AI-strategie die eindigt in een werkende workflow
Je teams hebben al AI-tools. Resultaat komt pas met een herontworpen proces, data onder governance en een manier om waarde te meten. Dat legt een AI-strategie van Ovidius eerst vast, en daarna zetten we je eerste workflow in productie.
Workflow 01 · Afspraken inplannen
VoorRegels in de ERP
Planningslogica native gebouwd in Odoo12 maanden, niet live
HerontworpenLogica eruit gehaald
Odoo→5 nachtelijke syncs→Planningscache→AI-agent
GovernanceMensen beslissen over uitzonderingen
Elke mislukte plaatsing zegt waarom, zodat een planner de beslissing neemt
1.500 afspraken per week, 's nachts ingeplandIn productie
Wat de strategie vastlegt
Welke workflows als eerste veranderen
Gerangschikt op Return-on-Autonomy
Waar je kennis staat
Eén context layer met governance over al je systemen
Waar modellen draaien
Je eigen cloud, on-premises of hybride
Hoe we waarde rapporteren
Beslissnelheid, processnelheid, nieuwe mogelijkheden
Workflow uit de Odoo-planningscase verderop op deze pagina.
Waarom de meeste AI-strategieën vastlopen voor productie
Strategieën lopen op dezelfde vier punten vast, en elk punt komt pas boven als het deck al is goedgekeurd. Wij regelen alle vier voordat iemand een model kiest.
Eerst de workflow herontwerpen, dan automatiseren
Wie een kapot proces automatiseert, laat het sneller falen. We brengen in kaart hoe het werk nu loopt, richten rollen en beslismomenten in rond wat een agent kan, en pas daarna rangschikken we use cases. Dat in kaart brengen begint in onze AI-audit, die eindigt in een roadmap voor 90 dagen.
Kennisinfrastructuur onder governance
Agents antwoorden vanuit de data die ze kunnen bereiken, dus verspreide bronnen zonder governance worden in productie foute antwoorden. Daarom bouwen we een context layer die je systemen verbindt, afdwingt wie wat mag zien en elke opvraging logt.
Return-on-Autonomy, gemeten vanaf de eerste workflow
Kostenbesparing laat maar een deel zien van wat een agent verandert. Return-on-Autonomy, een maatstaf die Deloitte beschrijft in AI Transformation Predictions 2026, telt daar beslissnelheid, end-to-end processnelheid en nieuwe mogelijkheden voor je team bij die eerder niet haalbaar waren. Je AI-roadmap rangschikt elke use case op die maatstaf, en elk systeem dat we opleveren rapporteert zijn eigen resultaten.
Soevereine en hybride architectuur
Inferentiekosten stapelen op bij productievolumes, en regels voor dataresidentie verschillen per jurisdictie. Per workload bepalen we wat op gehoste modellen draait, wat in je private cloud blijft en wat on-premises blijft. De orkestratie draait als self-hosted n8n in je eigen omgeving, zonder licenties per gebruiker, en de regels voor toezicht komen uit je AI-governanceframework.
Voorbeeldindeling · per workload bepaald
Gehoste modellen
Public cloud
Taken met weinig gevoelige data, waar modelkwaliteit het zwaarst weegt
Concepten schrijvenClassificatieModel per taak gekozen
Waar het werk draait
Je private cloud
Orkestratie, retrieval en agents blijven binnen je beveiligingsperimeter
n8n, self-hostedContext layerAgentsRunlogs
Blijft waar het is
On-premises
Bronsystemen en data onder residentieregels lezen we via API's uit, zonder ze te kopiëren
ERPGereguleerde gegevens
In alle drieToegangsregelsHuman-in-the-loop-controlepuntenAuditlogs
Het gat tussen AI hebben en resultaat halen
De meeste organisaties hebben AI gekocht. Veel minder hebben veranderd hoe het werk gedaan wordt, en in dat gat lopen pilots vast. Elk cijfer hieronder hoort bij het deel van de strategie dat dat gat dicht.
48%
van de organisaties voerde AI in zonder de workflows of rollen eromheen te herontwerpen
Deloitte, AI Transformation Predictions 2026
Gedicht doorWorkflow-herontwerp voordat een use case wordt gerangschikt
20%
groeit nu in omzet door AI, tegen 74% die dat verwacht
Deloitte, State of AI in the Enterprise
Gedicht doorReturn-on-Autonomy gevolgd voor elke workflow
88%
van de AI-proofs of concept haalde productie nooit: 4 van de 33
Lenovo CIO Playbook 2025, met IDC
Gedicht doorEen go/no-go-rapport op je eigen data voordat de build budget krijgt
40%+
van de agentic AI-projecten wordt voor eind 2027 stopgezet, door kosten, onduidelijke waarde of zwakke risicobeheersing
Voorspelling van Gartner, juni 2025
Gedicht doorKosten, waarde en guardrails vastgelegd voor de livegang
Zo verloopt een traject voor je AI-strategie
Het traject loopt in vier fases met één verantwoordelijk team en eindigt met een werkend systeem. De doorlooptijd hangt af van hoeveel systemen de eerste workflow raakt, dus we scopen dat samen met je voordat er iets vastligt.
