ENTERPRISE · IMPLEMENTATIE

Enterprise knowledge infrastructure

We ontwerpen en implementeren een basis waarmee je organisatie kennis eenduidig vastlegt, verbindt en beheert. Zo kunnen mensen, applicaties en AI-systemen dezelfde kennis betrouwbaar hergebruiken.

Het vraagstuk, de beschikbare bronnen en je bestaande systemen bepalen de architectuur.

We kiezen dus niet vooraf voor een bepaald platform.

Implementaties vanaf € 30.000 excl. btw

Bespreek je vraagstuk met Shymow Hoe het werkt

Eén gedeelde basis

Van versnipperde kennis naar een bruikbare structuur

Knowledge infrastructure betekent niet dat al je informatie naar één centrale plek moet.

Het gaat om heldere afspraken over:

wat elke entity voorstelt;
hoe entities met elkaar samenhangen;
welke bron een uitspraak onderbouwt;
wie bepaalt welke informatie leidend is;
hoelang die informatie geldig blijft;
welke evidence erbij hoort;
wie de informatie mag gebruiken;
en onder welke voorwaarden andere systemen toegang krijgen.

Met die afspraken kunnen applicaties dezelfde kennis gebruiken, zonder elk opnieuw te moeten bepalen wat die betekent.

Bestaande bronnen en systemen

Identity · Relaties · Provenance · Evidence

KNOWLEDGE INFRASTRUCTURE

EntitiesBronnen

Governance en geldigheid

ToegangValidatie

Context · Permissions · Representaties

Mensen, applicaties en AI-systemen

Scope per project

Wat we kunnen implementeren

We stemmen de scope af op jouw vraagstuk.

Afhankelijk van wat nodig is, ontwerpen en implementeren we:

Knowledge model: Een model van je domein met entities, attributes, relaties, statussen en afhankelijkheden.
Stable identities: Afspraken om dezelfde entity te herkennen in verschillende documenten, applicaties, bedrijfsonderdelen, talen en systemen.
Bronnen en provenance: Verbanden tussen kennis, documenten en bronsystemen, met duidelijke afspraken over welke bron leidend is.
Evidence: De evidence achter een uitspraak, definitie of status vastleggen en beschikbaar houden.
Governance: Vastleggen wie verantwoordelijk is, wie valideert en welke regels gelden voor wijzigingen, reviews en het intrekken van informatie.
Geldigheid en versioning: Duidelijk maken welke kennis actueel, vervangen, voorlopig of historisch is.
Access control en beschikbaarstelling: Bepalen welke informatie een persoon, applicatie, agent of extern systeem mag gebruiken.
Machine-readable representaties: Gestructureerde kennis die applicaties direct kunnen verwerken, zodat ze niet alleen op ongestructureerde tekst hoeven te vertrouwen.
Integraties: Koppelingen met bestaande systemen om kennis te synchroniseren, op te vragen of te hergebruiken.
Validatie: Controleren of identity, context, provenance en gebruiksregels bij verwerking en uitwisseling behouden blijven.

Identity · Relaties · Bronnen · Evidence · Authority · Context

We bouwen voort op wat je al hebt

Je hoeft je CMS, documentmanagementsysteem, ERP, CRM, database of AI-platform niet bij voorbaat te vervangen.

Eerst brengen we in kaart wat elk systeem doet.

Daarna ontwerpen we wat nodig is om die systemen met elkaar te laten werken.

Voor sommige projecten is nieuwe technologie nodig.

Bij andere projecten zit de belangrijkste stap juist in duidelijke afspraken over:

modellen;
regels;
verantwoordelijkheden;
relaties;
data-uitwisseling;
of wie bepaalt welke kennis leidend is.

Eén basis, meerdere toepassingen

Eén infrastructuur voor mensen én systemen

Dezelfde kennis kan worden gebruikt door:

Mensen

Teams die informatie willen vinden en controleren, zonder afhankelijk te zijn van wat alleen bij collega’s in het hoofd zit.

Applicaties

Systemen die op een eenduidige manier met entities, relaties en statussen moeten werken.

AI assistants en RAG

Systemen voor retrieval die moeten kunnen bepalen welke bron relevant is, of informatie nog geldig is en in welke context die geldt.

AI-agents

Systemen die kennis gebruiken om acties uit te voeren binnen afgesproken regels en permissions.

