POC's lopen vast op twee manieren: scope-creep of geen meetlat. Wij werken met vaste scope, vaste deadline en een vooraf gedefinieerde go/no-go-meetlat. Aan het einde van zes weken weet u of dit naar productie gaat of niet.
Week 1: scope en succescriteria
Eén concrete use-case, één gebruikersgroep, één meetbare uitkomst. Voorbeelden: factuurregels classificeren met 90 procent precisie, ticket-triage 70 procent automatisch, contract-review-tijd halveren. Zonder cijfer geen POC.
Week 2-4: bouwen op echte data
Geen synthetische demo-data. Wij gebruiken een gemaskeerde productie-snapshot, lokaal of in een geïsoleerde Azure OpenAI-sub. Modelkeuze: Microsoft Copilot extension, GPT-4-class model met RAG, of een fine-tuned kleinere variant. De keuze valt na de eerste meetcyclus.
Week 5: evaluatie tegen baseline
De AI vergelijken met de huidige werkwijze. Niet "is het indrukwekkend" maar "is het 30 procent sneller of beter dan wat al gebeurt". Wij meten met dezelfde rubric die de business gebruikt.
Week 6: rapport en beslismoment
Eindrapport met meetcijfers, kostenraming voor productie, AI Act-classificatie en een go/no-go-aanbeveling. Geen marketing-deck, een document dat uw stuurgroep kan beoordelen.
Verwant: Freelance AI consultant inhuren, AI business case.