Kleine KoeAI-operaties
Kleine Koe bouwt betrouwbare AI-agents, geautomatiseerde workflows en private AI-systemen rond de manier waarop je bedrijf echt werkt: we koppelen je tools, verminderen repetitief werk en houden mensen in controle bij de beslissingen die ertoe doen.
Initialiseren…
Je huidige software hoeft niet vervangen te worden. We koppelen de systemen die er al zijn.
Microsoft 365 · Google Workspace · Slack · Teams · HubSpot · Salesforce · Notion · Monday.com · Airtable · Shopify · Exact · AFAS · Jira · ServiceNow · PostgreSQL · Interne API's
In veel bedrijven besteden medewerkers uren aan het verplaatsen van informatie, voorbereiden van rapportages, controleren van systemen, verwerken van documenten en opvolgen van voorspelbare gebeurtenissen. Dat werk is zelden moeilijk; het is vooral versnipperd.
7 handmatige stappenper gebeurtenis, iedere keer opnieuw
1 menselijk contactpuntalleen daar waar oordeel daadwerkelijk nodig is
Automatiseer mensen niet. Automatiseer de herhaling om hen heen.
Gespecialiseerde agents die informatie onderzoeken, werk voorbereiden, systemen bijwerken en processen bewaken. Elke agent krijgt een vaste rol, een beperkte set tools, je bedrijfsregels en duidelijke goedkeuringsgrenzen.
Betrouwbare workflows voor werk dat je bedrijf iedere dag, week of maand herhaalt. We verbinden software, gegevens, regels, AI en menselijke goedkeuring in één onderhoudbaar systeem.
Draai modellen, doorzoek interne kennis en voer AI-workflows uit binnen de infrastructuur die je zelf beheert. Geschikt voor gevoelige gegevens, gereguleerde omgevingen en organisaties die kerninformatie niet naar publieke AI-diensten willen sturen.
Projecten starten doorgaans vanaf € 20.000.2
We verbinden bedrijfsdocumenten, databases, API's, SaaS-platforms en interne software. Zo ontstaan veilige kennissystemen die antwoorden geven vanuit je eigen context, met traceerbare bronnen.
Voor onderzoek, classificatie en een eerste concepttekst. De stappen die veel lees- en uitzoekwerk vragen.
Er wordt niets verstuurd zonder goedkeuring van een verkoper. De AI bereidt voor; mensen beslissen.
Snellere opvolging, completere CRM-gegevens en meer tijd voor verkoopgesprekken in plaats van voor uitzoekwerk.
Voor het uitlezen en opstellen van documenten en het samenvatten van de actuele status.
Alleen uitzonderingen bereiken een manager – met de volledige context erbij, klaar om te beslissen.
Een voorspelbare doorlooptijd, minder onvolledige aanvragen en een controleerbaar logboek per verzoek.
Voor het verdelen van tickets, zoeken in je kennisbank en opstellen van een eerste antwoord.
Een supportmedewerker keurt ieder uitgaand antwoord goed. Onzekere gevallen gaan direct naar de juiste persoon.
Kortere wachtrijen, consistentere antwoorden en meer aandacht voor de ingewikkelde klantvragen.
Voor het uitlezen van verschillende factuurformaten en voorstellen voor de juiste kostenplaats, altijd gecontroleerd met vaste regels.
Voor betalingen en boekingen boven ingestelde grenzen blijft menselijke goedkeuring verplicht.
Een snellere maandafsluiting, minder invoerfouten en meer tijd voor financiële analyse.
Correlatie en samenvatting – ruwe signalen omzetten in een leesbaar incidentbeeld.
Er wordt geen herstelactie uitgevoerd zonder expliciete goedkeuring van een engineer.
Minder meldingsruis, snellere beoordeling en incidenten die automatisch op dezelfde manier worden gedocumenteerd.
Voor het vinden van relevante documenten en samenstellen van een antwoord vanuit je private kennisindex.
Ieder antwoord toont de gebruikte bronnen. Bij twijfel verwijst het systeem door naar een inhoudelijke expert.
Organisatiekennis die niet langer verspreid zit over losse inboxen en volledig lokaal kan blijven.
Er gebeurt iets in het bedrijf. Er komt een e-mail binnen. Er wordt een formulier ingediend. Een record verandert. Er wordt een schema geactiveerd. Elke workflow begint met een concrete, waarneembare gebeurtenis – nooit met ‘de AI besluit iets te doen’.
De workflow verzamelt alleen de gegevens die nodig zijn: klantgeschiedenis, documentinhoud, systeemstatus en bedrijfsregels. De toegang is begrensd, gecontroleerd en vastgelegd.
Een AI-model classificeert, vat samen, haalt gegevens uit documenten of stelt een actie voor. AI is hier sterk in: ongestructureerde informatie lezen en omzetten in een controleerbaar resultaat. Het model doet een voorstel; het neemt geen eenzijdig besluit.
