Hoe AI integreren in een app: stap-voor-stap handleiding

24 sep 2025 13 min gelezen

Iedereen wil slimme functies, automatisering en voorspellend vermogen. Totdat het tijd is om het te integreren. In meer dan 10 jaar van bouwen van AI-gedreven functies in echte applicaties, heb ik gezien hoe "hun tijd vooruit" AI systemen vaak niet integreren door verrassend eenvoudige problemen, zoals niet op elkaar afgestemde prioriteiten tussen teams. Aan de andere kant heb ik rustige, low-key projecten zien uitgroeien tot iets krachtigs, allemaal dankzij duidelijke richtlijnen en gestage feedback.

In deze handleiding neem ik je mee door een eenvoudige aanpak voor het integreren van AI in een app, zodat je ruwe ideeën kunt omzetten in werkende oplossingen.

Belangrijkste opmerkingen

AI is een verbazingwekkende assistent - maar zoals elke helper heeft het een duidelijke missie nodig. Benader AI niet zonder specifieke doelen en een manier om succes te meten.
AI voedt gegevensDus alle "bedorven" invoer doet meer kwaad dan goed. Voordat je gaat integreren, moet je je gegevens filteren, opschonen en voorbereiden; zorg voor sterke datapijplijnen om AI gezond te houden.
AI volgt niet de traditionele softwareregels - Het vervaagt de grenzen tussen code, ethiek en compliance. Zorg voor een nauwe samenwerking tussen teams om in elke ontwikkelingsfase op één lijn te blijven zitten.
AI's infrastructuur omspant een groot gebied. Zie AI als een ecosysteem; schakel sterke partners in om elke laag zorgvuldig op te bouwen en te verbinden.
AI modellen kunnen en moeten evolueren. Behandel AI als een product, niet als een functie - laat het meegroeien met je app door voortdurende controle, updates en verbeteringen.

Voordat je in de AI duikt: belangrijke dingen om te overwegen

Bedrijfsbehoeften beoordelen

AI is geen magische pil en het is zeker niet "zomaar". In feite mislukken de meeste AI projecten omdat ze niet zijn gebaseerd op echte zakelijke behoeften. Stel je voor dat je tienduizenden euro's investeert in virtuele assistenten om klanten te helpen bij het instellen van je smart home-apparaten. Maar de retentie verbetert nog steeds niet omdat de producten blijven lijden aan kwaliteitsproblemen die, als het budget goed was toegewezen, AI ook had kunnen aanpakken.Voordat je je verdiept in hoe je AI in een app kunt gebruiken, is het verstandig om te beginnen met AI advies en een algemeen overzicht van je unieke bedrijfsuitdagingen. Dit zal je helpen om vragen te beantwoorden als: "Wat vertraagt je team, slokt middelen op of remt de groei?". Misschien is het inefficiënt handmatig werk. Misschien is het een slechte klantenbinding of een gebrek aan inzicht in het gedrag van gebruikers.Een advies vertelt je waar je je op moet richten, of het nu procesgerelateerd is, klantenondersteuning, of operationeel, zoals voorspellende analyses en prognoses.

Eerlijke kijk op gegevens

Geen enkel AI systeem kan slechte gegevens ontlopen. Als uw input rommelig, verouderd of onvolledig is, zal zelfs het meest geavanceerde model het moeilijk hebben of, erger nog, beslissingen nemen die u niet kunt vertrouwen.

Voordat je begint met ontwikkelen, moet je goed kijken naar wat er beschikbaar is. Zijn de gegevens relevant voor het probleem dat je probeert op te lossen? Zijn ze consistent, actueel en gestructureerd genoeg om te gebruiken?

Stel dat uw klantgegevens in verspreide systemen staan, inconsistent worden verzameld en geen gestandaardiseerde formulieren hebben. In dat geval bent u nog niet klaar. Je zult eerst moeten investeren in het opschonen, consolideren en valideren van die gegevens. En in scenario's waar veel op het spel staat, zoals defectdetectie in de productie of real-time analyse voor autonome voertuigen, neemt het risico van het overslaan van deze stap snel toe.

Schaalbaarheid betekent toekomstbestendigheid

Naarmate de belasting toeneemt, nemen ook de eisen aan zowel de infrastructuur als de AI toe.

AI-modellen vragen veel resources, vooral in realtime, wat leidt tot een hogere latentie en potentiële prestatieknelpunten naarmate de gebruikersstroom groeit. Zorg voor een infrastructuur die automatisch schaalt om pieken op te vangen, efficiënte API's om vertragingen te voorkomen en een sterke gegevensarchitectuur met modulaire pijplijnen om onnauwkeurigheid te voorkomen.

