Skrepr-developer bouwt AI-feature rechtstreeks in bestaande SaaS-interface op kantoor op Urk

AI waar je het nodig hebt

Slimme software, niet slimme chatbots.

AI ingebouwd in je bestaande software. Auto-complete op inkoopformulieren, smart search door je contracten, summaries van klant-emails. Gebruiker merkt het niet als tool, wel als tijdwinst.

Start AI-scan Bel Skrepr, 0527 70 10 15

Skrepr bouwt al sinds 2008 software, de laatste jaren steeds vaker met AI ingebouwd waar het echt nut heeft.

10x

Tijdwinst

90%

RAG-relevantie

2-4 wkn

Tot productie

Even eerlijk zijn

Je gebruikers werken harder dan ze zouden hoeven.

Je hebt zelf een mooie SaaS of een stevige toolchain gebouwd, en hij doet wat-ie moet doen. Maar je gebruikers typen elke dag hetzelfde, zoeken door honderden documenten, en wisselen constant tussen jouw tool en ChatGPT in een ander tabblad.

Al dat handwerk is precies waar AI ingebouwd goud waard is. Niet als losse bubbel, niet als demo, maar als feature waar je gebruiker direct iets aan heeft.

1

Auto-complete mist

Gebruikers typen dagelijks dezelfde omschrijvingen, productcodes, klant-adressen. Het systeem leert er niks van.
2

Zoeken is keyword-match

Je zoekfunctie kijkt naar letters, niet naar betekenis. Iemand zoekt 'leveringstermijn' en mist het contract waar 'doorlooptijd' staat.
3

Rapport kost een uur

Iedere week een samenvatting, een offerte-tekst, een klant-update. AI kan dat in 10 seconden, mits-ie je data kent.
4

ChatGPT is een apart tabblad

Je gebruikers kopieren data heen en weer, plakken antwoorden terug. De flow is gebroken, de context ligt ernaast.

Zo bouwt Skrepr AI

AI in je interface. Niet ernaast.

Vier dingen die een losse chatbot niet doet, en die jouw gebruikers direct voelen.

Embedded LLM-endpoints

We zetten AI-endpoints precies op de plekken in je software waar ze nut hebben. Auto-complete in een formulier, classify-knop in een inbox, 'vat samen' in een detail-panel. Geen losse chatbot-bubbel rechtsonder die niemand opent.

RAG over jouw data

Je documenten, contracten, tickets en database worden geindexeerd en doorzoekbaar voor de LLM. Antwoorden komen met bronvermelding uit jouw eigen stack, niet uit een publieke trainings-set. Niemand geeft meer een gok van vorig jaar als antwoord.

UX, geen botje maar intelligence

Inline suggestions terwijl je typt, slash-commands voor acties, zijpanelen met context-antwoord. De gebruiker merkt het niet als losse tool, wel als tijdwinst. Geen extra tab, geen extra login, geen context-switch.

Privacy-first, jouw keuze aan model

OpenAI, Anthropic, Azure OpenAI of open-source zoals Llama of Mistral, jij kiest. Gevoelige data? Dan draaien we het model on-prem of in jouw eigen cloud-tenant. Je data verlaat je perimeter niet, tenzij jij dat bewust aanzet.

Zoek je juist een AI die zelf werk uitvoert of een eigen getraind model? Zie AI-collega's of custom modellen.

Start AI-scan

Wat het oplevert

10x sneller dan handwerk.

Typische tijdwinst op content-generatie en zoekvragen, gemeten over AI-features die we dit jaar in productie brachten.

Gemiddeld

10x

tijdwinst op content-generatie

Samenvattingen, offerte-teksten, mail-antwoorden, rapportages. Wat eerst een uur kostte, kost nu een paar seconden + een check.

