Plan een kennismakingBook a meeting
Nearshore data & AI · NL & SpanjeNearshore data & AI · NL & ES

Data & AI die écht werkt.Data & AI that actually works.

Senior data engineers + ML engineers + product. Vaste scope, levering in weken — binnen uw eigen infrastructuur.Senior data engineers + ML engineers + product. Fixed scope, delivery in weeks — inside your own infrastructure.

Plan een kennismaking →Book a meeting →
Onderdeel vanPart of Opperly Capital · NL + ES
EU data-residentieEU data residency Hosting in Nederland en Spanje · geen overdracht buiten de EUHosted in NL + Spain · no transfer outside the EU
GDPR + AI Act Compliant by design · DPIA & AI-Act register op aanvraagCompliant by design · DPIA & AI-Act register on request
NIS2-ready Risico- & supplier-controles aligned met NIS2 voor sectoren in scopeRisk & supplier controls aligned with NIS2 for in-scope sectors

Vertrouwd door dataleiders bijTrusted by data leaders at

Blue Code Brickfund Thales SLTN — Future Proof IT CreditDevice Archipel Expivi Sogelink KPN Geodan Grant Thornton Chargepoint Metrovacesa Klever Sweco Yahoo! Lycos Flexuur IT Local T-Mobile Clevir
Wanneer ons bellenWhen to call us

Drie patronen waarin AI begint te renderenThree patterns where AI starts paying off

Het platform is model-agnostisch en plooit zich naar uw stack. Of het nu om automatisering, data-intelligentie of een specifieke app gaat — we starten waar de business case zit.The platform is model-agnostic and shapes to your stack. Whether it's automation, data intelligence or a specific app — we start where the business case is.

01

Repeterend werk vreet capaciteitRepetitive work eating capacity

Facturen, controle-loops, planning-voorbereiding, terugkerende rapporten — uren die elk team uitvoert maar niemand graag doet. AI-agents nemen het rote werk over; uw mensen schakelen door naar oordeel en sturing.Invoices, check-loops, planning prep, recurring reports — hours every team grinds through but nobody enjoys. AI agents take over the rote pieces; your people move up to judgement and direction.

02

Data zonder intelligentielaagData without an intelligence layer

Klantdata in CRM, ticketdata in helpdesk, ops-data in een warehouse waar nog niemand naar kijkt. Wij structureren het, modelleren het en zetten er een AI-laag op — zodat het inzichten, anomalieën en verbeteringen oplevert in plaats van stof.Customer data in CRM, ticket data in helpdesk, ops data in a warehouse nobody opens. We structure it, model it and put an AI layer on top — so it starts producing insights, anomalies and improvement areas instead of dust.

03

Een specifieke app of agent die geleverd moet wordenA specific app or agent to ship

U weet wat u wilt: een private LLM-assistent op eigen data, een agent die een proces draait, een tool die anomalies surface't. We leveren — vaste scope, named team, werkend in productie.You know what you want: a private LLM assistant on your own data, an agent that runs a specific process, a tool that surfaces anomalies. We ship — fixed scope, named team, working in production.

Past uw situatie niet exact in één van deze drie? Daarvoor staat het platform er — we vormen de dienst naar uw context, niet andersom.Doesn't your situation fit neatly in one of these three? That's exactly what the platform is for — we shape the service to your context, not the other way round.

Onze dienstenOur services

Vier diensten. Eén voor elk moment in uw AI-traject.Four services. One for each stage of your AI journey.

Geen open-eind SoW, geen consultancy-leger, geen vapor strategy-deck. Een benoemd, getekend team start, levert binnen de afgesproken weken een werkende uitkomst en draagt over.No open-ended SoW, no army of consultants, no vapor strategy deck. A named, sized team starts, ships a working outcome in the agreed weeks, and hands over.

