Toepassing

AI for product teams

Customer-facing AI features built right. Internal tools that beat Retool. Prototype-to-production handled.

Waarvoor teams ons inhuren

Drie taken die product-teams aan ons geven

  • Customer-facing AI feature

    In your design system, with the eval harness.

  • Internal admin / ops tools

    Auth, rbac, audit logs — beyond retool.

  • Prototype-to-production

    V0 or bolt prototype → real production build.

Wat we bouwen

Wat we bouwen voor product-teams

  • Customer-facing AI feature

    Built into your product, in your design system, with the eval harness to know it works. Not a chat box bolted on.

  • Internal admin / ops tools

    Replaces the Retool app your team has outgrown. Auth, RBAC, audit logs included.

  • Prototype-to-production

    Take a v0 or Bolt prototype, deliver a production-grade build on top. Auth, payments, infra, error handling.

  • AI eval + observability

    Confidence that the feature actually works in production. Logging, prompt regression, hallucination guards.

Verloren tijd, zichtbaar gemaakt

Begin bij de uren die je product-team verliest

We vinden waar het team tijd verliest, laten zien wat het kost en bouwen de oplossing. Drie diensten brengen je van het vinden van de taken tot een team dat het resultaat gebruikt.

  • AI-consultancy

    Ontdek waar AI loont: de taken op volgorde, wat elke taak nu kost en waar je begint.

    Meer weten
  • AI-implementatie

    Zet het aan het werk en houd het draaiend: AI doet het volume, een mens controleert het resultaat.

    Meer weten
  • AI-training

    Zorg dat het team het gebruikt: training per rol, gekoppeld aan de workflows die we bouwen.

    Meer weten
Vragen

Veelgestelde vragen

We have a v0 or lovable prototype — can you ship it to production?

Yes. that's a common shape. we take the prototype as the brief and build the production version on top: streaming, eval suite, audit logging, in-product ux in your design system.

What does the ai eval harness actually cover?

Prompt regression tests, hallucination guards on cited fields, latency budgets, and logging of inputs, prompt, model, output, reviewer per call. enough that when the model version changes you know within an hour whether the feature still works.

How do you avoid shipping another chat box bolted on?

We start from the workflow, not the chat ui. for the fintech assistant we mapped the three highest-volume support tickets first, then built the feature inside the existing in-app surfaces. chat is one mode among several — not the default just because it's the fastest demo.

Vertel ons welke taak de meeste tijd kost.

30 minuten, zonder voorbereiding. We zeggen eerlijk of AI kan helpen en waar je begint.