Gids voor AI proof-of-concept (PoC) voor risicobeperking met voorbeelden

12 mei 2025 12 min lezen

Stel je voor: je steekt weken (en een groot deel van je budget) in een AI-initiatief en ontdekt halverwege dat je gegevens onbruikbaar zijn, dat je modelvoorspellingen onbetrouwbaar zijn of dat je oplossing niet soepel integreert met bestaande workflows. Pijnlijk, duur en frustrerend.

Stel je nu eens voor dat dit anders gaat: met een messcherpe AI proof-of-concept. In plaats van in te zetten op voorgevoelens, test je elk idee van tevoren, rook je risico's uit en voorkom je die portemonneeverslindende verrassingen achteraf. Een PoC is je vangnet en bewijst of je AI-project echt klaar is voor de echte wereld.

In deze gids vertel ik je precies wat een AI PoC is, waarom het cruciaal is voor risicobeheersing en hoe het zich verhoudt tot prototypes of MVP's. Je leert de stapsgewijze aanpak die we bij Innowise gebruiken, zie AI PoC voorbeelden, en inzicht in veelvoorkomende valkuilen. Laten we beginnen!

"Voer een PoC uit om de lastige dingen in een vroeg stadium aan het licht te brengen. Hiaten in de gegevens en hindernissen bij de integratie kunnen zelfs de sterkste modellen doen struikelen, en ze zijn veel goedkoper op te lossen in een kleine pilot dan na een volledige uitrol. Als je dat controlepunt overslaat, ziet het project er op papier misschien geweldig uit, maar zal het struikelen op het moment dat je het probeert op te schalen."

Philip Tikhanovich

Hoofd afdeling big data

Wat is proof of concept (PoC) in AI?

Een proof of concept in AI is een klein, doelgericht project dat test of een AI-oplossing een specifiek bedrijfsprobleem oplost. Of je nu een klassieke ML-workflow valideert of een gen AI PoC Voor het genereren van tekst of afbeeldingen is het idee hetzelfde: test eerst de essentie. Zijn de gegevens bruikbaar? Houden de algoritmen stand? Kan het in je huidige systemen worden ingepast zonder ze op te blazen?

Ik noem een PoC graag een waarschuwingssysteem. Als de fundamenten kloppen, geweldig, ga er dan helemaal voor. Zo niet, dan pivot je voordat je door je bankroll heen brandt.

Neem dit voorbeeld. Ons team werkte met een fabrikant die verlamd was door willekeurige apparatuurstoringen. Ze hadden bergen sensorgegevens, maar wisten niet zeker hoe ze die effectief konden gebruiken. Dus begonnen we met een PoC.

Het bleek dat bijna de helft van de gegevens verkeerd gelabeld was, een onmiddellijke showstopper voor elk AI-model. Toen we dat uitgezocht hadden, hebben we een paar algoritmen getest (Random Forest, XGBoost) en de beste optie geïntegreerd in hun onderhoudssoftware. Het resultaat was een 30% reductie in stilstandtijdwaaruit bleek dat het concept werkte. Toen wisten ze dat het tijd was om op te schalen.

PoC vs. prototype vs. MVP: een snelle momentopname

Voordat we ingaan op de details van het bouwen van een AI PoC, Laten we één ding ophelderen dat me steeds wordt gevraagd: wat is het verschil tussen een PoC, een prototype en een MVP?

Mensen gooien deze termen rond alsof ze uitwisselbaar zijn. ze zijn niet. Als je ze door elkaar haalt, loop je het risico dat je het verkeerde ding bouwt voor de verkeerde reden. Hier is een snel overzicht om alles op een rijtje te zetten.