Het AI model op schaal beheren betekent een voortdurende evolutie. Om nieuwe gegevens of veranderende omgevingen te omarmen, moet het dienovereenkomstig worden bijgeschoold. Geen raketwetenschap, maar een must-have in je strategie.

Bekijk welke gerelateerde diensten we aanbieden

Stap voor stap: hoe je AI in een app verwerkt

Ik heb meer dan twintig AI integratieprojecten afgerond met Innowise als technisch leider, en zelfs meer daarvoor. Wat ik wil zeggen is dat als het op de praktijk aankomt, doordachte integratie het altijd wint van hype. Laat me stappen delen die werken.

Stap 1. Zet AI doelstellingen om in duidelijke use cases

Zoals ik al zei, levert AI echte resultaten als het bestaande problemen oplost, geen denkbeeldige of van concurrenten geleende problemen.

De eerste stap is dus om je bedrijfsverwachtingen zorgvuldig af te stemmen op meetbare resultaten. AI dient als een krachtige bedrijfsassistent die zijn hand kan toesteken bij het verbeteren van verschillende aspecten, van het automatiseren van processen en het bieden van voorspellende inzichten tot het helpen stroomlijnen van klantbetrokkenheid door middel van intelligente ondersteunende tools.

Een goed gedefinieerde doelstelling kan zich vertalen in gerichte use cases zoals:

Betere klantenservice → chatbot/virtuele assistentie
Fraudevermindering → anomaliedetectiesysteem
Betere kwaliteitscontrole → AI-gebaseerde inspectie

Door het prioriteren van de business use case in een vroeg stadium, de Innowise team en ik creëerde een unieke AI oplossing voor onze e-commerce client -. een chatbot voor interne documentatieanalyse dat leidde tot een 34% toename in teamprestaties.

Stap 2. Kies de juiste AI tools en frameworks

Als je doelstellingen duidelijk zijn, wordt het kiezen van de juiste tools eenvoudig. Hierbij laat mijn team zich leiden door de mate van controle, snelheid en hoeveel maatwerk een project nodig heeft, plus hoeveel tijd en budget de klant bereid is te investeren.

Als je op zoek bent naar volledige controle en diepe aanpassingsmogelijkheden, dan zijn open-source tools zoals TensorFlow of PyTorch het meest geschikt - vooral voor grote ondernemingen. Als snelheid op de markt je prioriteit is, kun je je wenden tot API's en beheerde platforms zoals OpenAI, Google Cloud AI, AWS SageMaker of Azure AI. Deze zijn vaak go-to voor MVP's, waar een snelle levering het belangrijkst is.

Een handige vuistregel:

Open-source = meer flexibiliteit = meer ontwikkelingstijd
Eigen platforms = sneller te lanceren = maatwerk beperken = hogere kosten

Is het mogelijk om te mixen? In het kort: ja, en het is strategisch. Als het past, implementeren we vaak een hybride aanpak. Ons team bouwt op gepatenteerde tools om de time-to-market in de MVP-fase te versnellen, terwijl apps op commerciële infrastructuur worden geschaald, met behoud van volledige controle en kostenvoordelen op de lange termijn.

AI gemaakt om te passen.

Geen dure doe-opdrachten met Innowise. Alleen duurzame oplossingen.

Stap 3. Zoek het probleem bij het juiste AI-model

Niet alle AI modellen zijn hetzelfde. Sommige zijn geweldig in het herkennen van patronen in afbeeldingen, andere in het verwerken van taal of het voorspellen van resultaten uit tijdreeksgegevens. Als je het verkeerde model kiest, riskeer je een lage nauwkeurigheid, verspilde uitgaven en een oplossing die faalt in de echte wereld.

Het gaat niet alleen om de technologie, maar meer om het vinden van de juiste fit voor de klus die je bedrijf moet klaren.

Om bijvoorbeeld hoog-dimensionale visuele gegevens te verwerken in computer vision taken, maken we gebruik van supervised, self-supervised en transfer learning technieken (zie de tabel voor meer details). Deze aanpak bleek succesvol in een recent project, waarbij we computervisie implementeerden in de platform voor gezondheidsbewaking op afstandRijden 40% snellere wondgenezing.

In een ander geval heeft mijn team met succes voorspellende analyses toegepast voor een bancaire klant, waardoor ze geholpen werden om reactiveren 17% van afgehaakte klanten.

