Expertise / AI & integraties
Lokale modellen · MCP · workflows
AI die past in het echte werk.
Praktische toepassingen met lokaal draaiende modellen en gecontroleerde koppelingen naar bestaande systemen.
AI als onderdeel van een workflow
Niet beginnen bij het model, maar bij het werk.
Welke stap kost onnodig tijd? Welke context is beschikbaar? Welke acties mogen automatisch en waar moet een mens altijd beslissen?
Vanuit die vragen onderzoekt Proverto lokale modellen, MCP-koppelingen en gecontroleerde integraties met bestaande applicaties en databronnen.
Van bron naar bruikbaar resultaat
Elke koppeling heeft grenzen nodig.
Een assistent die context kan lezen of gereedschappen kan gebruiken, moet precies weten wat is toegestaan, zichtbaar en controleerbaar.
Proces & waarde
Een concrete taak kiezen waar tijdwinst, kwaliteit of toegankelijkheid meetbaar kan verbeteren.
Data & context
Bepalen welke informatie nodig is, waar die staat en welke privacy- of beveiligingsgrenzen gelden.
Model & tools
Lokaal of extern model kiezen en via MCP alleen passende bronnen en acties beschikbaar maken.
Controle & logging
Menselijke goedkeuring, foutafhandeling, logging en onderhoud vooraf ontwerpen.
Praktische toepassingen
Kleine, gerichte hulpmiddelen in plaats van één magische assistent.
Kennis vinden
Context uit documentatie en databronnen snel toegankelijk maken.
Samenvatten
Grote hoeveelheden informatie structureren met bronverwijzing.
Concepten maken
Eerste versies genereren die daarna door een mens worden gecontroleerd.
Workflow-assistentie
Vervolgstappen voorstellen en repetitieve handelingen voorbereiden.
Lokale verwerking
Gevoelige context verwerken binnen de eigen technische omgeving.
MCP-integraties
Gereedschappen en applicaties met duidelijke rechten beschikbaar maken.
Veilig experimenteren
Eerst bewijzen dat het nuttig én beheersbaar is.
Werkproces
Probleem, gebruiker en gewenste waarde concreet maken.
Data en rechten
Context, acties en menselijke controle begrenzen.
Klein toetsen
Een proof of concept bouwen met echte, beperkte scenario’s.
Waarde aantonen
Kwaliteit, risico, beheer en vervolg objectief beoordelen.
Veelgestelde vragen
AI zonder losse beloften.
Moet een AI-model altijd in de cloud draaien?+
Nee. Afhankelijk van hardware, taak en privacy-eisen kan een lokaal model een goede keuze zijn.
Wat voegt MCP toe?+
MCP biedt een gestandaardiseerde manier om een assistent gecontroleerd toegang te geven tot context en gereedschappen.
Kan AI zelfstandig acties uitvoeren?+
Technisch soms wel, maar dat is niet altijd wenselijk. Rechten en goedkeuringsstappen moeten passen bij het risico.
Klaar voor techniek die klopt?