AI-agents op maat
Assistenten die informatie ophalen uit jullie eigen bronnen en taken ondersteunen. Ze zoeken op, vatten samen en bereiden voor — met een antwoord dat je kunt herleiden naar waar het vandaan komt.
Van bedrijfsdata naar AI die voor je werkt.
Wij bouwen AI-agents en automatiseringen die aansluiten op jouw processen, systemen en data. Van eerste idee tot een praktische oplossing.
AIpartner365 is onderdeel van DataPartner365 — al jaren bezig met dataplatformen en data engineering.
Wat we doen
Drie manieren waarop AI werk uit handen neemt
Geen losse experimenten, maar toepassingen die passen bij hoe jullie nu werken. Welke van de drie het meest oplevert, hangt af van waar het werk blijft liggen.
Procesautomatisering
Terugkerende werkzaamheden automatiseren en systemen met elkaar verbinden. Wat nu handmatig van het ene naar het andere scherm gaat, loopt daarna vanzelf door — met een controlemoment waar dat nodig is.
Data klaar voor AI
Betrouwbare databronnen, toegangsbeheer en integraties. AI is zo goed als de gegevens eronder: dit is het deel waar wij vandaan komen, en meestal het verschil tussen een demo en iets dat blijft werken.
Mogelijke toepassingen
Waar dit in de praktijk op neerkomt
Zes richtingen waar we een pilot mee kunnen beginnen. Welke past, bepalen we samen aan de hand van jullie eigen proces.
Interne kennisassistent
Vragen stellen over bedrijfsdocumenten en daar een antwoord op krijgen met bronvermelding, in plaats van zelf mappen doorzoeken.
Aanvragen verwerken
Binnenkomende aanvragen uitlezen, aanvullen met wat al bekend is en een conceptofferte voorbereiden voor beoordeling.
Klantvragen ondersteunen
Een concept-antwoord klaarzetten op basis van eerdere gesprekken en documentatie. Een medewerker keurt goed voordat er iets de deur uit gaat.
Documenten uitlezen
Informatie uit pdf's, facturen, contracten of formulieren halen en in een vaste structuur zetten die je verder kunt verwerken.
Rapportages samenvatten
Periodieke rapportages terugbrengen tot wat opvalt, en signaleren wanneer cijfers afwijken van wat gebruikelijk is.
Administratieve workflows
Stappen die nu per mail of handmatig tussen systemen heen en weer gaan, aan elkaar knopen tot één doorlopend proces.
Dit zijn mogelijke toepassingen, geen uitgevoerde projecten. We tonen bewust geen klantcases of besparingspercentages die we niet kunnen onderbouwen.
Hoe een agent werkt
Klik door de vier stappen
Een voorbeeld van een aanvraag die binnenkomt en als conceptantwoord op het bureau van een medewerker eindigt. De laatste stap is bewust een mens.
Aanvraag ontvangen
Er komt een bericht binnen via de mailbox of een formulier. De agent leest mee, bepaalt waar het over gaat en haalt de gegevens eruit die nodig zijn om verder te kunnen.
Herkend uit het bericht
- Soort aanvraag: offerte voor een nieuw project
- Organisatie: bekend uit het klantsysteem
- Gevraagde einddatum: eind volgend kwartaal
- Ontbreekt nog: gewenste omvang van het team
Informatie ophalen
De agent zoekt de context erbij: eerdere afspraken, lopende trajecten en de documenten die bij dit type aanvraag horen. Alleen uit bronnen waar hij expliciet toegang toe heeft gekregen.
Geraadpleegde bronnen
- Klantsysteem — contactgeschiedenis en lopende afspraken
- Documentmap — eerdere offertes voor vergelijkbaar werk
- Tarievenoverzicht — actuele versie
Conceptantwoord maken
Op basis van wat gevonden is, zet de agent een concept klaar. Wat hij niet zeker weet, laat hij open staan als vraag in plaats van het in te vullen. Bij elk onderdeel staat waar het vandaan komt.
Klaargezet concept
- Opzet van de offerte, gevuld met de bekende gegevens
- Tarief overgenomen uit het actuele overzicht
- Openstaande vraag: gewenste teamomvang nog navragen
- Verwijzing naar de eerdere offerte waar dit op lijkt
Medewerker keurt goed
Een collega leest het concept na, past aan wat beter kan en verstuurt het zelf. De agent verstuurt niets en legt niets vast bij de klant. Dat is geen tijdelijke voorzichtigheid: zo richten we het in.
