Terug

Microsoft
Foundry 

Iedereen heeft een AI-pilot. Bijna niemand heeft AI in productie. Van AI-pilot naar productie. ITRBLS bouwt AI-apps en agents op Microsoft Foundry, met modelkeuze, governance en je eigen data als fundament. 

Foundry icon in hexagon
Rebels brainstormen met de klant

Wat is Microsoft Foundry?

Je voorsprong koop je niet, die bouw je. De echte vraag is niet welk AI-model het beste is, maar welke kennis je opbouwt die niemand je kan afpakken: een taak kun je uitbesteden, je leerproces niet. Microsoft Foundry (voorheen Azure AI Foundry) is hét platform om precies dat te bouwen: AI-apps en agents die, gegrond op je eigen data via Foundry IQ, slimmer worden met elke keer dat je ze gebruikt. Je kiest uit meer dan 11.000 modellen, van OpenAI's GPT-5 tot Anthropic's Claude en open-source, en wisselt het model eronder in zonder je opgebouwde expertise te verliezen. Met governance ingebouwd breng je AI van pilot naar productie, en blijft de waarde bij jou.

Microsoft Foundry

Wat kun jij ermee?

Foundry pak je erbij als kant-en-klaar niet ver genoeg gaat: als je iets op maat wilt bouwen dat een echt verschil maakt, tot een compleet AI-product aan toe. Een paar vraagstukken waarvoor organisaties Foundry inzetten:
Een AI-product dat je zelf in de markt zet: je wilt AI niet alleen intern gebruiken, maar als feature of dienst aanbieden aan je eigen klanten. Op Foundry bouw je dat product, op je eigen modellen en data, en houd je het in eigendom.

Een kernproces dat te complex is voor een standaardtool: tientallen stappen, uitzonderingen en koppelingen over meerdere systemen, waar geen kant-en-klare Copilot tegenop kan. Met agents en workflows automatiseer je het end-to-end.

Schaarse expertise beschikbaar voor het hele team: de kennis van je beste specialist zit in één hoofd. Je legt zijn manier van werken vast in een agent die op jouw data redeneert, zodat iedereen op dat niveau werkt.

AI die je dúrft in te zetten op kritieke beslissingen: in zorg, finance of techniek moet elk antwoord kloppen en herleidbaar zijn. Met grounding op gecontroleerde bronnen, evaluatie en monitoring bouw je AI die dat bewijs levert.

Kosten en kwaliteit in eigen hand: draait je AI op volume, dan telt elk model. Met modelkeuze en een router stuur je per taak op de beste prijs-kwaliteit, zonder je applicatie te herbouwen.

Een voorsprong die elke maand groter wordt: geen losse tool, maar een systeem dat leert van elk gebruik en jouw kennis vastlegt. Dat is je IP, en het compoundt: elke verbetering maakt de volgende beter.

Geen losse experimenten, maar AI die een echt bedrijfsprobleem oplost en van jou is. Twijfel je of jouw vraagstuk Foundry vraagt of dat kant-en-klaar volstaat? Daar helpen we je als eerste mee kiezen.


Rebel ondergegooid met strandballen

De meest
voorkomende uitdagingen 

1. Afhankelijkheid in plaats van bezit: elke nieuwe AI-dienst is weer een leverancier waar je van afhankelijk wordt, in plaats van een capaciteit die je zelf opbouwt en in handen houdt.

2. Je kennis wordt gemeengoed: leun je op algemene modellen en tools die je niet beheert, dan verdwijnt je beste expertise erin. Wat jou onderscheidt, kan een ander straks net zo goed.

3. Niets dat zich opbouwt: je stapt steeds over op het nieuwste model en begint elke keer opnieuw. Er ontstaat geen systeem dat jouw kennis vasthoudt en beter wordt.

4. Blijven hangen in experimenten: AI-pilots maken indruk, maar worden zelden een product of proces waar de organisatie echt op draait.

5. De keuze tussen zelf maken en inkopen: alles zelf maken kost te veel, alles inkopen geeft je niets in handen. Weten waar die grens ligt is de moeilijkste keuze, en de duurste.

 

Rebel aan het presenteren in een vergaderruimte

FAQ

  • Waarom kloppen de cijfers in twee rapportages nooit met elkaar? Omdat elke afdeling zijn eigen bron, export en versie heeft. Fabric brengt alles samen in OneLake, één centrale laag waar iedereen op dezelfde data werkt. Geen tien versies van de waarheid meer, maar één waar je daadwerkelijk op kunt sturen.

  • Moet ik eerst al onze data opschonen voordat dit kan? Nee. We beginnen met de bronnen die het meeste opleveren en ontsluiten die stap voor stap. Fabric is juist de plek waar je data opruimt en ordent, niet een voorwaarde die je vooraf perfect moet hebben. Je hoeft niet te wachten tot alles klopt.

  • We hebben al Power BI. Wat voegt Fabric toe? Power BI is de rapportagekant, en die zit gewoon in Fabric. Fabric voegt de rest toe: de opslag, de data-pipelines, realtime analyse en data science, in één omgeving. In plaats van losse tools aan elkaar te knopen, werkt alles op dezelfde data.

  • Onze AI geeft matige antwoorden. Ligt dat aan het model? Meestal niet. In 2026 is het model zelden de bottleneck, de data eronder wel. Agents en Copilot zijn maar zo goed als de data waarop ze staan. Met Fabric als gedeeld, opgeschoond fundament, ontsloten via Fabric IQ, krijgen je AI-toepassingen eindelijk betrouwbare context.

 

Koppelingen met het

Fabric Platform

 Geloof je ogen niet 

 IT saai en voorspelbaar? Zeker niet! In een inspiratiesessie nemen we je mee door alle nieuwe mogelijkheden.
Laat je verbazen en boek een sessie bij jou op de zaak.

SH3_0496_2
Arthur Beverloo info@itrbls.com 06 123 456 78