Stap 01 · EntryStep 01 · Entry Entry · vaste feeEntry · fixed fee

Readiness-scanReadiness Scan

3–4 weken · vaste prijsweeks · fixed fee
Eenmalig · vooruit gefactureerdOne-off · billed upfront
SamenstellingComposition 1 Data Engineering Lead + 1 ML Engineer + 1 Product Lead (parttime)1 Data Engineering Lead + 1 ML Engineer + 1 Product Lead (part-time)
Beste fit:Best fit: u weet dat AI relevant is, maar niet welke use case eerst — en welke data daar al klaar voor is. you know AI is relevant but not which use case first — and which data is already ready for it.
  • Data-inventarisatie en kwaliteits-auditData inventory and quality audit
  • AI-readiness assessment per bronsysteemAI-readiness assessment per source system
  • 3–5 geprioriteerde use cases met ROI-schatting3–5 prioritized use cases with ROI estimates
  • Scoping & bemensing van de vervolg-dienstScoping & staffing of the follow-on service
Start een Readiness-scan →Start a Readiness Scan →
Stap 02 · ProductieStep 02 · Production Productie · vaste scopeProduction · fixed scope

Private AI-implementatiePrivate AI Deployment

6–8 weken · vaste scopeweeks · fixed scope
Milestone-gefactureerdMilestone billed
SamenstellingComposition 1 Data Engineer Lead + 2 Data Engineers + 1 ML Engineer + 1 Product Lead — embedded1 Data Engineering Lead + 2 Data Engineers + 1 ML Engineer + 1 Product Lead — embedded
Beste fit:Best fit: u heeft een geïsoleerde, duidelijke use case en wil binnen weken werkende Private AI in productie. you have a clear, isolated use case and want production Private AI live in weeks.
  • Private LLM live binnen uw tenant (VPC / on-prem / private endpoint)Private LLM live inside your tenant (VPC / on-prem / private endpoint)
  • Integratie met CRM, helpdesk of BI-laagIntegration with CRM, helpdesk or BI layer
  • RAG-pipeline + evaluation harnessRAG pipeline + evaluation harness
  • Volledige handover + runbook aan uw teamFull handover + runbook to your team
Plan een Private AI-implementatie →Book a Private AI Deployment →
Stap 03 · ProgrammaStep 03 · Programme Programma · end-to-endProgramme · end-to-end

Data Transformation-programmaData Transformation Programme

3–6 maanden · programmamonths · programme
Maandelijks · per fase gefactureerdMonthly · billed per phase
SamenstellingComposition 4–6 pers. roterend team met senior data-architect, ML & product leads4–6 person rotating team with senior data architect, ML & product leads
Beste fit:Best fit: uw data is nog niet AI-ready, governance heeft gaten, en u wilt het hele traject in één programma. your data isn't AI-ready, governance has gaps, and you want the whole journey in one programme.
  • Datafundering — warehouse, contracts, lineage, kwaliteitData foundation — warehouse, contracts, lineage, quality
  • Governance & AI-Act / NIS2-controles aligned op uw sectorGovernance & AI-Act / NIS2 controls aligned with your sector
  • Private LLM productie + 2–3 use cases parallelPrivate LLM production + 2–3 use cases in parallel
  • Capability-handover naar uw eigen data-teamCapability handover to your own data team
Bespreek een programma →Discuss a programme →
Stap 04 · DoorlopendStep 04 · Ongoing Doorlopend · retainerOngoing · retainer

Insights-retainerInsights Retainer

Doorlopend · maandelijkse retainerOngoing · monthly retainer
Maandelijks opzegbaar na 3 mndMonthly cancel after 3 months
SamenstellingComposition 1 Data Scientist + 1 ML Engineer + 0.5 Product Lead — deeltijd embedded1 Data Scientist + 1 ML Engineer + 0.5 Product Lead — part-time embedded
Beste fit:Best fit: post-deployment — uw Private AI staat live en u wilt de analytics-laag continu gevoed houden. post-deployment — your Private AI is live and you want the analytics layer continuously fed.
  • Maandelijkse insights uit operationele data — thema's, sentiment, compliance-flagsMonthly insights from operational data — themes, sentiment, compliance flags
  • Dashboard- & alert-onderhoudDashboard & alert maintenance
  • Modelevaluatie + drift-monitoringModel evaluation + drift monitoring
  • Iteratie op nieuwe use cases als het backlog groeitIteration on new use cases as the backlog grows
Praat over een retainer →Talk about a retainer →

