AI-consultancy voor teams die AI in productie willen hebben
Ovidius is een AI-consultancy die veilige, self-hosted AI-agents en workflows ontwerpt, live zet en beheert, zodat je operatie erop kan draaien. Je eerste workflow staat binnen weken in productie, gebouwd door een team dat meedraait als onderdeel van het jouwe.
Je spreekt direct een AI-engineer, zonder salespitch.
Infrastructuur in eigen beheer
Waarom snelgroeiende bedrijven met Ovidius.ai werken
Engineering voorop, slidedecks achteraan
Grote namen in AI-consultancy, zoals BCG X en QuantumBlack van McKinsey, danken hun reputatie aan strategische helderheid, en die heeft waarde. Moet AI bij jou in productie draaien, dan vertragen een deck van 90 slides en een roadmap van zes maanden juist het werk dat ze beschrijven. Bij het uitrollen van AI zit de bottleneck in de uitvoering, terwijl de meeste traditionele adviesbureaus voor AI-consultancy rond het denkwerk zijn ingericht. Vergelijk je partijen die AI ook echt implementeren, dan ken je het gat tussen theorie en oplevering al.
Ovidius.ai zet een team van engineers direct in je operationele stack. Elke opdracht levert werkende AI-oplossingen op: pipelines die werken, agents die live staan en datastromen die gekoppeld zijn. We schuiven aan bij je standups, werken binnen jouw randvoorwaarden en leveren op jouw deadlines. Zo werken we als onderdeel van je team, en daarom rekenen we onszelf tot de beste AI-adviesbureaus voor teams die meer aan code hebben dan aan slides.
Ons model is Strategy + Build + Run. We scopen het probleem, ontwerpen de oplossing, bouwen die in productie en beheren haar daarna: we monitoren op stille fouten, handelen retries af en passen aan als je eisen veranderen. Het doel is een systeem dat handmatige data-invoer overbodig maakt en je bestaande systemen met elkaar laat praten. Ook onze AI-strategie begint bij die build.
AI-workflows voor productie, gebouwd op betrouwbaarheid
Traditionele AI-consultancy besteedt de eerste drie maanden aan discovery. Wij zitten de eerste week in je huidige stack, zoeken de automatiseringen die het meeste opleveren en scopen een build die in productie kan staan voordat de meeste partijen hun stakeholderworkshops hebben afgerond. Lees onze werkwijze voor alle stappen.
We bouwen agentic low-code workflows op n8n omdat we daarmee snel kunnen bouwen met de betrouwbaarheid die een enterprise nodig heeft. Elke workflow heeft monitoring, error handling en retries, dus hij draait als infrastructuur en je team hoeft automations niet meer te babysitten.
Mislukte AI-projecten kosten intern vertrouwen en maken het lastiger om budget voor het volgende initiatief te krijgen. Eén live workflow met meetbare output maakt de business case sneller dan honderd pagina's strategie. Daarom vervangen we AI-consultancy die eindeloos aan roadmaps schaaft door direct live gaan.
Self-hosted security
Je data blijft op je eigen infrastructuur. Ontworpen voor HIPAA, AVG (GDPR), SOC2 en strenge eisen op het gebied van environmental, social en governance (ESG), vanaf de eerste sprint.
Geen task tax
Draai miljoenen executions zonder de schaalkosten van Zapier of Make. Self-hosted n8n rekent niet per taak, dus je kosten groeien niet mee met elke extra execution.
Monitoring op enterpriseniveau
Actieve error handling, automatische retries en alerts via Slack en e-mail zorgen dat je workflows nooit stil stukgaan om 2 uur 's nachts op zondag.
Direct gekoppeld aan je stack
We koppelen legacy ERP's, CRM's en eigen databases direct aan generatieve AI-modellen, zonder middleware ertussen en met geen vendor lock-in.
Het gat tussen pilot en productie dichten
De meeste AI-projecten lopen vast tussen de demo en het systeem waar je team op bouwt. Elk faalpercentage hieronder heeft een concrete oorzaak, en elke oorzaak een technisch antwoord.
van de AI-projecten mislukt, ongeveer twee keer zo vaak als IT-projecten zonder AI.
van de generatieve AI-pilots heeft geen meetbaar effect op de winst-en-verliesrekening. De meeste pilots sterven in de sandbox.
van de AI-proofs of concept wordt geschrapt voordat ze productie halen.
