Wat het is

Dit is waar het lastige probleem de ideale oplossing tegenkomt. De AI/ML-engineers en Applied AI-experts van AmPhi Labs maken van jouw gekozen concept een werkend prototype of MVP (Minimum Viable Product) dat draait op je echte data. Het staat náást je systemen in plaats van erin, zodat testen niets riskeert in je live-omgeving, en het is zo gebouwd dat het later efficiënt in te bouwen blijft.

Wat we bouwen

Een paar voorbeelden van wat teams ons vragen. Heeft jouw probleem een andere vorm nodig, dan bouwen we dat.

ML voor voorspelling: vraag, opbrengst, kwaliteit, energieverbruik, storingen aan machines.
Automatiseringsworkflows: de repeterende overdrachten tussen je systemen en mailboxen.
AI-agents: workflows die handelen: aanvragen triëren, documenten lezen, specificaties controleren.
Optimalisatie- en aanbevelingsengines: prijsstelling, routering, planning, materiaalsubstitutie.
Apps op maat: een productierun optimaliseren, een rapportagecyclus automatiseren, of R&D helpen een materiaalshortlist in dagen terug te brengen in plaats van maanden.
Klantclustering: de segmenten die écht in je data zitten, niet degene die je dacht te hebben.
Online ML-pipelines: een live scoringsservice achter een app, dashboard of API.

Het concept komt meestal uit de oplossing die je koos in je AI Value Scan, of uit een winnend idee van de Hack Pack™ of het AI-Powered Idea Lab. Je eigen concept werkt net zo goed.

Wat erbij zit

Scoping: het concept, de data, en de succescriteria die bepalen of het werkt.
Een werkend prototype of MVP op je echte data, gebouwd door onze AI/ML-engineers en Applied AI-experts.
Gebruiks- en succesmetrieken ingebouwd.
De testopzet, en de readout zodra echte gebruikers ermee hebben gewerkt.
Een profit-en-planet scorecard voor het concept.
Een eerlijk oordeel: opschalen, bijsturen of stoppen.

Testondersteuning, uitrol naar productie en doorontwikkeling offreren we apart.

Hoe het werkt

1 · Scope

We leggen het concept vast, de data, en wat “het werkt” moet betekenen voor echte gebruikers.

2 · Bouwen

Onze AI/ML-engineers en Applied AI-experts bouwen het op je echte data, in een tempo dat je nergens anders krijgt.

3 · Testen & oordeel

Echte gebruikers proberen het, de metrieken leggen vast wat er gebeurt, en je team krijgt de eerlijke conclusie: opschalen, bijsturen of stoppen.

Wie het test

Echte gebruikers, niet je projectteam. De mensen die er straks mee moeten leven zijn de enigen wiens reactie je iets vertelt.

Een eerlijke opmerking over opschalen

Is het oordeel opschalen, dan zeggen we ronduit of wij het juiste team zijn om het naar productie te brengen en op te schalen. Waar het bij ons past, rollen we uit en bouwen we door in agile sprints. Waar dat niet zo is, wijzen we je naar partners die we het zelf ook zouden toevertrouwen.

Voor wie het is

Teams die een kansrijk AI-oplossingsconcept hebben gekozen en echte gebruikers ermee willen zien werken voordat ze een opschaalbudget vrijmaken.

Rapid AI Prototyping