De meeste AI-projecten falen niet op het model. Ze stranden tussen een overtuigende demo en een systeem dat echte gebruikers, echte kosten en een echte auditor overleeft. Dit is het pad dat LMXAI loopt.
De reis van AI-prototype naar productie is het werk dat een notebook, een Copilot-proef of een hackathon-agent omzet in een dienst met een SLO, een eigenaar, een kostenplafond en een bewijspakket. LMXAI bestaat voor dat interval. De claim op de homepage is letterlijk: één partner over software, architectuur, data en commercialisatie, als fractional AI CTO.
| Fase | Exitcriterium |
|---|---|
| Kader | Beoogd doel, gebruikers, dataklassen, succesmaatstaf opgeschreven |
| Dunne schijf | Eén workflow in een echte omgeving, geen slide-prototype |
| Retrieve / tool | Index of tools die u bezit; evalset van ≥30 gouden items |
| Serve | vLLM of gecontracteerde API achter een gateway; traces aan |
| Harden | Auth, egressbeleid, PII-aanpak, menselijke override |
| Bewijs | SLO + kostenblad + AI Act-gaplijst getekend door een eigenaar |
| Overdracht | Uw org, uw runbooks, uw piket — wij blijven of gaan schoon weg |
EU-specifiek: fase “Bewijs” omvat de compliancedeliverable — classificatie, logging, skelet van het technisch dossier — zodat productie en regelgeving geen twee projecten blijven die elkaar nooit raken.
Een eerlijke dunne schijf is weken, geen kwartalen. Een werkplek of klinische agent die een organisatie van 500 mensen kan gebruiken is maanden, omdat retrievalkwaliteit, IAM en OR-kaders de kalender bepalen — niet de modelkeuze. Wie een productiedatum uit een modelkaart citeert, verkoopt de overgeslagen reis.
Verder lezen: productie-RAG en agents, soevereine vLLM, werkplek vs Copilot.
Volgende stap. Als dit de beslissing is die voor u ligt, scoped LMXAI het systeem — geen workshopreeks.