ML in productie, geen labexperimenten.
Vision-, taal- en voorspelmodellen, gekoppeld aan de tools die uw team al gebruikt — in productie gebracht, gemeten aan bedrijfsresultaten en onderhouden door de engineers die ze hebben gebouwd.
De meeste ML-projecten sterven tussen het notebook en de productie. De onze niet.
De sector loopt over van proofs-of-concept die een stuurgroep imponeerden zonder ooit één echte transactie te verwerken. Het moeilijke aan machine learning was nooit het model — het zijn de dataplumbing, de hertrainingslus, het latentiebudget en het dashboard dat een mens om 8 uur 's ochtends daadwerkelijk bekijkt.
Wij bouwen het geheel. Elk model dat we leveren is gekoppeld aan uw operatie — het verwerkt live data, wordt bewaakt op drift en blijft de verantwoordelijkheid van de senior-engineers die het hebben gebouwd. Als een heuristiek een neuraal netwerk verslaat op uw probleem, zeggen we het u — en rekenen we minder.
Intelligentie, toegepast.
De zes opdrachten die we het vaakst uitvoeren — elk afgebakend rond een meetbare bedrijfsindicator, niet rond een nauwkeurigheidsscore in een slide.
Vraag- & verkoopvoorspelling
Modellen die historie, seizoensinvloeden en live signalen verwerken, zodat u voorraad, personeel en uitgaven vol vertrouwen plant.
Computer vision
Detectie-, classificatie- en OCR-pipelines die draaien op de edge of in de cloud — gebouwd voor echte, imperfecte beelden.
NLP & documentintelligentie
Extractie, classificatie en samenvatting over contracten, facturen, tickets en e-mails — verankerd in uw corpus.
Predictive analytics
Churn-, risico- en propensityscores, geleverd in de tools waar uw teams al werken.
AI-integratie & MCP
LLM-functies geïntegreerd in uw bestaande product — met het Model Context Protocol om modellen veilig met uw systemen te verbinden.
Model ops & hertraining
Driftbewaking, evaluatieharnassen en geplande hertrainingen, zodat de nauwkeurigheid het volgende kwartaal overleeft.
Saaie rigueur, spannende resultaten.
Dezelfde discipline als voor al onze software — aangepast aan systemen die leren.
01Eerst de data-audit
Voordat we over modellen praten, auditeren we wat u echt hebt — dekking, kwaliteit, lekkagerisico's. U krijgt een eerlijke inschatting van de haalbaarheid.
02Een baseline vóór diepgang
We leveren het eenvoudigste model dat de indicator beweegt, en verdienen daarna het recht op complexiteit. Geen GPU-rekening zonder business case.
03Itereren op uw metrieken
Wekelijkse evaluaties op de metriek die voor u telt — euro's, uren, voorraadtekorten — geen abstracte benchmarks.
04Leveren, bewaken, hertrainen
Productie-uitrol met driftalarmen en een hertrainingslus. Het model blijft leren; het team ook.
We hebben het al geleverd.
Een machine-learning-voorspelplatform dat we hebben ontworpen, geleverd en nog steeds exploiteren — in productie, betaald en winstgevend.
Forecasting Model
Het verwerkt verkoophistorie, seizoensinvloeden en live signalen om de vraag te voorspellen — zodat teams voorraad, personeel en uitgaven met vertrouwen plannen in plaats van op gevoel.
Gekozen voor het probleem, niet voor het cv.
We zijn framework-agnostisch en veeleisend over resultaten. De stack buigt voor het probleem — nooit andersom.
Eén team. Nul overdrachten.
De disciplines die het vaakst met AI / ML worden gecombineerd — dezelfde architectuur, dezelfde engineers, geen integratieheffing.
Rechttoe rechtaan antwoorden, op schrift.
De acht vragen die kopers van AI / ML ons het vaakst stellen — met de antwoorden die we in een vergadering zouden geven.
Stel ze in een brief. Een senior ML-engineer — geen verkoper — antwoordt binnen één werkdag.
Q.01Hebben we ons eigen model nodig, of kunnen we op een API bouwen?
Meestal wint de API-first-aanpak: sneller geleverd, goedkoper te exploiteren, makkelijker te vervangen. We stappen over op custom of fijngetunede modellen wanneer latentie, vertrouwelijkheid of unit economics dat vereisen — en we laten u de berekening zien voordat we het een of het ander aanraden.
Q.02Hoeveel data hebben we nodig om te starten?
Minder dan u vreest. Veel opdrachten starten met enkele duizenden gelabelde voorbeelden of twee jaar transactiehistorie. De data-audit in de eerste week vertelt u precies waar u staat — voordat u zich vastlegt op een build.
Q.03Hoelang duurt het voor iets live gaat?
De discovery duurt één tot twee weken en eindigt met een vast plan. De meeste teams zien een eerste productiewaardig stuk — een echt model, achter een echt endpoint, op uw infrastructuur — binnen zes tot tien weken. Daarna itereren we wekelijks op de bedrijfsmetriek.
Q.04En de hallucinaties, en de nauwkeurigheid?
Elke LLM-functie die we leveren is verankerd in uw data via retrieval, met beperkte outputs en een evaluatieharnas dat bij elke wijziging draait. Voor voorspelmodellen wordt de nauwkeurigheid gemeten op een validatieset en in productie bewaakt op drift.
Q.05Waar staat onze data, en wie kan ze zien?
In uw cloudaccount — we deployen in uw AWS, niet de onze. Uw data wordt nooit gebruikt om gedeelde of externe modellen te trainen, toegang verloopt op least-privilege-basis en wordt gelogd, en NDA's en verwerkersovereenkomsten worden ondertekend vóór de eerste dataset wordt overgedragen.
Q.06Wie bezit de modellen, de code en de gewichten?
U — alles. Code, fijngetunede gewichten, pipelines, prompts en documentatie worden u contractueel overgedragen. Geen teruglicentie, geen lock-in: elk competent team zou het morgen kunnen overnemen. De meeste klanten blijven toch, omdat het systeem steeds beter wordt.
Q.07Wat kost een AI- / ML-opdracht?
Resultaten worden geprijsd, geen uren. Na een discovery-sprint krijgt u vaste mijlpalen en een vast budget op schrift. Eerste opdrachten liggen doorgaans tussen $25k en $75k; u ziet het cijfer voordat iemand zich vastlegt.
Q.08Wat gebeurt er na de lancering?
We blijven. Elke opdracht omvat levenslange support: driftbewaking, geplande hertrainingen en een senior-engineer die het systeem kent — die antwoordt in uren, niet via een ticketwachtrij. Modellen verslechteren in stilte als niemand kijkt. De onze worden bewaakt.
Data die
harder zou moeten werken?
Vertel ons wat u wilt voorspellen, automatiseren of begrijpen. Een senior ML-engineer antwoordt binnen één werkdag met een eerlijke inschatting van de haalbaarheid.