Het formulier is succesvol verzonden.
Meer informatie vindt u in uw mailbox.
Inhuren 
Over ons 
Diensten Technologieën Industrieën Portfolio Trage productcycli kosten bedrijven te veel geld. Onze AI MVP ontwikkelingsdiensten schaalbare software te leveren waarmee uw product sneller op de markt komt, wat resulteert in vroegtijdige inkomsten, afstemming met belanghebbenden en stabiele groei.
Trage productcycli kosten bedrijven te veel geld. Onze AI MVP ontwikkelingsdiensten schaalbare software te leveren waarmee uw product sneller op de markt komt, wat resulteert in vroegtijdige inkomsten, afstemming met belanghebbenden en stabiele groei.
Elke AI MVP opdracht eindigt met concrete bedrijfsresultaten die je team kan gebruiken om weloverwogen beslissingen te nemen over de volgende fase, ondersteund door echte gegevens en gebruikersvalidatie.
Werkend product
Validatierapport
Go/No-Go aanbeveling
Stappenplan voor schaalvergroting
Met een gestructureerd AI MVP kan een kernhypothese in slechts een paar weken door echte gebruikers worden getest en worden echte gegevens gebruikt om deze aannames te valideren of te ontkrachten voordat er een grote financiële toezegging wordt gedaan. Met deze methode is het niet meer nodig om op aannames te vertrouwen.
Een van de meest kostbare fouten bij het maken van een product is het bouwen van een compleet AI-platform zonder de belangrijkste principes te valideren. Een AI MVP brengt zowel succesvolle als onsuccesvolle aspecten van je product aan het licht tegen een fractie van de kosten.
We definiëren de reikwijdte van elke AI MVP rond alleen de minimale functies die nodig zijn voor conceptvalidatie, wat betekent dat je team geld uitgeeft aan wat nodig is tijdens de validatiefase in plaats van het complete product vanaf het begin uit te bouwen.
Elke AI MVP die we ontwikkelen, is gebouwd op een schaalbare architectuur die kan worden getransformeerd naar een bedrijfssysteem op productieniveau zonder dat er een complete herbouw nodig is, dus alle tijd en geld die aan MVP's wordt besteed, blijft geldig.
De tijd om een standaard AI MVP te bouwen met een getraind model, API en basis UI voor real-world gebruikerstesten is tussen de 5 en 8 weken, en kost minimaal $15.000. Voor enterprise-class AI MVP's met MLOps, CI/CD implementatie, duurt de geschatte ontwikkelingstijd 10 of meer weken en de prijs kan variëren op basis van een aantal factoren, zoals datavolume, complexiteit van het model, UI-vereisten en de omvang van de cloud-infrastructuur.
Een AI MVP geeft je echte gebruikersfeedback, een gevalideerd model en een schaalbare basis. Een prototype geeft je een visueel concept dat dat allemaal nog nodig heeft.
Een idee visueel verkennen
Een bedrijfshypothese valideren met echte gebruikers
Geen echte gegevens gebruikt
Getraind op echte of representatieve gegevens
Niet op schaal gebouwd
Architectuur ontworpen voor productie-evolutie
Lager, sneller te produceren
Hoger, maar direct gekoppeld aan bedrijfsvalidatie
Elk AI MVP project dat we ontwikkelen wordt opgedeeld in duidelijk gedefinieerde secties die zorgen voor een gerichte scope, snelle levertijden en een bruikbare set resultaten.
We selecteren 1-2 belangrijke zakelijke ideeën om de testfase te voltooien, samen met het definiëren van de minimaal benodigde functies om de hypothese met succes te bewijzen.
We compileren, schonen en categoriseren snel slechts een kleine hoeveelheid gegevens, gebaseerd op wat nodig is om een AI-model te trainen en te testen.
In sprints van 1-2 weken maken we een AI-model, API en basisgebruikersinterface om snel echte klantinteractie mogelijk te maken.
We zetten een MVP uit bij een gerichte groep echte gebruikers, verzamelen en organiseren hun feedback en verbeteren vervolgens het product op basis van het werkelijke gebruik.
Huur onze technische experts in om gestructureerde sprints uit te voeren en marktgegevens te verzamelen.
