Everyone talks about building AI agents. Nobody talks about what they cost. Here's a cost model at API list prices, and what multi-model routing does to it.
De meeste bedrijven 'gebruiken AI' maar integreren het niet. Het verschil tussen een medewerker die ChatGPT opent en een systeem dat automatisch werk doet.
Van bouw tot accountancy: per branche de 2-3 AI-toepassingen die nu het meeste opleveren, met concrete besparingen en een realistische inschatting.
Everyone debates which AI framework to use. After thousands of production dispatches, I learned the framework doesn't matter. Your architecture does. Here's what actually works.
In most multi-agent setups, a task is 'done' when the agent says it's done. In VNX, it's done when the system can verify the deliverables meet quality standards. Here's how.
Nvidia's Groq 3 LPU delivers 35x more tokens per megawatt. That's not just faster AI: it's faster failure without governance. Here's why guardrails matter more than ever.
Nvidia maakt AI-inference 35x efficiënter. Toepassingen die nu onbetaalbaar zijn, worden straks standaard. Wat betekent dit concreet voor het MKB?
De meeste artikelen over AI orchestration beschrijven een agent die subagents aanstuurt. Dat is niet orchestration, dat is delegatie zonder controle. Dit is hoe het wel werkt.
Elk AI-framework gebruikt hetzelfde patroon: een orchestrator die subagents spawnt. Na maanden in productie weet ik waarom dat patroon faalt, en wat er beter werkt.
89% van bedrijven meldt succes met AI, maar de helft worstelt met praktische toepassing. Dit 5-stappenplan helpt je van losse prompts naar werkende AI-workflows.
Running 4 AI agent terminals daily gets expensive fast. Here's how I went from 1,500 tokens per dispatch to 200, and why native skills were the key.
88% van bedrijven zegt AI te gebruiken, maar slechts 6% haalt er echt winst uit. Dit zijn de vier AI-toepassingen die wél werken voor het MKB, met de kosten en een stappenplan.