Bronnen: RAND Corporation, The Root Causes of Failure for AI Projects (2024); MIT NANDA, The GenAI Divide: State of AI in Business 2025; S&P Global Market Intelligence, Voice of the Enterprise: AI & Machine Learning (2025).
Voorbij de 80% faalkans van zelfgebouwde AI-projecten
De meeste grote organisaties weten al dat interne AI-builds massaal mislukken: meer dan 80% van de AI-projecten mislukt, ongeveer twee keer zo vaak als traditionele IT-projecten. Ook teams met genoeg budget lopen daar tegenaan als ze AI in productie willen brengen zonder de gespecialiseerde infrastructuur en operationele discipline die het werk vraagt.
Het patroon komt zo vaak voor dat het een naam heeft: de pilotval. Een team bouwt een proof of concept, demonstreert die intern, krijgt echt enthousiasme los en ziet het project daarna vastlopen, want "het werkt in de demo" en "het draait betrouwbaar op schaal in onze omgeving" zijn twee verschillende technische problemen. Gespecialiseerde AI-consultancy bestaat om precies dat gat te dichten.
Een gespecialiseerde partner dicht het met patronen die zich in productie al hebben bewezen. Ons Forge AI-platform bevat die patronen: betrouwbare orchestration layers, pipelines met monitoring en herhaalbare deployments die overeind blijven onder echte operationele load.
Sneller resultaat, kortere terugverdientijd
De terugverdientijd van AI loopt meestal uit door traag scopen, afstemming tussen leveranciers en overdrachten na elkaar. Wij schrappen de fases die documentatie opleveren in plaats van output, zodat je rendement begint te tellen zodra de eerste workflow live staat.
We beginnen met use cases die veel opleveren: leadrouting automatiseren, supportqueues triëren en financiële rapportagepipelines versnellen. Daar is de ROI het duidelijkst en heb je het snelst akkoord van de CFO. Kan finance een kostenbesparing in de cijfers terugleiden naar een automatisering, dan is de volgende fase makkelijker te financieren.
Vóór de livegang leggen we een nulmeting vast en daarna meten we ertegen: aantal executions, foutpercentages, teruggewonnen uren en kosten per transactie. Reken je eigen case vooraf door met de ROI-calculator. Wil je een AI-consultant inhuren, vraag dan of de partij beloond wordt voor werkende software of voor een langere opdracht. Ons model op basis van resultaat legt dat antwoord vast in het contract.
Van technische mogelijkheden naar meetbare bedrijfswaarde
Met prijzen per taak in cloudtools voor automatisering wordt groei een hogere factuur. Verhuizen we complexe workflows met veel volume van die tools naar self-hosted, agentic n8n, dan betalen klanten niet langer per taak en komt er generatieve AI bij in dezelfde workflows. Alles draait in je eigen private cloud, dus daar blijft ook je data.
Over een levensduur van drie tot vijf jaar loopt dat verschil flink op, want infrastructuur in eigen beheer stuurt je geen hogere rekening als je bedrijf groeit.
Bij prijzen per taak stijgen de kosten met elk extra volume. Self-hosted n8n blijft vrijwel vlak, dus het verschil groeit met elke execution.
Vier fases, één verantwoordelijk team
Dezelfde engineers scopen, bouwen, zetten live en beheren je workflow, dus er gaat niets verloren in een overdracht tussen een strategieteam en een delivery-team.
Scope
We brengen je huidige stack in kaart, kiezen de automatisering die het meest oplevert en vertellen wat de build vraagt voordat je tekent. Wil je dat eerst als losse opdracht, begin dan met de AI-audit.
Bouwen
Agents en workflows gebouwd in jouw omgeving, gekoppeld aan je CRM, ERP en databases, en getest op een kopie in staging.
Live
Release naar productie met error handling, automatische retries en alerts via Slack en e-mail vanaf de eerste run.
Beheren
We monitoren, onderhouden en verbeteren als je eisen veranderen, en trainen je team zodat de workflow infrastructuur wordt.
