Waarom een gefaseerde aanpak?
De meeste mislukte AI-projecten falen om dezelfde reden: te veel scope in één keer. Organisaties proberen 'AI voor iedereen' te bouwen zonder een concrete eerste use-case te bewijzen. Het resultaat is een dure, complexe stack zonder gebruikers en zonder aantoonbare ROI.
Amaii's aanpak keert dat om: één afdeling, één use-case, één werkende pilot binnen weken. Vanuit die winst schaal je uit — met governance en beheer die meegroeien. Zo wordt AI aantoonbaar waardevol vóórdat het duur wordt.
Fase 1 — Discovery (week 1-2)
De discovery-fase draait om drie vragen: waar zit de meeste tijd in zoeken, samenvatten of antwoord formuleren? Welke data is beschikbaar en toegankelijk? En welke compliance-context is van toepassing? Aan het einde van deze fase ligt er één concrete pilot-use-case, een dataset-inventaris en een governance-baseline.
- Kick-off workshop met product owner en stakeholders.
- AI Readiness Scan: data, processen, compliance-context.
- Use-case selectie: één afgebakend probleem met meetbare tijdwinst.
- Data-inventaris: welke bronnen ontsluiten we in de pilot?
- Governance-baseline: rollen, retentie, logging-eisen vastleggen.
Fase 2 — Pilot (week 3-8)
In de pilot bouwen we een werkende private AI-stack voor één afdeling of team. Het model draait in de gekozen EU-omgeving, de RAG-pipeline ontsluit de afgesproken bronnen, gebruikers krijgen toegang via SSO en er is een dashboard voor gebruik en logging. Focus ligt op één use-case — bewijs eerst, verbreed daarna.
- Deployment van model + RAG in EU private cloud of on-premise.
- Integratie met de gekozen databronnen (SharePoint, DMS, CRM).
- SSO/SAML koppeling en rolgebaseerde autorisatie.
- Training van 10-30 pilot-gebruikers.
- Meetbare tussenevaluatie na 4 weken: adoptie, tijdwinst, kwaliteit.
- Gedocumenteerde risicoanalyse conform EU AI Act.
Fase 3 — Rollout (maand 3-6)
Na een succesvolle pilot volgt gefaseerde uitrol. Nieuwe afdelingen, nieuwe use-cases, nieuwe integraties. De governance-baseline uit de discovery-fase groeit mee: extra rollen, uitgebreidere logging, extra compliance-controls waar nodig. Elke uitbreiding start met een korte scoping en eindigt met een meetbaar resultaat.
- Adoptie-plan per afdeling met eigen product owner.
- Nieuwe use-cases toevoegen met dezelfde stack.
- Integraties met vakapplicaties (CRM, ERP, HR, DMS).
- Skills-transfer naar interne key-users.
- Governance-rapportage per kwartaal aan DPO/board.
Fase 4 — Beheer en doorontwikkeling
Private AI is geen project maar een dienst. In de beheerfase draagt Amaii zorg voor modelupdates, security-patches, capaciteitsbeheer en compliance-monitoring. Nieuwe use-cases worden ingepland op basis van business-prioriteit. Jullie interne team focust op inhoudelijke sturing — niet op infrastructuur.
- Managed service met SLA op beschikbaarheid en responstijd.
- Kwartaalreviews met use-case backlog en business impact.
- Continue model-optimalisatie en RAG-tuning.
- Compliance-rapportage in lijn met AVG, AI Act en NIS2.
- Proactieve security-monitoring en patching.
Rollen en betrokkenheid
Een succesvolle implementatie hangt op drie rollen aan jullie kant: een product owner die de use-cases prioriteert, een IT/security-contactpersoon voor toegang en integraties, en een DPO/legal-contact voor governance. Amaii levert projectleiding, engineering en compliance-expertise.
Veelgestelde vragen over private AI implementatie
Bronnen en achtergrondinformatie
- Now Decides Next — GenAI - Deloitte
- The Adoption of AI in Firms - OECD
- Nationale AI Vertrouwensmonitor - KPMG
