Consultancy

Artificial Intelligence

Digitalisatie is een gelaagd proces, waarbij elke stap voortbouwt op de vorige. Eerst leg je een sterke basis met onder andere IT-infrastructuur, visualisatie en integraties, waarna je klaar voor de volgende stap: applicaties en processen slimmer maken met AI.

Bij CAPE bouwen we AI-oplossingen die verder gaan dan een slimme prompt. We combineren technische kennis, domeininzicht en slimme integraties om AI toe te passen op de plekken waar het het verschil maakt: in jouw processen, keten en besluitvorming.

atagedreven automatisering, wij maken AI bruikbaar én waardevol. Maar wist je al dat er verschillende vormen van Artificial Intelligence bestaan? En dat elke vorm weer zijn eigen kracht heeft?

Zet de volgende stap in jouw digitalisatiereis

Wat bedoelen we met ‘Gamechanging AI’?

Iedereen gebruikt tegenwoordig AI. Voor een samenvatting, een tekst, een afbeelding en heel veel meer. Maar bij CAPE gaan we verder. Onze toepassingen zijn niet generiek, maar strategisch:

  • AI die vraag en aanbod beter laat aansluiten
  • AI die voedselverspilling vermindert
  • AI die processen realtime bijstuurt
  • AI die ketens slimmer maakt

Wij bouwen slimme systemen die zich voeden met jouw bedrijfsdata en passen binnen jouw IT-landschap.

Het verschil tussen Everyday-AI en Gamechanging AI

Everyday-AI is standaard, voor iedereen: tools als ChatGPT en Copilot die teksten, samenvattingen en presentaties genereren.
Gamechanging AI is maatwerk: slimme toepassingen die processen transformeren, voorspellen of automatiseren op basis van jouw data.

Bij CAPE zetten we AI in die echt waarde toevoegt. Niet alleen snelheid, maar blijvend strategisch voordeel.

Agentic AI

Agentic AI is een vorm van ‘Gamechanging AI’ dat bestaat uit verschillende slimme ‘agents’ die samenwerken om een taak uit te voeren. Elke agent krijgt een individuele taak, waardoor ze als verschillende digitale collega’s opereren, elk met hun eigen expertise. Voordat een antwoord wordt gegeven of een actie wordt uitgevoerd, stemmen de agents eerst razendsnel met elkaar af om het resultaat te verbeteren en te personaliseren.

Via een centrale toegangspoort (MCP) koppelen wij Agentic AI aan alle systemen die nodig zijn. Zo kunnen de agents data ophalen uit apps, analyses uitvoeren en taken uitvoeren binnen bestaande processen.

Meer over Agentic AI

Voorbeeld

Een interessant voorbeeld is CLAIR, onze eigen Agentic AI-oplossing. Wij zetten CLAIR bijvoorbeeld in binnen de voedingsindustrie om op basis van bedrijfsdata (zoals uit een PIM-systeem) recepten te adviseren die aansluiten bij voorkeuren, allergieën en dieetwensen. Maar CLAIR is erg flexibel en kan ook in andere branches en andere situaties ingezet worden, bijvoorbeeld om gepersonaliseerde adviezen te geven, processen te automatiseren of context specifieke aanbevelingen te doen binnen apps.

Voorbeeld

Een bekend voorbeeld is een klantenservice-app: in plaats van door menu’s te navigeren, typ of spreek je je vraag en de app geeft direct een passend antwoord of handelt de taak automatisch af. Zo besparen gebruikers tijd en verloopt communicatie sneller en eenvoudiger.

Large Language Models

Large Language Models (LLM), oftewel chatbots, zijn een vorm van ‘Everyday-AI’. Wij gebruiken LLM om apps interactiever en intelligenter te maken. In plaats van statische schermen, voer je gesprekken met je app: vragen stellen, opdrachten geven en direct antwoord krijgen. De LLM begrijpt de context en kan informatie uit verschillende systemen combineren om een relevant en persoonlijk antwoord te geven.

Meer over LLM

Machine Learning

Onder Machine Learning, nog een vorm van ‘Gamechanging AI’, verstaan wij het inzetten en slim gebruikmaken van op maat gemaakte algoritmes om voorspellingen te doen en data te analyseren. Door patronen te herkennen in grote hoeveelheden informatie helpt Machine Learning om processen te optimaliseren en beslissingen sneller te nemen. Door gebruik te maken van LLM’s bij het creëren van deze algoritmes, gaan de algoritmes steeds nauwkeuriger en gedetailleerder te werk. Wij zetten Machine Learning bijvoorbeeld in om trends te signaleren, risico’s te verminderen of berekeningen te automatiseren die normaal veel handmatig werk vergen.

Meer over Machine Learning

Voorbeeld

Een voorbeeld: in een app voor logistieke planning voorspellen wij nauwkeurig de aankomsttijd van vrachtwagens. De app geeft medewerkers direct inzicht, zodat ze efficiënter plannen en klanten betrouwbare informatie krijgen. De voorspellingen worden continu aangescherpt op basis van actuele verkeersinformatie, weersomstandigheden en andere realtime data, zodat processen steeds sneller en accurater verlopen, zonder dat iemand handmatig cijfers hoeft te berekenen.

Voorbeeld

Een leuk voorbeeld is de weegbrug voor vrachtverkeer. Wanneer een vrachtwagen arriveert om te laden of lossen, wordt het kenteken automatisch uitgelezen door een camera. Het systeem registreert direct hoeveel kilo goederen zijn geleverd per leverancier. Op basis van deze informatie wordt automatisch een factuur gegenereerd, waardoor het proces sneller, slimmer en foutloos verloopt. Voor de chauffeur betekent dit een vlottere afhandeling en voor de organisatie een efficiënter en geautomatiseerd proces.

Deep Learning

Met Deep Learning, ook een vorm van ‘Gamechanging AI’, maken wij spraak en beeld direct bruikbaar in je applicaties. Gesproken opdrachten zetten we automatisch om naar gestructureerde systeemtaal, zodat een app precies weet welke actie moet worden uitgevoerd. Foto’s en documenten analyseren we om relevante gegevens te herkennen en koppelen die meteen aan de juiste processen. Zo verloopt informatieverwerking sneller, accurater en zonder handmatig werk.

Meer over Deep Learning

Meer lezen over AI?

Onze consultants delen regelmatig de laatste ontwikkelingen en inzichten op het gebied van AI.

Sparren over AI in jouw bedrijfsprocessen?

Neem dan contact met ons op

Contact