Onze Blog

AI-assistenten verzinnen vaak niet-bestaande ECLI's. Wij maakten rechtspraak-mcp: een open-source connector waarmee elke AI-assistent échte Nederlandse uitspraken ophaalt uit de Open Data van de Rechtspraak.

Time To First Token (TTFT) is de grootste bottleneck bij grote context windows. Door over te stappen op Anthropic's prompt caching in Zia, verlagen we latency en kosten drastisch.

Vector search alleen is niet genoeg voor complexe technische queries. Ik leg uit waarom we BM25 en Cohere Rerank hebben geïntegreerd om de precisie van onze RAG-systemen te verbeteren.

Op 2 april 2026 sloot de publieke consultatieronde van NIST voor richtlijnen rondom agent-identiteit en autorisatie. Deze mijlpaal markeert de verschuiving naar gereguleerd non-human identity management. Wat betekent dit voor de beveiliging en auditbaarheid van autonome AI-systemen in enterprises?

De logistieke verstoringen van maart 2026 bewijzen dat statische planning faalt. Ontdek hoe autonome supply chain agents vandaag de dag zelfstandig logistieke pivots uitvoeren, zonder handmatige interventie.

Nu organisaties in april 2026 de stap maken van losse AI-assistenten naar onderling verbonden netwerken van autonome agents, groeit de behoefte aan een centrale orkestratielaag. Zonder een robuust governance-framework ontstaat het risico op 'agent sprawl' en tegenstrijdige acties.

Nu de deadlines voor high-risk AI-systemen (Annex III) in 2026 onverbiddelijk dichterbij komen, verschuift de focus van beleid naar de harde realiteit van de EU AI Act compliance audit. Wat betekent dit voor uw organisatie en hoe bereidt u zich voor?

Nieuwe data uit maart 2026 laat zien dat agent-to-agent onderhandelingen de doorlooptijd van inkoopprocessen in de maakindustrie terugbrengen van weken naar uren. Hoe autonome inkoop-agents de rol van de procurement professional herdefiniëren.

Met de update van de AI Liability Directive in maart 2026 is er voor het eerst duidelijke Europese regelgeving rondom 'autonomous harm'. Voor bestuurders betekent dit dat aantoonbare controle over AI-agents geen luxe meer is, maar een harde juridische eis.

Veel organisaties hebben inmiddels genoeg pilots gezien. De vervolgvraag is nuchterder en belangrijker: waar levert AI aantoonbaar waarde op, hoe meet je dat, en hoe voorkom je dat een mooie demo wordt verward met structureel rendement?

De AI-enabled organisatie draait niet alleen om tooling. Ze vraagt om nieuwe werkverdeling, andere teamritmes en leiderschap dat menselijke expertise en agentische systemen bewust combineert.

Overheden en publieke organisaties willen AI inzetten om dienstverlening sneller, consistenter en toegankelijker te maken. De kunst is om dat te doen zonder dat uitlegbaarheid, menselijke verantwoordelijkheid en gegevensbescherming uit beeld raken.

In maakindustrie, engineering en bouw verschuift AI van losse analyses naar directe ondersteuning van planning, kwaliteitscontrole en operationele besluitvorming. Digital twins vormen daarbij steeds vaker het verbindende platform.

Private AI gaat allang niet meer alleen over beveiliging. Voor organisaties in Europa draait de keuze steeds vaker om continuïteit, dataregie, uitlegbaarheid en de ruimte om AI in te zetten zonder afhankelijk te worden van één publieke omgeving.

Veel organisaties experimenteren met AI, maar slechts een kleiner deel weet die inzet om te zetten naar schaalbare procesverbetering. Dat vraagt niet om meer pilots, maar om andere ontwerpkeuzes in processen, besturing en leiderschap.

AI-geletterdheid is geen zachte bijzaak meer. Organisaties die AI inzetten moeten aantoonbaar zorgen dat medewerkers, beheerders en leidinggevenden weten wat zij doen, waar de risico’s zitten en hoe menselijk toezicht werkt.