Regels, validatie, toegangsrechten en menselijke goedkeuring begrenzen wat er kan gebeuren. Tussen het model en je systemen staan controles en drempels. Een onzeker resultaat stopt hier en gaat naar een medewerker.
Het goedgekeurde resultaat wordt teruggeschreven naar de betreffende systemen. CRM bijgewerkt, document gearchiveerd, bericht verzonden, ticket gesloten – met een volledig audittraject van wat er is gebeurd en waarom.
Betrouwbare automatisering combineert vaste logica met AI — zonder een model onbeperkte toegang te geven.
Voor organisaties die werken met vertrouwelijke documenten, intellectueel eigendom, klantgegevens of andere gevoelige kennis: AI-omgevingen die draaien in een private cloud, on-premise of volledig air-gapped.
On-premise. Modeluitvoering, kenniszoeken en procesaansturing draaien op hardware binnen je eigen organisatie. Prompts en documenten blijven binnen je infrastructuur; externe model-API's zijn niet nodig.
Meestal vanaf € 20.000, afhankelijk van hardware, integraties, beveiligingsvereisten en ondersteuning.2
We zoeken processen waarin herhaling, kosten, frustratie of strategische waarde een automatisering kunnen rechtvaardigen.
We leggen systemen, gegevens, uitzonderingen, rechten en menselijke beslismomenten vast.
We bouwen een afgebakend prototype en testen het met representatieve gegevens.
We verbinden productiesystemen, voegen monitoring en controles toe en documenteren de oplossing.
We beoordelen storingen, gebruik, kosten en bedrijfsresultaten en verfijnen vervolgens de workflow in de loop van de tijd.
Tijdlijnen zijn afhankelijk van gegevenstoegang, integraties, beveiligingsvereisten en procescomplexiteit.
We beginnen bij het proces, niet bij het model. Als een spreadsheetformule genoeg is, zeggen we dat.
We kiezen technologie op basis van de taak, zonder iedere toepassing in hetzelfde platform of bij dezelfde leverancier te dwingen.
Publieke cloud, private cloud, on-premise of air-gapped. Gevoelige taken kunnen binnen je gecontroleerde infrastructuur blijven.
Goedkeuringsstappen, drempels en escalatiepaden maken deel uit van de architectuur en zijn geen bijzaak.
We ontwerpen voor fouten, uitzonderingen, toegangsrechten en monitoring. Systemen die je kunt beheren, geen demo's waar je op moet passen.
Je ontvangt documentatie en eigendom, geen mysterieuze zwarte doos. Ons publieke onderzoek volgt hetzelfde principe.
Onafhankelijk en praktisch onderzoek naar het lokaal draaien en benchmarken van grote taalmodellen op AMD Ryzen AI MAX+ 395 / Strix Halo-systemen. Het project behandelt lokale modelhosting, Ubuntu, Ollama, llama.cpp, Vulkan/RADV, modelkeuze, benchmarks, brondata en reproduceerbaarheid.
Pas de sliders aan jouw situatie aan. Handig om prioriteiten te stellen – geen belofte.
Indicatieve schatting — geen gegarandeerd financieel resultaat. Uitgaande van ongeveer 46 productieve weken per jaar.
Ontvang een processpecifieke schattingVoor bedrijven die eerst willen weten waar automatisering echt waarde oplevert.
Prijs op maat
Bespreek een scanVoor één terugkerend bedrijfsproces dat je betrouwbaar wilt automatiseren en bewaken.
Projectmatig
Bespreek je procesVoor gevoelige taken die lokaal moeten draaien en niet afhankelijk mogen zijn van een publieke AI-dienst.
Meestal vanaf € 20.000
Plan een implementatieEen workflow volgt een vast pad: er gebeurt iets, het systeem voert bekende stappen uit en levert een resultaat. Een AI-agent kan binnen duidelijke grenzen zelf bepalen welke tool of vervolgstap nodig is.
In de praktijk combineren betrouwbare systemen meestal beide: vaste workflows voor voorspelbaarheid en agents voor stappen waarin informatie gelezen, beoordeeld of onderzocht moet worden.
Goede kandidaten keren regelmatig terug, volgen herkenbare patronen, raken meerdere systemen en kosten je team veel tijd. Denk aan factuurverwerking, leadkwalificatie, rapportages, tickettriage, onboarding en documentverwerking.
Eenmalige taken, voortdurend veranderende processen en beslissingen die menselijke verantwoordelijkheid vereisen, zijn meestal minder geschikt. We zeggen het eerlijk als automatiseren niet de beste keuze is.
Meestal wel. Als een systeem een API, database, webhook, e-mailkoppeling of gestructureerde export heeft, kunnen we het doorgaans aansluiten. We werken met bekende platforms én interne software.
Tijdens de technische verkenning controleren we wat in jouw specifieke omgeving mogelijk is.
Ja. De AI kan het werk voorbereiden, waarna iemand het controleert in e-mail, Slack, Teams of een dashboard. Pas na goedkeuring voert het systeem de actie uit.