Strategische AI-transformatie en governance
Governance en naleving van regelgeving
De AI-regelgeving in Noord-Amerika versplintert, en de compliancelast komt te liggen bij de bedrijven die deze systemen inzetten. FTI Consulting meldt dat de AI Act van Colorado (SB 24-205) openbaarmaking en impact assessments verplicht voor AI-systemen met een hoog risico, dat AB 2013 in Californië transparantie over trainingsdata eist en dat TRAIGA in Texas boetes van $10.000 tot $200.000 per overtreding kent. Dat zijn technische randvoorwaarden, en die horen in de architectuur, niet in een patch na de livegang.
Compliance is voor ons een volwaardige technische eis. Het NIST AI Risk Management Framework (AI RMF) en ISO/IEC 42001 zitten vanaf de eerste sprint in onze ontwikkelcyclus, met audit trails, controles op modeltransparantie en checkpoints tegen bias in de pipeline.
Model drift, hallucinaties die zich verspreiden en datalekken stapelen zich ongemerkt op tot ze opduiken als imagoschade of een onderzoek van de toezichthouder. Voor klanten in de financiële sector en de zorg geeft een self-hosted deployment meer controle over waar data staat dan bij concurrenten die dezelfde workloads via cloudinfrastructuur van derden draaien.
Veilige agentic low-code workflows integreren
Multi-agent systemen die complexe workflows van meerdere stappen uitvoeren met weinig menselijke tussenkomst, hebben orchestration, herstel na fouten en state management nodig. Daar schieten de meeste standaardtools op enterpriseschaal tekort.
De efficiëntiewinst komt uit hybride intelligentie. Je team neemt de afwegingen, routeert uitzonderingen en maakt strategische keuzes, terwijl agents data inlezen, omzetten, classificeren en output genereren in een tempo dat geen menselijk team haalt. Mensen blijven waar hun oordeel nodig is.
We bouwen deze architecturen als AI voor je agency en AI voor bedrijven op dezelfde manier: we stemmen de workflowlogica af op de bottlenecks in elke omgeving. We verzorgen de onboarding en leggen het eigenaarschap duidelijk vast, want adoptie bepaalt of een workflow infrastructuur wordt of na 90 dagen in de la verdwijnt.
Als je vaste AI-consultant koppelen we elke workflow die we live zetten aan je bedrijfsstrategie: we bouwen de software, trainen je team, zetten heldere governance op en monitoren continu. Eén team is eigenaar van het resultaat, van scope tot het systeem dat in productie draait.
Hoe GoKickflip de kosten per artikel met 98% verlaagde
GoKickflip: een agentic content pipeline, na 30 dagen gebouwd en live
Ovidius bouwde voor GoKickflip een multi-agent pipeline op n8n die in drie fases van een zoekwoord een publicatieklaar SEO-artikel maakt, met zo'n 33 agent executions en meer dan zes AI-modellen.
Lees de case van GoKickflip →Bekijk alle AI-cases →
Ovidius.ai naast traditionele AI-consultancy
Leveringsmodellen naast elkaar
Accenture en Deloitte hebben de schaal en de naam. Ze hebben weinig reden om snel door de automatiseringsbacklog van één klant te gaan, want hun model draait op discoveryfases van maanden, goedkeuringen in lagen en mijlpalen vol presentaties die gefactureerd worden, of er nu werkende software live gaat of niet. Initiatieven als Rewired van McKinsey laten zien dat traditionele partijen zich aanpassen, terwijl de overhead blijft.
Generalistische freelancenetwerken hebben een ander probleem. Losse freelancers bouwen werkende scripts, maar brengen zelden beveiliging op enterpriseniveau, doorlopende monitoring of het denken op systeemniveau mee dat nodig is om AI in een complexe operationele stack te integreren. Een workflow die stil stukgaat als een upstream API verandert, wordt een risico.
Wij combineren de technische diepgang van een gespecialiseerd engineeringbedrijf met de nabijheid van een eigen medewerker: we zitten in je omgeving, staan voor jouw resultaten en leveren binnen weken werkende code op, waar anderen na maanden een discoveryrapport geven. Elke deployment is self-hosted en gebouwd voor je private cloud, zodat je volledig bepaalt waar je data staat.
Prijs op resultaat of open uurtarief
Een AI-consultancy die per uur factureert, verdient meer aan elke extra week scopen, elke extra stakeholderworkshop en elke revisieronde. Die partijen kunnen te goeder trouw handelen, maar het model beloont geen snelheid.