Bekijk het pilot-traject

Tijdwinst op content

10x

Relevantie RAG

90%

Pilot tot productie

2-4wkn

Model-keuze

Vrij

"We hebben de AI-zoek ingebouwd in onze contract-module. Onze juristen vinden nu in 10 seconden wat ze vroeger in een halve ochtend bij elkaar zochten. Het gekke is: niemand heeft een training gehad, het zit gewoon in de knop waar ze al op klikten."

Productmanager, legal-tech SaaS

Vier stappen, koffie erbij

Van idee naar feature in productie.

Geen research-traject van zes maanden. Gewoon: kiezen, data inventariseren, bouwen, tunen.

Skrepper bespreekt AI-use-cases met klant tijdens kickoff op kantoor op Urk

Stap 1, kiezen

Use-case scherp

We kijken waar in je software intelligence het meest oplevert: formulier-invullen, zoeken, rapporteren, samenvatten. Kiezen er 1 of 2 die binnen een kwartaal renderen, niet 12 die nergens landen.

Skrepper inventariseert documenten en data-bronnen voor RAG-pipeline

Stap 2, data

Data-inventaris

Wat moet de AI eigenlijk weten? Contracten, handleidingen, tickets, product-specs, database-tabellen. We leggen vast welke bronnen in de RAG-pipeline gaan en wie toegang heeft tot wat.

Skrepr-developer bouwt AI-feature in bestaande SaaS-interface

Stap 3, bouwen

Embedded in je UI

Feature zit ingebouwd in je eigen interface, niet ernaast. Component, endpoint, prompt-template, evaluatie-set. Je engineers kunnen meelezen, je ontwerpers zien hoe het voelt, je gebruikers testen in-flow.

Skrepr-team evalueert AI-accuracy en feedback van gebruikers

Stap 4, tunen

Meten en bijsturen

Live feedback-loop op accuracy: wat vindt de gebruiker bruikbaar, waar hallucineert het model, welke prompts werken. Je ziet in een dashboard hoe de AI het doet, en we tunen tot het klopt.

Vast de vragen die je hebt

Veelgestelde vragen over AI in software

Werkt dit met GPT-4, Claude of open-source modellen?

Ja, alle drie. Standaard koppelen we aan OpenAI (GPT-4), Anthropic (Claude), Azure OpenAI en open-source modellen zoals Llama en Mistral. De laag eroverheen is model-agnostic, dus je kunt later switchen zonder je features opnieuw te bouwen. Heb je al een enterprise-contract met een provider? Prima, we sluiten daarop aan.

Blijft onze data bij de LLM-provider hangen?

Niet als je dat niet wil. Voor gevoelige data draaien we on-prem of in jouw eigen cloud-tenant (bv. Azure OpenAI met EU-region, of open-source op je eigen GPU-server). Voor publieke providers zetten we logging uit en gebruiken we zero-retention endpoints. We maken per feature expliciet welk model welke data ziet, en leggen dat vast in een verwerkersovereenkomst.

Kunnen we dit zelf later onderhouden?

Ja. We leveren alle code in jouw repo, met documentatie, tests en een runbook. Je engineers krijgen een overdracht, en de prompts, evaluatie-sets en model-configuratie staan allemaal in version control. Als je later wil switchen van provider of een feature wil uitbreiden, kun je dat zelf of via ons. Geen vendor-lock.

Wat kost een AI-feature bouwen typisch?

Een pilot-feature kost 2 tot 4 weken werk, afhankelijk van hoe je data gestructureerd is en hoe streng de accuracy-eisen zijn. Daarna vraag je in productie een kleine LLM-kostenstroom per gebruik (bij publieke providers typisch een paar cent per call). We starten altijd met een AI-scan zodat je voor de bouw al weet wat het oplevert en wat het kost.

Klaar om AI in te bouwen?

Begin klein. Leer snel.

Een AI-scan kost je een ochtend: we kijken naar je software, kiezen 1 of 2 use-cases met duidelijke ROI, en geven een eerlijk advies. Past het niet? Dan zeggen we dat ook.