Toepassingsgebied	Beste gebruikssituaties	Modeltypes	Voorbeelden
Voorspellende analyses	Churn voorspelling, vraagvoorspelling, voorraadvoorspelling, energiebelastingvoorspelling	Begeleid, diep leren	Logistische regressie, Random Forest, XGBoost, ARIMA
Natuurlijke taalverwerking (NLP)	Sentimentanalyse, chatbots, tekstsamenvatting	Gesuperviseerd, zelfgesuperviseerd, overdrachtsleren	ETO, GPT, RoBERTa, spaCy
Computer vision	Beeldclassificatie, objectdetectie, visuele QA, gezichtsherkenning	Gesuperviseerd, zelfgesuperviseerd, overdrachtsleren	CNN, YOLO, ResNet, Vision Transformatoren
Aanbevelingssystemen	Gepersonaliseerde productsuggesties, inhoudsrangschikking	Onder toezicht, versterking, zelfcontrole	Matrixfactorisatie, DeepFM, Bandieten, GPT
Automatische spraakherkenning	Spraakopdrachten, transcriptie, sprekeridentificatie	Onder toezicht, zelf toezicht	Fluister, Wav2Vec, RNN's
Detectie van afwijkingen	Foutbewaking, detectie van defecten, fraude en indringers	Niet gesuperviseerd, gesuperviseerd	Isolatiebos, Autoencoders, SVM van één klasse
Klantsegmentatie	Marketingtargeting, gedragsgroepering	Leren zonder toezicht	K-Means, DBSCAN, Gaussische mengmodellen
Spel AI / Robotica	Autonome besturing, padplanning, real-time besluitvorming	Versterking leren	Q-leren, DQN, PPO, AlphaGo
Autonome voertuigen	Rijstrookdetectie, volgen van objecten, bewegingsplanning	Begeleid, versterkt, diep leren	CNN's, LSTM's, versterkingsagenten
Documentverwerking	Classificatie, factuur ontleden, entiteitherkenning	Gesuperviseerd, zelfgesuperviseerd, overdrachtsleren	Lay-outLM, T5, BERT

Stap 4. Leg een solide basis voor gegevens

Gegevens zijn het levensbloed van uw AI. Het kan het beste worden behandeld als een doorlopend proces. Eerst zorgen we ervoor dat de app is verbonden met de juiste gegevensbronnen, of het nu gaat om logbestanden over gebruikersgedrag, CRM-gegevens of sensorgegevens. Vervolgens maken we het haalbaar om te gebruiken.

Ik ben er altijd voorstander van om elke belangrijke stap van de datapijplijn te behandelen.

Voor spraakherkenning bijvoorbeeld moet je ruwe audio eerst ontdoen van achtergrondruis en voor voorspellend onderhoud moet je input van verschillende machines synchroniseren.

Valideer en monitor continu om het proces bij te houden. Houd de gegevenskwaliteit en -drift in de gaten, vooral wanneer je app evolueert of de omgeving verandert.

Stap 5. AI-modellen bouwen of integreren

Als je onderzoekt hoe je AI in apps kunt integreren, vergeet dan niet dat je niet altijd vanaf nul hoeft te beginnen. Voor bekende toepassingen bieden vooraf getrainde modellen die toegankelijk zijn via API's een snelle, kosteneffectieve oplossing. Wilt u klantbeoordelingen analyseren? De Google Cloud Natural Language API is de juiste oplossing. Real-time spraak-naar-tekst? Deepgram of OpenAI Whisper kunnen u helpen.

Deze modellen doen het meeste zware werk en met een beetje finetuning kunnen ze worden aangepast aan uw bedrijfscontext.

Voor zeer specifieke toepassingen waarbij nauwkeurigheid, schaalbaarheid, beveiliging of controle niet in het gedrang mogen komen, kiezen we een andere weg: modelontwikkeling op maat. Denk aan het detecteren van zeldzame defecten in industriële machines, het aandrijven van defensietoepassingen of het signaleren van fraude in financiële systemen.

In deze gevallen zijn kant-en-klare oplossingen niet voldoende en bouwen we AI modellen vanaf de grond op. Het is een langere weg, maar als er veel op het spel staat, is het elke stap waard.

Stap 6. Ontwikkel de app backend voor AI integratie

Merk op dat AI app backends meer architectuur-intensief zijn, vooral voor real-time prestaties en schaalbaarheid. Cloud werkt het beste in de meeste op AI gebaseerde scenario's, maar er zijn belangrijke uitzonderingen.

