Voor

Je AI-experimenten uit de ChatGPT-tab halen.

De meeste teams gebruiken AI in losse tabs voor ad-hoc taken. Wij zetten AI in een workflow waar hij dag-in-dag-uit draait — met logging, grenzen, en meetbaar resultaat.

Doe de Drift Scan Plan kennismaking
  • 14 dagen tot AI-agent live in een proces
  • EU al je data blijft in Nederland
  • 100% traceable — elke output te herleiden

Wat kun je van ons verwachten?

  • Use case eerst, model tweede

    We kiezen het juiste model (Claude, GPT, Gemini) per taak — niet op hype.

  • Grenzen + human-in-the-loop

    Agents krijgen duidelijke scope en goedkeuringsstappen waar nodig.

  • Observeerbaarheid

    Elke prompt, elke output, elke beslissing gelogd en opvraagbaar.

Meetbaar resultaat

  • 100% van outputs traceable
  • EU data-routering by default
  • 14 dagen tot live in proces
  • 3 AI-agents typisch per klant

Waarom blijven veel AI-experimenten steken?

Bijna elk MKB-team heeft inmiddels een AI-moment gehad. Iemand op marketing gebruikt ChatGPT voor blog-drafts, iemand op sales laat Claude e-mails samenvatten, ergens wordt een custom GPT gebouwd. Het werkt — tot je het in een proces probeert te zetten.

Dan lopen drie dingen vast. Ten eerste: integratie. Een AI-tab is losgekoppeld van je CRM, je inbox, je ticketsysteem. De output moet telkens handmatig overgenomen worden. Ten tweede: governance. Wie is verantwoordelijk als de AI iets verkeerd samenvat? Hoe voorkom je dat gevoelige klantdata in externe tools belandt? Ten derde: betrouwbaarheid. Een prompt die 90% van de tijd werkt, betekent één op de tien foute uitkomsten — en dat is te hoog voor productie zonder extra controles.

Onze aanpak lost die drie problemen gelijktijdig op. Integratie: we draaien AI in n8n-workflows die direct aan je CRM, inbox en ticketsysteem hangen. Governance: elke agent heeft een scope-document (wat mag hij doen, wat niet), EU-hosting waar beschikbaar, en auditlogs op elke output. Betrouwbaarheid: we bouwen retries, fallbacks en — waar nodig — human-in-the-loop goedkeuringsstappen.

Het resultaat: AI die daadwerkelijk werk uit handen neemt. Klassieke use cases bij onze klanten: lead-triage (Claude scoort en verrijkt voordat sales kijkt), inbox-samenvattingen (support krijgt next-steps i.p.v. raw mails), contract-review (eerste scan door AI, human review op flags), en classificatie (tickets automatisch gerouteerd naar het juiste team).

Wat zit er in onze aanpak

Elke flow krijgt dezelfde zes dingen — ongeacht welke pijn we oplossen.

  • Model-keuze per use case

    Claude, GPT, Gemini of open-source — we kiezen op taak, niet op hype.

  • Scope-document per agent

    Expliciete grenzen en goedkeuringsstappen ingebouwd.

  • Auditlog + traceability

    Elke prompt, elke output opvraagbaar voor compliance.

  • EU-data-routering

    AI-endpoints in Europa waar beschikbaar; geen US-routering zonder opt-in.

  • Retries + fallbacks

    Bij afwijkende outputs pakt een tweede model of human-loop het over.

  • Evals op elke flow

    Test-cases meegroeien met de agent zodat kwaliteit meetbaar blijft.

Wat het oplevert

Recente resultaten bij soortgelijke vragen

Elke case opent met één primaire KPI — zodat je direct ziet wat er aan uren, leads of kosten gewonnen werd.

Bekijk alle cases

Veelgestelde vragen

  • Welke taken zijn geschikt voor AI-agents?

    Taken waar taal of context-begrip nodig is: classificatie, samenvatten, verrijken, routeren, draft-schrijven. Taken met harde regels en weinig uitzonderingen (berekeningen, data-transformaties) blijven beter bij klassieke code.

  • Wat kost AI-gebruik per maand?

    Variabel per use case. Voor een lead-triage flow ligt het typisch op €5–50 per maand aan API-kosten voor 500–5000 leads. We rekenen altijd door vóór livegang zodat er geen verrassingen zijn.

  • Wat als Claude / GPT later duurder wordt?

    We bouwen model-agnostisch waar mogelijk. Dan kunnen we bij prijs-of-kwaliteits-wijzigingen zonder grote refactor switchen. Bij sterk model-specifieke flows benoemen we dat expliciet.

  • Hoe voorkom je dat de AI hallucineert?

    Drie lagen: strikte prompts met context-grounding, evals op test-cases die regelmatig draaien, en fallback/human-in-the-loop voor beslissingen met hoge stakes. Volledig voorkomen kan niet — zichtbaar maken wel.

  • Kan dit ook op eigen infrastructuur?

    Voor gevoelige workloads draaien we open-source modellen (Llama, Mistral) op EU-hosting of bij jullie on-prem. Performance is doorgaans lager dan Claude/GPT, maar de grens hangt af van de use case.

Welke AI-tab kan bij jou de workflow in?

Doe de Drift Scan — dan weet je welke AI-experimenten rijp zijn voor productie en welke nog niet.

Start Drift Scan