Wij scopen onze prijs op resultaat: welke workflows we opleveren, welke metrics verbeteren en welke infrastructuurkosten omlaag gaan. Je weet wat je investeert voordat de opdracht begint, en elke mijlpaal is gedefinieerd in werkende software. Ons belang is hetzelfde als het jouwe: het systeem live krijgen, een duidelijk rendement aantonen en zo de volgende fase verdienen.
“From day one, the Ovidius team moved fast, thought big, and executed with precision. Together, we built something truly cutting-edge that will be a major unlock for our business and change how we operate and grow.”
We zoeken samen je grootste operationele bottlenecks op.
Schets met een AI-engineer een werkende oplossing.
Veelgestelde vragen over AI-consultancy
Wie een AI-adviesbureau kiest, heeft dezelfde vragen: wat doet een AI-consultant, wat kost het, wat gebeurt er met je data en wanneer verdien je het terug. Hieronder lees je hoe wij dat in de praktijk doen.
Wat kost AI-consultancy bij Ovidius?
We prijzen op resultaat: welke workflows we opleveren en welke metrics verbeteren, in plaats van een open uurtarief. Je weet wat je investeert voordat de opdracht begint. Begin je met de AI-audit, dan verrekenen we die fee met de eerste build.
Ook de doorlopende kosten blijven laag. Zapier werkt goed voor eenvoudige taken met weinig volume, maar met prijzen per taak kunnen workflows met veel volume honderden tot duizenden euro per maand kosten, zonder plafond. Self-hosted n8n haalt die task tax weg, terwijl je data in je eigen cloud blijft.
Hoe houdt Ovidius.ai onze data veilig en compliant?
We zetten AI-agents en workflows direct op je eigen private cloud, of dat nu AWS, GCP of Azure is. Je data gaat dus nooit via servers van derden, wat compliancerisico's onder SOC2, HIPAA of de AVG op architectuurniveau wegneemt.
Elke deployment volgt het NIST AI Risk Management Framework (AI RMF) en ISO/IEC 42001, en vanaf de eerste sprint bouwen we audit trails, toegangscontrole en eisen aan datalocatie in de pipeline. Valt je organisatie onder regels als SB 24-205 in Colorado, dan heb je vanaf dag één een compliancepositie die je kunt verdedigen. Meer over de aanpak lees je bij AI-governance.
Wat doet een AI-consultant?
Bij Ovidius brengt een AI-consultant je stack in kaart, kiest de automatisering die het meest oplevert, bouwt die in productie en blijft na de livegang monitoren en verbeteren. Daarbij hoort de keuze van het model. Grote generalistische modellen van aanbieders als OpenAI en Anthropic redeneren breed, maar zijn voor repetitieve taken met hoge frequentie vaak overkill: duur per token, trager dan nodig en een privacyvraag als de input gevoelig is.
Eigen micromodellen, zoals een gefinetuned open-weight Llama-model, zijn kleiner, sneller en goedkoper in gebruik, en draaien lokaal of aan de edge met volledige controle over je data. Meestal kiezen we een hybride architectuur: grote modellen doen de complexe orchestration en redeneringen, micromodellen draaien specifieke workloads met veel volume waar snelheid en kosten zwaarder wegen dan breedte.
Wat is het verschil tussen advies en implementatie?
AI-consultancy die alleen adviseert, eindigt bij een rapport of roadmap. Implementatie eindigt bij een systeem dat draait. Bij ons doen dezelfde engineers allebei, zonder lange strategiefase, dus je eerste live workflow levert meestal binnen weken meetbare output. De content pipeline van GoKickflip was na 30 dagen gebouwd en live, en bespaart bij gelijk volume naar schatting $358K per jaar.
Vóór de livegang leggen we een nulmeting vast voor het aantal executions, foutpercentages, teruggewonnen uren en kosten per transactie, en na de livegang meten we dezelfde cijfers. Zo rekent de ROI met jouw echte getallen.
Minder praten over AI. Meer AI live.
Laat Ovidius.ai de veilige, geautomatiseerde motor achter je groei bouwen en daarna draaiende houden.
Je spreekt direct met onze lead AI-engineers.