Set the path
For your AI.
Velen spreken bij AI over wat hun systemen vandaag al kunnen. Wij beginnen eerder. Voor ons begint soevereine AI-inzet niet bij de output, maar bij de vangrails.
Precies daarvoor hebben wij Onventis Onix ontwikkeld. Met ons agentgebaseerde AI-platform creëren wij een kader waarbinnen u AI gericht en navolgbaar kunt inzetten. Daarbij hoort allereerst de keuze van het ingezette Large Language Model (LLM). Want wat vandaag als leidend model geldt, hoeft dat morgen niet meer te zijn. Daarom leggen wij ons niet vast op één aanbieder. Met Onventis Onix beslist u zelf of u bijvoorbeeld een model van OpenAI, Anthropic of het Europese Mistral wilt gebruiken. Deze openheid geeft u de vrijheid om technologische, strategische en regulatorische vereisten beter op elkaar af te stemmen.
Even belangrijk is de omgang met uw gegevens. Wij gebruiken uw bedrijfsgegevens niet voor LLM-fine-tuning van een General Purpose AI-model. Wij passen modellen toe op uw gegevens, maar geven uw gegevens niet vrij om deze algemene AI-modellen verder te trainen. Zo blijft de inzet van AI gericht op het concrete toepassingsscenario, zonder dat uw bedrijfsgegevens in de doorontwikkeling van een algemeen model terechtkomen of anderszins kunnen worden gebruikt. Deze gecontroleerde AI-architectuur kenmerkt Onventis Onix en maakt ons bijzonder.
Daar komt de kwestie van transparantie bij. Wij markeren functies en processen die door kunstmatige intelligentie worden gegenereerd of aangestuurd. Dat schept duidelijkheid in de omgang met de technologie en past bij de Europese visie op betrouwbare AI. De EU stelt precies dit punt centraal. Transparantieverplichtingen moeten ervoor zorgen dat de inzet van AI herkenbaar blijft en gebruikers kunnen inschatten wanneer inhoud of beslissingen door AI worden beïnvloed. Wij houden ons hier consequent aan.
Belangrijk: de mens blijft in het proces. Human-in-the-Loop betekent voor ons: AI mag ondersteunen, structureren, voorbereiden en versnellen. De controle over wezenlijke beslissingen blijft echter bij u. Want in de inkoop gaat het niet alleen om efficiëntie, maar ook om verantwoordelijkheid, navolgbaarheid en regelconformiteit. Precies zo ontstaat een AI-setup die niet alleen krachtig is, maar bij uw organisatie past.
FAQ
Wat betekent algemene LLM-fine-tuning?
Bij klassieke LLM-fine-tuning worden bestaande, publiek beschikbare AI-modellen met aanvullende gegevens getraind om ze gericht aan te passen. Precies dat vindt bij Onventis niet plaats. Gevoelige gegevens worden noch voor trainingsdoeleinden gebruikt, noch in enige andere vorm gedeeld.
Waarom is een flexibele AI-architectuur doorslaggevend?
Een flexibele AI-architectuur beschermt tegen vendor lock-in en houdt de AI-strategie open voor het beste model – vandaag en morgen. Zo blijven bedrijven technologisch onafhankelijk, toekomstbestendig en handelingsbekwaam, ook wanneer de markt, regulatorische vereisten of eigen behoeften veranderen.
Wat betekent Human-in-the-Loop?
Human-in-the-Loop zorgt ervoor dat AI de mens weliswaar ondersteunt, maar niet vervangt. De uiteindelijke controle en verantwoordelijkheid liggen altijd bij de gebruiker.
