AI STRATEGY & IMPLEMENTATION
AI-strategie en implementatie
Generatieve AI krijgt pas budget als workloads dezelfde logging, datagrenzen en operationele eigenaarschap dragen als andere tier-one services.
We kaderen scope tot use cases die je organisatie kan vasthouden en leggen inference-paden aan via managed cloud AI. Vaak is dat AWS Bedrock of Azure AI-services, met Gemini via Vertex AI waar Google Cloud al primair is.
Anthropic Claude, OpenAI of Meta Llama komen erbij als latency, licensing of tenancy een specifieke API of private inference vraagt.
We koppelen strategie aan engineering: readiness, platformaanlanding (identity, quota’s, guardrails), integratiepatronen voor RAG en agents, en productie-operatie (telemetry, change control en spend-discipline) in lijn met hoe je platforms nu al runt.
Cloud- & AI-ecosystemen
We richten ons op businesskritische applicatielandschappen in de cloud. Als je AI-capabilities toevoegt, volgen die dezelfde lijn: managed AI op hyperscalers, het platformfundament dat elke workload deelt, en model providers en API’s.
Cloud-platformen
Native AI-services op de hyperscalers waar de rest van je landschap al op draait, als managed services de juiste afweging zijn.
Microsoft Azure AI Google Cloud AI AWS BedrockPlatformfundament
Het gedeelde fundament voor businesskritische applicaties: clusters, Infrastructure as Code, GitOps en observability. AI-features gebruiken dezelfde netwerken, identity en controls als je andere tier-one services.
Kubernetes Terraform GitOps ObservabilityModel providers & API’s
De inference-laag voor AI-workloads: modellen en API’s gekozen op risico, latency, tenancy en waar data mag komen.
Anthropic Claude OpenAI Google Gemini Meta Llama
Namen typeren stacks waarvoor we ontwerpen en die we integreren. Geen betaalde vermelding. Deze rij toont vooral de AI-laag; hetzelfde platform draagt ook de rest van je applicatieportfolio.
We verankeren AI-werk in businesskritische applicaties en platformen in de cloud. Bij model- en leverancierskeuze kijken we naar data-classificatie, residency, risicotier en lopende kosten, niet naar logo’s. We ontwerpen veilige in- en uitgang, quota’s, logging en overdraagbare operatie, voor managed inference of workloads naast Kubernetes. De volgorde hierboven is cloudsurface, gedeeld platform, dan modellen.
Handelsmerken zijn eigendom van hun rechthebbenden. Vermelding hier impliceert geen partnership, certificering of endorsement, tenzij elders op deze site expliciet vermeld.
Van strategie naar AI in productie
Drie fases die aansluiten op je datalandschap, responsible AI en de cloudplatformen die je al gebruikt.
Strategie & discovery
We stemmen met stakeholders de juiste use cases, ROI en constraints af. Daarna toetsen we AI-readiness, data foundations en data-classificatie, en maken we een praktische adoption roadmap.
Responsible AI, governance en compliance zitten vanaf dag één in de strategie: niet als late add-on.
Implementatie
We bouwen GenAI- en ML-workloads als patronen die je platformteam kan runnen: veilige verbinding naar Anthropic-, OpenAI-, Gemini- of Llama-surfaces, private inference waar policy het vraagt, en SLO’s naast Kubernetes of managed endpoints.
Optimaliseren & opschalen
We helpen AI runnen als elke andere tier-one workload: telemetry over prompts en pipelines, evaluation hooks, token- en infra-budgetten, retraining of routing via CI, zonder dashboard-heldendom.
Wat we helpen opleveren
Van strategie en platform tot veilige inference en operations.
GenAI: LLMs, RAG en fine-tuning
AI-strategie, roadmap & use-case discovery
MLOps & AI platform engineering
AI-governance, security & responsible AI
Managed AI-routes: Bedrock, Azure AI / OpenAI, Vertex AI / Gemini
Claude-, OpenAI-, Gemini- & Llama-integratiepatronen
AI-observability, evaluation hooks & spend guardrails
Model development, deployment & operations
Waarom The Factory?
We combineren cloudplatform-kennis met hands-on AI-delivery: architectuur, identity en landing zones ondersteunen je modellen en data pipelines vanaf het fundament.
We balanceren innovatie met pragmatisme: meetbare uitkomsten, duidelijke guardrails en realistische roadmaps, geen slide decks die de productierealiteit negeren.
Als AWS Select Tier Consulting Partner en Microsoft Solutions Partner voor Digital & App Innovation zetten we managed AI-services in waar dat past. Op Google Cloud passen we dezelfde engineering discipline toe op Vertex AI en Gemini-routes. Overal houden we Infrastructure as Code vast zodat omgevingen reproduceerbaar en auditbaar blijven.
AI in productie
Twee voorbeelden van AI-workloads die we naar productie hebben gebracht.
AI-tutoring in het onderwijs
We bouwden een AI-agentplatform voor onderwijsinstellingen. Docenten configureren steerable AI-agents die AI-tutoring beschikbaar maken voor elke student: geïntegreerd in Learning Management Systems. Gebouwd op containers met de OpenAI-modellen en strikte security-baselines.
Taalonderwijs met realtime speech AI
We bouwden een platform voor realtime speech-to-speech gesprekken tussen studenten en virtuele language buddies. Docenten maken CEFR-conforme scenario’s met speelse challenges, op Azure OpenAI realtime models.
Dezelfde engineers blijven op het werk.
- Vastgelegde keuzes. Architectuur, trade-offs en runbooks staan in dezelfde repository als de code: toetsbaar op dag één én op dag 200.
- Maandelijkse WTF-sessies. Engineers nemen klantwerk, technische deep-dives, experimenten en wat niet werkte met elkaar door. What The Faqtory!: onze vaste interne review.
- Vaste investering in leren. Actieve Pluralsight- en A Cloud Guru-toegang, tijd voor certificeringen en studieafspraken waar de diepte dat rechtvaardigt.
Het gaat niet om nieuw. Het gaat erom dat het platform twee jaar later nog steeds te volgen is voor de mensen die het draaien. Lees over onze engineering-cultuur