Governance
Vibe-coded prototype
Niet ingericht.
Productiesysteem
Vanaf dag één belegd.
Geen adviseur, geen detacheerder. Een engineer die bij je aan tafel zit tot het in productie draait. Daarna zonder mij.
In Silicon Valley heet dat een forward deployed engineer. Ik deed dit werk al voordat het een naam had. Voor teams van 50 tot 500 mensen zit de bottleneck zelden in het model; die zit in de keuze, de workflow, de eigenaar en de overdracht.
Fotobron: Manolo Besseling / Unsplash
De productiekloof02
De kloof tussen pilot en productie.
Een pilot draait in een week. Een productiesysteem draait jaren, onder echte gebruikers en echte regels. Daar zit de kloof. Vijf redenen waarom pilots blijven steken:
Waarom pilots blijven steken
- De verkeerde use-case: AI lost iets op wat geen probleem was.
- Een pilot is geen productiesysteem. Demo-code houdt het niet bij 500 echte gebruikers.
- Geen workflow-integratie, dus het ding staat naast het werk in plaats van erin.
- Governance komt te laat. Compliance blokkeert bij de lancering, niet ervoor.
- ROI wordt nooit operationeel gemeten, dus niemand weet of het iets opleverde.
Fotobron: Provincial Archives of Alberta / Unsplash
Compliance
Vibe-coded prototype
Achteraf, als het misgaat.
Productiesysteem
Vooraf, in het ontwerp.
Onderhoud
Vibe-coded prototype
Niemand, het is een demo.
Productiesysteem
Een team dat het bezit.
Key-person
Vibe-coded prototype
Eén bouwer weg, alles om.
Productiesysteem
De kennis zit in het team.
In cijfers
- 12 jaar
- In data en AI
- 35+
- AI-implementaties van dichtbij
- 4
- Systemen live gegaan in 2026
- max 4 weken
- Per productiesprint
Vormen03
Drie vormen. Van scan naar productie.
Elke vorm begint met een schriftelijke briefing en eindigt met iets dat zonder mij blijft staan. Geen discovery van maanden. Geen retainer zonder einddatum.
Fotobron: Kelly Sikkema / Unsplash
Scan
AI ROI / Production-Readiness Scan
Eén week. Ik kijk naar je pilots en zeg welke je moet killen, schalen of opnieuw bouwen. Vaste prijs. Zeg ik niet bouwen, dan bouw ik het ook niet.
- Inventaris van je pilots
- ROI-potentieel-score per pilot
- Productierisico-score per pilot
- Advies: kill, scale of rework
- Top 1 tot 3 kandidaten voor productie
- 90-dagen-plan
Pilot-to-Production
Forward deployed, in jouw team
Max vier weken. Ik bouw één workflow naar productie, aan tafel bij jouw team en gekoppeld aan één van jouw engineers, zodat de kennis in huis blijft als ik weg ben.
- Eén workflow live in productie
- Governance en compliance ingebouwd
- Eén engineer van jou meegetraind
- Overdracht in vijf punten: eigenaar, evaluatieset, runbook, wie ingrijpt, modelpad
Operating Layer
Managed evolution
Een retainer met doel en einddatum, nooit een open einde. Governance, onderhoud en het operating model eronder.
- Governance op productie
- Onderhoud en monitoring
- Het operating model dat je team draait
- Vooraf afgesproken einddatum
Nog aan het vergelijken? Zeven vragen die je elk AI-bureau stelt.
Zo werk ik04
Zeven stappen. Eindigt bij jou.
Ik maak de architectuur zichtbaar terwijl ik bouw. Geen black box. Geen overdracht op de laatste vrijdag.
Ik breng je pilots in kaart.
Ik beoordeel ze op ROI, haalbaarheid, risico en productierijpheid.
Ik adviseer: kill, scale of rework. Soms is mijn eerlijkste advies: stop met deze pilot.
We kiezen samen één workflow.
Ik bouw hem en maak hem productieklaar, aan tafel bij jouw team.
Ik leg de operating layer eronder.
Ik draag het over en ga weg.
Waar ik voor sta05
Drie regels. Geen uitzonderingen.
Lessen uit projecten die werkten en uit projecten die bleven steken.
Advies mag eindigen met nee.
Veel van wat als AI gepitcht wordt is een SQL-query, een rules engine, of een slecht idee. Ik vertel welke je hebt, en ik zeg nee als nee het antwoord is.
Diepte boven snelheid.
Een demo is geen systeem. Ik bouw de laag eronder: governance, compliance en onderhoud, zodat het systeem door kan na de eerste release.
Je wordt zelfstandiger, niet afhankelijker.
Ik werk vanaf dag één samen met je eigen engineers. Als ik weg ben, draait je team het systeem zelf. Ik bouw mezelf overbodig.
Geen lock-in. Ik laat je achter met documentatie, een operating model, metrics en eigenaarschap.
Wat ik niet doe06
Wat ik niet doe.
- Geen losse trainingen als eindproduct.
- Geen prompt-workshops als hoofdproduct.
- Geen advies zonder productiepad.
- Geen junior-staffing onder een AI-label.
- Geen team van tien. Wordt het groter, dan haal ik er één senior bij die ik al jaren ken.
- Geen fragiele prototypes die je afhankelijk maken.
Schrijven07
Notities uit de praktijk.
- 04 / 2026
- 04 / 2026
Wat 35+ AI-implementaties mij leerden.e-mail
- 03 / 2026
- 03 / 2026
- 02 / 2026
Wie hier achter zit08
Thijs Bongertman.
12 jaar in data en AI. KPN, Reaal, Eneco, daarna Hamburg als Head of Data bij Free Now. Vijf jaar Duitsland, deels bij een startup waar ik de datafunctie opbouwde. Toen die startup omviel, begon ik voor mezelf. Master in Tilburg. Nu in Rotterdam.
In die startup zetten we €300k uit het bedrijfsbudget op een GenAI-product. Mijn advies was wachten tot de applicatielaag volwassen genoeg was. Dat advies haalde het niet, er werd doorgebouwd, en een nieuwe modelversie maakte het in één keer overbodig. Het bleef een mening in een vergadering. Daarom gaat een nee bij mij nu op papier, met de reden erbij, voordat er een euro naar de bouw gaat. En ik check elke aanbeveling tegen één vraag: zou ik dit zelf bouwen?
Ik werk alleen, aan tafel bij jouw team. Wat ik voor mezelf bouwde staat online: Signal Match en Marketingburos; Business Boosters bouwde ik voor een opdrachtgever. Wordt een klus groter dan één persoon, dan haal ik er één senior bij die ik al jaren ken. Geen passagiers. Geen ticket-takers.
Fotobron: Fer Troulik / Unsplash
Contact
Leg één AI-initiatief op tafel. Ik zeg wat ermee moet gebeuren.
In een werksessie triëren we je pilots: wat kan naar productie, wat moet weg, wat heeft nog werk nodig.
honest.ai