succesverhalen
Een wisselende blik op hoe we AI in complexe softwarelevenscycli verweven en tegelijk de risico's van gedurfde, AI-native ideeën verkleinen.
Doorlooptijd halveren dankzij AI-copilots over de hele SDLC.
Requirements, ontwikkeling, QA-automatisering en release-operaties.
Tijd om een cybersecurity-concept rond romancescams te de-risken.
Sportstech-platform met AI-native SDLC
We werkten met een gereguleerde sportstech-operator om AI in elke stap van de softwarelevenscyclus te verankeren: specificatiegedreven ontwikkeling in Linear, een op maat getunede Cursor en governance voor releases met hoge inzet terwijl QA-automatisering zijn validatie afrondt.
Hoogtepunten
- Eén AI-werkruimte afgestemd op hun domeinspecifieke microservices.
- Specificatiegedreven ontwikkeling in Linear houdt product, engineering en QA op elke iteratie uitgelijnd.
- Telemetrie bewaakt naleving van interne controles terwijl QA-pilots de dekking uitbreiden.
Deliverables
- Cursor-finetuningpipeline afgestemd op hun codeconventies en architectuurpatronen.
- AI-ondersteunde requirement-sjablonen die betting-concepten naar uitvoerbare specs vertalen.
- Lopend QA-automatiseringskader met synthetische data en regressiepakketten, getest samen met QA-leads.
- Deployment-guardrails zodat AI-code veilig review, testing en release doorloopt.
Resultaten
- 50% sneller leverritme bij prioritaire squads.
- QA-automatisering in pilotfase voor bedrijfskritieke journeys.
- Hoge adoptie omdat teams in hun bestaande tools konden blijven werken.
Tijdlijn
Discover
Product-, engineering- en compliance-rituelen geobserveerd om frictiepunten voor AI te identificeren.
Co-creatie
Cursor getuned, promptbibliotheken gebouwd en outputs live gevalideerd met teamleads.
Opschalen
Enablement-playbooks, observability en continue tuning-cadences uitgerold.
Romancescam-intelligence voor investeringsbesluit
Een investeerder in vroege fase vroeg ons een concept te valideren dat romancescams detecteert vóórdat geld beweegt. We combineerden veldonderzoek, datapartnerschappen en lichte prototypes om een go/no-go te onderbouwen.
Hoogtepunten
- Menselijke, technische en regelgevende aanvalsvectoren in minder dan zes weken in kaart gebracht.
- Snelle experimenten met LLM’s en gedragsgrafen om daderpatronen te classificeren.
- Investeringsmemo met TAM, technische haalbaarheid en gefaseerde go-to-market onderbouwd.
Deliverables
- Threatmodel en opportunity map voor datingapps, messaging en betaalstromen.
- Signaalkatalogus met scraped intel, partnerdata en gebruikersinterviews.
- Prototype-scoremotor die romancescam-risico bijna realtime rangschikt.
- Validatierapport met KPI’s, budgetbandbreedtes en partnership-roadmap.
Resultaten
- Investeerder kreeg vertrouwen om gefaseerd te bouwen met eerste designpartners.
- Duidelijke differentiatie gebaseerd op unieke gedrags-signalen.
- Risicobeheersing voor privacy, toestemming en regionale regelgeving vastgelegd.
Tijdlijn
Sensemaking
Kwalitatieve interviews, dark-web-intel en incidentdata verzameld.
Experimentatie
Lichte modellen gebouwd om detectie-nauwkeurigheid vs. false positives te testen.
Besluit
Inzichten gebundeld in een investeerdersmemo met go/no-go-advies.
Laten we uw volgende succesverhaal ontwerpen.
Of u nu SDLC-transformatie of snelle research nodig heeft: wij bouwen vertrouwelijke AI-trajecten met meetbare impact.
Plan een strategiesessie →