AI Implementatie · Nederland
AI Implementatie — Van Pilot naar Productie
De meeste AI-pilots stranden aan de muur tussen demo en productie. Wij bouwen het deel dat erna komt: eval-harnas, kill-gate, observability en de runbooks die het houdbaar maken.
AI-implementatie betekent een werkend systeem in productie, niet een pilot die scoorde op één voorbeeld. Eval-harnas, kill-gate en observability staan op dag één. Eén operator uit Amsterdam levert architectuur, code, runbooks en oncall — code blijft in jouw repo, geen vendor lock-in.
Wat je krijgt — geen pilot, een productiesysteem
Elke fase in het traject heeft een meetbare bar. Hypothese, POC, eval, pilot, productie, monitor — en op elk overgangspunt een kill-gate. Slaagt de bar niet, dan gaat het terug naar de hypothese, niet naar een budgetreview.
Bewijs hoe wij bouwen: het swarm-model achter inspiredbyfrustration.com — ongeveer 30 gelijktijdige AI-coding-agents, gemiddeld 55 gemergede PR's per dag over de laatste 30 dagen, gecoördineerd door één operator. CI is de reviewer, niet een persoon.
Waarom pilots aan de muur stranden
Vier oorzaken in vrijwel elk gestrand traject: geen eval-harnas (dus geen meetbare bar), geen kill-gate (dus geen exit-criterium), productiecontext niet gemodelleerd (auth, multi-tenancy, latency p95) en kosten plus latency pas aan het eind gemeten.
Onze aanpak: gouden set met gelabelde voorbeelden, guardrails op safety en policy, kosten- en latency-budget vanaf POC, en monitoring met traces, spend en drift vanaf dag één in productie.
Stack en architectuurkeuzes
Default stack waar je profijt van hebt zonder lock-in: Next.js, Supabase, Fly, Cloudflare, Infisical. Voor agent-werk: MCP-servers met auth, rate-limit en observability — geen demo-MCP's. Voor LLM-routing: typed contracts, retry, cancel en streaming.
Baseline governance: branch protection, required CI-checks, audit-trail per actie, kill-switch in operator-console. Geen ontkoppeling van compliance — EU AI Act en AVG zitten in de architectuur, niet als laatste hoofdstuk.