Onderwerpen die we behandelen
Onze inzichten focussen op het snijvlak van AI-engineering, systeemarchitectuur en uitvoering in de echte wereld, waar de echte uitdagingen liggen.
AI-engineering in productie
Hoe ontwerp, bouw en beheer je taalmodel-gebaseerde systemen die echt gebruik overleven. RAG-architectuur, prompt engineering op schaal, vectordatabasekeuze, latency-beheer en foutafhandeling in AI-pijplijnen.
Data-engineering en ML Ops
Betrouwbare datapijplijnen bouwen, modeldrift beheren, MLOps-workflows structureren en data science-experimenten omzetten naar productieklare systemen. We behandelen het volledige pad van notebook naar uitgerold model.
Platform en infrastructuur
Kubernetes voor AI-workloads, GPU-infrastructuurkeuzes, kostenoptimalisatie op schaal, monitoring voor ML-systemen en de infrastructuurbeslissingen die bepalen of AI-systemen langetermijn onderhoudbaar zijn.
AI-strategie voor besluitvormers
Wanneer bouwen vs. kopen, hoe AI-leveranciers evalueren, wat 'productieklare' echt betekent, hoe een AI-project af te bakenen en hoe AI-systemen te gouverneren in een gereguleerde omgeving.
Beveiliging en governance
Dataprivacy in AI-pijplijnen, prompt injection-risico's, toegangscontrole voor AI-systemen, modelauditering en compliance-overwegingen voor AI in gereguleerde sectoren.
Team en uitvoering
Hoe AI-engineeringteams structureren, wat AI-projecten laat mislukken, verkennen effectief uitvoeren, verwachtingsmanagement bij stakeholders en een productie-first engineeringcultuur bouwen.
Onze redactionele principes
We houden ons geschreven werk aan dezelfde standaarden als ons engineeringwerk.
Specifiek boven algemeen
We schrijven geen 'AI zal alles transformeren'-stukken. We schrijven over specifieke problemen, specifieke oplossingen en specifieke trade-offs, met genoeg detail om bruikbaar te zijn.
Praktijkperspectief
Onze inzichten komen van het bouwen en opereren van echte systemen. We schrijven niet over dingen die we niet hebben gedaan.
Geen leveranciersmarketing
We evalueren tools op hun verdiensten. Als we iets aanbevelen, is het omdat het een echt probleem voor ons heeft opgelost, niet vanwege een commerciële relatie.
Eerlijk over onzekerheid
AI is een snel bewegend veld. Waar we niet zeker zijn, zeggen we dat. Waar het antwoord afhangt van context, leggen we uit welke vragen de juiste zijn.
Kort genoeg om uit te lezen
Long-form content heeft zijn plaats, maar de meeste inzichten moeten kort genoeg zijn om in één keer te lezen en bruikbaar genoeg om voor het einde van de dag nut te hebben.
Bijgewerkt als we leren
Het beste advies veroudert. We updaten of archiveren content als het landschap verandert in plaats van verouderde richtlijnen live te laten.
Wil je inzichten direct ontvangen?
Volg ons werk of neem contact op. We bespreken de onderwerpen die we behandelen graag dieper.