Maatwerk AI Gebouwd voor Uw Data. Geleverd in Productie.

Maatwerk AI-ontwikkeling bij SH verloopt in vier fasen: Discovery (use case definitie, data- en infrastructuurbeoordeling, architectuurvoorstel), Bouwen (engineeringteam samengesteld, wekelijkse demo's, integratie met uw systemen), Valideren (nauwkeurigheidstests, hallucinatietests, beveiligingsaudit, loadtests) en Deployen & Monitoren (productie-deployment, integratie monitoringstack, modeldriftmonitoring). Elke fase eindigt met concrete deliverables, niet voortgangsrapportages. Het team dat de discovery uitvoert, is het team dat het systeem oplevert, zodat context nooit verloren gaat tussen de fasen.

Voor een maatwerk AI-project heeft u doorgaans senior AI-engineers, ML-specialisten, een data-engineer en een delivery lead nodig. Dit team intern samenstellen duurt 4 tot 6 maanden en brengt aanzienlijke doorlopende kosten met zich mee. Samenwerken met SH geeft u een compleet AI-engineeringteam binnen 2 tot 4 weken. Wij stellen het team samen op basis van uw use case, uw stack en uw compliance-vereisten. Uitsluitend medior- en senior engineers, nooit juniors. Het team werkt in uw sprintritme en blijft betrokken tot na de deployment.

Tijdlijnen zijn afhankelijk van scope, datacomplexiteit, integratievereisten en compliance-beperkingen. Eerlijk antwoord: dat hangt ervan af. Referentiepunten: een gerichte proof of concept duurt 2 tot 4 weken. Een maatwerk AI-functie binnen een bestaand platform duurt doorgaans 8 tot 16 weken. End-to-end maatwerk AI-productontwikkeling, van discovery tot productie, duurt doorgaans 12 tot 24 weken. Complexe enterprise AI-systemen met gereguleerde data en diepgaande integraties kunnen 6 tot 12 maanden in beslag nemen. Na een discovery-gesprek geven wij u een nauwkeurige schatting, toegesneden op wat u daadwerkelijk bouwt.

AI-ontwikkelingskosten zijn afhankelijk van scope (hoeveel u bouwt), complexiteit (gereguleerde sector, realtime data, diepgaande integraties) en tijdlijn (parallelle teams leveren sneller maar kosten meer). Ter referentie: een generatieve AI proof of concept kost 30.000 tot 80.000 EUR. Een maatwerk AI-functie binnen een bestaand platform kost 80.000 tot 250.000 EUR. End-to-end maatwerk AI-productontwikkeling kost 200.000 EUR tot meerdere miljoenen, afhankelijk van schaal en doorlopende ontwikkeling. Na een discovery-gesprek maken wij een nauwkeurige schatting die aansluit bij wat u daadwerkelijk bouwt, geen generieke prijslijst.

Ja. Wij werken op twee manieren. End-to-end maatwerk AI-ontwikkeling waarbij wij de levering voor onze rekening nemen, en AI-teamuitbreiding waarbij wij senior AI-engineers inbedden in uw bestaande team. Voor uitbreiding koppelen wij engineers aan uw stack, rol en project, voeren we gesprekken met uw team en zorgen we voor onboarding binnen 2 tot 4 weken. AI-teamuitbreiding is de juiste keuze wanneer u een intern AI-team heeft dat meer capaciteit of een specifieke expertise nodig heeft (LLM, agents, RAG, MLOps) die u niet intern beschikbaar heeft.

We bouwen met de technologie die past bij de use case, niet de technologie waarmee we de meeste ervaring hebben. Veelgebruikte stack: OpenAI, Anthropic Claude, open-source LLMs (Llama, Mistral) voor zelf-gehoste deployment, LangChain en LangGraph voor agent-orchestratie, vectordatabases (Pinecone, Weaviate, pgvector), Python en TypeScript voor applicatiecode, FastAPI en Node.js voor backend-services. We zijn cloud-agnostisch en gecertificeerd op GCP, AWS en Azure. Technologieselectie vindt plaats tijdens de discovery op basis van uw data, infrastructuur en compliance-beperkingen.

Een AI-product kopen geeft u snel een werkend systeem, met een vaste functieset en beperkte maatwerkmogelijkheden. Maatwerk AI-ontwikkeling geeft u een systeem dat uitsluitend is ontworpen voor uw use case, uw data en uw bedrijfslogica, maar kost meer tijd en geld. SH bouwt beide. Onze eigen AI-producten (KnowHub, SmartSearch, InProduct AI) dekken veelvoorkomende enterprise use cases zoals kennisbeheer, semantisch zoeken en SaaS-copilots. Maatwerkontwikkeling is de juiste keuze wanneer uw use case uniek is, uw data beperkingen heeft die standaardproducten niet aankunnen, of uw concurrentievoordeel afhangt van de AI zelf, niet alleen van het hebben ervan.