Amsterdam – Het Amsterdamse AI-bedrijf AI Opener gaat vanaf vandaag verder onder de naam Tisser. De naamsverandering markeert een verschuiving die het bedrijf bij klanten ziet: organisaties zoeken steeds minder naar experimenten met kunstmatige intelligentie, maar willen AI juist betrouwbaar inzetten in hun dagelijkse werkprocessen.
Van AI-experiment naar betrouwbare bedrijfstoepassing
Waar bedrijven de afgelopen twee jaar vooral experimenteerden met AI-mogelijkheden, zoeken zij nu naar praktische, betrouwbare integratie in dagelijkse werkprocessen. CEO Radboud Langenhorst benadrukt dat de technische haalbaarheid niet langer het bottleneck is, de echte uitdaging ligt in structurele implementatie binnen bestaande organisaties.
Voor mkb-ondernemers betekent deze trend dat AI-leveranciers zich steeds meer richten op implementatie en resultaten in plaats van proof-of-concepts. Dit biedt kansen voor bedrijven die klaar zijn om AI structureel in hun processen in te bedden, maar vereist ook duidelijkheid over welke processen werkelijk baat hebben bij automatisering en hoe je dat betrouwbaar realiseert zonder operationele verstoringen.
De afgelopen twee jaar draaide vrijwel elk gesprek over de mogelijkheden van AI, vertelt Radboud Langenhorst, CEO van Tisser. Technisch gezien kun je tegenwoordig razendsnel iets indrukwekkends bouwen. Volgens hem ligt de interessante vraag nu bij de praktische toepassing: hoe krijg je AI betrouwbaar aan het werk binnen een echte organisatie?
Van AI-experiment naar structurele toepassing
Tisser ziet dat kunstmatige intelligentie steeds meer verschuift van innovatieproject naar dagelijkse operatie. Een goede demo volstaat niet langer. AI moet toegang hebben tot de juiste kennis en systemen, binnen duidelijke regels functioneren en mensen moeten kunnen ingrijpen wanneer dat nodig is. Daarnaast moet de technologie passen binnen bestaande processen en verantwoordelijkheden.
AI is geen doel, benadrukt Langenhorst. Net zoals automatisering geen doel is. Het doel is beter werk: sneller werk, minder repetitief werk en betere beslissingen. Die verschuiving van experiment naar structurele toepassing vormde de aanleiding voor de nieuwe naam.
Tisser verwijst naar weven van draden
Toen AI Opener twee jaar geleden werd opgericht door onder meer Radboud Langenhorst en Quincy James, lag de nadruk vooral op het verkennen van generatieve AI. Inmiddels draait het steeds vaker om de vraag hoe AI duurzaam kan worden verbonden met bestaande processen, kennis en systemen. De naam Tisser verwijst naar die volgende fase.
Het Franse woord betekent weven: afzonderlijke draden samenbrengen tot één geheel. Tegelijkertijd zit er een Nederlandse knipoog in de naam: het is er. AI is er inmiddels meer dan genoeg, aldus Langenhorst. De volgende stap is zorgen dat organisaties er daadwerkelijk beter van worden.
Platform verbindt kennis en systemen
Tisser werkt inmiddels voor ruim veertig merken, waaronder Basic-Fit, Reducate en Bugaboo. Het bestaande platform van AI Opener gaat verder als Tisser One. Daarin worden bedrijfskennis, gespecialiseerde AI-agents, AI-modellen en bestaande systemen met elkaar verbonden. Zo kunnen organisaties AI binnen bestaande processen en verantwoordelijkheden inzetten.
Marketing-, sales- en serviceteams kunnen delen van hun werk met AI laten uitvoeren. Voorbeelden zijn het analyseren en produceren van campagnes, het verrijken van leads en het afhandelen van klantvragen vanuit centrale kennisbanken. De technologie achter het platform wordt samen met Artific in Nederland ontwikkeld en gehost. Daarnaast is Tisser samen met Trojan Monkeys en Ainigma medeoprichter van AI AM, de hub voor toegepaste AI in Amsterdam-Oost.
Kernfeiten
- AI Opener gaat verder onder de naam Tisser per vandaag
- Organisaties verschuiven van AI-experimenten naar structurele toepassing in werkprocessen
- De praktische vraag staat centraal: hoe krijg je AI betrouwbaar aan het werk binnen een echte organisatie
Veelgestelde vragen
Wat betekent deze naamsverandering voor mijn bedrijf dat AI wil inzetten?
De verschuiving van AI Opener naar Tisser signaleert dat AI-dienstverleners zich richten op praktische implementatie in plaats van losse experimenten. Dit kan betekenen dat je als ondernemer meer ondersteuning krijgt bij het daadwerkelijk inbedden van AI in je processen, maar ook dat je duidelijk moet kunnen aangeven welke werkprocessen werkelijk baat hebben bij automatisering.
Hoe beïnvloedt de focus op ‘betrouwbare AI-toepassing’ mijn investeringsbeslissing?
Bedrijven die AI willen implementeren, moeten nu meer nadruk leggen op haalbaarheid en integratie met bestaande systemen dan op indrukwekkende technische mogelijkheden. Dit betekent dat je als ondernemer kritischer moet kijken naar hoe een AI-partner jouw specifieke werkprocessen begrijpt en kan optimaliseren.
Wat zijn de gevolgen van deze verschuiving voor AI-implementatie in het MKB?
De focus op structurele toepassing in plaats van experimenten maakt AI-implementatie concreter en resultatuurgerichter. Dit kan leiden tot snellere terugverdienmodellen, maar vereist ook dat je als ondernemer duidelijk weet welke processen je wilt verbeteren en wat succes voor jou betekent.
Welke voorbereiding is relevant voor mijn bedrijf voordat ik met een AI-partner in gesprek ga?
Zorg dat je je werkprocessen goed in kaart hebt en kunt aangeven waar handmatige taken tijd kosten of fouten veroorzaken. Dit helpt een AI-partner als Tisser om snel in te zien waar AI werkelijk waarde toevoegt en hoe je die betrouwbaar kunt implementeren zonder operationele verstoringen.