Wat de mens beslist
- Klopt de inhoud en is de toon goed?
- Zijn de openstaande punten ingevuld?
- Mag dit zo naar buiten?
Illustratieve demo. Er wordt geen echte bedrijfsdata gebruikt en er gebeurt niets buiten deze pagina.
Werkwijze
Van gesprek naar iets dat draait
Klein beginnen en pas uitbreiden als het werkt. Zo is na elke stap duidelijk of doorgaan de moeite waard is.
Kennismaking
Een gesprek over hoe jullie nu werken en waar tijd in gaat zitten. Zonder verplichting, en soms is de uitkomst dat AI nog niet het antwoord is.
Kans bepalen
We kiezen één taak die vaak terugkomt en duidelijke spelregels heeft, en beschrijven wanneer het resultaat goed genoeg is.
Pilot bouwen
Een werkende versie op jullie eigen data, afgebakend van omvang. Geen presentatie, maar iets waar collega's echt mee kunnen proberen.
Evalueren en doorontwikkelen
Levert het op wat we hoopten? Dan breiden we uit. Zo niet, dan weet je dat snel en tegen beperkte kosten.
Waarom DataPartner365
AI begint bij data die klopt
De meeste AI-trajecten lopen niet vast op het model, maar op wat eronder ligt: gegevens die verspreid staan, niet actueel zijn of waar niemand bij mag. Dat is precies het werk dat wij al jaren doen — dataplatformen bouwen, bronnen ontsluiten en zorgen dat cijfers betrouwbaar zijn.
Daardoor hoeven we voor een AI-toepassing niet te wachten tot iemand anders de data op orde brengt. Wij kunnen beide kanten oppakken, en we zien meestal snel of een idee haalbaar is met wat er nu al ligt.
We werken met de platformen waar onze klanten al op zitten. Daar claimen we geen partnerstatus bij; we hebben er simpelweg praktijkervaring mee.
Microsoft Fabric
Azure
Databricks
Snowflake
De volgorde die werkt
1. Bronnen ontsluiten
Systemen koppelen, rechten regelen, gegevens bij elkaar brengen.
2. Betrouwbaar maken
Dubbelingen eruit, definities vastleggen, controles inbouwen.
3. Toepassen
Een agent of automatisering die op die basis iets nuttigs doet.
4. Mens aan het stuur
Beslissingen met gevolgen blijven bij een medewerker liggen.
Veelgestelde vragen
Wat klanten meestal eerst vragen
Waar beginnen we met AI?
Bij een taak die vaak terugkomt, veel tijd kost en duidelijke spelregels heeft. Dat levert het snelst iets bruikbaars op en is goed te beoordelen. We kiezen samen één zo'n taak en bouwen daar een pilot op, in plaats van breed te beginnen.
Moet ons dataplatform al klaar zijn?
Nee. Voor een eerste toepassing is meestal genoeg dat de bronnen die je nodig hebt bereikbaar en betrouwbaar zijn. Vaak blijkt tijdens een pilot juist welk stuk data aandacht nodig heeft — dan is dat een concreet vervolg in plaats van een aanname vooraf.
Kan dit aansluiten op bestaande systemen?
Dat is het uitgangspunt. We koppelen op wat er al staat via de API's of databases van die systemen, met de rechten die daarbij horen. Wat niet via een koppeling kan, lossen we niet op door eromheen te werken; dan zoeken we een andere route of leggen we uit waarom het niet verstandig is.
Welke taken blijven onder menselijke controle?
Alles met gevolgen naar buiten of voor een klant: verzenden, toezeggen, vastleggen, betalen. De agent bereidt voor, een medewerker keurt goed. Je kunt per stap afspreken waar dat controlemoment ligt, maar het verdwijnt niet.
Hoe bepalen we de scope en kosten van een pilot?
We beschrijven eerst één taak, welke bronnen daarvoor nodig zijn en wanneer het resultaat goed genoeg is. Daar volgt een afgebakende opzet uit met een vaste omvang, zodat je vooraf weet waar je aan toe bent. Blijkt tijdens het bouwen dat het anders ligt, dan hoor je dat meteen en niet achteraf.
Contact
Bespreek jouw AI-idee
Vertel kort waar je tegenaan loopt. We denken mee over wat haalbaar is met wat er nu al ligt, en zeggen het ook als AI niet de beste route is.
Je krijgt antwoord van een mens, meestal binnen één werkdag.
Liever direct mailen?
AIpartner365 is onderdeel van DataPartner365