We bouwen AI-oplossingen met een flexibele, iteratieve aanpak, gebaseerd op beproefde technologieën en open standaarden. Onze visie en aanpak voor het realiseren van AI-oplossingen is gestoeld op de volgende pijlers:
• Multidisciplinair denken & samenwerking
Succesvolle AI-toepassingen ontstaan zelden vanuit één discipline. Daarom combineren we bij elk project technische expertise met domeinkennis en bedrijfskundige scherpte – vanaf de start tot en met adoptie waarbij dus altijd oog is voor het creëren van de business waarde en de return of investment. AI is een middel én geen doel.
• Open-source first
We maken bewust gebruik van open-source libraries (zoals in Python), zodat we efficiënt kunnen ontwikkelen, kosten verlagen en niet afhankelijk zijn van commerciële softwareleveranciers. Dit stelt ons in staat om snel te schakelen en gebruik te maken van sterke communities voor innovatie en het verkorten van de time to market van het beoogde resultaat van de AI oplossing.
• Cloud-native & API-based oplossingen
Onze toepassingen zijn schaalbaar, wendbaar en integreren naadloos met bestaande systemen dankzij moderne cloudarchitecturen en API-first ontwerpprincipes. Binnen het ontwerp van de AI oplossing is cloud agnostich dus ook een uitgangspunt en stelt organisaties in staat technisch gezien eenvoudig van cloud leverancier te wisselen.
• Scrum-methodiek
We werken in korte sprints, waardoor we ruimte houden om bij te sturen, nieuwe inzichten direct te verwerken en de scope waar nodig aan te passen. Zo kunnen we sneller waarde leveren en beter inspelen op veranderende omstandigheden bij onze klanten.
• UX-first benadering
Voordat we een regel code schrijven, toetsen we de gebruikersbehoeften. Dit voorkomt misfits en zorgt dat we bouwen wat echt nodig is. In UI-trajecten maken we gebruik van designvalidatie en snelle feedbackrondes met eindgebruikers.
• Custom-built met herbruikbare componenten
Omdat we maatwerk leveren, zijn onze klanten niet beperkt tot standaardfunctionaliteit. Tegelijkertijd verhogen we ontwikkelsnelheid en kostenefficiëntie door waar mogelijk gebruik te maken van herbruikbare open-source bouwblokken. Zo creëren we sneller waarde én bouwen klanten IP op.
Voorbeeld AI oplossing t.b.v. forecasting in agri sector bij grote kwekerij organisatie:
Een AI forecast model gekoppeld aan Navision ERP systeem. Elke maandagochtend moeten alle aangesloten telers hun forecast voor de komende week invullen. Het AI model corrigeert deze forecasts op basis van input van weersvoorspellingen (met name voorspelling rondom het aantal zonne-uren) en stuurt deze terug naar het Navision ERP systeem. Wanneer de forecast naar de food retailers gestuurd moeten worden, kan men dan de AI forecast vergelijken met de manuele forecast van de aangesloten telers. In de testperiode van 12 weken is aangetoond dat het AI model in 11 van de 12 weken beter was en de forecast error met circa 35% wist te reduceren.
Voorbeeld AI oplossing t.b.v. omzet optimalisatie bij internationale handelsorganisatie:
Een AI-oplossing voor een handelsbedrijf in zware machines, zoals Volvo, Caterpillar en Liebherr, verbetert de efficiëntie en omvang van sales. Het bedrijf koopt wereldwijd tweedehands machines, refurbished ze in Nederland en verkoopt ze als “vrijwel nieuw”. De AI-oplossing scant 25 Google zoekmachines om nieuwe websites te vinden waarop relevante machines worden aangeboden. Deze websites worden vervolgens gescraped om informatie over aanbiedingen, prijzen en kwaliteit te verzamelen, die binnen 15 minuten beschikbaar is. Dit leidt tot snellere besluitvorming, minder zoekwerk en betere prijsoptimalisatie, wat resulteert in een korte terugverdientijd voor de AI-oplossing.
Voorbeeld AI-oplossing voor super efficiënte order entry voor een logistieke dienstverlener:
Het kenmerk van logistieke dienstverleners is dat ze transportorders verwerken voor een grote diversiteit van klanten (verladers). Elk van die klanten heeft zijn eigen ICT systemen en zijn eigen templates voor hoe die orders eruitzien. Transportplanners of medewerkers van logistieke dienstverleners kijken naar deze order e-mails (met attachments), zoeken de gewenste informatie erin op en voeren deze transportorders vervolgens in hun TMS systeem in. Dit kost typisch ongeveer 10 minuten per transportorder.
De ontwikkelde AI oplossing leest deze e-mails met orders automatisch en vult de velden van het TMS systeem. De medewerker hoeft dan alleen alles te controleren, eventueel zaken aan te passen en kan dan op de Submit button drukken en de order wordt verwerkt. Op basis van testen bij klanten kost de orderinvoer dan nog maar 40 seconden.
Doel en opbrengst AI oplossing:
Bij grote hoeveelheden orders van logistieke dienstverleners, brengt deze AI oplossing dus significante besparingen in order entry tijd. Hierdoor kunnen transportplanners hun tijd aan het plannen besteden in plaats van het simpele administratieve order entry werk. Een aangezien transportplanners typisch moeilijk te vinden en werven zijn, vinden veel logistieke dienstverleners dit belangrijk. Hierdoor kunnen ze hun ordervolumes verhogen.
