Hoe Plainwater AI werkt: van vraag tot dashboard, met de poort ertussen
Ruben, BI-consultant bij Zorggroep Meerwijk, krijgt een vraag van de controller: waarom laadt het verzuimrapport sinds twee weken zo traag? Vroeger betekende dat een middag zoeken in querylogs. Nu typt hij de vraag in een gesprek.
Wat er daarna gebeurt, volgt deze pagina stap voor stap. Elke stap loopt door één poort die bewaakt wat er naar het model gaat.
Bijgewerkt .
Welke route legt een vraag af?
Een vraag gaat van het gesprek naar een agent, die via de AI-poort op de bron werkt, zijn voorstel in een sandbox bewijst en het resultaat aan een mens voorlegt. Wat blijft, wordt een dashboard.
- Vraag. Ruben stelt zijn vraag in de webapp of in zijn eigen AI-tool.
- Agent. Een first responder beantwoordt eenvoudige vragen direct; voor dit werk start hij een agent.
- Poort. Elk modelverzoek en elke toolaanroep krijgt één besluit volgens de regels van Meerwijk.
- Bron. De agent leest metadata, querystatistieken en ontbrekende indexen, met pseudoniemen in plaats van echte namen.
- Sandbox. Zijn voorstel draait in een wegwerpkopie, wordt gemeten en vergeleken met het origineel.
- Mens. Ruben ziet het verdict, leest het voorstel terug in echte namen en keurt het goed.
- Dashboard. De meting wordt een dashboard dat elke ochtend ververst, zonder dat er een model voor draait.
Wat doet de poort tussen agent en model?
De poort geeft elk verzoek precies één beleidsbesluit en houdt tegen wat niet mag. Een geweigerd verzoek bereikt de modelleverancier niet.
Tabelnamen gaan als pseudoniem naar het model, rijen gaan standaard niet mee, en tellingen onder tien worden "<10". Wat Ruben terugleest, staat weer in zijn eigen namen.
Waarom een sandbox voordat iets live gaat?
Omdat een voorstel pas iets waard is als het gemeten is. De agent voert zijn wijziging uit in een wegwerpkopie, meet looptijd en resultaat en vergelijkt dat met het origineel.
Wat er in de kopie zit, kiest de klant: synthetische data, synthetische data gevormd naar de echte statistieken, of echte data. De kopie wordt na afloop altijd opgeruimd.
Uit welke lagen bestaat het platform?
Het platform heeft negen lagen, en elke laag beantwoordt een eigen vraag van een team dat met data en AI werkt. Samen vormen ze één omgeving.
| Laag | Vraag die hij beantwoordt |
|---|---|
| De AI-poort | Wat gaat er naar het model? |
| Eén keer opzetten | Hoe werkt iedereen op dezelfde manier? |
| AI voor dataontwikkeling | Hoe helpt AI bij engineering en analyse? |
| De AI-laag op Yres | Hoe werkt AI samen met ons datawarehouse? |
| Dashboards | Hoe wordt een analyse een blijvend rapport? |
| Veiligheid | Welke garanties zijn er, en zijn ze getest? |
| Werkwijzen | Kan ik mijn eigen coding-AI gebruiken? |
| Elk model | Zit ik vast aan één leverancier? |
| Europees | Waar wordt de data verwerkt? |
Wie werkt er in het platform?
Iedereen die met de data werkt, op zijn eigen manier. Ruben werkt in de webapp, Mila in haar editor met Claude Code, en de controller kijkt naar dashboards en stelt er vragen over.
Beheer zet het platform één keer op: bronnen, datatoegang, spelregels, rollen en de skills die vastleggen hoe Meerwijk werkt. Daarna geldt dat voor elke agent van elke collega.
Waar het ophoudt
Plainwater AI werkt op je bestaande warehouse, ETL en rapportages. Het vervangt ze niet.
Een agent stelt voor en bewijst; schrijven op de bron gebeurt alleen als bevoegdheid per bron, via een voorstel dat een mens goedkeurt.
En de poort bewaakt wat het platform zelf doorgeeft. Wat je met een eigen AI-tool buiten het platform doet, valt daarbuiten.
Veelgestelde vragen
Heb ik een nieuw datawarehouse nodig voor Plainwater AI?
Nee. Plainwater AI werkt op je bestaande bronnen, zoals SQL Server, Azure SQL, PostgreSQL en SAP HANA Cloud, en via connectoren op tools als Power BI en Azure Data Factory.
Voert een agent zelf wijzigingen door op productie?
Alleen als die bevoegdheid voor de bron is gegeven, en dan via een voorstel dat een mens goedkeurt. Standaard leest en bewijst een agent.
Wat kost een dashboard aan modelgebruik?
Alleen bij maken en wijzigen. Verversen gebeurt op een schema zonder dat er een AI-model voor draait.
Kan ik het platform zien werken?
Ja, in een demo laten we een vraag van begin tot dashboard zien, op voorbeelddata.