Praktische AI, gebouwd voor uw organisatie.

Ik help uw organisatie terugkerend werk automatiseren met AI-assistenten voor documenten, e-mail en bedrijfsdata. Van een eerste proef tot een werkende oplossing, lokaal of in de cloud.

Ook voor de inrichting en ontwikkeling van uw Microsoft Fabric-dataplatform.

Plan een kennismakingBekijk mijn werk
In drie stappen van uw bronnen naar bruikbare resultaten Stap 1, bronnen: e-mail, documenten, kennisbank, bedrijfsdata, CRM en interne API’s. Stap 2, verwerking: de gegevens komen samen bij AI-agents, lokaal of in de cloud. Stap 3, resultaat: rapportages, samenvattingen, meldingen en vervolgacties. Uw team houdt de regie.01BRONNEN02VERWERKING03RESULTAATE-mailDocumentenKennisbankBedrijfsdataCRMInterne API’sAI-AGENTSlokaal of in de cloudUw team houdt de regieRapportagesSamenvattingenMeldingenVervolgacties
Van uw bronnen, via AI-agents, naar bruikbare resultaten Bedrijfs-API’s, documenten en CRM komen samen bij AI-agents, lokaal of in de cloud. Het resultaat: rapportages, meldingen en vervolgacties. Uw team houdt de regie.01BRONNEN03RESULTAATBedrijfs API’sDocumentenCRMAI-AGENTSlokaal of in de cloudUw team houdt de regieRapportagesMeldingenVervolgacties
Aanbod

Wat ik voor uw organisatie kan betekenen.

  • 01

    Advies & verkenning

    Ontdek waar AI uw team echt tijd bespaart.

    We brengen uw processen in kaart en kiezen de kansen met de meeste impact.

  • 02

    AI op maat

    Assistenten (agents) die meewerken in het werk dat uw team al doet.

    Van e-mail en documenten tot rapportages, afgestemd op hoe u werkt.

  • 03

    Privacy & controle

    Slim gebruikmaken van AI, zonder uw gegevens uit handen te geven.

    U bepaalt wat een LLM-model te zien krijgt en wat binnen uw organisatie blijft.

  • 04

    Processen automatiseren

    Laat agents het terugkerende werk doen.

    Zij sturen uw bedrijfsprocessen aan, uw team houdt de regie en keurt goed waar het ertoe doet.

  • 05

    Lokaal of in de cloud

    De kracht van AI, op de plek die bij uw data past.

    Gevoelige gegevens op eigen hardware, de rest in de cloud waar dat kan.

  • 06

    Microsoft Fabric & dbt

    Een dataplatform waar uw organisatie op kan bouwen.

    Architectuur, inrichting en gecontroleerde uitrol met dbt en Azure DevOps.

    Meer hierover
Voorbeelden

Mijn werk in de praktijk.

Van het versnellen van dagelijkse processen met gespecialiseerde maatwerk-agents tot het inrichten en optimaliseren van lokale AI.

In de praktijk · Provincie Gelderland

Agents in Microsoft Fabric

Van een verzoek in gewone taal naar een wijziging die het team kan controleren.

Bij Provincie Gelderland werkte ik aan de inrichting van Microsoft Fabric en de koppeling met Azure DevOps. Als BI engineer bouwde ik daarnaast een platform waarin AI-agents wijzigingen in datamodellen en rapporten voorbereiden.

Het resultaat is een controleerbaar wijzigingsvoorstel, een pull request. Het team houdt de regie: een medewerker keurt het plan vooraf goed en beslist uiteindelijk over samenvoegen en livegang.

Het agentteam
PLANCoördinator
UITVOERINGdbt- & Power BI-specialisten
CONTROLEReviewer
HERSTELDiagnose
  • Elk plan wordt eerst door een mens goedgekeurd
  • Eigen branch en werkruimte per wijziging
  • Elke stap vastgelegd en herleidbaar
  • Geen automatische merge of livegang
Bekijk alle werkzaamheden
  • Een schaalbare Microsoft Fabric-omgeving voor data engineering en analytics opgezet en ingericht.
  • Fabric met Azure DevOps geïntegreerd voor Git, versiebeheer, deployment en automatisering van het ontwikkelproces.
  • Geautomatiseerde processen ontworpen en geïmplementeerd die geïsoleerde Fabric-ontwikkelomgevingen aanmaken, zodat teams onafhankelijk en gecontroleerd kunnen werken.
  • Mede verantwoordelijk voor de migratie van een bestaand datawarehouse naar Fabric, inclusief de modernisering van bestaande data-oplossingen.
  • Bijgedragen aan CI/CD-processen, ontwikkelstandaarden en beheerprocessen voor het Fabric-platform.
  • Gewerkt aan integratie, dbt-transformaties en toegang voor BI, samen met data engineers, BI-engineers, architecten en andere betrokkenen.

Technologieën: Microsoft Fabric · Azure DevOps · Azure · dbt · CI/CD · Git · Data Warehousing · BI

  • AI-oplossingen ontwikkeld om ontwikkel-, beheer- en data-engineeringprocessen verder te automatiseren.
  • AI-ondersteunde tools en dashboards gebouwd waarmee developers en BI-engineers inzicht krijgen in lopend werk en ontwikkelprocessen.
  • Een coördinator gebouwd die verzoeken in Azure DevOps en Fabric onderzoekt en de haalbaarheid beoordeelt. Na goedkeuring werken specialisten voor ingestie, transformatie en rapportage in eigen feature-branches en werkruimten, via de bestaande pipelines.
  • Een workflow gebouwd waarin een wijziging in gewone taal kan worden aangevraagd. Agents gebruiken de actuele sprint en backlog om de vraag te analyseren en de wijziging uit te voeren.
  • AI-assisted development in bestaande ontwikkel- en DevOps-processen toegepast om repetitieve taken te automatiseren.
  • Controle ingericht waarbij een onafhankelijke reviewer elke wijziging toetst aan het goedgekeurde plan en een diagnose-agent fouten onderzoekt. Agents gebruiken sprintinformatie, ontwikkelstandaarden en bestaande oplossingen. Samenvoegen en livegang blijven mensenwerk.