Onze stackOur stack

OpenAI Anthropic Mistral Llama Databricks Snowflake dbt LangChain Azure AI AWS Bedrock Pinecone Weaviate

Model-agnostisch — we kiezen wat past bij uw stack en compliance-eisen, niet andersom.Model-agnostic — we pick what fits your stack and compliance posture, not the other way round.

Onze platformaanpakOur platform approach

Een gedeeld fundament onder elke dienstA shared foundation under every service

Elke Datios Labs-levering start op dezelfde principes: privé waar het kan, model-agnostisch in de kern, centraal gegoverneerd. Geen herbouw per use case.Every Datios Labs service starts on the same principles: private where possible, model-agnostic at the core, centrally governed. No rebuild per use case.

01

Model-agnostischModel-agnostic

We kiezen het model dat past bij uw use case en compliance — privé LLMs als standaard, frontier-modellen wanneer de toepassing daarom vraagt.We pick the model that fits your use case and compliance posture — private LLMs by default, frontier models when the use case calls for it.

02

Privé by designPrivate by design

Draait binnen uw tenant of onze EU-gehoste infrastructuur. Geen klantdata richting publieke APIs zonder expliciete goedkeuring.Runs inside your tenant or our EU-hosted infrastructure. No customer data to public APIs without explicit approval.

03

Centraal gegoverneerdCentrally governed

Tokenverbruik, promptbibliotheken, retrieval-context en gebruiksanalyse worden vastgelegd over elke dienst — geen schaduw-AI.Token spend, prompt libraries, retrieval context and usage analytics tracked across every service — no shadow AI.

04

ComposableComposable

Eén applicatielaag boven de modelstack — nieuwe apps, agents en automatiseringen schuiven erin zonder de basis te herbouwen.One application layer over the model stack — new apps, agents and automations slot in without rebuilding the foundation.

AanpakApproach

Hoe een dienst looptHow a service works

Van eerste call tot productie en doorlopende retainer — vier vaste stappen, elk met een duidelijke output.From first call to production and ongoing retainer — four fixed steps, each with a clear output.

01

30-min scoping-call30-min scoping call

Korte triage: welke dienst past, welke data, welke compliance-grens. Geen verkooppraat, wel een eerlijke richting.Short triage: which service fits, which data, which compliance boundary. No sales pitch, just an honest direction.

  • Use-case fitUse-case fit
  • Data-omgeving in kaartData environment mapped
  • Indicatieve scope & prijsIndicative scope & price
02

Readiness-scan levert roadmapReadiness Scan delivers roadmap

3–4 weken: data-inventaris, kwaliteits-audit, AI-readiness en 3–5 geprioriteerde use cases met ROI.3–4 weeks: data inventory, quality audit, AI readiness and 3–5 prioritized use cases with ROI.

  • Geprioriteerde roadmapPrioritized roadmap
  • Risico- & complianceregisterRisk & compliance register
  • Scoping volgende dienstScoping for next service
03

Private AI-implementatiePrivate AI Deployment

6–8 weken vaste scope. Aan het einde staat een werkende Private LLM in productie, geïntegreerd met uw stack.6–8 weeks fixed scope. At the end, a working Private LLM is live in production, integrated with your stack.