Je bepaalt per actietype waar goedkeuring nodig is. Kleine routinetaken kunnen automatisch doorlopen; belangrijke of risicovolle acties wachten op een medewerker.
Dan stopt de workflow en gaat de taak naar een medewerker. Die krijgt de oorspronkelijke invoer, het voorgestelde resultaat en de reden waarom het systeem niet verderging. Onzekerheid wordt zichtbaar gemaakt, niet verstopt.
Ja. Bij on-premise en air-gapped implementaties draaien de modellen op hardware die je zelf beheert en blijven prompts en documenten binnen je infrastructuur. In een private cloud blijven gegevens binnen jouw afgeschermde omgeving.
Welke architectuur past, hangt af van de gevoeligheid van je data, de gewenste prestaties en het budget. We leggen precies vast waar gegevens naartoe gaan.
Meestal omvat dit het architectuurontwerp, hardware- en modeladvies, een lokale inferentieomgeving, een private RAG-omgeving, toegangsbeheer, interne API's, monitoring en documentatie. Projecten beginnen doorgaans rond € 20.000, afhankelijk van hardware, integraties, beveiliging en ondersteuning.
Nee. Cloudmodellen zijn vaak krachtiger per euro en eenvoudiger te schalen. Lokale AI is vooral interessant wanneer gegevens je infrastructuur niet mogen verlaten, regelgeving dat vereist of continuïteit zonder externe provider belangrijk is.
Vaak is een hybride oplossing het verstandigst: gevoelige taken lokaal en de rest in de cloud. We adviseren wat past, niet wat het indrukwekkendst klinkt.
Ja. Vanaf het eerste ontwerp houden we rekening met dataminimalisatie, toegangsrechten, versleutelde geheimen, auditlogs en waar nodig volledig lokale verwerking. Een NDA kan vóór de technische verkenning worden ondertekend.
Dat hangt af van de toegang tot gegevens, het aantal integraties, de beveiligingseisen en de complexiteit van het proces. Een afgebakend prototype kan binnen enkele weken staan; private AI-infrastructuur vraagt meestal meer tijd. Na de verkenning maken we een concreet plan met duidelijke beslismomenten.
Jij. Je ontvangt de workflows, configuratie, code en documentatie, inclusief een zorgvuldige overdracht. Je zit niet aan ons vast. Natuurlijk kunnen we na de livegang blijven helpen met beheer en verbeteringen.
Monitoring en documentatie zijn bij de oplevering inbegrepen. Daarna kun je het systeem zelf beheren of ons inschakelen voor monitoring, storingen, modelupdates, verbeteringen en nieuwe workflows.
Ja — dat raden we juist aan. Eén goedgekozen proces bewijst de aanpak, bouwt intern vertrouwen op en legt een technische basis die je bij volgende workflows opnieuw kunt gebruiken.
Iedere uitvoering wordt vastgelegd: invoer, beslissingen, goedkeuringen, fouten en kosten. Die informatie komt terug in dashboards en periodieke evaluaties. Monitoring hoort bij de oplossing; het is geen extraatje achteraf.
Geen enkel AI-model is foutloos. Daarom begrenzen we wat een model zelfstandig mag doen. Resultaten worden gecontroleerd op structuur en bedrijfsregels; gevoelige acties vragen menselijke goedkeuring; tests en monitoring vangen afwijkingen op.
Het model stelt voor, het systeem controleert en mensen keuren goed wat belangrijk is.
Dat hangt af van het proces, de integraties en de beveiligingseisen. Na een korte verkenning ontvang je een concrete afbakening en prijs. Private AI-infrastructuur begint doorgaans rond € 20.000. Als de verwachte waarde niet opweegt tegen de investering, zeggen we dat vroeg.
Nee. We verzorgen ontwerp, bouw, implementatie en documentatie. Een interne contactpersoon die het proces goed kent, is belangrijker dan een eigen ontwikkelteam. Bij on-premise implementaties werken we graag samen met degene die je infrastructuur beheert.
Ja. Voor gevoelige projecten kunnen we vóór de technische verkenning een NDA ondertekenen. Geef het aan bij je aanvraag; dan regelen we het vooraf, met jouw overeenkomst of die van ons.
Ja. De eerste workflow legt integraties, goedkeuringspatronen en monitoring vast. Volgende workflows bouwen daarop voort, waardoor uitbreiding meestal sneller en voordeliger wordt.
We zijn bewust merkonafhankelijk. Afhankelijk van de taak werken we met commerciële modellen, lokale open-weight-modellen via bijvoorbeeld Ollama of llama.cpp, platforms zoals n8n en waar nodig maatwerkcode.
We kiezen op geschiktheid voor de taak, gegevensverwerking, kosten en onderhoudbaarheid — in die volgorde.
Breng ons één terugkerend proces, één operationeel knelpunt of één gevoelige AI-vraag. We bepalen samen of een agent, een workflow of een private AI-omgeving past — of dat het werk beter menselijk blijft.