We gaan on-prem wanneer er strenge regelgeving of eisen op het gebied van gegevensprivacy van toepassing zijn, zoals bij medische beeldvorming of de analyse van bankgegevens. We maken hybride architecturen om uw AI zowel flexibel als beheersbaar te houden, bijvoorbeeld met logistieke gegevensverwerking of een SaaS-platform dat wereldwijd AI functies levert via de cloud, terwijl belangrijke zakelijke klanten hun modellen privé draaien.

Hoe dan ook, onze teams maken niet alleen apps. We bouwen verbonden AI omgevingen, waarbij we ons richten op hoe je AI efficiënt toevoegt aan je app en het ontwerpen van gebruikersgerichte ervaringen binnen zowel desktop als mobiele ontwikkeling.

Stap 7. Testen en itereren

Denk je dat je opgelucht adem kunt halen nu je klaar bent met testen? Niet helemaal. Hier gaan we verder dan basistesten en helpen we bij het bouwen van een continu testraamwerk dat de evolutie van je model in de loop van de tijd ondersteunt.

Het begint met strenge testvereisten, omdat AI modellen na verloop van tijd kunnen verslechteren. Eerst valideren we dat het meestal de juiste resultaten oplevert en snel genoeg is voor productie. Daarna testen we de edge cases, zoals gezichtsherkenning bij slecht licht of het omgaan met jargon in chatbotgesprekken. Het succes kwam toen het testen onderdeel werd van de interactielus - steeds opnieuw uitvoeren en aanpassen als dingen veranderen.

Stap 8. Monitoren, optimaliseren en schalen

Zoals ik al zei, is AI modelleren een verhaal zonder einde. Het is dus zinvol om een sterk verhaal te schrijven.

Zodra uw model live is, bewaken we de AI prestaties met behulp van dashboards zoals Datadog, Prometheus, of analyses op maat. Om verbetering in de lus te houden, bieden wij MLOps-diensten die A/B-testen van AI-gestuurde functies mogelijk maken, gebruikersfeedback verzamelen om fout-positieven of mislukkingen op te sporen en hertraining met nieuwe gegevens ondersteunen als het gedrag van gebruikers verandert.

We zijn hier om modellen te hertrainen, de inferentiesnelheid te optimaliseren en updates zonder onderbreking uit te rollen.

Dat betekent het loggen van inferentieresultaten, het detecteren van data- of conceptdrift en het instellen van waarschuwingen voor prestatiedalingen of afwijkingen - zodat uw AI scherp en productieklaar blijft.

Belangrijkste uitdagingen bij de integratie van AI

Laat me je wapenen voordat je een AI integratiestrijd aangaat. De echte vijanden duiken pas laat op, wanneer veranderingen onsmakelijk duur worden. Een paar tips over hoe ik ze ruim van tevoren aanpak.

Privacy en beveiliging van gegevens

AI-systemen verwerken vaak gevoelige gebruikersgegevens, waardoor naleving van regelgeving zoals GDPR of HIPAA essentieel is. Om te voldoen aan compliance, implementeren we privacy-gericht ontwerp vanaf het begin door het toepassen van beveiligde opslag en versleutelde pijplijnen. Beperkte toegang met controlesporen, anonimisering en transparante toestemming van gebruikers zijn beproefde methoden die we gebruiken om de beveiliging te verbeteren. Ons team zorgt ook voor voortdurende validatie en verbetering door middel van regelmatige beveiligingsbeoordelingen.

AI model nauwkeurigheid en betrouwbaarheid

AI modellen kunnen verkeerd werken, hallucineren of vertekeningen vertonen die afkomstig zijn van de trainingsgegevens. De sleutel ligt in het vergroten van de gegevensdiversiteit. Om uw trainingsgegevens in balans te brengen, implementeren we tests voor randgevallen en diversiteit in de echte wereld, niet alleen ideale scenario's, en maken we gebruik van verklaarbaarheidstools en een verantwoorde AI benadering om beslissingen te begrijpen. Het is cruciaal om de mens niet buiten te sluiten door strategische beslissingen aan hem over te laten.

Complexiteit van integratie

Compatibiliteitsproblemen ontstaan bij het combineren van AI met bestaande apps die gebouwd zijn op een legacy tech stack of diensten van derden die niet ontworpen zijn met een AI mindset. Om te voorkomen dat er latentie- of prestatieproblemen ontstaan, kiezen onze experts voor een microservices-architectuur om de AI-functionaliteit te isoleren. Daarnaast raden we aan gebruik te maken van schaalbare, cloud-native omgevingen, zoals AWS, GCP, Azure, optioneel met GPU-ondersteuning, versiebeheer en modelimplementatiepijplijnen voor updates en rollbacks.