  • RAG + evaluation harnessRAG + evaluation harness
  • Productie-integratieProduction integration
  • Runbook + on-call overdrachtRunbook + on-call handover
04

Handover + optionele Insights-retainerHandover + optional Insights Retainer

Het team draagt over aan uw mensen. Wilt u de analytics-laag continu gevoed houden? Dan rolt de Insights-retainer door.The team hands over to your people. Want to keep the analytics layer continuously fed? The Insights Retainer rolls on.

  • Capability-overdrachtCapability handover
  • Optionele maandelijkse retainerOptional monthly retainer
  • Drift- & complianceflag-monitoringDrift & compliance-flag monitoring
92% Sentiment NL chatsSentiment NL chats
6 wks Kickoff → productieKickoff → production
0 B Data buiten tenantData outside tenant
30+ Talen · 1 pipelineLanguages · 1 pipeline
Proof · Klantcase Private LLMProof · Private LLM customer case

Salesupply — Private LLM voor klantinzichten in 6 wekenSalesupply — Private LLM for customer insight in 6 weeks

Salesupply runt e-commerce klantenservice in 30+ talen voor merken in heel Europa. Compliance liet publieke AI op klantchats niet toe. Een klein, senior team leverde een Private AI-implementatie binnen hun Azure-tenant — thema-, sentiment- en compliance-analyse, dagelijks gevoed.Salesupply runs e-commerce customer service in 30+ languages for brands across Europe. Compliance ruled out public AI on customer chats. A small, senior team delivered a Private AI Deployment inside their Azure tenant — theme, sentiment and compliance analysis, fed daily.

KlantcaseCustomer case

Van publieke AI-blocker naar productieve Private LLM in 6 wekenFrom public-AI blocker to productive Private LLM in 6 weeks

Drie failed POCs eerder. Eén Private AI-implementatie. Werkende sentiment- en thema-classificatie op Nederlandstalige chats, draaiend in de eigen Azure-tenant van de klant — geen klantdata verlaat de grens.Three failed POCs earlier. One Private AI Deployment. Working sentiment and theme classification on Dutch chats, running inside the customer's own Azure tenant — no customer data leaves the boundary.

92%Sentiment-accuratesse NL chatsSentiment accuracy NL chats
6 wksKickoff → productieKickoff → production
0 BKlantdata buiten tenantCustomer data outside tenant
"We hadden drie mislukte POCs met grote consultancies achter de rug voordat we Datios Labs belden. Hun Private AI-implementatie had werkende sentiment-classificatie op onze Nederlandstalige chats binnen 6 weken in productie — binnen onze eigen tenant.""We'd had three failed POCs with big consultancies before we called Datios Labs. Their Private AI Deployment shipped working sentiment classification on our Dutch chats in 6 weeks — inside our own tenant." Head of Data, Salesupply (placeholder)Head of Data, Salesupply (placeholder)
  1. Verzamel klantenservice-dataCollect customer support data Chats, tickets, emails — binnen Azure-tenantChats, tickets, emails — inside Azure tenant
  2. Private LLM-analysePrivate LLM analysis Thema's, sentiment, compliance-flags · Claude/GPT-4 via private endpointThemes, sentiment, compliance flags · Claude/GPT-4 via private endpoint
  3. Operationeel dashboard + alertsOperational dashboard + alerts Dagelijkse insights → ops & QA-teamsDaily insights → ops & QA teams

Stack van deze caseStack used in this case

Claude / GPT-4 Private endpointPrivate endpoint LangChain Azure OpenAI Vector store in tenantVector store in tenant Databricks
Use cases per functieUse cases by function

Wat we bouwen — drie veelvoorkomende vormenWhat we build — three common shapes

Concrete voorbeelden per afdeling: wat het team oplevert, welke stack, welk effect.Concrete examples per function: what the team delivers, which stack, what outcome.

Private LLM voor klantenservice-inzichtenPrivate LLM for customer service insights

Het team bouwt een dagelijkse pipeline die chats, tickets en e-mails samenvat, thematiseert en op compliance-flags scant — alles binnen uw eigen tenant.The team builds a daily pipeline that summarises chats, tickets and emails, themes them and scans for compliance flags — all inside your own tenant.