Technologieën: AI-agents · Agent orchestration · Generative AI · Azure DevOps · CI/CD

Eigen lab · NVIDIA Thor & Spark

Lokale AI op eigen hardware

Eerst meten welke modellen en hardware bij uw toepassing passen.

In mijn eigen lab test ik lokale taalmodellen op NVIDIA Jetson AGX Thor en DGX Spark. Ik meet snelheid en energieverbruik en onderzoek hoe meerdere machines samen grotere modellen kunnen draaien.

Die metingen en praktijkervaring vormen de basis voor advies over modellen, hardware en lokale AI binnen uw organisatie. Een mogelijke toepassing is een gedeelde code-assistent voor een klein ontwikkelteam, zonder externe AI-aanvragen. Kwaliteit, snelheid bij gelijktijdig gebruik en kosten tegenover abonnementen toetsen we eerst in een proef.

Op de werkbank
NVIDIAJetson AGX Thor
NVIDIADGX Spark
  • Modellen installeren
  • Snelheid & verbruik meten
  • Clusters van meerdere Sparks verkennen
  • Hardwarekeuzes onderbouwen
Bekijk alle werkzaamheden
  • Lokale taalmodellen op eigen NVIDIA-hardware geïnstalleerd, getest en geoptimaliseerd met aandacht voor prestaties, efficiëntie en privacy.
  • Een eigen AI-lab opgezet om modellen, inference-technieken en AI-architecturen te benchmarken.
  • Lokale AI-workloads geoptimaliseerd voor snelheid en kosten, met zo min mogelijk afhankelijkheid van externe cloud- en API-diensten.
  • Model serving, quantization, geheugenoptimalisatie en GPU-benutting onderzocht en praktisch getest.
  • Multi-agent orchestration getest waarbij gespecialiseerde agents samenwerken aan verschillende taken.
  • Het koppelen van meerdere DGX Sparks onderzocht om grotere modellen, gedeelde rekenkracht en gelijktijdig gebruik door meerdere medewerkers te ondersteunen.
  • Architecturen voor gedistribueerde inference onderzocht, waaronder taakverdeling, agentcommunicatie en het inzetten van meerdere modellen en machines.

Technologieën: Local LLMs · NVIDIA GPU Computing · Python · Model Serving · Quantization · Distributed AI

Eigen product · SafePrompt

Cloud-AI met een privacyfilter

Herkende persoonsgegevens vervangen vóór een verzoek naar de cloud gaat.

Teksten voor cloudmodellen kunnen namen, adressen of geboortedata bevatten. Mijn product SafePrompt filtert lokaal: het vervangt herkende persoonsgegevens door fictieve varianten voordat het verzoek naar buiten gaat.

Dit kan de hoeveelheid persoonsgegevens in cloudverzoeken beperken. Geen enkel filter herkent alles. Daarom toetsen we de herkenning op uw gegevens en bepalen we wanneer extra controle of lokale verwerking nodig is.

Zo werkt het
INVOERUw verzoek
LOKAALPrivacyfilter
EXTERNCloudmodel
TERUGAntwoord
  • Herkent namen, adressen en geboortedata
  • Vervangt herkende gegevens door fictieve varianten
  • Draait lokaal, binnen uw organisatie
  • Herkenning eerst toetsen op uw gegevens
Over mij

Eén aanspreekpunt, van advies tot uitrol.

Ik ben Mike Modvili. In twaalf jaar software- en dataontwikkeling, onder andere bij Provincie Gelderland, heb ik oplossingen gebouwd voor complexe werkprocessen. De afgelopen twee jaar heb ik mij gespecialiseerd in AI-workflows en het automatiseren van taken met samenwerkende agents.

Mijn specialisme is lokale AI: taalmodellen op uw eigen infrastructuur. Mijn eigen lab helpt mij om keuzes over modellen en hardware praktisch te onderbouwen. Daarnaast werk ik als Microsoft Fabric engineer aan de architectuur, inrichting en ontwikkeling van dataplatformen.

U werkt rechtstreeks met mij, van de eerste vraag tot de overdracht. Ik zorg voor een werkende oplossing, duidelijke documentatie en kennisoverdracht, zodat uw team na afloop zelfstandig verder kan.

Kennismaken

Een half uur, vrijblijvend.

Advies, maatwerk-agents, lokale AI of Microsoft Fabric: vertel kort waar u tegenaan loopt.

Ik reageer binnen één werkdag op uw bericht om een vrijblijvend halfuur te plannen.

Liever direct mailen? mike@modvili.nl

Zo werken we samen

  1. Uw vraag bespreken

    We bespreken uw situatie en wat u wilt bereiken.

  2. De eerste stap afbakenen

    We spreken af wat de eerste stap omvat en kost. Bij lokale AI toetsen we kwaliteit, snelheid en gebruik in een proef.

  3. Bij een vervolg: bouwen en overdragen

    Ik bouw en koppel de oplossing, met documentatie en kennisoverdracht.