AI Product Builder, ontwerper,
teamlead.

Ik breng AI voorbij de pilot, en houd het daarna draaiend.

De meeste AI-implementaties stranden op de afstand tussen de tool en het dagelijkse werk. Ik breng een proof of concept naar productie via afgebakende bouwblokken met een meetbare uitkomst, begin bij flows in plaats van tools, en richt de borging vanaf dag één in, inclusief governance en EU AI Act-readiness. Memortium draait al ruim een jaar op die manier, met dertig betalende klanten en twee uur van mijn tijd per week.

Twee dingen maken dat mogelijk: mijn designervaring en mijn bouwskills met AI. Ruim twaalf jaar enterprise-UX wijst me waar werk vastloopt en hoe mensen een systeem gaan vertrouwen. De agentic bouwpraktijk die ik dagelijks oefen zet dat om in werkende productie in dagen in plaats van kwartalen.

Kostendiscipline zit in de architectuur, vanaf de eerste regel.

De tokenrekening groeit vaak harder dan de waarde eronder, omdat het zwaarste model op elke taak wordt losgelaten. In productie route ik elke taak naar het model dat erbij past: het goedkope werk goedkoop, de zwaardere modellen alleen waar ze renderen.

Die keuzes maak ik niet op gevoel. Ik ken de vorm van de modellen die ik dagelijks gebruik en weet waar een lichter model het overneemt zonder kwaliteitsverlies. Token economics en FinOps zitten zo in de architectuur ingebakken, zodat de kosten meeschalen met de waarde en niet met het volume.

Mijn agents houden stand, ook buiten de demo.

Agents die het in een demo glansrijk doen, vallen vaak om in productie: een gemiste edge case, een overdracht die misgaat, een tool-call zonder vangnet. De multi-agent setups die ik draai houden stand, met guardrails en human-in-the-loop op de plekken waar een fout telt, en Mono Dash die de orkestratie doet.

Het verschil zit in weten wat een agent geloofwaardig kan en waar het wensdenken wordt. Ik ontwerp de orkestratielaag eronder: wie aan wie overdraagt, waar de state leeft, waar de approval gate zit. Evals en vangrails houden een agent-vloot eerlijk zodra het echt telt.

Ik ontwerp AI die mensen begrijpen en vertrouwen.

Adoptie is waar de meeste rollouts sneuvelen. De tool staat er, de licenties zijn betaald, en toch grijpt niemand ernaar. Wat ontbreekt is een ontwerp voor hoe het systeem in de werkstroom past, en of mensen het genoeg vertrouwen om het te openen.

Daar ligt mijn fundament. Die jarenlange enterprise-UX-achtergrond leerde me precies waar adoptie breekt, en ik ontwerp ernaar: confidence-indicatoren, een heldere fallback, human-in-the-loop waar het telt. Adoptie en change pak ik aan met training binnen het werk zelf, gekoppeld aan de flow die mensen net hebben opgepakt.

Een uitrol slaagt pas als iedereen meekomt, van Annie bij de receptie tot Johan in de directie.

Aan beide kanten van de brug: bouwen, en weten wat een keuze kost.

Er zit een gat tussen wie AI bouwt en wie de gevolgen draagt: engineers die de business niet spreken, leiders die niet weten wat een technische keuze kost. Ik sta aan beide kanten, uit jarenlang cross-functional werk bij Shell, Roche, Philips en ING en twee jaar 0-1 product ownership op eigen ventures.

Ik vertaal een businessdoel naar een architectuur en een architectuurkeuze terug naar wat hij kost en oplevert. In een wereld waarin bouwen in dagen kan, verdwijnt de scheiding tussen wie adviseert en wie bouwt. Die rol vul ik zelf: ontwerpen en bouwen in één beweging, met stakeholdermanagement en het team in de regie.

Governance hoort in het bouwblok, niet erachteraan.

De AI Act geldt per 2 augustus 2026 volledig. Plak je governance er achteraf bij, dan loop je vast op vragen die niemand meer kan beantwoorden: wie zag welke data, waar kwam een beslissing vandaan.

Ik bouw het vanaf dag één in. Per agent ligt vast wat autonoom mag en wat naar een mens gaat, met logs en een interne eigenaar die voor uitzonderingen tekent.