Claude / GPT-4 LangChain Private endpointPrivate endpoint Azure OpenAI

Typische dienst: Private AI-implementatie, 6–8 weken vaste scope.Typical service: Private AI Deployment, 6–8 weeks fixed scope.

92%Sentiment NL chatsSentiment NL chats
6 wksKickoff → productieKickoff → production
30+Talen · 1 pipelineLanguages · 1 pipeline
0 BData buiten tenantData outside tenant

Document Intelligence voor gereguleerde teamsDocument Intelligence for regulated teams

Contracten, KYC-dossiers, leveranciersdocumenten — het team bouwt een Private LLM die extracten, samenvatten en risico-flagging combineert, met audit-trail per output.Contracts, KYC dossiers, supplier documents — the team builds a Private LLM that combines extraction, summarisation and risk-flagging, with an audit trail per output.

Mistral / Llama Pinecone AWS Bedrock RAG

Typisch traject: Readiness-scan → Private AI-implementatie, ca. 10–12 weken end-to-end.Typical path: Readiness Scan → Private AI Deployment, about 10–12 weeks end-to-end.

4×Snellere contract-reviewFaster contract review
100%Audit-trail per outputAudit trail per output
2 wksEerste extractieFirst extraction
0Docs buiten tenantDocs outside tenant

AI-laag op CRM en sales-opsAI layer on CRM and sales ops

Lead-scoring, next-best-action, account-summaries — het team bouwt een Private LLM die op uw CRM-data draait en uitkomsten teruglevert in Salesforce, HubSpot of een dashboard naar keuze.Lead scoring, next-best-action, account summaries — the team builds a Private LLM that runs on your CRM data and writes results back into Salesforce, HubSpot or a dashboard of your choice.

OpenAI / Claude Snowflake dbt Weaviate

Typisch traject: Private AI-implementatie + Insights-retainer voor maandelijkse iteratie.Typical path: Private AI Deployment + Insights Retainer for monthly iteration.

2.3×Conversie gescoorde leadsConversion scored leads
15hPer AE per week bespaardPer AE per week saved
8 wksProductie + write-backProduction + write-back
0 BCRM-data buiten tenantCRM data outside tenant
Wat klanten zeggenWhat clients say

Echte resultaten.Real Results.

Klantgesprekken op eigen serverCalls analysed on-premise

Onze klantgesprekken mochten onze infrastructuur niet verlaten — privacy en compliance. Datios Labs bouwde een AI-tool die volledig binnen onze eigen servers draait: elk inbound-gesprek wordt getranscribeerd, geanonimiseerd, geanalyseerd en omgezet in rapporten. Geen audio richting OpenAI, geen klantdata buiten de tenant.Our customer calls couldn't leave our infrastructure — privacy and compliance. Datios Labs built an AI tool that runs entirely on our own servers: every inbound call is transcribed, anonymised, analysed and turned into reports. No audio sent to OpenAI, no customer data outside the tenant.

EC
Hoofd KlantenserviceHead of Customer Service E-commerceplatformE-commerce platform
6.000 manuele uren bespaard / jaar6,000 manual hours saved / year

Onze Finance- en Operations-teams verdronken in repeterend handwerk. Datios Labs bouwde AI-agents die het rote werk overnamen — facturen, leverancier-checks, planning-voorbereiding. Dat scheelt ons inmiddels zo'n 6.000 manuele uren per jaar; die capaciteit gaat nu naar forecasting en supplier strategy.Our Finance and Operations teams were drowning in repetitive manual work. Datios Labs built AI agents that took over the rote pieces — invoices, supplier checks, planning prep. The agents now save about 6,000 manual hours a year; that capacity has been re-deployed to forecasting and supplier strategy.