	PoC	Prototype	MVP
Hoofddoel	Haalbaarheid bewijzen	Een ruwe look & feel tonen	Start iets echts dat gebruikers kunnen proberen
Centrale vraag	Werkt dit wel met onze gegevens/systemen?	Zullen mensen dit ontwerp begrijpen of willen?	Is dit goed genoeg om te verzenden en te verfijnen?
Wat het test	Kerntechnologie + haalbaarheid van gegevens	UX-stroom, lay-out, gebruikersreacties	Bruikbaarheid in de echte wereld + vroege product-markt fit
Uitgang	Functioneel codefragment of basisintegratie	Interactieve mock-up of low-fidelity app die gebruikersstromen simuleert	Werkende softwaretoepassing met kernfuncties voor vroege gebruikers
Poetsniveau	Laag - moet alleen bewijzen dat het concept werkt	Medium - ziet er fatsoenlijk uit, kan gedeeltelijk een mock-up zijn	Hoog genoeg om te lanceren, maar verwacht geen fancy functies
Voor wie is het	Ontwikkelaars, datawetenschappers, CTO's	Ontwerpers, productleiders, belanghebbenden	Echte gebruikers, early adopters, bedrijfsteams
Tijd/inspanning	Kortste, laagste inspanning	Gemiddelde duur en inspanning	Langere duur en hogere inspanning
Risiconiveau	Laagste (gericht op een specifieke technische hindernis)	Gemiddeld (risico op bruikbaarheidsproblemen of gebrek aan betrokkenheid van belanghebbenden)	Hoger (risico van afwijzing door de markt of technische schaalbaarheidsproblemen)
Volgende stap	Als het werkt, bouw dan een prototype of pilot	Verfijnen op basis van feedback, overgaan op MVP	Functies toevoegen, opschalen en op weg naar volledige uitrol

De noodzaak van een AI proof-of-concept

Als je meteen begint met het ontwikkelen van AI zonder het water eerst te testen, verknoei je je budget. Een AI PoC is uw manier om met weinig risico uit te zoeken of uw AI-idee echt werkt voordat u er veel tijd en geld in steekt.

Mijn ervaring is dat er bepaalde scenario's zijn waarbij een AI PoC niet optioneel is. Als deze je bekend in de oren klinken, is het tijd om op de rem te trappen en een PoC uit te voeren:

Risico's identificeren en beperken

Zelfs het coolste AI-idee kan op problemen stuiten wanneer je het in de praktijk probeert te brengen. Gegevens kunnen onoverzichtelijk zijn, modellen kunnen ondermaats presteren en integratie met je huidige systemen kan lastiger zijn dan gedacht.

Neem bijvoorbeeld een AI-tool dat bedoeld is om kwaliteitsproblemen op een productielijn op te sporen. Op het eerste gezicht klinkt het eenvoudig, maar defecten kunnen sterk variëren van subtiele kleurverschillen tot microscopische scheurtjes. Een PoC laat snel zien of je camera's genoeg details vastleggen, of je etikettering klopt en of het model zich goed aanpast aan veranderingen in belichting of materialen.

Het overslaan van de PoC kan betekenen dat je maanden verspilt en je budget opmaakt voor een systeem dat gewoon niet werkt wanneer het wordt geïmplementeerd. Het vroegtijdig identificeren en beperken van deze risico's is de sleutel tot het besparen van tijd en geld en het vermijden van toekomstige hoofdpijn.

Tijd en kosten besparen

Een PoC omzeilen klinkt meestal sneller, totdat het dat niet is. Zonder PoC lopen teams halverwege de ontwikkeling vaak tegen onverwachte problemen aan. En die later oplossen? Veel duurder dan ze in een vroeg stadium op te lossen.

Laten we zeggen dat je een AI-chatbot bouwt om vragen van klanten af te handelen. Klinkt eenvoudig genoeg. Maar je PoC laat iets zien waar je niet op had gerekend: klanten gebruiken veel jargon, voice-to-text fouten en eigenzinnige zinsopbouw. Dat is een grote aanwijzing dat je extra NLP fijnafstemming nodig hebt. En het is beter om daar achter te komen voordat je live gaat en je budget halverwege opblaast.

Vertrouwen winnen van belanghebbenden

CEO's, investeerders en iedereen die de touwtjes in handen heeft, zullen een AI-project niet zomaar vertrouwen omdat het cool klinkt. Ze willen iets concreets waar ze op kunnen vertrouwen. Dat is waar een PoC je beste vriend wordt. Echte cijfers, zoals het verminderen van fouten of het versnellen van processen, winnen het van elk glossy pitch deck.

Stel je een middelgrote e-commercewinkel voor die AI-gestuurde productaanbevelingen test. Een snelle PoC zou een sprong van 15% in gemiddelde winkelwagenwaarde onder testgebruikers kunnen laten zien. Dat soort harde gegevens spreekt boekdelen en verdient meer steun dan een dozijn strategieslides ooit zouden kunnen.