Multidisciplinair denken & samenwerking is de basis voor onze aanpak.
Succesvolle AI-toepassingen ontstaan zelden vanuit één discipline. Daarom combineren we bij elk project technische expertise met domeinkennis en bedrijfskundige scherpte – vanaf de start tot en met adoptie waarbij dus altijd oog is voor het creëren van de business waarde en de return of investment. AI is een middel én geen doel !
• Klantdomein centraal
Jullie kennen de processen, de context en de mensen. Daarom betrekken we klanten actief als inhoudelijk sparringpartner en ervaringsdeskundige. Samen formuleren we het échte probleem, definiëren we succes en zorgen we voor draagvlak binnen de organisatie.
• Technisch domein via Genzai & Genzai Consulting
Wij brengen diepgaande expertise op het gebied van data science, machine learning, softwareontwikkeling en AI-engineering in. Als zusterbedrijf van venture builder Genzai kunnen we snel opschalen, experimenteren en gebruik maken van bewezen technologieën uit andere AI-startups en -producten.
• Bedrijfskundig domein via Bluehub
In samenwerking met strategisch innovatiebureau Bluehub borgen we dat de AI-oplossing niet alleen werkt, maar ook past binnen het businessmodel, schaalbaar is en commercieel rendeert. Denk aan: businessmodelvalidatie, product/markt-fit en commercialisatiestrategieën.
• Drie perspectieven, één gedeeld doel
Door deze drie perspectieven structureel samen te brengen – inhoud, techniek en business – zorgen we dat AI niet in een lab blijft hangen, maar verankerd raakt in de organisatie én waarde oplevert op meerdere fronten.
Genzai begeleidt het volledige proces van idee tot implementatie, via een gestructureerde en iteratieve aanpak in vijf fasen:
1. Haalbaarheidsstudie & Businesscase
• Probleemanalyse, doelen, ROI
• Kosten-batenanalyse en risico-inschatting
• Stakeholder- en draagvlakmanagement
2. Data-analyse
• Verzamelen, opschonen, structureren en labelen
• Data-validatie en modelselectie
• Exploratieve analyse van trends en patronen
3. Architectuur & Ontwerp
• Ontwerp van technische infrastructuur
• Integratie met bestaande IT
• Tooling- en frameworkkeuze
• Privacy & ethiek (AVG-proof)
4. Prototyping
• Proof-of-concept
• Modeltraining en prestatievalidatie
• Gebruikertests, feedback en iteratie
5. Implementatie & adoptie
• Schaalbaar en robuust opleveren
• Gefaseerde of volledige uitrol
• Monitoring en onderhoud
• Training & coaching voor teams en gebruikers
• Evaluatie & doorontwikkeling
Training & coaching.
Wij zijn mede-initiator van de Brightlands AI Academy en geloven in het ontwikkelen van AI kennis binnen organisaties met vooral de focus op het toepassen van AI. Wij bieden wij een 2 half daagse masterclass ‘AI voor managers’ aan die bestaat uit de volgende onderdelen:
• een introductie van AI met de laatste AI ontwikkelingen en de impact op bedrijfsmodellen
• een structuur om met een eigen AI toepassing aan de slag te gaan met behulp van het Data Science Project Canvas
• we dagen de deelnemers uit de vertaling te maken van de toepassing van AI in de eigen organisatie door een eigen AI use case uit te werken
• we doen 2 feedback iteraties op de eigen AI uses cases – 1 per mail en 1 plenair in de 2e sessie
• we reiken aanpak aan voor de vraag Hoe nu verder met AI ?
Check voor meer info: https://www.brightlandsaiacademy.com/ai-voor-managers
Deze masterclass bieden wij ook in house aan waarbij wij vaak met management teams aan de slag gaan om te komen tot een AI beleid en roadmap.
Op woensdag 17 september 2025 vanaf 15.00 organiseren wij in samenwerking met Brightlands AI Academy en Blue Hub weer een exclusieve AI Bijpraat sessie – met maximaal 25 deelnemers – die je een unieke kans biedt om de nieuwste AI trends en ontwikkelingen te leren kennen – inzichten die jouw organisatie direct kunnen helpen om voorop te blijven lopen.
Tijdens deze interactieve sessie bespreken we onder andere:
1. De nieuwste ontwikkelingen en toepassingen in AI-technologie
2. Presentatie regionale AI use cases
3. Praktische tips voor de implementatie van AI in jouw organisatie
Je krijgt niet alleen inzicht in de nieuwste AI-technologieën, maar ook praktische toepassingen die direct kunnen bijdragen aan de innovatie binnen jouw organisatie. Onze experts delen tips om AI effectief te implementeren, zodat jouw organisatie zich verder kan onderscheiden in een competitieve markt. Er is ook veel ruimte om met elkaar ervaringen uit te wisselen en vragen te stellen.
De AI Bijpraat sessie wordt gehost door Genzai, Bluehub en de Brightlands AI Academy – organisaties die vooroplopen in innovatie en AI-expertise.
Datum: 17 september 2025
Tijd: 15:00 – 18:00 uur
Locatie: Brightlands Campus Greenport Venlo, kantoor Bluehub
Aantal: maximaal 25 deelnemers