FP
COO VoedselproducentFood production company
Over Datios LabsAbout Datios Labs

Een benoemd team van senior data- & AI-engineersA named team of senior data & AI engineers

Geen ad-hoc bench, geen consultancy-leger. U weet vooraf welke engineers leveren — zelfde oprichters als We Are Blue Code, NL + Spanje, onderdeel van Opperly Capital.No ad-hoc bench, no army of consultants. You know upfront which engineers deliver — same founders as We Are Blue Code, NL + Spain, part of Opperly Capital.

Hector Linares
Senior Data EngineerSenior Data Engineer
Hector Toledo
Senior AI EngineerSenior AI Engineer
Christian Puldon
Senior Data & Infra EngineerSenior Data & Infra Engineer
Oscar Toledo
Senior Data, AI & Blockchain EngineerSenior Data, AI & Blockchain Engineer
Lex Gallegos
Senior Interaction EngineerSenior Interaction Engineer
Senior data- & AI-expertsSenior data & AI experts
Python LLM MLOps Cloud
FAQFAQ

Veelgestelde vragenFrequently asked questions

Hoe snel kunnen we starten?How fast can we start?

Een Readiness-scan starten we doorgaans binnen 2 weken na de scoping-call. Voor een Private AI-implementatie rekenen we 3–4 weken vanaf go — er moeten compliance-stappen, accounttoegang en architectuur-besluiten op orde zijn voordat het team aan de slag kan.We typically start a Readiness Scan within 2 weeks of the scoping call. For a Private AI Deployment, count on 3–4 weeks from green-light — compliance checks, account access and architecture decisions need to be in place before the team starts.

Hoe is uw team samengesteld?How is your team composed?

Elk team is benoemd en getekend. Het team dat een Private AI-implementatie levert bestaat bijvoorbeeld uit 1 Data Engineering Lead, 2 Data Engineers, 1 ML Engineer en 1 Product Lead, embedded voor 6–8 weken. U weet vooraf welke mensen, welke rollen en hoeveel uur — geen ad-hoc bench.Every team is named and signed. The team delivering a Private AI Deployment is, for instance, 1 Data Engineering Lead, 2 Data Engineers, 1 ML Engineer and 1 Product Lead, embedded for 6–8 weeks. You know in advance which people, which roles and how many hours — no ad-hoc bench.

Wie is eigenaar van de IP en de code?Who owns the IP and code?

U. Alle code, prompts, datapipelines en evaluation-harness leveren we onder werk-voor-opdracht; de IP is van u zodra het team de output formeel overdraagt. Onze eigen herbruikbare componenten (CI-templates, evaluation-runners) blijven van ons en zijn dual-licensed.You. All code, prompts, data pipelines and the evaluation harness are delivered as work-for-hire; IP belongs to you the moment the team formally hands over. Our reusable internal components (CI templates, evaluation runners) stay with us and are dual-licensed.

Waar staat onze data — en hoe weten we dat?Where does our data sit — and how do we verify that?

Binnen uw eigen tenant: uw VPC op AWS/Azure/GCP, of uw on-prem cluster. Wij draaien als gast in uw infrastructuur, met audit-logs die u kunt inspecteren. EU-residentie (NL + Spanje) is default, geen overdracht buiten de EU. DPIA en AI-Act register op aanvraag.Inside your own tenant: your VPC on AWS/Azure/GCP, or your on-prem cluster. We operate as guests in your infrastructure, with audit logs you can inspect. EU residency (NL + Spain) is the default, no transfer outside the EU. DPIA and AI Act register available on request.

Welk AI-model gebruiken jullie?Which AI model do you use?

We zijn model-agnostisch. We kiezen wat past bij uw stack en compliance-eisen: Claude of GPT-4 via private endpoint voor regulated workloads, Mistral of Llama voor volledig on-prem, open-source modellen waar latency of cost-control bepalend zijn. Het is geen verkoopkeuze, het is een architectuur-keuze.We're model-agnostic. We pick what fits your stack and compliance posture: Claude or GPT-4 via private endpoint for regulated workloads, Mistral or Llama for fully on-prem, open-source models where latency or cost control drives the decision. It's an architecture choice, not a sales choice.