Procesinzicht verbeteren

AI werkt niet in een vacuüm. Het raakt workflows, teams en zelfs de manier waarop beslissingen worden genomen. Met een PoC kun je zien hoe mensen echt omgaan met nieuwe technologie en kun je de veranderingen markeren die nodig zijn voor een soepele uitrol.

Misschien ben je bijvoorbeeld AI aan het implementeren voor het optimaliseren van bezorgroutes. Tijdens de PoC ontdek je dat magazijnmedewerkers bepaalde door AI gegenereerde routes negeren omdat chauffeurs bepaalde buurten door en door kennen. Dat is een cruciaal inzicht dat je nooit zou krijgen als je meteen zou overgaan tot een volledige implementatie.

Beoordeling van technische en operationele levensvatbaarheid

Je model kan misschien schitteren in een nette kleine sandbox, maar kan het real-time datafeeds, duizenden query's per seconde en wettelijke hindernissen aan? Een PoC zet uw systeem net genoeg onder druk om knelpunten op te sporen voordat u er in de productie mee te maken krijgt.

Stel je voor dat je een realtime fraudedetectie voor online transacties lanceert. Een PoC zou aan het licht kunnen brengen dat je datapijplijn moeite heeft met het updaten van het model in bijna-realtime of dat grensoverschrijdende aankopen een stortvloed aan fout-positieven veroorzaken. Het vroegtijdig identificeren van deze valkuilen is het verschil tussen een veerkrachtige AI-oplossing en een die instort wanneer dat het meest nodig is.

Neem minder risico en kijk of je AI-idee werkt.

Scenario's waarin een AI PoC overkill wordt

Hoezeer ik ook pleit voor AI PoCIk ga niet doen alsof het altijd een must is. Er zijn gevallen waarin het opstarten van een proof-of-concept is als een steiger bouwen om een gloeilamp te vervangen - te technisch en tijdverspilling.

Dit is het moment waarop je de PoC beter kunt overslaan en meteen tot actie over kunt gaan of nog eens kunt nadenken of AI wel de juiste tool is.

Het probleem is te simpel

Niet elk probleem vraagt om machinaal leren. Als een eenvoudige regel of script de klus klaart, maakt het toevoegen van AI de dingen alleen maar langzamer, complexer en moeilijker te onderhouden.

Stel dat je een waarschuwing wilt sturen wanneer de voorraad onder een bepaald niveau zakt. Dat is een duidelijk geval voor een op regels gebaseerde opstelling - je hoeft er geen neuraal netwerk bij te halen.

Het doel van AI is om problemen op te lossen die traditionele logica niet kan oplossen. Tenzij er een echte uitdaging is om op te lossen, kan AI eerder een afleiding zijn dan een oplossing. En als je het alleen gebruikt om een hokje aan te vinken, is dat een duidelijk teken om je aanpak te heroverwegen.

Er bestaan al voorgetrainde AI-modellen

Er zijn talloze vooraf getrainde AI-services beschikbaar - beeldherkenning, spraak-naar-tekst, vertaling, noem maar op. Vaak is het goedkoper en sneller om deze beproefde tools over te nemen dan om je eigen programma van de grond af aan op te bouwen.

Als je bijvoorbeeld een OCR-tool nodig hebt om bonnetjes te scannen en een oplossing van een derde partij is al heel nauwkeurig, waarom zou je dan weken spenderen aan een prototype op maat? Ik denk dat als er al een bewezen optie op de markt is, het geen zin heeft om het wiel opnieuw uit te vinden. Reserveer je energie liever voor uitdagingen die echt om een oplossing op maat vragen.

De business case is onduidelijk

Soms raken teams enthousiast over AI voordat ze het werkelijke probleem dat ze proberen aan te pakken hebben vastgesteld. Als er geen duidelijke waarde op tafel ligt, kan een AI PoC snel uitmonden in een enorme tijd- en budgetverslindende put.

Stel je voor dat je team een AI-chatbot wil bouwen, gewoon omdat iedereen het doet. Als je niet kunt uitleggen hoe het de kosten verlaagt of de klantervaring verbetert, is het enige wat een PoC zal bewijzen dat je een chatbot kunt bouwen. Op dat punt is het slimmer om eerst een haalbaarheidstoets uit te voeren en de echte doelen te achterhalen.

