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.
Of het nu gaat om voorspellende modellen, realtime inzichten of datagedreven 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?
Wees er snel bij!
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:
Wij bouwen slimme systemen die zich voeden met jouw bedrijfsdata en passen binnen jouw IT-landschap.
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.
Lees meer over deze onderwerpen in de blog geschreven door onze CEO Harold Masselink
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.
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.
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 (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.
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.
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.
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.
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.
Onze consultants delen regelmatig de laatste ontwikkelingen en inzichten op het gebied van AI.
Welke rol speelt AI in de food & beverage industrie? Hoe kan een slimme aanpak van AI de prestaties van bedrijven verbeteren en hoe zet je expertise effectief in om waarde te creëren?...
Open LinkedIn en je wordt overspoeld: AI-gegenereerde plaatjes, “everyday prompts” om je productiviteit te boosten en eindeloze posts over hoe je met één klik een blog, pitchdeck of een...
Neem dan contact met ons op
Bel direct