Werken jullie fixed-fee of T&M / retainer?Do you work fixed-fee or T&M / retainer?

De Readiness-scan en Private AI-implementatie zijn vaste prijs op vaste scope — u weet vooraf wat het kost en wat u krijgt. Het Data Transformation-programma loopt in fasen, per fase gefactureerd. De Insights-retainer is maandelijks met opzeggen na 3 maanden. Geen T&M-spelletjes.The Readiness Scan and Private AI Deployment are fixed fee on fixed scope — you know upfront what it costs and what you get. The Data Transformation Programme runs in phases, billed per phase. The Insights Retainer is a monthly retainer with cancellation after 3 months. No T&M games.

Wanneer zijn jullie níet de juiste keuze?When are you not the right fit?

Als u nog niet zeker weet of AI relevant is voor uw probleem en daar eerst zes maanden onderzoek voor wilt: kies een research-bureau, niet ons. Als u puur generieke ChatGPT-toegang wilt zonder integratie: gebruik OpenAI's enterprise-aanbod. En als uw probleem fundamenteel een proces-vraagstuk is en geen data-vraagstuk: dan helpen wij u sneller door eerst te zeggen dat AI hier niet de oplossing is.If you're still figuring out whether AI is relevant to your problem and want six months of research first: pick a research firm, not us. If you just want generic ChatGPT access without integration: use OpenAI's enterprise offering. And if your problem is fundamentally a process issue rather than a data issue: we help fastest by telling you AI is not the answer.

Hoe verhoudt Datios Labs zich tot We Are Blue Code?How does Datios Labs relate to We Are Blue Code?

We Are Blue Code is onze zusterbrand voor senior IT-talent & nearshore engineering — individuele experts, complete teams en recruitment. Datios Labs is gespecialiseerd op data & AI met een vaste werkvorm. Zelfde oprichters, zelfde infrastructuur (NL + Spanje), zelfde Opperly Capital-rug — maar twee scherpe proposities die elkaar niet in de weg lopen.We Are Blue Code is our sister brand for senior IT talent & nearshore engineering — individual experts, full teams and recruitment. Datios Labs is specialised on data & AI with a fixed service shape. Same founders, same infrastructure (NL + Spain), same Opperly Capital backing — but two sharp propositions that don't compete with each other.

Wat gebeurt er nadat het team vertrekt?What happens after the team leaves?

Drie dingen, in volgorde: (1) een formele handover met runbook en on-call window van 2 weken; (2) capability-overdracht aan uw mensen — pairing, walk-throughs, code-review tot het zit; (3) optioneel een Insights-retainer als u wilt dat een klein team de analytics-laag continu voedt. U zit niet vast — de meeste klanten gaan na een Private AI-implementatie zelfstandig door.Three things, in order: (1) formal handover with runbook and a 2-week on-call window; (2) capability transfer to your people — pairing, walk-throughs, code review until it sticks; (3) optionally an Insights Retainer if you want a small team to keep the analytics layer continuously fed. You're not locked in — most clients run independently after a Private AI Deployment.

Klaar om te leveren?Ready to ship?

Plan een kennismaking — 30 minuten, geen verkooppraat.Book a meeting — 30 minutes, no sales pitch.

U krijgt een eerlijke triage: welke dienst past, welke data ligt al klaar, welke compliance-grens geldt. Aan het einde weet u of werken met ons zinvol is — en zo ja, welke dienst en wanneer.You get an honest triage: which service fits, which data is ready, which compliance boundary applies. By the end you'll know whether working with us makes sense — and if so, which service and when.

Plan een kennismakingBook a meeting
Zelfde oprichters. NL + Spanje. Onderdeel van Opperly Capital.Same founders. NL + Spain. Part of Opperly Capital.