Budget- en tijdlijnbeperkingen

Soms heb je gewoon geen ruimte voor een volledige PoC-cyclus. Misschien heb je een AI-chatbot nodig voor een seizoensgebonden marketingcampagne en heb je maximaal twee maanden de tijd. Tegen de tijd dat je klaar bent met een PoC, is het seizoen alweer voorbij.

In dat soort situaties is het verstandiger om een lean prototype in elkaar te gooien, onmiddellijk feedback te krijgen en direct te verfijnen. Natuurlijk is een diepgravende PoC ideaal voor grote of complexe projecten, maar als je tegen de klok moet werken, kan een agile test-and-iterate aanpak je beste keuze zijn.

AI heeft zich al bewezen in de industrie

Als je werkt aan een AI-oplossing die al uitvoerig is getest in jouw branche, kan een PoC de zaken alleen maar vertragen. Je hoeft niet opnieuw te valideren waarvan iedereen al weet dat het werkt.

Denk bijvoorbeeld aan AI-gestuurde spamdetectie voor een e-mailplatform. Er zijn genoeg gegevens, de patronen zijn goed bekend en kant-en-klare modellen leveren goed werk. Tenzij je iets heel bijzonders wilt doen, zoals verborgen koppelingen herkennen of ingesloten afbeeldingen analyseren, biedt een PoC geen inzichten die je nog niet hebt.

Veelvoorkomende valkuilen in AI-projecten zonder PoC

Iedereen wil graag ruwe gegevens omzetten in inzichten, beslissingen automatiseren en de concurrentie verslaan. Ik begrijp het. Maar de proof-of-concept om sneller te gaan, werkt meestal averechts en kost uiteindelijk veel meer.

In dit gedeelte laat ik je kennismaken met een aantal veelvoorkomende valkuilen die ik heb gezien wanneer teams de PoC overslaan en waarom het nemen van die kleine stap je AI-project kan maken of breken.

Gegevens: de basis die vaak ontbreekt

Mijn ervaring is dat een AI-model slechts zo sterk is als de gegevens erachter. Toch starten veel PoC's met datasets die te klein, onzuiver of nauwelijks relevant zijn, wat de kosten opdrijft en de tijdlijnen vertraagt.

Zelfs "goede" gegevens kunnen mislukken als ze niet overeenkomen met de werkelijke omstandigheden. Het gebruik van algemene videoclips in plaats van feitelijke CCTV-beelden van de fabriek kan bijvoorbeeld goed scoren in een lab, maar mislukken in de echte productie. Kortom, als je gegevens niet van hoge kwaliteit zijn en niet echt representatief voor je omgeving, zullen alle beloftes in je PoC niet worden omgezet in operationeel succes.

Onrealistische tijdlijnen en te ambitieuze doelstellingen

Vaak bestaat de valse perceptie dat omdat een PoC slechts een test of een prototype is, alles snel moet gebeuren. Maar in werkelijkheid kan de verwachting dat je een goed presterend AI-model bouwt in een superkort tijdsbestek een serieuze valkuil zijn. In tegenstelling tot traditionele softwareontwikkeling vereist AI-werk meerdere iteratieve stappen - gegevens verzamelen, opschonen, modeltraining en uitgebreide validatie. Het overhaasten van deze processen leidt meestal tot een model dat niet robuust genoeg is voor echte toepassingen.

Wat op papier een eenvoudig prototype lijkt, verbergt bovendien vaak veel technische complexiteit. Versnelde schema's leveren misschien een oppervlakkig bewijs, maar zonder de rigueur die nodig is om het te ontwikkelen tot een productieklaar systeem, blijf je zitten met onopgeloste uitdagingen op het gebied van integratie en onderhoud op de lange termijn.

Ongedefinieerde succescijfers en verwachtingen

Zonder duidelijke, meetbare doelen is het moeilijk om te weten of je PoC echt werkt of er alleen goed uitziet in een demo. Ik stel voor om vooraf metrics te definiëren zoals precisie, recall, foutpercentage of ROI-drempelwaarden, zodat prestaties direct gekoppeld worden aan bedrijfswaarde.

