AI-integratie voor SaaS-platformen
Van prototype tot productieklare AI-functionaliteit.
AI-assisted development en praktische AI-integratie.
Van AI-inzicht naar automatisering in de praktijk.
Stuur een bericht
AI-assisted development
Vibe coding, waarbij AI een groot deel of zelfs alle code genereert op basis van specificaties, is een snelle manier om een eerste werkend prototype te verkrijgen. Bijvoorbeeld door gebruik te maken van Claude Code.
Software engineering verschuift daardoor van het schrijven van code naar het expliciet definiëren van specificaties, het structureren van informatie en het ontwerpen van architectuur.
Voor serieuze productieomgevingen en het onderhouden van bestaande systemen levert een hybride aanpak van AI-assisted development en Experts de beste resultaten. AI versnelt ontwikkeling, terwijl Experts zorgen voor architectuur, kwaliteit en security. Vooral dat laatste is cruciaal. Dagelijks lezen we over datalekken. Zorg dat jouw SaaS daar niet op die manier in het nieuws komt.
Begin met de handleiding
Goede software begint niet met technologie, maar met de gebruiker. In plaats van achteraf uit te leggen hoe een systeem gebruikt moet worden, is het veel verstandiger om eerst de gebruikersdocumentatie te schrijven, nog vóórdat er een regel code wordt geschreven. Hierdoor staan de behoeften van de gebruiker centraal.
Vanuit die documentatie worden functionele specificaties afgeleid, aangevuld met technische eisen en randvoorwaarden. Deze aanpak vormt een solide basis voor het bouwen van het systeem.
Dit vormt ook de basis voor AI-integraties zoals: informatievoorziening (RAG), interactie (MCP), en automatisering (Agentic AI), rechtstreeks vanuit natuurlijke taal.
Traditioneel, AI of hybride
Laat gebruikers taken uitvoeren of informatie ophalen met behulp van AI, direct binnen je SaaS-omgeving.
Data invoeren en ophalen kan op verschillende manieren: via traditionele formulieren, maar ook via conversational flows, AI chat, of een hybride vorm.
Binnen je SaaS kun je gebruikers informeren hoe iets werkt, of gebruikers laten beschrijven wat er moet gebeuren, waarna AI dit uitvoert. Je kunt beide ook combineren: gebruikers kunnen vragen hoe iets werkt, of aangeven wat er moet gebeuren.
Drie vormen van AI-integratie
Voor productieklare AI-oplossingen werken we met Microsoft Azure AI Foundry. Dit is het Azure-platform voor het bouwen, testen, evalueren en monitoren van AI-applicaties.
Voor SaaS-omgevingen zijn deze drie vormen het meest relevant: het ophalen van relevante informatie (Retrieval Augmented Generation), interactie (Model Context Protocol), en automatisering (Agentic AI).
Integratie met bestaande backends (.NET, APIs, SQL, document stores) zorgt ervoor dat AI niet alleen uitlegt, maar ook op een gecontroleerde manier samenwerkt met je applicatie en business logic.
AI-informatie
Context is essentieel. In plaats van generieke antwoorden te genereren, haalt het systeem eerst relevante informatie op uit je documentatie, databases of procesbeschrijvingen. Pas daarna wordt een antwoord samengesteld.
Hierdoor blijft de inhoud relevant en direct toepasbaar op een specifieke situatie: bijvoorbeeld een specifieke pagina of proces.
Retrieval Augmented Generation
Om betrouwbare antwoorden te geven op basis van je eigen informatie, gebruiken we retrieval-gebaseerde architecturen zoals Retrieval Augmented Generation (RAG).
RAG zorgt ervoor dat AI antwoordt op basis van je eigen data, in plaats van algemene of willekeurige kennis.
AI-acties
MCP maakt het mogelijk dat AI niet alleen uitlegt, maar ook acties uitvoert binnen je systeem. Het is een standaard waarmee AI-modellen veilig en gestructureerd kunnen communiceren met externe systemen.
MCP (Model Context Protocol)
Met MCP maken we interactie slimmer: gebruikers kunnen data invoeren, informatie ophalen, of acties uitvoeren via natuurlijke taal, terwijl het systeem veilig samenwerkt met je bestaande logica.
AI-automatisering
Agentic AI gaat een stap verder: het kan zelfstandig een doel nastreven, tussenliggende stappen bepalen, en acties combineren om een concreet resultaat te bereiken.
Gebruikers beschrijven in natuurlijke taal wat ze willen bereiken. AI vertaalt dit naar concrete voorstellen en begeleidt de juiste volgende stap.
Het kan anticiperen op basis van eerder uitgevoerde acties en proactief de volgende stap uitvoeren, binnen de grenzen die jij definieert.
Agentic AI
Agentic AI kan doelgericht plannen en concrete acties uitvoeren via bestaande APIs en business logic.
Je definieert een doel, bijvoorbeeld: “Start een nieuwe klant onboarding”, “Controleer openstaande facturen” of “Genereer een rapport voor kwartaal X”.
De AI bepaalt de benodigde stappen, haalt data op via je APIs, voert acties uit binnen je systeem, en retourneert het resultaat gestructureerd.
Gefaseerde implementatie
AI kan worden geïntegreerd in bestaande SaaS-oplossingen zonder het volledige systeem opnieuw te bouwen. We beginnen met één duidelijk gedefinieerde use case, bijvoorbeeld documentatie ontsluiten via RAG. De bestaande architectuur blijft leidend.
In nieuwe SaaS-oplossingen kan AI vanaf de ontwerpfase worden meegenomen in datamodel, autorisatiestructuur en API-opzet.
We werken gefaseerd: van één use case naar uitbreiding per proces, rol of dataset. Dit houdt het beheersbaar, testbaar en veilig uitrolbaar.
AI; wat nog meer?
Wanneer AI structureel onderdeel wordt van je SaaS-platform, verschuift de focus naar datakwaliteit en transparantie.
Ongestructureerde informatie, bijvoorbeeld importbestanden van klanten, kan worden omgezet naar gestructureerde, bruikbare data. No garbage in, no garbage out.
Daarnaast kunnen patronen en trends zichtbaar worden, inclusief verbanden die niet expliciet zijn gemodelleerd. En veel meer is mogelijk.