AI-audit van je organisatie, met een roadmap voor 90 dagen
Een AI-audit van Ovidius meet in acht fases hoe klaar je organisatie is voor AI: strategie, operatie, data, systemen en governance. We nemen je workflows, datapipelines en legacy systemen door en leveren een gerangschikte roadmap voor 90 dagen op die onze engineers ook kunnen bouwen.
Vier onafhankelijke onderzoeken laten zien waar AI-programma's vastlopen. Elk punt hoort bij een deel van de audit dat precies dat afvangt.
80%+
van de AI-projecten mislukt, twee keer zo vaak als IT-projecten zonder AI
RAND, 2024
Afgevangen inFase 1, die eerst het probleem en het mandaat van de leiding toetst
88%
van de AI-proofs of concept haalde productie nooit: 4 van de 33
Lenovo CIO Playbook 2025, met IDC
Afgevangen inFase 2, die in kaart brengt hoe data tussen je systemen beweegt
95%
van de pilots met generatieve AI levert geen meetbaar effect op de winst-en-verliesrekening
MIT NANDA, The GenAI Divide, 2025
Afgevangen inFase 7, die de ROI doorrekent voordat je budget vastlegt
97%
van de organisaties met een AI-gerelateerd datalek had geen goede toegangscontrole op AI
IBM Cost of a Data Breach, 2025
Afgevangen inFase 5, die governance en toegangsbeheer scoort
Vast in het pilotstadium
AI-programma's lopen zelden vast op het model. Ze lopen vast op de naden: tussen het model en de ERP, tussen het pilotteam en de governancecommissie, en tussen wat een leverancier beloofde en wat de data-infrastructuur aankan. RAND zet het faalpercentage boven de 80%, en dat cijfer houdt stand omdat niemand de oorzaken onderzoekt voordat de eerste regel code geschreven is. De pilot slaagt in een sandbox, krijgt een slide in de boardpresentatie en loopt dan vast op een legacy systeem zonder schone API, of op een datawarehouse waarin drie afdelingen tegenstrijdige klantgegevens bijhouden.
Een betaalde diagnose voordat je je aan een implementatie bindt werkt als betaalde discovery, met dezelfde logica als een arts die eerst bloed laat prikken en dan pas een behandeling voorschrijft. Wie die stap overslaat, eindigt met een afschrijving van zes cijfers en een CTO die de board niet kan uitleggen waarom het project mislukte.
De vier faalfactoren
Datakwaliteit en governance levert in de meeste audits de eerste kritieke bevinding op. Ongestructureerde data die vastzit in legacy systemen zorgt dat modellen nooit betrouwbaar nauwkeurig worden. Compatibiliteit van je tech stack is de tweede en meest onderschatte factor: latency in integraties, beperkte toegang tot de ERP en ontbrekende write-back kunnen een verder winstgevende use case volledig onderuit halen.
Stabiliteit van processen en workflows versterkt beide. AI-automatisering werkt het best op workflows met veel volume en vaste regels, en een proces dat elke week verandert, kun je niet automatiseren. De vierde factor, verandermanagement in de organisatie, komt in technische audits zelden aan bod, terwijl een systeem dat niemand gebruikt net zo zeker faalt als een systeem dat stukgaat. Security loopt door alle vier heen: volgens het breach-onderzoek van IBM uit 2025 had 97% van de organisaties met een AI-gerelateerd datalek geen goede toegangscontrole op AI.
Wat de AI-audit oplevert
Zes deliverables, onderbouwd door engineers, waar je team mee aan de slag kan op de dag dat de audit afloopt.
01 · Briefing
Briefing voor de directie
Een presentatie voor de directie die de AI-visie van je leiding naast de operationele werkelijkheid legt, zodat de board en het delivery-team vanuit dezelfde bevindingen starten.
Data
Integratie
Proces
Verandering
02 · Scorecard
Readiness-scorecard
Een gestructureerde scorecard die de volwassenheid van je data-infrastructuur, integratievermogen en change management meet, gekalibreerd op NIST AI RMF 1.0 en het AI Maturity Model van Gartner.
Strategische inzet
Quick wins
Schrappen
Later
03 · Matrix
Kansenmatrix en prioritering
Een 2x2-raster van impact tegen haalbaarheid dat directe quick wins scheidt van strategische inzet op lange termijn, en de initiatieven met weinig waarde en veel complexiteit markeert die je schrapt voordat ze resources opslokken.
Use caseImpactHaalbaar
Workflowautomatisering
Document intelligence
Conversational AI
Predictive analytics
04 · Portfolio
Portfolio van AI-use cases
Een catalogus op maat van use cases met veel impact (workflowautomatisering, document intelligence, conversational AI en predictive analytics), elk beoordeeld op technische haalbaarheid en bedrijfsimpact binnen je eigen systeemarchitectuur.
