Direct naar de hoofdinhoud

Methode

Enterprise AI-architectuur

Een referentiearchitectuur om AI binnen een bestaand IT-landschap te laten draaien: kanalen, orkestratie en agents, modellen en retrieval, en data en integratie, allemaal binnen uw beveiligingsgrens, met identiteit, observability en governance over elke laag.

Doel

Waarom het bestaat

Wie AI van experimenten naar de dagelijkse operatie brengt, krijgt steeds dezelfde vragen. Waar draaien de modellen en waar blijft de data? Hoe bereiken agents kernsystemen op een veilige manier? Hoe wordt het gedrag gemonitord en wie mag wat zien?

De Enterprise AI-architectuur beantwoordt die vragen met een gelaagd referentieontwerp en een korte lijst beslissingen die per organisatie expliciet genomen worden: modelhosting (een beheerde dienst, een private uitrol of on-premises), dataresidentie, integratiepatronen, identiteit en toegang, en de observability die nodig is om het systeem te beheren.

De architectuur is leveranciersonafhankelijk. We passen haar aan op uw bestaande platforms en op uw eisen voor dataresidentie, inclusief het binnen de landsgrenzen houden van data waar dat vereist is.

Wat het nodig heeft

  1. 01Huidige architectuur, platforms en integratielandschap
  2. 02Eisen voor beveiliging, identiteit en dataresidentie
  3. 03De use cases die de architectuur als eerste moet ondersteunen
  4. 04Operationele randvoorwaarden: beschikbaarheid, latentie en supportmodel

Methode

Hoe het werkt

Uw beveiligingsgrens: eigen cloudomgeving of on-premises

01

Kanalen & ervaring

  • Assistenten voor medewerkers
  • Klantkanalen
  • Bedrijfsapplicaties
Verzoeken en antwoorden

02

Orkestratie & agents

  • Workflow-orkestratie
  • Agents en tools
  • Guardrails
Modelaanroepen met context

03

Modellen & retrieval

  • Taal- en ML-modellenLLM · ML
  • Retrieval over uw kennisRAG
  • Evaluatie
Beheerste datatoegang

04

Data & integratie

  • BedrijfssystemenERP · CRM
  • Dataplatform
  • API’s en eventsAPI

Over alle lagen heen

  • Identiteit en toegang
  • Observability
  • Governance en audit

Stap voor stap

De stappen in detail

  1. 01

    Het landschap in kaart brengen

    De huidige platforms, datastromen, integratiepunten en beveiligingszones in kaart brengen waarvan AI-toepassingen afhankelijk worden.

  2. 02

    De kernbeslissingen nemen

    Expliciet beslissen over modelhosting, dataresidentie, integratiepatronen, identiteit en de balans tussen zelf bouwen en inkopen, en elke beslissing met onderbouwing vastleggen.

  3. 03

    Het referentieontwerp op maat maken

    De gelaagde referentiearchitectuur afstemmen op uw landschap en op de eerste use cases, inclusief de niet-functionele eisen.

  4. 04

    Het pad naar productie vastleggen

    Omgevingen, deploymentpijplijnen, evaluatiepoorten en monitoring specificeren, zodat de eerste use case live gaat op dezelfde fundamenten die latere use cases gebruiken.

Resultaten

Wat u ontvangt

  1. 01

    Kaart van de huidige architectuur

  2. 02

    Architectuurbeslissingen (ADR’s)

    Elke kernbeslissing met de overwogen opties en de onderbouwing.

  3. 03

    Doel-referentiearchitectuur

  4. 04

    Ontwerp voor beveiliging en dataresidentie

  5. 05

    Specificatie van het pad naar productie

Plaats in de cyclus

Waar het in een traject valt

Gebruikt in Adviseren, Bouwen en Opschalen.

De volledige cyclus
  1. 01

    Analyseren

  2. 02

    Adviseren

    Fasen waarin dit kader wordt gebruikt

  3. 03

    Bouwen

    Fasen waarin dit kader wordt gebruikt

  4. 04

    Toerusten

  5. 05

    Beheren

  6. 06

    Opschalen

    Fasen waarin dit kader wordt gebruikt

In de praktijk

Waar het wordt toegepast

Diensten die het gebruiken

  • Enterprise AI-systeem

    Een productierijp AI-systeem dat is geïntegreerd in de kernprocessen, zoals documentverwerking, forecasting, computer vision of een kennisassistent, vanaf het begin gebouwd met monitoring, toegangsbeheer en governance. Geschikt voor organisaties die een bewezen use case naar de dagelijkse operatie willen brengen.

    vanaf SAR 120.000

    Offerte aanvragen
  • AI-pilotsprint

    Een afgebakende pilot die één geprioriteerde use case van idee naar werkende oplossing op uw eigen data brengt, met vooraf afgesproken succescriteria. Hij laat zien wat de oplossing in de praktijk doet en wat nodig is om haar in productie te nemen. Geschikt voor organisaties met een duidelijke use case die bewijs willen voordat ze zich aan een volledige bouw verbinden.

    vanaf SAR 75.000

    Offerte aanvragen

Gefactureerd in Saudische riyal. Vanafprijzen worden, samen met de definitieve scope en eventuele belastingen, bevestigd in uw voorstel of boeking.

Alle prijzen bekijken

Verwant

  • NLAI-systeemstack

    De vier lagen van een compleet AI-systeem: data-infrastructuur, AI-systemen, een intelligentielaag en de operationele resultaten die ze dienen. We gebruiken de stack om te toetsen of een oplossing als geheel is ontworpen en niet als los model.

    MethodeAdviseren, Bouwen en Opschalen

  • AI-governancetoolkit

    Een praktische set beleid, sjablonen en routines om AI verantwoord te gebruiken: wie beslist, hoe use cases naar risico worden ingedeeld, hoe systemen worden gedocumenteerd, hoe mensen de controle houden en hoe incidenten worden afgehandeld. Proportioneel van opzet en gemaakt om samen te gaan met toepasselijke regelgeving.

    GovernanceAdviseren, Bouwen en Beheren

  • Engineeringprincipes

    Vier principes die elk systeem bepalen dat we ontwerpen en bouwen: resultaatgericht, gebouwd voor productie, verantwoordelijk van begin tot eind, en ontworpen voor uw context.

    MethodeBouwen, Beheren en Opschalen

Volgende stap

Pas deze methode toe op uw programma

Vertel ons over uw doelen, systemen en randvoorwaarden. We laten zien hoe deze methode het werk vormgeeft en wat de eerste stap zou zijn.