AI Landing Zone
Veel organisaties benaderen AI als een toolvraagstuk. In de praktijk is het een beleidsvraagstuk: wie mag welke data zien, welke risico's zijn acceptabel, wie is verantwoordelijk als het misgaat. Dat beleid wordt pas werkzaam zodra het in architectuur is vastgelegd en dus technisch geborgd en toegepast.
De AI Landing Zone vormt een centrale controlelaag waarlangs alle AI-toepassingen worden ontsloten en aangestuurd. Al het verkeer tussen toepassingen, modellen en systemen, van agents die beslissingen nemen tot workflows die toegang hebben tot bedrijfsdata, loopt via deze laag. Niet om innovatie te beperken, maar om te zorgen dat AI binnen duidelijke kaders wordt ingezet, vanaf dag één.
De AI Landing Zone bouwt niet op de integratielaag, ze werkt er nauw mee samen. Authenticatie, autorisatie, monitoring en foutafhandeling zijn cross-cutting concerns die daar al zijn belegd. AI breidt ze uit met bijvoorbeeld tokenverbruik en promptvalidatie, maar vervangt ze niet. Voor de koppeling tussen agents en systemen zetten wij waar mogelijk open standaarden in zoals MCP (Model Context Protocol).
Zo ontstaat geen verzameling losse experimenten, maar een beheersbaar, schaalbaar onderdeel van de bestaande IT-architectuur.
Zonder centraal inzicht schalen AI-kosten ongemerkt mee met gebruik. De AI Landing Zone registreert elk verzoek aan een model en koppelt dat verbruik direct aan een team, toepassing of use case. Zo ontstaat een volledig beeld van wie wat consumeert, kunnen budgetlimieten technisch worden afgedwongen, en wordt onnodig verbruik teruggedrongen. Bijvoorbeeld via caching en model routing. Geen garantie op besparing, wel grip op uitgaven.
Toegang tot data en AI-toepassingen wordt expliciet vastgelegd en gecontroleerd, niet overgelaten aan toevallige toolconfiguraties. Dit geldt in het bijzonder voor agents, die zelfstandig acties uitvoeren en data raadplegen: juist daar is expliciete autorisatie geen optie maar een vereiste. Gevoelige informatie blijft beschermd, ook bij gebruik van externe modellen. Tegelijk biedt de AI Landing Zone de basis om bewuste keuzes te maken over soevereiniteit: wanneer volstaat een publiek model, wanneer is een private of lokale deployment nodig?
Invoer wordt getoetst voordat die een model bereikt, als beveiliging tegen manipulatie zoals prompt injection. Agents handelen daarnaast met eigen, afgebakende rechten binnen het bestaande identity model, net als menselijke gebruikers.
Beleid wordt niet enkel op papier gezet, maar in de architectuur afgedwongen. Auditability, monitoring en logging maken het mogelijk om gebruik te verantwoorden richting toezichthouders en bestuur, met een audit trail die elke aanroep vastlegt, inclusief invoer, gebruikt model en context. Onder wetgeving als NIS2 en de EU AI Act is de organisatie, en in toenemende mate de bestuurder persoonlijk, aansprakelijk voor hoe AI wordt ingezet. De AI Landing Zone maakt die verantwoording aantoonbaar.
Agents en modellen zijn niet altijd voorspelbaar en kunnen onbedoelde acties uitvoeren op bedrijfskritische data. Doordat elk verzoek, elke respons en elk datapunt inzichtelijk is, signaleert de AI Landing Zone afwijkend gedrag in realtime, zodat ingegrepen kan worden voordat een actie verstrekkende gevolgen heeft.
Zonder centrale plek landen agents in losse, eigen gebouwde omgevingen per team, buiten het zicht van IT of security. De AI Landing Zone biedt één beheerd platform waar agents op landen, met identity, autorisatie en governance die al centraal zijn ingeregeld. Nieuwe agents ontstaan zo niet ongezien naast de bestaande governance, maar vallen er vanaf het begin onder.
"AI kan pas schaalbaar waarde leveren als de organisatie het eerst onder controle brengt"
Chris Geertsma
CTO
AI opschalen met behoud van controle
Omdat security, toegang en governance zijn ingeregeld als onderdeel van de AI Landing Zone, hoeft elk nieuw team of elke nieuwe use case niet opnieuw vanaf nul te beginnen. De randvoorwaarden zijn al geregeld, nieuwe toepassingen bouwen voort op dezelfde basis. Zo verschuift AI van pilot naar organisatiebrede inzet, gecontroleerd en herhaalbaar, zonder dat de complexiteit evenredig meegroeit.
De organisatie hoeft het niet zelf uit te zoeken, niet zelf te bouwen en niet zelf te onderhouden. Wij zorgen dat de basis staat, en dat die blijft staan naarmate het AI-gebruik groeit.
Wat hierboven is toegelicht, samengevat voor wie snel wil scannen op bewijs:
De integratielaag legt de basis voor cross-cutting concerns als authenticatie, autorisatie, monitoring en rate limiting. Deze identity- en policy-infrastructuur wordt binnen de hele AI Landing Zone hergebruikt, niet opnieuw opgebouwd.
De AI Gateway is het verplichte toegangspunt voor al het AI-verkeer en past deze bestaande infrastructuur toe op AI-specifieke aanvragen. Daarbovenop voegt de Gateway controles toe die alleen bij AI-verkeer spelen: tokenverbruik, modelgedrag en promptvalidatie, en verzorgt de routing van AI-verzoeken.
Daaronder ligt het LLM en Agent Platform, met een developer portal voor self-service onboarding. De koppeling tussen agents in het Platform en systemen in de integratielaag verloopt onder meer via MCP.
Governance is een cross-cutting concern binnen de AI Gateway en het LLM en Agent Platform. Omdat al het AI-verkeer verplicht via deze twee lagen loopt, worden audittrail en compliance-rapportage daar centraal afgedwongen, voor al het verkeer, ongeacht team, model of agent. Diezelfde centrale positie geeft ook zicht op kostengovernance: budgetbewaking per team, model of use case.
Ontdek hoe jij grip krijgt op AI.
Laten we samen kijken hoe we jouw doelstellingen kunnen realiseren.
Chief Technology Officer