Externe kanalen

Websites, zoekmachines en generative AI-systemen die zich op basis van openbare informatie een beeld van je organisatie vormen.

Iedereen werkt met dezelfde betekenis, zodat kennis herbruikbaar blijft tussen mensen en systemen.

Proces

Hoe we een implementatie aanpakken

1. Afbakening
Meestal bouwen we voort op een eerdere enterprise assessment.
We leggen het domein, de bronnen, de betrokken systemen, de verantwoordelijken en de succescriteria vast.
02
2. Ontwerp
We definiëren:
- knowledge model;
- entities en relaties;
- authority;
- governance-afspraken;
- provenance;
- evidence;
- toegang;
- integraties.
3. Implementatie
We bouwen of configureren de benodigde lagen en verbinden ze met de betrokken systemen.
04
4. Validatie
We controleren of bij gebruik en uitwisseling het volgende behouden blijft:
- identity;
- relaties;
- context;
- provenance;
- geldigheid;
- permissions;
- traceability.
5. Overdracht en continuïteit
We leggen de afspraken, verantwoordelijkheden en criteria vast waarmee je de infrastructuur na oplevering kunt blijven onderhouden.

Grenzen

Wat we niet doen

We migreren informatie niet standaard

We migreren alleen als dat nodig is voor de oplossing.

We leggen geen platform op

Het vraagstuk bepaalt de architectuur.

We beloven niet dat een AI-model onfeilbaar is

We verbeteren hoe een AI-model toegang krijgt tot kennis en onder welke voorwaarden het die mag gebruiken.

Het gedrag van externe modellen hebben we niet volledig in de hand.

We houden de oplossing zo eenvoudig mogelijk

Is het probleem opgelost met een afspraak, een integratie of een correctie in de bron? Dan is er geen reden om een grotere infrastructuur te bouwen.

Wanneer is dit relevant?

interne AI assistants voor complexe documentatie;
RAG-architecturen;
AI-agents;
organisaties met meerdere merken of bedrijfsonderdelen;
complexe catalogi of diensten;
activiteiten in meerdere landen of talen;
organisaties met gereguleerde informatie;
systemen waarin je moet kunnen achterhalen waar een antwoord vandaan komt;
meerdere bronnen die dezelfde entities beschrijven;
omgevingen waarin voor interne en openbare informatie andere regels gelden.

Begin met een enterprise assessment

Voor een onderbouwde offerte is meer nodig dan een eerste verkoopgesprek.

Eerst brengen we in kaart om welke kennis het gaat, waar die staat en welke voorwaarden bij gebruik en uitwisseling moeten blijven gelden.

Met de enterprise assessment bakenen we die scope af voordat de implementatie begint.

Bekijk de enterprise assessment

Veelgestelde vragen

Vervangt dit onze huidige systemen?

Niet noodzakelijk. De infrastructuur wordt ontworpen rond het probleem en de systemen die al bestaan.

Kan ze worden gekoppeld aan agents of RAG?

Ze kan beheerde kennis aan verschillende afnemers leveren als het project dat vereist. Dat maakt de infrastructuur nog geen RAG-systeem of agent.

Publiceren jullie alle kennis?

Nee. Een deel van het werk is bepalen welke kennis waar en onder welke voorwaarden mag worden ontsloten.

Waarom begint de prijs bij € 30.000?

Omdat dit niet om één pagina of een losse interventie gaat. Het werk omvat modellering, governance, implementatie, validatie en, waar nodig, integratie met meerdere bronnen of systemen.

Investering

Vanaf € 30.000 excl. btw

Dit is een indicatief startbedrag voor een implementatie met een afgebakende scope.

De uiteindelijke prijs hangt af van:

het domein;
het aantal bronnen en hoe sterk die van elkaar verschillen;
de betrokken systemen;
integraties;
teams;
governance-afspraken;
de eisen voor access control;
de complexiteit van de validatie.

We spreken de scope af voordat we beginnen.

Bespreek je vraagstuk met Shymow

Een gedeelde basis

Kennis die haar betekenis behoudt

We bouwen geen extra technologielaag om de technologie zelf. Het gaat erom dat kennis haar betekenis behoudt wanneer systemen die uitwisselen.

Moeten mensen, applicaties en AI-systemen in jouw organisatie werken vanuit dezelfde identity, authority, evidence en context? Dan bekijken we samen of een implementatie zinvol is.