AI-engineering

AI-ontwikkeling & integratie voor productieklare oplossingen

Opsio bouwt AI-oplossingen die de productie halen. We ontwikkelen generatieve AI- en LLM-applicaties, RAG-systemen en AI-agents, trainen en fine-tunen modellen, en integreren alles in uw bestaande ERP- en CRM-landschap. Met robuuste datapipelines en MLOps op Amazon Bedrock, Azure OpenAI en Google Vertex AI leveren we AI die betrouwbaar werkt en schaalt.

Bespreek uw AI-project Bekijk wat is inbegrepen

Meer dan 100 organisaties in 6 landen vertrouwen op ons

Multi-cloud

Bedrock, Azure OpenAI, Vertex AI

50+

AI- en cloud-engineers

24/7

Monitoring en support

ISO 27001

Gecertificeerd delivery center

AWS Advanced Tier Services Partner

Microsoft Partner

Google Cloud Partner

ISO 27001-gecertificeerd

AVG, NIS2 & EU AI Act

MLOps & LLMOps in productie

Geleverd door Opsio

Wat is inbegrepen

AI-ontwikkeling vraagt om meer dan een model aanroepen via een API. Productieklare AI vereist doordachte architectuur, robuuste datapipelines, integratie met bestaande systemen en operationele discipline. Opsio dekt de volledige engineeringketen: van het ontwerp van een RAG-systeem of AI-agent tot fine-tuning, deployment en de MLOps-infrastructuur die alles draaiende houdt. Onze engineers werken multi-cloud en kiezen per onderdeel het juiste gereedschap, of dat nu Amazon Bedrock, Azure OpenAI of Google Vertex AI is. We bouwen niet in isolatie, maar in nauwe samenwerking met uw teams, zodat de oplossing past binnen uw architectuur, beveiligingsbeleid en compliance-eisen. Hieronder ziet u de kerncompetenties die we inzetten om uw AI-ideeën om te zetten in betrouwbare, schaalbare productiesystemen die daadwerkelijk waarde leveren.

Generatieve AI & LLM-applicaties

We ontwikkelen LLM-gedreven applicaties zoals chatassistenten, documentverwerking en contentgeneratie. Van promptengineering tot productie-architectuur bouwen we oplossingen die betrouwbaar presteren en passen binnen uw beveiligings- en compliance-eisen.

RAG-systemen

Met retrieval-augmented generation onderbouwen we modelantwoorden met uw eigen kennisbronnen. We bouwen de embedding-pipelines, vectoropslag en retrieval-logica die zorgen voor accurate, traceerbare antwoorden in plaats van hallucinaties.

AI-agents & agentic AI

We ontwikkelen agentic AI die meerstapsprocessen autonoom uitvoert: tools aanroepen, gegevens ophalen en beslissingen nemen binnen vastgestelde kaders. Met LangChain en menselijk toezicht bouwen we agents die veilig en voorspelbaar handelen.

Machine learning & fine-tuning

Waar generieke modellen tekortschieten, trainen of fine-tunen we modellen op uw data voor voorspelling, classificatie en domeinspecifieke taken. We selecteren de aanpak die de beste prestatie levert tegen verantwoorde kosten.

Integratie in ERP & CRM

AI levert pas waarde in uw processen. We integreren onze oplossingen via robuuste API's met uw ERP, CRM en kernsystemen en bouwen de datapipelines die modellen voeden met actuele, betrouwbare bedrijfsgegevens.

MLOps & deployment

We richten geautomatiseerde pipelines in voor training, testen, deployment en monitoring met MLflow, Kubernetes en CI/CD. Deployment volgt op Amazon Bedrock, Azure OpenAI of Vertex AI, met dataresidentie binnen de EU.

Geverifieerde klant

Opsio's focus op security bij de architectuuropzet is cruciaal voor ons. Door innovatie, wendbaarheid en een stabiele managed cloud-dienst te combineren, gaven ze ons het fundament dat we nodig hadden om ons bedrijf verder te ontwikkelen. We zijn dankbaar voor onze IT-partner, Opsio.

