De hype rond AI is groot, maar levert nog niet altijd echte waarde op. Wie meer wil dan experimenten, moet scherpe keuzes maken in strategie, infrastructuur en organisatie.
AI vraagt om volwassen keuzes
Waarom bedrijven meer nodig hebben dan alleen tools
AI inzetten vraagt voorbereiding
Meer dan alleen een model draaien
Veel organisaties willen ‘iets met AI’, maar starten zonder fundering. Een model draaien is niet zo moeilijk meer. De echte uitdaging zit in de context: waar past het in je proces, wie beheert het, en hoe borg je de kwaliteit? AI als toevoeging werkt niet zonder volwassen datastructuren, goed beveiligde omgevingen en duidelijke verantwoordelijkheden.
Zonder heldere kaders wordt AI vooral een speelveld van losse initiatieven. Eén team probeert iets in Python, een ander gebruikt een SaaS-oplossing met LLM-integratie. Maar zonder centrale visie en technische samenhang wordt AI geen structurele versneller. En dat is wel nodig, zeker als het tempo omhoog moet en foutmarges omlaag.
Architectuur bepaalt succes
Kies bewust voor integratie en schaalbaarheid
De keuze voor de juiste infrastructuur en applicatie-architectuur bepaalt hoe flexibel je straks kunt werken met AI. Bouw je je AI-functies direct in je bestaande software? Gebruik je een aparte laag of microservice? Of werk je juist met externe API’s via een low-code platform?
Al deze keuzes hebben impact op schaalbaarheid, controle, latency, dataveiligheid én toekomstige uitbreidbaarheid. In de praktijk zien we vaak dat bedrijven starten met losse integraties en pas laat nadenken over standaardisatie. Maar dan is het fundament al gelegd, en aanpassing wordt duur en complex.
Bij APPelit werken we regelmatig aan trajecten waar AI moet passen in bestaande IT-landschappen. Daarbij zijn we kritisch: liever een stap terug voor goed ontwerp dan overhaaste koppelingen die je later beperken.
Organiseer het eigenaarschap
Zonder regie geen waarde
Een van de meest onderschatte aspecten van AI is eigenaarschap. Wie beheert de modellen? Wie bewaakt de kwaliteit van de output? En hoe voorkom je dat AI-oplossingen stilvallen als de oorspronkelijke ontwikkelaar vertrekt?
Veel AI-trajecten starten als innovatieprojecten, zonder duidelijke functionele borging. Daardoor ontbreekt er vaak een plan voor updates, monitoring en auditing. Dat is risicovol, zeker wanneer beslissingen worden genomen op basis van gegenereerde data of automatisch gegenereerde acties.
Goede software vereist goed beheer. Dat geldt nog sterker voor AI-oplossingen, waar fouten niet altijd zichtbaar zijn. Bij APPelit hanteren we daarom een aanpak waarin AI net zo serieus wordt genomen als elke andere softwaremodule: met versiebeheer, logging, documentatie en duidelijke afspraken over eigendom en verantwoordelijkheden.
Klaar voor AI betekent klaar voor keuzes
Bouw je infrastructuur met de toekomst in gedachten
Wil je echt profiteren van AI, dan heb je niet alleen techniek nodig, maar ook strategie en structuur. De vraag is dus: ben je daar als organisatie klaar voor? Heb je je datastromen op orde? Weet je hoe je AI in je huidige softwarelandschap integreert? En is er iemand aangewezen die verantwoordelijk is voor het geheel?
Bij APPelit helpen we organisaties om niet alleen ‘AI toe te voegen’, maar om het structureel te laten werken. We combineren software-architectuur, datastrategie en ontwikkelcapaciteit met een praktische insteek. Geen losse tools, maar oplossingen die passen in jouw context.
Wil je weten hoe je AI duurzaam kunt inbedden in je softwarelandschap? Laat ons vrijblijvend meekijken. Een gesprek met één van onze architecten levert vaak al verrassend veel inzichten op.
Ervaar het gemak van onze service!
Wilt u dat wij contact opnemen? Vul het formulier hieronder in en we bellen u terug. U kunt ook meer informatie achterlaten via onze contactpagina of het offerteformulier
Ervaar het gemak van onze service!
Wilt u dat wij contact opnemen? Vul het formulier hieronder in en we bellen u terug. U kunt ook meer informatie achterlaten via onze contactpagina of het offerteformulier
Wij werken onder andere met
