Klantbeschrijving‍

Een consultancybedrijf gespecialiseerd in dataprojecten voor enterprise-klanten. Het team bouwt regelmatig voorspellende modellen (bijv. churn, vraag, classificatie), maar worstelde met het herbruikbaar maken van deze modellen richting meerdere klanten.

Uitdaging‍

Elke klantopdracht vergde maatwerk en losse deployments, waardoor schaalbaarheid en onderhoud problematisch werden. Er was behoefte aan een gestandaardiseerde en beheersbare manier om modellen als dienst aan klanten te leveren, inclusief SLA's, logging en updates.

Oplossing‍

Er werd een oplossing ontwikkeld die een Modelling-as-a-Service (MaaS)-platform dat AI-modellen als API exposeert richting klanten. Modellen worden gecontaineriseerd, automatisch geschaald en voorzien van monitoring, versiebeheer en toegangsbeheer. Klanten integreren eenvoudig via REST of SDK.

Aanpak

1. Inventarisatie van modellen en use cases
   We selecteerden de meest gebruikte modellen en standaardiseerden de input/outputstructuur per modeltype.
2. Containerisatie en API-laag ontwikkelen
   Elk model werd verpakt in een Docker-container met REST-interface, draaiend op een schaalbare Kubernetes-omgeving.
3. Toegangsbeheer en SLA-monitoring inrichten
   API-tokens, rate limiting, logging en uptime-bewaking werden opgezet per klant en modelinstantie.
4. Self-service dashboard ontwikkelen
   Klanten kregen toegang tot een portaal waarin zij modellen kunnen testen, monitoren en documentatie raadplegen.

Resultaten

• Binnen 2 maanden werden 5 AI-modellen als service live gezet
• Klanten integreren modellen direct in hun workflows
• Lagere operationele druk op het developmentteam
• Nieuwe recurring revenue vanuit AI-diensten

Learnings‍

De stap van maatwerkproject naar product-as-a-service gaf het consultancybedrijf schaalbaarheid en herbruikbaarheid. Klanten profiteren van snelle implementatie, het team van meer focus en het bedrijf van een robuuster verdienmodel.

‍