React
Next.js
Flutter
Node.js
Python
FastAPI
REST
GraphQL
PyTorch
TensorFlow
Scikit-learn
Hugging Face Transformers
LangChain
LlamaIndex
OpenAI GPT
Antropische Claude
Meta Llama
Mistral
Google Tweelingen
Amazon Web Services
Microsoft Azure
Google Cloud Platform
Vercel
PostgreSQL
MongoDB
Supabase
Pinecone
Qdrant
React
Next.js
Flutter
Node.js
Python
FastAPI
REST
GraphQL
PyTorch
TensorFlow
Scikit-learn
Hugging Face Transformers
LangChain
LlamaIndex
OpenAI GPT
Antropische Claude
Meta Llama
Mistral
Google Tweelingen
Amazon Web Services
Microsoft Azure
Google Cloud Platform
Vercel
PostgreSQL
MongoDB
Supabase
Pinecone
Qdrant
De algehele prestaties van een AI MVP hebben veel te maken met de kwaliteit van de gegevens die worden gebruikt om het model te trainen en te valideren. Teams houden vaak geen rekening met de hoeveelheid voorbereiding die nodig is, en daarom beschouwen we het klaarmaken van de gegevens als de eerste echte mijlpaal voor elk project. Wij helpen u bij het opzetten van uw modellen en het voorbereiden van uw interne gegevens, zodat uw software zeer nauwkeurige en bruikbare bedrijfsgegevens produceert.
Een AI MVP is een minimaal levensvatbaar product dat het absolute minimum aan noodzakelijke functies heeft om de proof-of-concept van je idee weer te geven door gebruik te maken van actuele gegevens in realtime met de minste inspanning en tijd voor ontwikkeling. Een AI MVP bevat getrainde modellen, live gegevens en een functionele interface voor testdoeleinden.
Het bouwen van een MVP neemt meestal tussen de 5 en 8 weken in beslag, afhankelijk van de grootte, complexiteit en vereisten van het project. Zodra de MVP is gebouwd en klaar is voor gebruik, kun je de eerste rondes gebruikerstests uitvoeren. Grotere enterprise-scale builds met volledige MLOps, CI/CD deployment en een schaalbare architectuur zullen waarschijnlijk minstens 10 weken in beslag nemen, en dit hangt af van hoe complex de dataset en integratievereisten zijn.
De prijs voor het bouwen van een AI MVP met behulp van onze AI MVP ontwikkelingsservices begint meestal bij $15k voor een model, API en basis UI. De uiteindelijke kosten voor het bouwen van een MVP met behulp van AI hangen af van de kwaliteit en beschikbaarheid van gegevens, maar ook van de complexiteit van het model, de gebruikerservaring en je cloudinfrastructuur.
Ja, al onze AI MVP's worden ingezet met behulp van een architectuur die is ontworpen voor eenvoudige groei en onmiddellijke aansluiting op het productietraject. Elke AI MVP die we maken bevat een groeiplan dat laat zien hoe een specifieke AI MVP wordt ontwikkeld tot een volledige bedrijfsoplossing op basis van een reeks specifieke stappen, vereiste gegevensbronnen en de kosten die gepaard gaan met de ontwikkeling.
Het type gegevens dat nodig is voor de ontwikkeling van een AI MVP hangt af van het type model dat gemaakt wordt. Zo hebben classificatiemodellen over het algemeen minimaal een paar honderd gelabelde voorbeelden per klasse nodig als invoer, terwijl voorspellingsmodellen meestal aanvullende gegevens nodig hebben. Wanneer je met ons aan een project begint, beoordelen we of je gegevens gereed zijn en stellen we vast welke voorbereiding nodig is voordat de ontwikkeling begint.
We gebruiken twee methoden om modellen te valideren: we evalueren ze eerst met behulp van een onafhankelijke testset en vervolgens met behulp van gebruikersinteracties via de MVP lanceringsfase. Beide methoden valideren dat het model bevredigende resultaten kan produceren buiten de trainingsdataset met gegevens uit de echte wereld.
Er zijn geen strikte richtlijnen over hoe groot je dataset moet zijn; in feite beginnen veel AI MVP ontwikkelingsteams hun projecten met beperkte gegevens. Ons team maakt gebruik van verschillende benaderingen om gegevens te verzamelen, zoals het gebruik van gerichte annotatie, het genereren van kunstmatige gegevens via simulatie of het gebruik van transfer learning om met kleinere datasets tot een werkbaar model te komen. Tijdens de scopingfase bepalen we de realistische datavloer voor uw specifieke use case.
Een negatief of gemengd validatieresultaat is op zich al een succes, omdat het betekent dat een MVP zijn werk heeft gedaan en je team heeft behoed voor een veel grotere investering in de verkeerde richting. We maken een rapport met daarin zowel een Go/No-Go antwoord op het MVP-resultaat van je idee als specifieke informatie over wat je moet doen om je idee om te buigen voordat je verder gaat met de volgende ontwikkelingsfase.