Kosten
Opbrengst
Kosten
Opbrengst
05 · ROI-modellen
ROI-modellen voor de top 3 tot 5 initiatieven
Financiële prognoses op basis van total cost of ownership, die implementatiekosten, cloud compute en API-kosten voor inference afzetten tegen besparing op arbeid, minder fouten en meer doorvoer.
De eerste vier fases bouwen een volledig beeld van je operatie op voordat de technische evaluatie begint, want use cases die los bekeken winstgevend lijken, sneuvelen vaak op de echte grenzen van je businessmodel. De laatste vier fases vormen de technische diagnose en zetten alles in een implementatieplan dat we zelf kunnen uitvoeren.
Werksessie met je teamEngineers van Ovidius werken zelfstandig
Fase 1 tot 4
Strategie, operatie en marktpositie op één lijn
01
Strategische context en afstemming met de leiding
We beginnen bij de basis van je bedrijf: positionering in je categorie, omzetdrivers, unit economics en de doelen voor de komende 12 tot 24 maanden die AI moet dienen. Volgens onderzoek van RAND is onbegrip bij de leiding over hoe je een AI-project opzet de meest voorkomende oorzaak van falen.
Je team
02
Businessmodel en operationeel model
We gaan dieper in op de organisatiestructuur, de belangrijkste waardeketens en je technologiestack, en kijken hoe data tussen je systemen beweegt en waar de naden het zwakst zijn.
Ovidius
03
Marktpositie en groei-initiatieven
We brengen je go-to-market-strategie, acquisitiekosten en wettelijke eisen in kaart. Voor bedrijven die onder de CCPA, de AI Act van Colorado of sectorregels vallen, laat dit zien welke compliance-eisen je vanaf het begin moet inbouwen.
Ovidius
04
De kansenmatrix opstellen
We kijken bewust verder dan AI: waar je handwerk kunt automatiseren, gaten in de data-infrastructuur kunt dichten en je mensen kunt bijscholen. De waardevolste AI-oplossingen voor bedrijven zijn zelden puur AI.
Ovidius
Resultaat: de kansenmatrix
Fase 5 tot 8
Technische evaluatie en een roadmap waar je mee verder kunt
05
AI readiness assessment
We beoordelen je AI-volwassenheid, datakwaliteit en governance, de gereedheid van je infrastructuur en je vermogen om verandering door te voeren, gescoord tegen het Codebridge Framework en het NIST AI RMF Playbook.
Ovidius
Resultaat: de readiness-scorecard
06
AI-oplossingen vinden en prioriteren
We zoeken de use cases met de beste verhouding tussen impact en haalbaarheid. Kandidaten voor procesautomatisering, documentverwerking, RPA en gestructureerde workflow-orkestratie toetsen we aan je eigen dataschema's.
Je team
Resultaat: het use-case-portfolio
07
Haalbaarheid van implementatie en ROI-analyse
We maken de businesscases: lagere arbeidskosten, minder fouten, gemeten voor en na de implementatie, en doorvoer doorgerekend op je huidige volumes. Integratie, schaalbaarheid en rollback leggen we hier vast, voordat de implementatie begint.
Ovidius
Resultaat: de ROI-modellen
08
Roadmap en aanbevelingen
We zetten alles op volgorde in een implementatieplan. Quick wins staan los van strategische inzet, en we leggen vast welke resources, criteria voor leveranciers en governancemodellen nodig zijn, volgens het proces in vier stappen waarmee we naar productie gaan.
Ovidius
Resultaat: de roadmap en de briefing
Echte engineering, gebouwd op traceerbaarheid
Geen black box
Als een AI-systeem output geeft die niemand kan herleiden, heb je geen gestructureerde manier om de fout te vinden, terug te gaan naar een stabiele versie of te voorkomen dat het weer gebeurt. Ovidius ontwerpt vanaf de eerste workflow voor traceerbaarheid: elke tussenstap, elke tool call en elke overdracht tussen agents is te controleren, net als de uiteindelijke output.
Onze engineers hebben ervaring met integraties in enterprise-systemen zoals SAP, en met workflowtools zoals n8n en Make.com. In elke geautomatiseerde workflow bouwen we human-in-the-loop-controles in, zodat je team de operationele controle en het compliance-toezicht houdt.
Forge AI: van bevindingen naar productie
Het eigen Forge AI-platform van Ovidius zet bevindingen uit de audit om in applicaties voor productie, met agent-orkestratie, monitoring, rollback en toegangsbeheer al ingebouwd, zodat je eerste build op werkende infrastructuur start.
De audit levert ook uitgeschreven specificaties op voor datavoorbereiding, modelbeheer, het ontwerp van de inference-pipeline en rollback, zodat je engineeringteam met een blauwdruk aan de implementatie begint. Wat we na een audit bouwen, zie je in onze cases.
