Amr Alassal

De meeste AI-projecten stranden niet op het model. Ze stranden op alles eromheen: de retry die er nooit kwam, de prompt die niemand kan aanpassen zonder een deploy, de evaluatie die alleen op de demoset draaide, de rekening van €40.000 per maand die niemand had zien aankomen. Mijn werk zit precies in dat gat — tussen een prototype dat indruk maakte op de directie en een systeem dat het maandagochtendverkeer overleeft.

Ik werk op drie terreinen, en de meeste opdrachten raken er twee. Agentic AI: LLM-systemen met meerdere stappen, met reflectie, parallelle uitvoering, guardrails en kwaliteitsscores die je echt kunt meten. Architectuur: de services, queues, deployment en observability eronder, zodat het AI-deel niet het fragiele deel is. AI-strategie: bepalen wat het bouwen überhaupt waard is, wat je beter kunt kopen, en hoe een realistische eerste zes maanden eruitzien.

Ik blijf hands-on. Ik schrijf code in de codebase, geen slides erover. Als een opdracht klaar is, heeft je team iets in handen dat het zonder mij kan onderhouden.

Ik werk met drie soorten teams.

Het eerste is een startup die voor het eerst AI in het product zet. Er is een demo die werkt, een founder die klanten iets heeft beloofd, en geen duidelijk pad daartussen. Wat je dan nodig hebt is geen strategiedeck — maar iemand die dit eerder heeft opgeleverd en kan zeggen welke bochten je veilig kunt afsnijden.

Het tweede is een scale-up waarvan het systeem zijn eerste opzet is ontgroeid. De AI-feature werkt, maar is traag, of duur, of niemand kan de prompts aanpassen zonder de evaluatie te breken. Dat is meestal een architectuurprobleem in een AI-jasje.

Het derde is een grotere organisatie die haar pilots heeft gedraaid en nu een agentic strategie wil die een echte roadmap, een echt budget en een echte compliance-afdeling overleeft.

Zoek je iemand die een rapport schrijft en het overdraagt, dan ben ik de verkeerde. Wil je iemand in de codebase náást je engineers, plan dan het kennismakingsgesprek.