VERA-AI voor Vlaamse KMO’s

VERA-AI ontwikkelt en valideert een methode die een Vlaamse KMO helpt om voor een concrete kennisontsluitingstaak een onderbouwde keuze te maken tussen klassieke automatisering, een LLM-workflow en een AI-agent. Die methode weegt expliciet af of de AI en de gegevens op de eigen servers van het bedrijf blijven dan wel in de cloud draaien, bouwt gegevensbescherming van bij het ontwerp in (privacy by design), en koppelt elk advies aan een evaluatieraamwerk dat meet of de oplossing in de praktijk waarde oplevert voor de gebruiker.We valideren de methode op drie echte KMO-cases. Het resultaat is een open, vrij beschikbare methode met uitgewerkte sectorvoorbeelden. Het project sluit aan op de missie van het Onderzoekscentrum (Bio-)Tech11 en op het speerpunt User Centered Experiences, dat gebruiksgerichte en betrouwbare AI centraal stelt.
VERA-AI richt zich op kleine en middelgrote ondernemingen die AI willen inzetten maar doorgaans niet over een eigen AI-team beschikken, ongeacht hun sector of digitale maturiteit. Binnen de KMO is de methode bedoeld voor wie de technische keuze maakt: de IT- of digitalisatieverantwoordelijke, of de externe technische partner die de KMO daarbij begeleidt. Die keuze valt nog voordat een AI-oplossing wordt gebouwd. De methode is dus een technisch beslissingskader, geen businessadvies.

Algemene onderzoeksvraag. Hoe kan een Vlaamse KMO voor een concrete kennisontsluitingstaak onderbouwd kiezen tussen klassieke automatisering, een LLM-workflow en een AI-agent, met expliciete aandacht voor privacy, datalocatie en meetbare operationele waarde?