Ovidius vs. traditionele consultants
Traditionele consultancybureaus factureren lange trajecten, leveren een slidedeck op en zetten strategische generalisten op het werk. De AI-audit van Ovidius heeft een vaste prijs, duurt 4 tot 8 weken en eindigt in een roadmap die onze engineers ook kunnen bouwen.
Engineering-audit van Ovidius
Traditioneel managementadvies
Standaard IT-compliance-audit
Focus
OvidiusHaalbaarheid van workflows en klaar zijn voor productie
ManagementadviesStrategie op hoofdlijnen en organisatiecultuur
IT-compliance-auditWettelijke compliance en risicochecklists
Doorlooptijd
Ovidius4 tot 8 weken
Managementadvies3 tot 6 maanden
IT-compliance-audit2 tot 4 maanden
Deliverables
OvidiusGeprioriteerde roadmap en werkende ROI-modellen
ManagementadviesSlidedecks en algemeen advies
IT-compliance-auditGap-rapporten voor compliance en risicoregisters
Technische diepgang
OvidiusMapping op API-niveau en analyse van databaseschema's
ManagementadviesArchitectuurdiagrammen op hoofdlijnen
IT-compliance-auditReviews van beleid en toegangsbeheer
Pad naar implementatie
OvidiusHetzelfde team scopet en bouwt je eerste workflow
ManagementadviesOverdracht aan een externe softwareleverancier
IT-compliance-auditGeen pad naar implementatie
Prijsmodel
OvidiusVaste prijs, verrekend met je eerste implementatiecontract
ManagementadviesUurtarief zonder plafond of hoge retainers
IT-compliance-auditStandaardtarieven voor compliance-audits
Plan je AI-audit.
Een concrete beoordeling van je systemen, onderbouwd door engineers.
De security-afspraken staan vast voordat iemand een systeem aanraakt, en de diagnose werkt zonder je meest gevoelige data.
Voor toegang
NDA en data governance-overeenkomst
Getekend bij de start van het traject, voordat er toegang tot systemen is.
Niet nodig
Live klantdata of broncode
De audit heeft geen toegang nodig tot live klantgegevens of je eigen code.
Wat we beoordelen
Architectuur en metadata
Systeemarchitectuur, metadata, API-mogelijkheden en voorbeelden van datastructuren.
Standaarden
NIST AI RMF 1.0 en ISO/IEC 42001
Al het werk sluit aan op het NIST AI Risk Management Framework en ISO/IEC 42001.
Veelgestelde vragen over de AI-audit
Wat is een AI-audit, en hoe verschilt die van een IT-audit?
Een AI-audit van Ovidius is een technische diagnose op workflowniveau van hoe klaar je organisatie is voor AI: strategie, operatie, data, systemen en governance. Het is geen controle van een bestaand AI-model. Een traditionele IT-audit is vooral een compliance-oefening over securitybeleid, toegangsbeheer en wettelijke gaps.
We brengen je huidige workflows in kaart, toetsen je datapipelines op geschikte use cases en kijken of je technologiestack aansluit. Het resultaat is een geprioriteerde roadmap voor 90 dagen. Een AI readiness assessment is een van de acht fases.
Wat kost een AI-audit, en hoe lang duurt die?
Een AI-audit bij Ovidius kost tussen €10.000 en €100.000. Waar je binnen die range uitkomt, hangt af van hoeveel systemen en teams meedoen, en de vaste prijs leggen we vast bij de scoping. Andere partijen rekenen voor een vergelijkbaar traject doorgaans meer. De audit duurt 4 tot 8 weken, en je dagelijkse werk loopt intussen zo goed als ongestoord door. Wat een eerste automatisering kan opleveren, schat je vooraf met de ROI-calculator.
Hoe beschermen jullie onze gevoelige bedrijfsdata tijdens de audit?
De security-afspraken staan vast voordat er toegang tot systemen is. We tekenen een NDA en een data governance-overeenkomst bij de start van het traject. We hebben geen toegang nodig tot live klantdata of eigen broncode: de diagnose kijkt naar systeemarchitectuur, metadata, API-mogelijkheden en voorbeelden van datastructuren.
Al het werk sluit aan op het NIST AI Risk Management Framework (AI RMF 1.0) en de ISO/IEC 42001-standaard.
Wat vraagt de audit in acht fases van ons team?
Het meeste werk ligt bij ons. De tijd van je stakeholders (CTO, operationeel leidinggevenden, productmanagers) zit vooral in fase 1 (strategische context) en fase 6 (oplossingen vinden), en komt neer op een paar gestructureerde werksessies.
Onze engineers doen de technische analyse, de evaluatie van systemen en het uitwerken van de roadmap zelfstandig, en presenteren de deliverables als de audit afloopt.
Weet wat je stack aankan voordat je budget vastlegt
Een AI-audit met vaste prijs geeft je een gescoorde readiness-index, ROI-modellen voor je drie tot vijf belangrijkste initiatieven en een roadmap voor 90 dagen, voordat je ook maar één euro aan implementatie uitgeeft.