En als ingenieurs en belanghebbenden niet op één lijn zitten over wat succes betekent, loop je het risico iets te bouwen dat aan de specificaties voldoet maar operationeel het doel mist. Houd KPI's, operationele impact en verwachtingen van besluitvormers vanaf dag één op één lijn om te voorkomen dat je een model krijgt dat op papier schittert maar in de productie flopt.

Het AI-ontwikkelingsproces verkeerd begrijpen

Een van de meest voorkomende fouten die ik zie, is het behandelen van een AI PoC zoals een snelle codeersprint. Maar bij AI gaat het er niet om wat code te schrijven en het voor gezien te houden. Je hebt te maken met rommelige gegevens, modelaanpassingen en validatie in de praktijk.

Stel je voor dat je je team drie weken de tijd geeft om te bewijzen dat een AI-model storingen in apparatuur kan voorspellen. Op papier lijkt dat misschien haalbaar. Maar als je begint te graven, ontdek je hiaten in de gegevens, realiseer je je dat functies moeten worden herzien en ontdek je dat je meerdere afstemmingsrondes nodig hebt voor zelfs basale nauwkeurigheid. Als je dat allemaal overhaast doet, eindig je met een demo die er in het luchtledige goed uitziet, maar in productie uit elkaar valt.

Zelfs elementaire AI-taken verbergen vaak meer complexiteit dan verwacht. Ze kunnen snel uitgroeien tot maanden van randgevallen, het verfijnen van datapijplijnen en het voorbereiden van integratie. Als je tijdlijn te krap is of je bereik te breed, zal de PoC je niet laten zien of je AI werkt. Je leert alleen hoeveel bochten je hebt moeten afsnijden om de deadline te halen.

Uitdagingen op het gebied van integratie en schaalbaarheid

Een PoC kan perfect werken in een gecontroleerde omgeving, maar zodra je deze aansluit op echte systemen met realtime gegevens en daadwerkelijke gebruikers, wordt alles moeilijker.

Misschien heb je bijvoorbeeld een PoC voor het detecteren van apparatuurstoringen in een enkele fabriek. Het werkt perfect in het lab. Maar op het moment dat je het uitrolt naar meerdere locaties, ontdek je dat elke locatie andere sensoren gebruikt, andere gegevensformaten heeft of afhankelijk is van unieke hardwareopstellingen. Plotseling stuit je PoC op problemen waar hij tijdens het testen nooit mee te maken heeft gehad.

Dat is nog maar integratie. Voeg daar nu de schaal aan toe: je PoC verwerkte 10.000 records tijdens het testen, maar in de praktijk worden er elke dag miljoenen gegevens verwerkt. Zonder solide datapijplijnen, een modulair ontwerp en cloudgereedheid kan je veelbelovende PoC tot stilstand komen.

Met andere woorden, als integratie en schaalbaarheid niet vanaf dag één op je radar staan, stel je het moment waarop deze problemen uitgroeien tot een regelrechte crisis alleen maar uit.

Leemten in middelen en expertise

AI is niet iets dat een full-stack ontwikkelaar in zijn eentje in een weekend kan doen. Je hebt datawetenschappers, ML-engineers en domeinexperts nodig die allemaal in dezelfde richting werken.

Laten we zeggen dat je een NLP project neerlegt bij een geweldig Java team met nul ervaring in het trainen of tunen van modellen. Wat krijg je dan? Vertraagde sprints, een berg technische schuld en een demo die nooit de speeltuin verlaat.

Als niet vanaf de eerste dag de juiste vaardigheden aan boord zijn of in ieder geval klaar staan om in te springen wanneer dat nodig is, loop je het risico op wegblokkades, herbewerking en een PoC die nergens toe leidt.

Risicobeheer en naleving van regelgeving

Een proof of concept lijkt misschien weinig kostbaar, maar beveiliging, compliance en realistische verwachtingen zijn nog steeds belangrijk. Gebruik echte gebruikersrecords in een AI PoC zonder ze te anonimiseren, en je zou privacywetten kunnen schenden nog voor je begonnen bent.

Te veel beloven is net zo riskant. Presenteer de PoC als bijna productieklaar en als het model bezwijkt onder de druk van de praktijk, verlies je het vertrouwen van belanghebbenden. Het overslaan van nalevingscontroles of het opblazen van resultaten zorgt er misschien voor dat dingen sneller gaan, maar de terugslag - juridische problemen, reputatieschade, vastgelopen uitrol - kost veel meer.