Best practices voor een succesvolle AI integratie

Ontwerpen voor modulariteit en testbaarheid

We vermijden het bouwen van AI systemen als strak gekoppelde monolieten. In plaats daarvan gebruiken we modulaire plug-ins die verbonden zijn met uw bestaande infrastructuur via goed gedefinieerde interfaces. Hierdoor kan elk onderdeel van de AI pijplijn onafhankelijk worden ontwikkeld en getest, waardoor het integratierisico afneemt en toekomstige updates veel beter beheersbaar zijn.

Om dit in de praktijk te laten werken, structureren we de architectuur rond componenten zoals:

Modules voor voorbewerking - voor invoervalidatie en kenmerktransformatie;
Modelinferentiediensten - om op zichzelf staande voorspellingen te genereren;
Lagen voor nabewerking - om uitgangen te formatteren of te routeren;
Tools voor bewaking en logboekregistratie - voor het bijhouden van prestaties en het opsporen van afwijkingen.

Elk van deze kan afzonderlijk worden gecontaineriseerd en geschaald, waardoor snellere iteratie en veiligere implementaties mogelijk zijn. Deze modulaire aanpak zorgt voor veerkracht op lange termijn als uw AI systeem evolueert met nieuwe gegevens, use cases of bedrijfsvereisten.

Voortdurend leren en aanpassen van modellen

AI systemen trainen op substantiële maar beperkte datasets, die meestal verschillen van de echte wereld. Daarom zijn de updates en omscholing die ik al noemde must-haves om uitstekende prestaties te behouden.

Om de output te maximaliseren, adviseer ik het behandelen van AI als een product. Bij Innowise, helpen we onze AI klanten vooruit te blijven met:

Model herscholingslijnen door het automatiseren van periodieke hertraining met nieuwe gegevens afkomstig van echt gebruik
Terugkoppellussen door gebruikers in staat te stellen AI-uitgangen te corrigeren of te beoordelen
Driftdetectie door tools te implementeren die prestatiedalingen detecteren die worden veroorzaakt door nieuwe gegevens die binnenkomen

Teamoverschrijdende samenwerking

AI grenzen overschrijden de traditionele software, dwars door technische, ethische, juridische en UI lijnen. Geen enkel team kan "eigenaar" zijn van AI end-to-end. En samenwerking helpt om hotspots voor alle betrokken partijen te markeren en kostbare misstappen door verkeerde afstemming te voorkomen.

Dit is hoe Innowise samenwerking in AI projecten stimuleert:

Productteams de AI use case en gebruikersdoelen definiëren en de waarde en vereisten communiceren
Gegevenswetenschappers modellen te ontwikkelen en te trainen, om input/output en infrastructuurbehoeften onder de aandacht te brengen
Engineers deze modellen binnen de app te implementeren en te schalen, waarbij je contact houdt met hostingomgevingen, latentieverwachtingen en roll-outs
Juridisch en compliance team zorgt ervoor dat de ethiek en privacy van gegevens worden gerespecteerd, door auditlogs en verklaarbaarheidstools te controleren
Ontwerp- en UX-teams de manier waarop AI omgaat met de gebruiker, de toon, het vertrouwen en de transparantie bepalen
Zakelijke belanghebbenden volledige controle behouden, de ROI valideren en een go/no-go beslissing nemen.

ROI halen uit AI integratie

Efficiëntiewinst

AI maakt de tijd en middelen van je team vrij voor wat er toe doet. Repetitieve, voorspelbare, en data-heavy taken kunnen moeiteloos worden afgehandeld door AI, vaak tot 10x sneller dan wanneer handmatig uitgevoerd. Ze hebben zichzelf bewezen in documentverwerking, klantenondersteuning, kwaliteitscontrole en nog veel meer. Het resultaat is dat teams zich kunnen richten op creatief, strategisch werk op schaal, terwijl routineprocessen worden geautomatiseerd en foutloos worden uitgevoerd.

