Over mij

Van levende cellen naar systemen waar u op kunt bouwen.

Shan Brunel — eenmanszaak in Wijchen, werkzaam in de regio Nijmegen. Overdag leid ik procesoptimalisatie in de farmaceutische productie. Wat ik daar doe met processen die nooit twee dagen precies hetzelfde zijn, doe ik hier met AI.

Plan een kennismaking Zo werk ik

Waarom ik dit doe

Ik zag wat AI kan. En ook wat er misgaat.

AI blijft me fascineren. Elke keer als ik ergens in duik of iets bouw, zie ik weer een stuk werk dat nu nog met de hand gebeurt en dat niet meer hoeft.

Maar ik zie ook de andere kant. De fout die u pas veel later ontdekt. Het antwoord dat overtuigend klinkt en toch niet klopt. En de vraag die steeds vaker gesteld wordt: kunt u aantonen dat dit betrouwbaar werkt?

Die vraag beantwoord ik in mijn dagelijkse werk al acht jaar. In de farmaceutische productie werk ik met processen die van nature variëren — levende cellen doen niet elke dag precies hetzelfde. Toch gaat er elke keer een product de deur uit dat klopt. Niet door die variatie weg te wensen, maar door vooraf te bepalen wat een goed resultaat is, te weten wat er mis kan gaan, te meten in plaats van te vertrouwen op gevoel, en alles vast te leggen zodat we het kunnen aantonen.

AI-systemen zijn ook niet-deterministisch: dezelfde vraag kan morgen een ander antwoord opleveren. Daarom past die manier van werken er verrassend goed op — en daarom ben ik deze praktijk begonnen.

Uit de farma

Wat ik daar vandaan meeneem.

Vier dingen die in de farmaceutische industrie dagelijks werk zijn, en die bij het bouwen met AI precies zo hard nodig blijken.

Procesoptimalisatie

Kijken waar een proces tijd, geld of kwaliteit verliest en dat aanpakken — dat is letterlijk mijn functie, en ik geef er leiding aan een team specialisten in. Bij u begint het net zo: eerst kijken wat er elke week terugkomt, dan pas bouwen.

Root-cause-analyse

Als er iets misgaat is "we letten voortaan beter op" geen antwoord. Er bestaat een vaste systematiek om door te vragen tot de echte oorzaak boven ligt. Die gebruik ik ook als een systeem iets doet wat u niet had verwacht.

Denken in kaders

Bij elke wijziging is de eerste vraag: aan welke regels moet dit voldoen, en wat moet ik straks kunnen aantonen? Dat is een gewoonte geworden. De AVG en de EU AI Act zijn daardoor bekend terrein — geen bijlage die er achteraf bij komt.

Aantonen in audits

Ik heb meerdere keren tegenover inspecteurs gestaan om te onderbouwen dat onze processen doen wat wij zeggen dat ze doen. Met goed gevolg. Dat is wat vastleggen waard maakt: niet de map, maar het verhaal dat u ermee kunt vertellen als iemand ernaar vraagt.

De brug

Waarom die aanpak op AI past.

Gewone software is voorspelbaar: a plus b geeft altijd c. AI niet — dezelfde vraag kan morgen een ander antwoord geven, en het klinkt altijd even overtuigend. Precies daarom werkt de aanpak uit de farma hier zo goed.

In de farma

Levende cellen doen niet elke dag hetzelfde. Toch gaat er elke keer een product de deur uit dat klopt — omdat er beheersmaatregelen omheen staan en omdat we meten in plaats van hopen.

Bij AI

Hetzelfde model geeft niet elk moment hetzelfde antwoord. Toch moet uw factuur kloppen. Dezelfde stappen doen hier het werk — ze heten alleen anders.

Wat dat concreet betekent, in beide werelden:

Vooraf vastleggen wat een goed resultaat is — anders valt er niets te toetsen.
Een risicoanalyse: wat kan er misgaan, hoe erg is dat, en hoe merken we het?
Beheersmaatregelen op de plekken die er echt toe doen, niet overal een slot.
Testen vóór livegang — en blijven meten daarna.
Documentatie waarmee u achteraf kunt aantonen wat er gebeurt en waarom.
Een mens die eindverantwoordelijk blijft voor de beslissing.

Zo ziet dat er in een traject uit

Volgende stap

Een uur, vrijblijvend, bij u aan tafel.

U vertelt wat er elke week terugkomt. Ik zeg eerlijk of ik daar iets in zie — en zo niet, dan hoort u dat in datzelfde gesprek.

Plan een kennismaking