Jenny Boman

CIO · Opus Bilprovning

AI-ontwikkeling & integratie in het kort

Opsio's AI-ontwikkeling brengt AI-oplossingen naar productie. We bouwen generatieve AI- en LLM-applicaties, RAG-systemen, AI-agents en machine learning-modellen, trainen en fine-tunen ze op uw data, en integreren alles in uw bestaande ERP- en CRM-landschap. Met robuuste datapipelines en MLOps op Amazon Bedrock, Azure OpenAI en Google Vertex AI leveren we AI die betrouwbaar werkt en schaalt. Compliance conform de EU AI Act en AVG bouwen we in de architectuur in, met dataresidentie binnen de EU. Anders dan een generiek softwarebureau leveren wij niet alleen een proof-of-concept maar een productiesysteem dat we desgewenst ook beheren, als AWS-, Microsoft- en Google Cloud-partner met meer dan vijftig engineers, een ISO 27001-gecertificeerd delivery center, een 24/7 NOC en een 99,9% uptime-SLA. Zo verbinden we idee en productie.

Van proof-of-concept naar AI die betrouwbaar in productie draait from-purple-500 to-indigo-400

De meeste AI-projecten stranden niet op een gebrek aan ideeën, maar op de stap naar productie. Een demo die in een notebook werkt, is iets heel anders dan een systeem dat dag en nacht betrouwbare antwoorden geeft, voldoet aan de AVG en integreert met uw ERP en CRM. Opsio is gespecialiseerd in juist die stap: het ontwikkelen, integreren en in productie nemen van AI-oplossingen die schaalbaar, veilig en onderhoudbaar zijn. Onze engineers bouwen het volledige spectrum aan generatieve AI: van LLM-applicaties en chatassistenten tot geavanceerde RAG-systemen die antwoorden onderbouwen met uw eigen documenten, en agentic AI die meerstapsprocessen autonoom uitvoert. Waar generieke modellen tekortschieten, trainen of fine-tunen we modellen op uw data. En waar klassieke machine learning beter past, zoals bij voorspellingen of classificatie, ontwikkelen we die met dezelfde rigueur.

Integratie is waar veel projecten vastlopen, en waar wij ons onderscheiden. AI levert pas waarde als het onderdeel wordt van uw bestaande processen. Daarom verbinden we onze oplossingen met uw ERP, CRM en andere kernsystemen via robuuste API's en datapipelines. We bouwen de data-infrastructuur die nodig is om modellen te voeden met actuele, betrouwbare gegevens, en zorgen dat de output landt waar uw medewerkers werken.

Productiekwaliteit vraagt om MLOps en LLMOps. We richten geautomatiseerde pipelines in voor training, testen, deployment en monitoring, zodat modellen reproduceerbaar zijn en updates zonder downtime uitgerold worden. We werken met bewezen gereedschap zoals MLflow, LangChain, Kubernetes en LangSmith, en deployen op het platform dat het beste past: Amazon Bedrock, Azure OpenAI of Google Vertex AI, met dataresidentie binnen de EU.

Vanaf de eerste regel code houden we rekening met de Nederlandse en Europese context. De EU AI Act, de AVG en, voor gereguleerde sectoren, het toezicht van DNB en AFM stellen eisen aan transparantie, dataminimalisatie en auditeerbaarheid. Wij verwerken die eisen in de architectuur, niet als sluitstuk. Met meer dan vijftig engineers en een ISO 27001-gecertificeerd delivery center leveren we AI-oplossingen die zowel technisch als juridisch standhouden.