Betere besluitvorming

AI neemt alle beschikbare gegevens in zich op, van klantgedrag tot bedrijfsprocessen en externe factoren. Zodra het patronen identificeert, kan het zelfs minuscule details blootleggen die cruciaal blijken te zijn voor de besluitvorming. Hoe het in de praktijk helpt:

Analytics dashboard voorspelt klantverloop, beveelt retentieacties aan
De vraag voorspellen en de voorraad aanpassen
Beter budgetteren door analyse van uitgavenpatronen
Fraudeopsporing, -analyse en -maatregelen Suggestie
Identificeren van oorzaken van kritieke bedrijfsprocessen

Voordelen op lange termijn

Al deze voordelen op korte termijn, zoals een verbeterde klantervaring en geautomatiseerde activiteiten, vormen de basis voor succes op lange termijn, mits de juiste strategie wordt gevolgd. Systemen worden na verloop van tijd slimmer, beslissingen worden nauwkeuriger en diensten worden meer gepersonaliseerd. Na verloop van tijd zorgt dit voor een betere klantenbinding, lagere operationele kosten, een concurrentievoordeel door sneller te innoveren dan rivalen en een sterkere veerkracht door risico's te voorspellen, inefficiënties te detecteren en minder afhankelijk te zijn van reactief beheer. Dus wat begon als het oplossen van problemen verandert in een visionaire sprong.

Bouw AI die werkt met Innowise

Bij Innowise bieden we uitgebreide AI-ontwikkelingsdiensten - Van strategisch advies tot volledige implementatie. Met 40 opgeleverde AI projecten weten we goed waar teams meestal vastlopen en kunnen we de trial-and-error fase overslaan.

Allerlei oplossingen op maat

Of het nu gaat om computervisie, voorspellende analyses, intelligente automatisering, aanwezigheidsdetectie of meer, we hebben een bewezen staat van dienst op het gebied van technologieën en helpen bedrijven de resultaten te behalen waar ze echt naar streven.

Apps gebouwd voor de realiteit

We combineren technische, management en domeinexpertise om ervoor te zorgen dat uw AI oplossing in lijn is met de zakelijke doelstellingen en omgeving. Ja, we laten je niet AI lanceren omwille van AI, maar leveren een strategische roadmap met duidelijke technische benchmarks.

Ondersteuning tijdens de hele levenscyclus

Ons team biedt kant-en-klare oplossingen om je te helpen het vanaf de eerste poging goed te doen. Je kunt contact met ons opnemen voor advies, audits doorlopen en beginnen aan de ontwikkeling van apps, infrastructuur en voortdurende ondersteuning.

Flexibele, hybride benaderingen aan boord

Gezien de prestaties, kosten en complexiteit van AI denken we buiten de gebaande paden om de juiste balans te vinden. Op Innowise, we beschermen u tegen het eindigen met een "Frankenstein" systeem. In plaats daarvan krijgt u een goed georkestreerde oplossing waar elk onderdeel werkt in harmonie.

Conclusie

Een AI-enabled app is een krachtige collaborator die gedijt met duidelijke intentie, schone gegevens, en samenhangend teamwork. Om echte resultaten te behalen, moet AI worden behandeld als een langetermijninvestering, niet als een extra functionaliteit. Dat betekent dat er vanaf het begin meetbare doelen moeten worden gesteld, dat er gezonde datapijplijnen moeten worden opgezet en dat ervoor moet worden gezorgd dat alle betrokkenen - van engineers tot compliance officers - op één lijn zitten over hoe succes eruit ziet.AI is meer dan code, het is een levend systeem. Bij Innowise dekken we alles af, van infrastructuur tot ethiek, met een doordacht ontwerp en voortdurende zorg. Als je app zich ontwikkelt, ontwikkelen we je AI mee, door middel van voortdurende controle, bijscholing en verbetering, zoals elk serieus product.Als je klaar bent om van AI een echte kracht te maken binnen je app, zijn we er om je te helpen. Laten we eerst praten.

Inhoudsopgave

Contacteer ons

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

U kunt ons ook uw verzoek sturen
naar contact@innowise.com

Wat gebeurt er nu?

Zodra we je aanvraag hebben ontvangen en verwerkt, nemen we contact met je op om de details van je projectbehoeften en tekenen we een NDA om vertrouwelijkheid te garanderen.

Na het bestuderen van uw wensen, behoeften en verwachtingen zal ons team een projectvoorstel opstellen met de omvang van het werk, de teamgrootte, de tijd en de geschatte kosten voorstel met de omvang van het werk, de grootte van het team, de tijd en de geschatte kosten.

We zullen een afspraak met je maken om het aanbod te bespreken en de details vast te leggen.

Tot slot tekenen we een contract en gaan we meteen aan de slag met je project.