AI voor systeemintegratie

Onze expertise is integratietechnologie, en meer bepaald middleware: de laag die applicaties binnen een bedrijf met elkaar en met de buitenwereld laat praten. Interne communicatie is de ene helft. De andere is data uitwisselen met partners in formaten die zij opleggen, wat betekent dat u interfaces bouwt die de juiste informatie ophalen, ze naar de geldende standaard formatteren, ze versturen, het antwoord verwerken en de systemen erachter bijwerken.

AI binnen de integratielaag

Transactiestromen beheren is meer dan data synchroniseren, en die positie geeft ons een ongewone kans. Integratieplatformen produceren een groot volume aan data over hun eigen gedrag. Een AI die zorgvuldig op die data wordt gebouwd, gaat voorbij haar oorspronkelijke functie en wordt een detectie-instrument: fraudepreventie, betere systeemsecurity, en een storing vroeg genoeg voorzien om de oplossing voor te stellen in plaats van de panne te melden.

Wij zien het in een ruimer kader, waarin AI verandert hoe we werken en de voorspelbaarheid, de reactiviteit en de prestaties van alles wat we leveren verbetert. De integratietechnologie kennen is wat het AI-resultaat bruikbaar maakt.

Patrick Luc

Hoe AI de vereiste expertise verandert

AI beweegt snel genoeg dat bijblijven op zich al werk is. Ze hertekent ook wat een IT-professional doet. Engineers die stevig aan het stuur zaten, werken nu naast iets dat code schrijft, leest en auditeert aan een snelheid die geen mens haalt. Ons antwoord is AI bewust in het bedrijf te brengen, voor de verandering uit in plaats van erachteraan.

Wij zijn een consultingkantoor met opdrachten op lange termijn, geen body shop. We integreren AI intern als een soort uitgebreid geheugen ten dienste van onze consultants.

Alain Kunnen

Het doel is consultants een gedeelde interne referentie te geven die verder reikt dan wat één persoon toevallig weet. Dat verbetert wat klanten krijgen, en het houdt onze engineers geloofwaardig in een technische omgeving die blijft uitbreiden. Ons eigen R&D-werk meet de kwaliteit van de antwoorden die het systeem produceert, en dat is het deel dat de meeste organisaties overslaan.

Datakwaliteit voor AI

AI-projecten worden gelanceerd in de hoop op een opvallend resultaat uit ruwe data, en ontdekken daarna het werk dat stroomopwaarts moet gebeuren. Validatie, opschoning en standaardisatie zijn wat de antwoorden betrouwbaar en relevant maakt.

Patrick Luc

Zo voeren we onze interne projecten uit, en dat bepaalt hoe we klanten helpen om AI in hun eigen processen te brengen.