Generatieve AI & LLM-applicatiesAI-engineering

RAG-systemenAI-engineering

AI-agents & agentic AIAI-engineering

Machine learning & fine-tuningAI-engineering

Integratie in ERP & CRMAI-engineering

MLOps & deploymentAI-engineering

AWS Advanced Tier Services PartnerAI-engineering

Microsoft PartnerAI-engineering

Google Cloud PartnerAI-engineering

Generatieve AI & LLM-applicatiesAI-engineering

RAG-systemenAI-engineering

AI-agents & agentic AIAI-engineering

Machine learning & fine-tuningAI-engineering

Integratie in ERP & CRMAI-engineering

MLOps & deploymentAI-engineering

AWS Advanced Tier Services PartnerAI-engineering

Microsoft PartnerAI-engineering

Google Cloud PartnerAI-engineering

Hoe Opsio zich verhoudt

Aspect	Opsio AI-ontwikkeling	Generiek softwarebureau	Zelf bouwen
Productieklare AI met MLOps	Standaard ingericht	Vaak alleen PoC	Vereist eigen MLOps-team
Multi-cloud deployment	Bedrock, Azure OpenAI, Vertex AI	Meestal één platform	Beperkt door eigen kennis
ERP/CRM-integratie	Kerncompetentie	Wisselend	Tijdrovend zelf te bouwen
EU AI Act & AVG ingebouwd	In de architectuur	Vaak achteraf	Vereist juridische kennis
Bouwen én beheren	Eén partner, hele levenscyclus	Meestal alleen bouw	Volledig eigen beheer
Gespecialiseerde AI-engineers	50+ engineers	Beperkt AI-specialisme	Schaars en duur te werven

Klaar om te beginnen?

Bespreek uw AI-project

Wat u krijgt

Technisch architectuurontwerp van de AI-oplossing

Werkende proof-of-concept of MVP

Productieklare LLM-, RAG-, agent- of ML-applicatie

Fine-getunede modellen waar nodig op uw eigen data

Integraties met ERP, CRM en kernsystemen via beveiligde API's

Datapipelines voor actuele, betrouwbare modelinvoer

MLOps-/LLMOps-pipelines voor training, deployment en monitoring

Deployment op Bedrock, Azure OpenAI of Vertex AI met EU-dataresidentie

Compliance-documentatie conform EU AI Act en AVG

Technische documentatie en overdracht aan uw team of ons managed-team

Prijzen en investeringsniveaus

Transparante prijzen. Geen verborgen kosten. Offertes op basis van scope.

Proof-of-concept

€ 15.000 – € 35.000

Afgebakende PoC of MVP om een AI-aanpak te valideren voordat u opschaalt, afhankelijk van de scope.

Meest populair

Productie-implementatie

€ 40.000 – € 120.000

Volledige ontwikkeling, integratie met ERP/CRM en MLOps-deployment, afhankelijk van de scope.

Enterprise AI-platform

Vanaf € 130.000

Complexe oplossingen met meerdere modellen, diepe integratie en doorlopend beheer, afhankelijk van de scope.

Transparante prijzen. Geen verborgen kosten. Offertes op basis van scope.

Vragen over prijzen? Laten we uw specifieke vereisten bespreken.

Vraag een offerte aan

Waarom Opsio kiezen voor clouddiensten

AI bouwen is één ding, AI bouwen die jarenlang betrouwbaar in productie draait is een vak apart. Opsio combineert diepgaande AI-engineering met bewezen cloud-expertise, zodat onze oplossingen niet alleen werken in een demo maar ook standhouden onder productiebelasting. We zijn AWS Advanced Tier Services Partner, Microsoft Partner en Google Cloud Partner, met meer dan vijftig engineers, een ISO 27001-gecertificeerd delivery center en een 24/7 NOC. Voor Nederlandse ondernemingen bouwen we met EU-dataresidentie en compliance conform de AVG, NIS2 en EU AI Act ingebakken in de architectuur. Dat maakt ons een partner die idee en productie verbindt.

Productiegericht

We bouwen niet voor de demo maar voor productie: schaalbaar, monitorbaar en onderhoudbaar, met MLOps en LLMOps vanaf het begin ingericht.

Multi-cloud engineering

Partner van AWS, Microsoft en Google. We deployen op Bedrock, Azure OpenAI of Vertex AI, afhankelijk van wat uw use-case het beste dient.

Integratie-expertise

We verbinden AI naadloos met uw ERP, CRM en kernsystemen via robuuste API's en datapipelines, zodat output landt waar het werk gebeurt.