Ga op de juiste manier om met gevoelige gegevens, houd je claims onderbouwd en registreer de risico's vanaf dag één. Zo voorkom je pijnlijke verrassingen achteraf.

Hoe ontwikkel je een effectieve AI PoC met Innowise?

Het ene moment heb je een flitsende demo - misschien voorspelt het dingen, misschien automatiseert het een paar klikken - en iedereen is door het dolle heen. Spoel een paar weken vooruit, het model is gammel, de resultaten zijn overal en die glimmende PoC is stof aan het verzamelen in een vergeten Slack thread.

Het is een maar al te bekend verhaal. Bij Innowise doen we het anders. Ons team behandelt elke AI PoC als een echt product vanaf de eerste dag - geen speelgoed, geen wegwerpexperiment. Echte doelen. Echte validatielussen. Een echte strategie voor wat er komt nadat de demo-hype is verdwenen.

Dit is wat onze PoS-ontwikkeling proces eruit ziet.

Stap 1: Het probleem en de doelstellingen definiëren

Het eerste wat we elke klant vragen is: "Wat is het probleem dat we hier eigenlijk moeten oplossen?" We zijn hier niet om AI te doen omwille van AI. Misschien wil je 30% van je supportwerklast automatiseren. Misschien wil je productiefouten opsporen voordat ze je budget opblazen. Hoe dan ook, als je geen duidelijk doel kunt aanwijzen, gooi je alleen maar technologie tegen de muur en hoop je dat er iets blijft hangen.

En hier is de andere niet-onderhandelbare: zorg dat iedereen vroeg aan tafel zit. Niet alleen IT. We hebben het over business leads, ops teams, ondersteunend personeel, data mensen - iedereen die elke dag de pijn voelt. Ik heb briljante modellen ongebruikt zien blijven omdat de mensen die ze echt nodig hadden niet op de hoogte waren. Wees niet zo'n project.

Stap 2: Beschikbaarheid en kwaliteit van gegevens beoordelen

AI van hoge kwaliteit komt altijd neer op gegevens van hoge kwaliteit. Als je gegevens versnipperd, verouderd of vol gaten zitten, kan geen enkel mooi model je redden. We beginnen met goed te kijken naar wat je al hebt - denk aan transactielogboeken, gebruikersgedrag, sensorfeeds - en die op te schonen met tools als Pandas of NumPy.

Als je gegevens onvolledig zijn, kijken we naar manieren om de gaten op te vullen. Soms betekent dat het genereren van synthetische records met tools als DataSynthesizer of Synthpop, vooral als het gaat om gevoelige informatie of zeldzame gebeurtenissen.

We werkten bijvoorbeeld ooit met een wereldwijd transportbedrijf dat terabytes aan trackinggegevens had. Op papier zag het er geweldig uit, totdat ons team zich erin verdiepte. Bij meer dan 30% van de records ontbraken tijdstempels en sommige sensormetingen waren helemaal fout door kalibratieproblemen. Als we meteen in de modellering waren gesprongen, zou de PoC om de verkeerde redenen zijn gecrasht. In plaats daarvan hebben we gegevens opgeschoond, lege plekken ingevuld en zijn we verder gegaan met modelleren.

De les? Bouw je AI niet op drijfzand. Zorg eerst voor een solide datafundament.

Stap 3: De juiste tools en technologieën selecteren

Hier is het ons doel om het juiste gereedschap te kiezen voor jouw innovatieve proof-of-concept-projecten. Als een eenvoudig scikit-learn model de klus sneller en goedkoper klaart, dan is dat onze keuze. We hebben robuuste beeldherkenningssystemen gebouwd met YOLO of Detectron2, maar onze experts hebben klanten ook de weg gewezen naar klassieke ML wanneer dit de bedrijfsdoelstellingen bereikt zonder de extra bagage.

Voor infrastructuur hangt het allemaal af van wat het beste past bij jouw setup. Ons team kan kiezen voor Amazon SageMaker, het AI-platform van Google Cloud of Machine Learning van Azure. En als je flink moet schalen, zijn Docker en Kubernetes onze favoriete keuzes.

