Ik help organisaties beoordelen en verantwoorden wat AI in hun IT doet — of ze het nu zelf bouwen, laten bouwen, of meegeleverd krijgen door hun leverancier.
Ruim vijfendertig jaar IT, waarvan drieëntwintig bij Capgemini in complexe enterprise-omgevingen. Daarna een eigen bedrijf, en sinds 2023 een AI-platform dat ik zelf heb gebouwd en in productie gebracht. ISO 27001 heb ik niet gelezen maar gehaald.
Wat mijn klanten gemeen hebben is niet hun omvang of hun IT-afdeling. Het is dit: de verantwoordelijkheid ligt bij hen, de kennis niet.
Je systeem heeft er ineens AI-functies bij. Je hebt er niet om gevraagd, je weet niet precies wat ze doen, en niet met welke gegevens. Toch moet iemand kunnen uitleggen dat het goed zit.
→ Begin met een AI-inventarisatie
Een AI-plan, een architectuur of een offerte van een leverancier. Het ziet er goed uit, maar je mist iemand die er onafhankelijk naar kijkt voordat je tekent.
→ Begin met een second opinion
AI kan vast iets voor jullie betekenen, maar waar? En wat is het waard om te proberen, en wat juist niet?
→ Begin met een AI-workshop
AI kan op veel plekken in je IT-landschap waarde toevoegen. De vraag is niet óf je het inzet, maar wáár het loont en hóé je dat verantwoord doet.
Drie van die plekken zien er bij elke organisatie ongeveer hetzelfde uit:
Bouwen — AI bij het ontwikkelen van IT-systemen.
Leveren — AI bij ontwerp, planning en oplevering van IT-systemen.
Leren — Met AI beter en efficiënter leren en wat je geleerd heb efficiënter toepassen.
De vierde is elke keer anders:
Gebruiken — AI als onderdeel van het primaire proces zelf. Hier raakt het aan wat een organisatie uniek maakt: de zorg, de logistiek, het onderzoek, de dienstverlening. Geen twee bedrijven zijn hetzelfde, dus juist hier telt kennis van dát specifieke proces — en maatwerk boven een trucje van de plank.
Voor veel organisaties is dit nog onontgonnen terrein: de techniek is beschikbaar, maar de manier om er beheerst en aantoonbaar waarde uit te halen ontbreekt. Daar richt ik me op. Twee woorden staan centraal:
Verantwoord — kwaliteit, security en compliance blijven geborgd en aantoonbaar, ook als AI een groter deel van het werk doet.
Doeltreffend — AI wordt ingezet waar het echt waarde oplevert, niet overal tegelijk. Winst waar het loont, zonder verborgen kosten achteraf.
Eén dagdeel · € 950
Welke AI draait er al in jullie systemen — inclusief wat je leverancier heeft aangezet zonder dat je erom vroeg? Met welke gegevens werkt het? En moet je je zorgen maken?
Resultaat: twee pagina's met wat er draait en wat er speelt. Hierna weet je of er meer nodig is.
Eén week · € 4.000 – 5.000
Een onafhankelijk schriftelijk oordeel over een bestaand AI-plan, een architectuur of een leveranciersvoorstel.
Resultaat: wat er klopt, wat er ontbreekt, en welke vragen je moet stellen voordat je tekent.
Eén dagdeel · € 2.500 – 3.500
Wat AI is, wat het kan, en wat het bij jullie zou betekenen. Presentatie en zelf aan de slag.
Resultaat: MT en team hebben één gedeeld beeld en dezelfde woorden om erover te praten.
3–5 dagen
Het vervolg op de inventarisatie, als daaruit blijkt dat er werk te doen is. Nu geen inventaris maar een oordeel: wat moet er geregeld worden, in welke volgorde, en wat kun je zelf en wat niet.
Resultaat: een rapport waarmee een bestuurder kan tekenen voor wat er draait.
3–4 weken
Waar in je IT-landschap past AI, en is dat verantwoord en doeltreffend? Dat breng ik samen met jou in kaart.
Resultaat: een helder beeld van waar AI waarde oplevert en waar de randvoorwaarden liggen, met een concrete roadmap om mee te starten.
Doorlopend, 4–8 uur per maand
Je team voert zelf uit; ik denk mee, toets keuzes en bewaak kwaliteit, security en richting. Ik neem het werk niet over — ik zorg dat het klopt.
Resultaat: betere beslissingen onderweg, minder risico, en kennis die in je eigen team blijft.
Mijn loopbaan beslaat ruim 35 jaar IT — van systeemontwikkeling bij een groot IT-huis, via eigen ondernemerschap, tot het bouwen van een AI-native platform. Die weg verklaart hoe ik naar AI kijk: niet als losstaande techniek, maar als iets dat je verantwoord verankert in het IT-landschap van een organisatie.
Bij Capgemini (1988–2011) groeide ik in 23 jaar door van ontwikkelaar en ontwerper naar architect, en later naar leidinggevende en managementrollen — teamleider, people manager en practice manager, naast advies- en commerciële verantwoordelijkheid. Daar legde ik de basis voor een brede blik op IT: technisch én organisatorisch, en op de schaal van complexe trajecten bij grote organisaties.
Daarna bouwde ik een eigen bedrijf in maatwerk-kennisplatformen (2011–2023), als technisch eindverantwoordelijke. In die periode behaalde ik de ISO 27001-certificering voor het bedrijf — de discipline van kwaliteit en security aantoonbaar borgen ken ik dus niet uit een boek, maar uit de praktijk.
Sinds 2023 breng ik dat samen in Juggel: een platform waarin AI werkt op de eigen, gestructureerde en herleidbare kennis van een organisatie. Zo ontstaan AI-toepassingen die je kunt vertrouwen én verantwoorden — van eerste experiment tot iets dat echt in productie draait.
Die combinatie — de schaal en breedte van grote IT-trajecten, de eindverantwoordelijkheid van eigen ondernemerschap, en het zelf bouwen van iets dat in productie draait — is wat ik bij klanten inbreng.
Juggel is een eigen bedrijf van me, en de reden dat ik weet waar AI-projecten stuklopen. In een adviestraject verkoop ik het je niet — daar betaal je me juist voor een onafhankelijk oordeel.
Denk je na over de plek van AI in je IT-landschap? Plan een gesprek van 30 minuten. We kijken waar AI bij jullie wél en niet past, en je krijgt achteraf mijn beeld op één pagina — of we nu verder praten of niet.