EU-compliance ingebouwd

AVG, NIS2 en EU AI Act zitten in de architectuur, niet als sluitstuk. Dataresidentie in EU-regio's zoals Azure West Europe in Amsterdam.

Bewezen gereedschap

We werken met betrouwbare tools als LangChain, MLflow, Kubernetes en LangSmith, in plaats van fragiele experimentele constructies.

Bouwen én beheren

Na de oplevering kan ons team het beheer overnemen met 24/7 monitoring en een 99,9% uptime-SLA. Eén partner voor de hele levenscyclus.

Nog niet zeker? Begin met een pilot.

Begin met een gerichte beoordeling van twee weken. Zie echte resultaten voordat u zich vastlegt. Als u doorgaat, worden de pilotkosten verrekend met uw project.

Start een pilot

Ons leveringsproces in 4 fasen

Onze ontwikkelaanpak is iteratief en pragmatisch. We starten met een afgebakende proof-of-concept of MVP die de kerntechnische risico's adresseert, zodat u snel ziet of de aanpak werkt voordat we opschalen. Daarna bouwen we incrementeel richting productie, met aandacht voor integratie, beveiliging en operationele gereedheid in elke sprint. U houdt zicht op voortgang via korte cycli en demonstreerbare resultaten, en we leveren werkende software op in plaats van documentatie over software die nog moet komen.

Technisch ontwerp & PoC

We vertalen de use-case naar een technische architectuur en bouwen een proof-of-concept die de grootste risico's adresseert. U ziet snel of de aanpak werkt. Tijdlijn: 2 tot 4 weken.

Ontwikkeling & integratie

We bouwen de oplossing incrementeel, integreren met uw ERP, CRM en datapipelines, en testen tegen echte data en gebruikersscenario's. Tijdlijn: 4 tot 12 weken, afhankelijk van scope.

MLOps & productie-deployment

We richten geautomatiseerde pipelines, monitoring en beveiliging in en deployen op Bedrock, Azure OpenAI of Vertex AI met EU-dataresidentie. Tijdlijn: 2 tot 4 weken.

Validatie & overdracht

We valideren prestaties, kosten en compliance, documenteren de oplossing en dragen over aan uw team of ons managed-team. Tijdlijn: 1 tot 2 weken.

Belangrijkste opmerkingen

Generatieve AI & LLM-applicaties
RAG-systemen
AI-agents & agentic AI
Machine learning & fine-tuning
Integratie in ERP & CRM

Sectoren waarop Opsio actief is

De technische uitdagingen van AI-ontwikkeling verschillen sterk per sector. Een bank stelt strikte eisen aan modelvalidatie en auditeerbaarheid, een industrieel bedrijf werkt met sensordata en OT-systemen, en een retailer heeft hoge eisen aan responstijden en klantbeleving. Opsio brengt domeinkennis mee die onze engineeringkeuzes informeert, van architectuur tot integratie. Hieronder lichten we vier sectoren uit waarin we Nederlandse organisaties helpen AI-oplossingen te bouwen en te integreren.

Bank & financiën

We bouwen AI-oplossingen zoals fraudedetectie, geautomatiseerde klantbediening en risicomodellen met de auditeerbaarheid en uitlegbaarheid die DNB en AFM vereisen. Modelversiebeheer, datalineage en strikte toegangscontrole zijn standaard onderdeel van onze architectuur in deze sector.

Publieke sector & overheid

Voor overheidsorganisaties ontwikkelen we AI met transparantie en uitlegbaarheid als ontwerpprincipe. We bouwen RAG-systemen voor kennisontsluiting en documentverwerking, met EU-dataresidentie en de waarborgen die de EU AI Act en de Autoriteit Persoonsgegevens vragen.

Industrie

We ontwikkelen ML-modellen voor predictive maintenance, kwaliteitsinspectie en procesoptimalisatie, geïntegreerd met uw OT- en IT-systemen. Datapipelines verwerken sensordata betrouwbaar en op schaal, zodat modellen actuele inzichten leveren op de werkvloer.