Stap 4: Een basismodel ontwikkelen

Niets doodt een PoC sneller dan over-engineering. Ik heb teams maandenlang bezig gezien met het bouwen van een opgeblazen, perfect model, om er vervolgens achter te komen dat het het verkeerde probleem oplost of dat niemand het nodig heeft.

Daarom gaat ons team meteen voor minimaal. Geen toeters en bellen, geen enorme infrastructuur. Alleen het kale model dat antwoord geeft op één vraag: Werkt dit idee echt? Meestal leeft die eerste versie in een Jupyter Notebook of Google Colab. Snel op te zetten, makkelijk om mee te experimenteren en perfect om vroege resultaten te krijgen zonder dat het zwaar wordt. Als de tijd dringt voor een snelle demo, pakken we een low-code tool zoals Azure ML Studio. Soms is dat de slimste manier om een werkende PoC voor te leggen aan besluitvormers zonder veel ontwikkeluren te maken.

Ik heb hele PoC's op deze manier gebouwd: piepklein, slordig, doelgericht. En als dat basismodel de nauwkeurigheid met 15% verhoogt of 20% aan handmatige taken overbodig maakt, dan is dat voor ons het groene licht om op te schalen. De rest komt later wel.

Stap 5: Iterating & validatie

Zodra het basismodel er veelbelovend uitziet, haalt ons team het echt door de mangel. Trainen, testen, aanpassen, steeds herhalen totdat we stabiele resultaten zien of tegen een muur oplopen. Dat is waar zaken als kruisvalidatie en het afstellen van hyperparameters om de hoek komen kijken (GridSearchCV, Keras Tuner, Optuna).

En als het op validatie aankomt, doen we niet zomaar wat en hopen we er het beste van. Onze experts verdiepen zich in metrieken die ons echt vertellen hoe goed (of slecht) het model het doet - verwarringmatrices en ROC-curves voor classificatie, MSE en R-kwadraat voor regressie.

Ook loggen we alles in MLflow: elk experiment, elke parameter en elke versie. Dus als iemand vraagt waarom versie 17 beter presteert dan versie 20, kunnen we precies aangeven wat er is veranderd.

Stap 6: Plannen voor integratie en schaalbaarheid

Vanaf dag één denken we na over hoe je AI-model in de echte wereld zal werken. Misschien moet het gegevens naar je CRM sturen, informatie uit je ERP halen of acties activeren in je bestaande platform. Hoe dan ook, ons team plant het vroegtijdig.

Voor integratie maken onze specialisten meestal een RESTful API (Flask of FastAPI) zodat andere systemen gemakkelijk verbinding kunnen maken met het model. Daarna verpakken we alles in Docker om het stabiel te houden en gemakkelijk overal te implementeren.

Voor schaalbaarheid gebruiken we Kubernetes om alles automatisch te beheren en te schalen. Kafka rangschikt real-time datapijplijnen. En stel dat je verkeer onvoorspelbaar is (hallo, vakantieverkoop of productlanceringen). In dat geval gebruiken we serverloze tools zoals AWS Lambda of Google Cloud Functions, zodat je systeem plotselinge pieken aankan zonder dat je je in het zweet hoeft te werken.

Stap 7: Het proces documenteren en communiceren met belanghebbenden

AI-projecten vallen snel uit elkaar als alleen het ontwikkelteam weet wat er aan de hand is. Daarom zorgt ons team ervoor dat iedereen - business leads, ops teams en niet-tech mensen - het verhaal kan volgen. Natuurlijk staat de code in GitHub, maar we houden ook eenvoudig te begrijpen instructies bij in Confluence of Markdown. Geen jargon, geen giswerk.

En we verdwijnen niet in een grot. Onze experts delen tussentijdse resultaten, snelle demo's, Slack-updates en korte check-ins op het zand, zodat iedereen de voortgang ziet en in een vroeg stadium kan meepraten..

Stap 8: Evalueren, leren en de volgende stappen plannen

Uiteindelijk draait het allemaal om resultaten. Ons team zet de statistieken uiteen in dashboards of rapporten en laat zien wat goed was en waar nog aan gewerkt moet worden.

Als het een succes is, praten we over de volgende stappen - misschien het opstarten van een pilot of een volledige productie-uitrol. Als de PoC niet aanslaat, zoeken onze experts uit waarom. Soms betekent dat dat we datapijplijnen moeten aanpassen, algoritmes moeten vervangen of onze aanpak moeten heroverwegen. En soms realiseren we ons dat het idee gewoon niet levensvatbaar is, en dat is helemaal prima. Snel falen met echte inzichten is beter dan maanden verspillen aan een doodlopende weg.

