is een doel zoals meer dan 90% extractienauwkeurigheid op je eigen documenten, dat het prototype haalt of mist, zodat de pilot vanaf het begin een finish heeft.
2. Week 2 tot 3MVP bouwen en verfijnenHet engineeringwerk zit in de backend: pipelines voor data-ingestie, promptarchitectuur, indexering in een vectordatabase en API-koppelingen met je live systemen. De interface blijft in deze fase bewust minimaal, want het go/no-go-signaal komt uit de backend.
3. Week 4 tot 6Evaluatie en besluitHet prototype draait tegen je criteria uit week 1. We berekenen de total cost of ownership op productieschaal en geven je een direct advies: opschalen, de architectuur aanpassen, of stoppen voordat de verzonken kosten oplopen.

Hoe een AI-planningsengine op Odoo en n8n een jaar mislukte builds verving

De uitdaging

De partner had een vol jaar geprobeerd om het automatisch inplannen van afspraken native in Odoo te bouwen. Plannen over 200 behandelaars, meerdere locaties, behandelreeksen met hersteltijden, rolmatching en urgentiegrenzen leverde een web van onderling afhankelijke regels op waar het datamodel van Odoo nooit voor ontworpen was.

De oplossing

We hielden de planningslogica buiten Odoo en bouwden een prototype van een AI-gestuurde n8n-orkestratielaag bovenop de bestaande ERP, met Supabase als snelle planningscache. Elke nacht voeden vijf sync-workflows een matchingalgoritme in meerdere stappen, een AI-agent kiest de beste tijdslots, en elke mislukte plaatsing levert een rapport op met de reden.

De vernieuwing

We draaiden de logica om. De engine legt vast wanneer behandelaars niet beschikbaar zijn, zodat feestdagen, vakanties en geboekte slots simpele blokken worden die de AI met ja of nee controleert. Dat houdt het systeem snel, en een wijziging in iemands agenda is één nieuw blok.

De klant noemde Ovidius zijn voorkeurspartner voor AI-delivery, met een retainer voor doorlopende support en de ontwikkeling van fase 2. Meer resultaten zoals dit lees je in onze case studies.

Ovidius did in weeks what we couldn't build natively in Odoo for a full year. They architected an AI-powered n8n layer on top of our ERP that now schedules well over a thousand appointments a week automatically. They are our preferred AI delivery partner.

Directie, Nederlandse Odoo-implementatiepartner

Traditionele AI-consultancy vs. een AI-pilot bij Ovidius

Veelgestelde vragen over een AI-pilot en proof of concept

Klaar om je AI-use case op echte data te testen?

Neem één use case mee naar een kennismaking. Een AI-engineer helpt je de succescriteria te bepalen en je integratiepunten in kaart te brengen, zodat je weet wat een prototype zou bewijzen voordat je budget vastlegt.

Plan een kennismaking Lees onze case studies