Retail

Voor retailers bouwen we vraagvoorspelling, personalisatie-engines en geautomatiseerde klantenservice met snelle responstijden. We integreren met uw e-commerce- en CRM-platformen en zorgen dat klantdataverwerking voldoet aan de AVG.

Aan Cloud verwante inzichten en artikelen

26 min

Ontgrendel de kracht van AI bij de ontwikkeling van mobiele apps

Stel je voor dat jouw mobiele app anticiperen op de behoeften van de klant voordat ze het zelfs maar vragen. Het zou van informele gebruikers loyale fans...

AI-ontwikkeling & integratie voor productieklare oplossingen — Veelgestelde vragen

Wat ontwikkelt Opsio precies op het gebied van AI?

Opsio bouwt het volledige spectrum aan AI-oplossingen en neemt ze in productie. Dat omvat generatieve AI- en LLM-applicaties zoals chatassistenten en documentverwerking, RAG-systemen die antwoorden onderbouwen met uw eigen kennisbronnen, agentic AI die meerstapsprocessen autonoom uitvoert, en klassieke machine learning voor voorspelling en classificatie. We trainen en fine-tunen modellen op uw data, integreren oplossingen in uw ERP en CRM, en bouwen de datapipelines en MLOps-infrastructuur die alles draaiende houdt. Deployment volgt op Amazon Bedrock, Azure OpenAI of Google Vertex AI, telkens met dataresidentie binnen de EU en compliance conform de AVG en EU AI Act.

Wat is het verschil tussen een RAG-systeem en een gewone LLM-applicatie?

Een gewone LLM-applicatie genereert antwoorden op basis van wat het model tijdens training heeft geleerd, wat kan leiden tot verouderde of verzonnen informatie. Een RAG-systeem, retrieval-augmented generation, haalt eerst relevante passages op uit uw eigen documenten en kennisbronnen en laat het model daarop zijn antwoord baseren. Dat levert accurate, actuele en traceerbare antwoorden op, omdat u kunt zien op welke bron een antwoord is gebaseerd. Voor zakelijke toepassingen waar betrouwbaarheid en uitlegbaarheid cruciaal zijn, is RAG vaak de betere keuze. Wij bouwen de embedding-pipelines, vectoropslag en retrieval-logica die een RAG-systeem accuraat en performant maken.

Op welk cloudplatform deployen jullie AI-oplossingen?

Opsio is multi-cloud en partner van AWS, Microsoft en Google Cloud, dus we deployen op Amazon Bedrock, Azure OpenAI of Google Vertex AI, afhankelijk van wat uw use-case en eisen het beste dient. De keuze hangt af van factoren als de benodigde modellen, kosten, bestaande infrastructuur, dataresidentie en compliance. Voor Nederlandse organisaties met strikte dataresidentie-eisen werken we met EU-regio's zoals Azure West Europe in Amsterdam en de Europese AWS-regio's. We zijn niet gebonden aan één leverancier, dus onze deploymentkeuze is altijd in uw belang, niet in dat van een platformpartner.

Hoe integreren jullie AI met onze bestaande ERP- en CRM-systemen?

Integratie is een kerncompetentie van Opsio en vaak de plek waar AI-projecten waarde winnen of verliezen. We verbinden onze AI-oplossingen via robuuste, beveiligde API's met uw bestaande systemen, of dat nu SAP, Microsoft Dynamics, Salesforce of een ander platform is. We bouwen de datapipelines die modellen voeden met actuele, betrouwbare bedrijfsgegevens, en zorgen dat de AI-output landt in de schermen en workflows waar uw medewerkers werken. Daarbij houden we rekening met uw beveiligingsbeleid, toegangscontrole en de AVG, zodat de integratie veilig en compliant is. Het doel is dat AI onderdeel wordt van uw processen, niet een losstaand eiland.

Wat houdt MLOps in en waarom is het belangrijk?