Bij PrudAI ontwikkelen we intelligente AI-oplossingen die organisaties slimmer en effectiever maken. Samen met Symbol, autoriteit op het gebied van Lean Six Sigma, hebben we een nieuw product ontwikkeld: de Lean Six Sigma AI Consultant.

Als AI coach en AI implementatiepartner zie ik organisaties langs twee sporen met AI werken. Aan de ene kant copilots die mensen middels een prompt binnen een taakstap helpen (schrijven, samenvatten, classificeren). Aan de andere kant agentic AI: software‑“collega’s” die zelfstandig doelen vertalen naar plannen en acties, met kwaliteitscontroles en integraties. Die tweede categorie levert de grootste toegevoegde waarde.

Vanaf begin dit jaar is er bij PrudAI veel gebeurd. Wat begon als een compact initiatief met een heldere missie – AI toegankelijk maken en verantwoord gebruiken voor bedrijven en overheden – is inmiddels uitgegroeid tot een organisatie met krachtige producten, diepgaande expertise en een visie die aansluit bij de uitdagingen van deze tijd.

Large Language Models (LLMs) zorgen voor een revolutie in de manier waarop we met informatie omgaan, maar ze hebben inherente beperkingen. Om deze uitdagingen aan te gaan, zijn er twee krachtige methodologieën ontstaan: Retrieval-Augmented Generation (RAG) en het Model Context Protocol (MCP). Hoewel ze afzonderlijk van elkaar staan, wordt hun ware potentieel ontsloten wanneer ze samen worden gebruikt, waardoor AI-systemen ontstaan die niet alleen deskundig zijn, maar ook in staat zijn om betekenisvolle acties te ondernemen.

AI-agents zijn in opkomst als de digitale collega’s van de toekomst. Ze voeren zelfstandig taken uit, communiceren met systemen én mensen, en zijn 24/7 beschikbaar. Maar wat zijn agents nu eigenlijk precies? En hoe helpen ze organisaties – en jou als medewerker – écht verder? Als AI-coach bij PrudAI leg ik het vaak zo uit: “Een agent is als een gewone medewerker, maar dan virtueel.” In deze blog leg ik uit hoe agents werken, wat ze kunnen, en hoe meerdere agents samen kunnen functioneren als een virtuele organisatie met één digitale leidinggevende: de Chief Executive Agent (CEA).

AI is allang geen toekomstmuziek meer. Steeds meer organisaties zetten het in om werk te versnellen, fouten te verminderen en medewerkers te ondersteunen. In deze blog laat ik zien waar AI vandaag de dag écht waarde toevoegt: van supportafdelingen tot beleidsontwikkeling, én hoe de nieuwste generatie agentic AI onze manier van werken opnieuw vormgeeft.

Generatieve AI is in korte tijd een sleutelbegrip geworden. Van automatisch rapporten schrijven tot het genereren van afbeeldingen, code of zelfs beleidsteksten: deze technologie lijkt alles te kunnen. Maar hoe werkt het eigenlijk? Wat gebeurt er onder de motorkap van tools zoals ChatGPT of Claude? Als senior AI-coach bij PrudAI help ik dagelijks organisaties om generatieve AI op een verantwoorde en effectieve manier toe te passen. In deze blog leg ik op een begrijpelijke manier uit wat generatieve AI is, hoe Large Language Models (LLMs) werken, en waarom het belangrijk is om te weten wat je doet.

De opkomst van generatieve AI biedt enorme kansen. Maar veel organisaties – vooral in de publieke sector, zorg en finance – stellen terecht de vraag: *“Is AI wel veilig genoeg voor onze gevoelige gegevens?”* Het korte antwoord: **ja, mits je de regie houdt over je data en infrastructuur.** In deze blog leg ik uit hoe je dat doet met zogeheten *Private AI*-oplossingen, waarin de LLM (Large Language Model) puur als verwerker optreedt – niet als eigenaar van jouw data. Als AI-coach bij PrudAI begeleid ik organisaties die AI willen inzetten zonder concessies te doen aan privacy, veiligheid of compliance. De sleutel? Begrijpen **waar het risico zit** én **hoe je het beheersbaar maakt**.