Test je AI-visie onder druk zonder de bank te breken.

Waarom samenwerken met Innowise voor AI PoC

Een AI PoC geeft je een snelle, risicoloze manier om te testen of je idee echt werkt voordat je er helemaal voor gaat. Maar om er echt voordeel uit te halen, heb je een partner nodig die het klappen van de zweep kent. En daar komen wij om de hoek kijken. Dit is wat je krijgt als je samenwerkt met Innowise:

End-to-end expertise

Van rommelige datasets tot gepolijste inzichten, onze data engineers, ML-professionals en domeinexperts zorgen voor de hele pijplijn. Geen hiaten, geen giswerk.

Bewezen staat van dienst

Met meer dan 1300 projecten in de gezondheidszorg, de financiële sector en de productiesector weten we hoe we AI-ideeën kunnen omzetten in resultaten die de naald laten bewegen.

Risicobestendig en klaar voor audits

We vergrendelen je gegevens en controleren elke compliance box - GDPR, HIPAA, PCI DSS, PSD2 - het hele alfabet, vanaf dag één. Zo glijdt PoC langs auditors in plaats van tegen bureaucratie aan te lopen.

Transparante communicatie

Onze specialisten stellen haarscherpe KPI's op en houden de communicatie wijd open, zodat iedereen precies weet waar de PoC staat en wat er komen gaat.

Toekomstbestendige oplossingen

Onze experts integreren schaalbaarheid in elke build. Wanneer je PoC de tests verplettert, glijdt hij direct naar productie en blijft hij flexibel als je doelen groter worden.

Focus op de echte wereld

Ons team werkt niet met gezuiverde datasets of onrealistische scenario's. We pakken rommelige inputs, moeilijke randgevallen en het soort beperkingen waar je bedrijf daadwerkelijk mee te maken heeft aan. We werken met rommelige invoer, lastige randgevallen en het soort beperkingen waar uw bedrijf daadwerkelijk mee te maken heeft.

Bewijs dat het werkt voordat je all-in gaat met AI ontwikkeling.

Bouw niet blind: valideer eerst

Van wat ik heb gezien, is een solide AI PoC - of het nu een klassiek voorspellend model, een computer-vision pipeline of zelfs een generatieve AI PoC - kan je veel tijd, geld en stress besparen. Het geeft je een duidelijk beeld van wat er echt werkt, waar de hiaten zitten en of je idee stand kan houden buiten een testomgeving. Je wilt er niet onder druk achter komen dat je model het begeeft nadat je er al veel middelen in hebt gestoken.

Dus voordat je je volledig op de ontwikkeling stort, stel ik voor om een kleine, gerichte PoC uit te voeren met echte bedrijfsgegevens. Het verandert giswerk in hard bewijs en geeft je het vertrouwen om er vol voor te gaan of er zonder spijt van af te zien.

Deel:

Maksim Hodar

Hoofd Digitale Transformatie, CIO

Met meer dan 8 jaar ervaring in digitale transformatie zet Maksim complexe technische uitdagingen om in tastbare bedrijfswinsten. Hij heeft een echte passie voor het afstemmen van IT-strategieën op de grote doelen, het garanderen van probleemloze digitale adoptie en operationele topprestaties.

Meer lezen

Inhoudsopgave

Contacteer ons

Boek een gesprek of vul het onderstaande formulier in en we nemen contact met je op zodra we je bestelling hebben verwerkt.

Naam

Bedrijf

E-mail

Telefoon

Bericht

Stuur ons een spraakbericht

Documenten bijvoegen

Bestand uploaden

Je kunt 1 bestand van maximaal 2 MB bijvoegen. Geldige bestandsformaten: pdf, jpg, jpeg, png.

Door op Verzenden te klikken, stemt u ermee in dat Innowise uw persoonsgegevens verwerkt volgens onze Privacybeleid om u van relevante informatie te voorzien. Door je telefoonnummer op te geven, ga je ermee akkoord dat we contact met je opnemen via telefoongesprekken, sms en messaging-apps. Bellen, berichten en datatarieven kunnen van toepassing zijn.