- DiagnoseAI-auditWe brengen je workflows, je data en de AI readiness van je team in kaart, en leveren een readiness-index, een kansenmatrix en een roadmap voor 90 dagen. Bekijk wat de audit oplevert.
- PlanStrategie en roadmapUse cases worden gerangschikt op Return-on-Autonomy, datagaten krijgen een prijskaartje, en architectuur en governancemodel liggen vast voordat een build wordt goedgekeurd. Zo bouwen we de roadmap.
- BewijzenProof of concept op je dataDe belangrijkste use case draait tegen je stagingsystemen en eindigt in een go/no-go-rapport over nauwkeurigheid, latency, tokenkosten en total cost of ownership. Zo werkt onze AI-pilot.
- Live en beheerProductiebuild en supportWe bouwen de workflow in productie, met error alerts ingericht, en blijven daarna monitoren, bijstellen en uitbreiden. Zo werken we.
Case: een jaar mislukte ERP-builds, vervangen door een AI-planningslaag
Een Nederlandse Odoo-implementatiepartner bouwde voor een tandzorggroep met 25.000 zorgafhankelijke bewoners in heel Nederland en probeerde een vol jaar om afspraken inplannen native in Odoo te bouwen. De regels voor 200 behandelaars, meerdere locaties, behandelreeksen met hersteltijden en urgentiegrenzen werden te complex voor het datamodel van de ERP. Ovidius AI haalde de planningslogica uit Odoo en zette die in een n8n-orkestratielaag met een AI-agent en een planningscache in Supabase.
Odoo ERP→Vijf sync-workflows's nachts→AI-agentmatching in meerdere stappen→Rapport mislukte plaatsingenmet de reden
1.500
Afspraken per week ingepland, 's nachts verwerkt
200
Behandelaars over meerdere locaties afgestemd
25K
Zorgafhankelijke bewoners in het netwerk
5
Sync-workflows tussen Odoo en Supabase
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
De volledige architectuur staat bij onze AI-pilot, en meer resultaten lees je in onze case studies.
AI-strategie: vragen van beslissers
Wat krijgen we als we samen een AI-strategie opstellen?
Je krijgt een data & AI-strategie waar je op kunt bouwen: een gerangschikt register van use cases, het herontworpen proces voor de eerste use case, een doelarchitectuur met de keuzes over data en governance al gemaakt, een nulmeting voor Return-on-Autonomy en een roadmap met een eigenaar per onderdeel. Het diagnostische werk loopt via onze AI-audit, en het plan volgt de opbouw die we uitleggen bij de AI-roadmap. De eerste use case gaat daarna als proof of concept op je eigen data, zodat het plan getest is voordat je de rest financiert.
Waarom worden agentic AI-projecten stopgezet, en hoe voorkom je dat?
Gartner voorspelde in juni 2025 dat meer dan 40% van de agentic AI-projecten voor eind 2027 wordt stopgezet, door oplopende kosten, onduidelijke bedrijfswaarde of onvoldoende risicobeheersing. Alle drie beantwoorden we voordat een build wordt goedgekeurd. Het go/no-go-rapport uit onze AI-pilot berekent tokenkosten en total cost of ownership bij jouw volume, Return-on-Autonomy legt de waarde vooraf vast, en guardrails en menselijke controlepunten komen uit je AI-governanceframework.
Wat is Return-on-Autonomy, en hoe meet je het?
Return-on-Autonomy meet hoe AI verandert wat je organisatie kan, naast wat het kost of bespaart. Deloitte beschrijft het in AI Transformation Predictions 2026, waarin ook staat dat maar 4% van de organisaties AI-waarde op bestuursniveau rapporteert. We volgen het op drie dimensies: beslissnelheid, end-to-end processnelheid en mogelijkheden voor je team die operationeel eerder niet haalbaar waren. Elk systeem dat we opleveren rapporteert zijn eigen resultaten, dus de nulmeting en de winst staan vanaf de eerste workflow vast.
Hoe gaan jullie om met dataresidentie en eisen voor soevereine AI?
Waar wat draait, bepalen we per workload in de architectuurfase. De orkestratie draait als self-hosted n8n in je cloud, de context layer dwingt toegangsregels af bij elke opvraging, en gereguleerde gegevens blijven on-premises terwijl taken met minder risico gehoste modellen gebruiken.
Hoe lang duurt het tot de eerste workflow in productie draait?
Dat hangt af van hoeveel systemen de workflow raakt. Eén workflow is meestal een kwestie van weken, een workflow over meerdere systemen duurt langer, en we scopen dat samen met je voordat je iets vastlegt. De AI-audit is een apart traject van 4 tot 8 weken. Ter vergelijking: de multi-agent content pipeline van GoKickflip was na 30 dagen gebouwd en live; lees de case van GoKickflip.
Kunnen onze eigen teams beheren wat jullie bouwen?
Adoptie plannen we samen met de build. Onze AI-workshops en trainingen draaien om de workflows die je mensen elke dag gebruiken, en ons team monitort, verbetert en breidt workflows uit na de livegang, en werkt daarbij als onderdeel van je team.
Maak van je AI-strategie een werkende workflow.
Neem het proces mee dat je team de meeste tijd kost. In een kennismaking kijken we hoe het nu loopt en zeggen we of het de juiste eerste workflow is.