EdTech-producten gebouwd om echte leerresultaten te leveren.

Alle drie onze AI-producten voor EdTech — KnowHub, InProduct AI en SmartSearch — werken op basis van een geverifieerd-antwoordmodel. De AI reageert uitsluitend op basis van uw goedgekeurde content. Het kan geen antwoorden genereren uit publieke trainingsdata of buiten uw gegevensgrenzen. Elk antwoord is terug te voeren op een specifiek brondocument, zodat leerders en beheerders altijd kunnen nagaan waar een antwoord vandaan komt. In het onderwijs is die traceerbaarheid geen optie.

Ja. Wij bouwen integraties met de tools die uw team en klanten al gebruiken — SSO-providers, HRIS-systemen, CRM-platforms, contentbibliotheken en betalingsproviders. Als u een bestaand LMS gebruikt, kunnen wij onze AI-laag daarop aansluiten zonder een volledige herbouw. Wij beoordelen uw huidige omgeving tijdens de scopingfase en ontwerpen de integratie rondom wat u heeft.

Nooit. Uw gegevens blijven binnen uw omgeving en worden nooit gebruikt om gedeelde of publieke AI-modellen te trainen. Dit geldt voor alle drie de AI-producten en voor elk maatwerk EdTech-platform dat wij bouwen. Wij werken conform ISO 27001-certificering en strikt gegevensbeheer — dezelfde standaard die wij hanteren voor enterprise-klanten zoals Siemens Healthineers.

Beide AI-leertools kunnen in slechts 2 weken live gaan zodra uw content of codebase gereed is. Wij verzorgen bronanalyse, configuratie, integratie met uw bestaande systemen en nauwkeurig testen vóór de lancering. Maatwerkplatforms volgen een gefaseerd model — doorgaans 4–12 weken tot de eerste bruikbare versie afhankelijk van de scope — met echte gebruikerstesten ingebouwd in elke fase.

Beide. Wij hebben EdTech-producten vanaf nul gebouwd — Graspify begon als concept zonder product en wij leverden de volledige discovery, het ontwerp, de MVP en latere versies. Wij werken ook samen met gevestigde platforms die AI-mogelijkheden willen toevoegen, onboarding willen verbeteren of hun infrastructuur willen schalen. Het betrokkenheidsmodel verschilt, maar de procesdiscipline is gelijk: bepaal eerst de uitkomst, bouw in fasen, test met echte gebruikers.

Algemene AI antwoordt op basis van publieke trainingsdata, wat betekent dat het informatie kan fabriceren, uw specifieke content kan missen en antwoorden kan geven die uw curriculum tegenspreken. Onze producten zijn uitsluitend gebaseerd op uw content. KnowHub antwoordt vanuit uw documenten. InProduct AI antwoordt vanuit uw codebase. SmartSearch verifieert elk resultaat tegen uw brondata. Geen van hen kan buiten die grenzen reageren. Voor EdTech, waar een fout antwoord leerresultaten kan ondermijnen of aansprakelijkheid kan creëren, is die beperking geen nadeel — dat is juist het punt.

Ja. Onze dienst Maatwerk EdTech-productontwikkeling omvat de volledige levenscyclus — Product Discovery, UX en leerervaring ontwerp, ontwikkeling, gebruikerstesten en doorlopende iteratie. Wij hebben microlearning-platforms, LMS-tools, e-learning SaaS-producten, beoordelingssystemen en adaptieve leerplatforms gebouwd. Wij werken in fasen met individuele budgetten per fase, zodat u zich niet vastlegt op een volledige bouw voordat het concept is gevalideerd. Elke fase eindigt met gebruikerstesten voordat de volgende begint.

EdTech-platforms en leer-apps mislukken vaker om UX-redenen dan om technische redenen — afhaken gebeurt wanneer interfaces niet overeenkomen met hoe mensen daadwerkelijk leren. Ons ontwerpproces omvat leerflow, gewoontevormende voortgangsmechanismen en onboarding-sequenties die specifiek zijn ontworpen voor retentie. Wij testen met echte leerders in elke fase, niet alleen interne reviews. Het Graspify-traject is een direct voorbeeld: de kernuitdaging was het vinden van de juiste balans tussen lengte, complexiteit en eenvoud voor individuele Grasps — opgelost via iteratieve gebruikerstesten vóór elke productiebuild.