MLOps, en voor taalmodellen LLMOps, is de operationele discipline die AI-modellen betrouwbaar in productie houdt. Het omvat geautomatiseerde pipelines voor training, testen, deployment, monitoring en hertraining, zodat modellen reproduceerbaar zijn en updates zonder downtime uitgerold worden. Zonder MLOps wordt een AI-systeem na verloop van tijd onbetrouwbaar: data verandert, modellen driften en niemand merkt het tot er problemen ontstaan. Wij richten MLOps in met bewezen gereedschap zoals MLflow, Kubernetes en CI/CD-pipelines, plus observability via LangSmith en Datadog. Zo blijft uw AI presteren, blijven kosten beheersbaar en kunt u verbeteringen veilig doorvoeren. Het verschil tussen een experiment en een productiesysteem zit grotendeels in MLOps.

Kunnen jullie een model fine-tunen op onze eigen data?

Ja. Wanneer generieke modellen onvoldoende presteren op uw domeinspecifieke taken, fine-tunen we modellen op uw eigen data om de nauwkeurigheid te verhogen. We beoordelen eerst of fine-tuning de juiste aanpak is, want vaak levert een goed RAG-systeem of slimme promptengineering hetzelfde resultaat tegen lagere kosten en complexiteit. Als fine-tuning wel de beste keuze is, zorgen we voor zorgvuldige datavoorbereiding, een gecontroleerd trainingsproces en grondige evaluatie. We werken met EU-dataresidentie en waarborgen dat uw trainingsdata vertrouwelijk blijft en voldoet aan de AVG. Het resultaat is een model dat aansluit op uw specifieke context en terminologie.

Hoe zorgen jullie dat de AI-oplossing voldoet aan de EU AI Act?

We verwerken compliance vanaf het architectuurontwerp, niet als controle achteraf. Op basis van de use-case bepalen we de risicoclassificatie volgens de EU AI Act en richten we de bijbehorende waarborgen in: transparantie over het gebruik van AI, mechanismen voor menselijk toezicht, logging en auditeerbaarheid, en dataminimalisatie conform de AVG. Voor toepassingen met een hoger risico bouwen we uitgebreidere documentatie en validatie in. We werken met EU-dataresidentie zodat persoonsgegevens de EU niet verlaten, en voor gereguleerde sectoren stemmen we de waarborgen af op het toezicht van DNB, AFM of de Autoriteit Persoonsgegevens. Zo is uw AI-oplossing niet alleen technisch solide maar ook juridisch houdbaar.

Wat kost een AI-ontwikkeltraject?

De kosten hangen sterk af van de scope: de complexiteit van de oplossing, de mate van integratie met bestaande systemen, of fine-tuning nodig is, en de operationele eisen. Een afgebakende proof-of-concept om een aanpak te valideren is aanzienlijk goedkoper dan een volledig geïntegreerd productiesysteem met MLOps. We werken graag in fasen, zodat u na de PoC een onderbouwde beslissing kunt nemen over verdere investering. In ons eerste technische gesprek bepalen we samen de scope en geven we een passende prijsindicatie. Zie de prijssectie op deze pagina voor illustratieve EUR-ranges, telkens afhankelijk van de scope van uw project.

Wat kost het ontwikkelen van een AI-oplossing?

De kosten hangen af van omvang, integraties, datakwaliteit en beveiligingseisen. Opsio begint meestal met een proof of concept tegen een vaste prijs om de waarde snel te valideren. Daarna verloopt de volledige bouw als een project met vaste scope of een toegewijd AI-team dat maandelijks wordt gefactureerd, afhankelijk van hoeveel u wilt opleveren en doorontwikkelen. De belangrijkste kostenfactoren zijn integraties, datakwaliteit, compliance en doorlopende modeloperatie. De exacte prijs in EUR wordt via een offerte verstrekt zodra we uw oplossing samen hebben afgebakend.

Nog vragen? Ons team staat klaar om te helpen.

Bespreek uw AI-project

Editorial standards: Written by certified cloud practitioners. Peer-reviewed by our engineering team. Updated quarterly.