Samen weten we meer
Hieronder een overzicht van blogs over de ontwikkeling van AI en Automatisering.
Overzicht van de recente berichten
Automatisering voor het MKB: zo begin je zonder technicus
Intro Je hoort het overal: “Je móét automatiseren, anders loop je achter.” En eerlijk? Ze hebben een punt. Maar wat als je geen IT-achtergrond hebt, je budget krap is en …
Git-gestuurde AI-workflows: waarom versiebeheer dé basis is voor betrouwbare automatisering
Intro Je hebt een AI-agent gebouwd. Die doet zijn werk — tot je iets aanpast en niets meer werkt. Geen terugknop, geen historie, geen idee wat er veranderd is. Herkenbaar? …
Agentic AI in 2026: van demo naar productie — wat MKB IT nu écht moet weten
Nuchtere gids over agentic AI voor MKB IT: wat in productie werkelijk werkt, wat het kost, en een readiness-checklist om in 2026 veilig te starten.
Agentic AI heeft koppelingen nodig: wat MCP verandert voor MKB-IT
Agentic AI heeft koppelingen nodig om nuttig te zijn. Model Context Protocol (MCP) standaardiseert dat. Wat dat betekent voor uw bedrijfssystemen.
Prompt-injectie: wanneer je AI-agent doet wat een aanvaller in een PDF zet
Indirecte prompt-injectie zet jouw AI-agent aan het werk voor een aanvaller. Concrete patronen voor MKB: scope-isolatie, allow-listing, output-validatie.
Vier AI-agenten, nul samenwerking: waarom A2A in 2026 een MKB-vraag wordt
Salesforce-agent, Copilot, ERP-bot, telefoonagent — allemaal verkocht onder de noemer ‘agent’, allemaal afzonderlijke eilanden. Wat MKB moet weten over A2A, MCP, en de vraag wie de orkestratielaag eigenlijk in handen heeft.
AI op uw eigen server — wanneer een klein taalmodel genoeg is voor het MKB
Hoort uw AI-toepassing eigenlijk wel in de Amerikaanse cloud te draaien? Een nuchtere uitleg van kleine taalmodellen op eigen server — wanneer het werkt, wat het kost, en wanneer u toch beter naar de cloud kunt blijven gaan.
Hoe weet u of uw AI-agent het goed doet? — observability en evals voor MKB-agents
Hoe weet u of uw AI-agent klanten geen onzin vertelt? Nuchtere uitleg van AI-agent observability en evals voor MKB — wat u meet en wie kijkt.
De agent die niet meer vergeet — geheugen voor AI-agents in het MKB
AI-agents met geheugen — waarom dit de volgende stap is voor MKB-toepassingen, en hoe u vooraf bepaalt wat de agent wel en niet onthoudt.
Wie tekent voor wat de agent doet? Agent-governance voor het MKB
Agent-governance voor het MKB — autonomie, audit trail en kill-switch. Wie tekent voor wat uw AI-agent doet?