Please enable Javascript
Doorgaan naar hoofdinhoud
Enterprise Frameworks voor het bouwen van AI-systemen op grote schaal
September 11, 2025

Inleiding

De discussie over AI is veranderd. Bedrijven vragen zich niet meer af of ze AI moeten inzetten, maar hoe ze deze op grote schaal kunnen operationaliseren. Betreed AI-systemen met autonome medewerkers die taken kunnen redeneren, plannen en uitvoeren met beperkte menselijke inbreng. Maar zonder de juiste kaders lopen AI-initiatieven van agenten het risico vast te lopen in het vagevuur van de pilot.

Dit artikel onderzoekt bedrijfsklare kaders voor het bouwen van AI-systemen met AI, van orkestratiepatronen tot bestuursmodellen.

Wat is agentic AI en waarom zijn kaders belangrijk?

  • Definitie: AI als een doelgericht systeem dat uit meerdere medewerkers bestaat.
  • Belangrijkste onderscheidende factor ten opzichte van traditionele AI: autonomie, orkestratie, aanpassingsvermogen.
  • Waarom kaders van cruciaal belang zijn: herhaalbaarheid, risicobeheer, kostenbeheersing, naleving.

Enterprise-basiskaders voor AI-agentia

  1. Het orkestratieraamwerk: Coördinatiepatronen voor meerdere medewerkers: planner-uitvoerder, supervisor-medewerker, peer-to-peer. Wanneer moet je elk gebruiken (workflows van ondernemingen, IT-activiteiten, omgevingen met veel beslissingen). Tools en architecturen die orkestratie mogelijk maken (bijv. LangGraph, AutoGen, uTask).
  2. Kader voor governance en risico: Vangrails voor naleving (SOC2, AVG, controleerbaarheid). Op rollen gebaseerd toegangscontrole en beleidshandhaving. "Fail-safe" ontwerp: terugdraaien, monitoring, respons op incidenten.
  3. Evaluatie- en kwaliteitskader: Doorlopende evaluatielussen. Gouden datasets maken voor benchmarking van medewerkers. Human-in-the-loop-consensus voor randgevallen.
  4. Schaal- en implementatiekader: Hybride implementaties: on-site, privécloud, randapparaten. Workflowpatronen voor het schalen van medewerkers voor duizenden transacties per seconde. Voorbeeld van een casus: Hulpverleners voor het oplossen van IT-incidenten op wereldwijde schaal.

Zakelijke waarde van het gebruik van frameworks

  • Sneller pad van pilot → productie.
  • Kostenoptimalisatie door voorspelbare ontwerppatronen.
  • Minder risico bij de acceptatie van AI bij bedrijven.
  • Verbeterde ROI-meting in systemen met meerdere medewerkers.

Het perspectief van AI-oplossingen van Uber

Bij Uber AI Solutions hebben we agentschappen voor interne systemen geoperationaliseerd (routing, fraudedetectie, klantoperaties) en breiden we deze expertise nu uit naar ondernemingen.

Ons uTask-orkestratieplatform en de uLabel-workflows voor gegevenskwaliteit bieden governance en herhaalbaarheid vanaf dag één.

Kaders zijn niet optioneel. Ze vormen de basis die experimentele AI-agents scheidt van bedrijfsklare systemen.

Ontdek hoe AI-oplossingen van Uber je bedrijf kunnen helpen om AI-frameworks op grote schaal in te voeren → Boek vandaag nog een demo.