Dixit Jain, AI-engineer en automatiseringsconsultant. De meeste AI blijft steken bij de demo. Ik bouw het deel dat blijft.
LLM-agents, retrievalsystemen, voice AI, en de automatisering die ze inbouwt in hoe een bedrijf al werkt. Meer dan 25 systemen in productie, met gebruikers in meer dan 10 landen.
25+
Systemen in productie
85%+
RAG-retrievalnauwkeurigheid
12+
Teams waarmee ik werkte
40%+
Handwerk verdwenen
50+
Workflows geautomatiseerd
10+
Landen met actieve gebruikers
Gebouwd voor teams die echte producten opleveren
Plus opdrachten in de financiële sector en bij de overheid onder geheimhouding
Over mij
Systemen die echtegebruikers overleven.
Geen portfolio van demo's. Een overzicht van AI-systemen die ontworpen en opgeleverd zijn en nog steeds in productie draaien.
Demo's zijn makkelijk. Productie is het werk.
De meeste AI-projecten sterven tussen de notebook en de deploy. Ik bouw het deel dat overleeft: evaluatie, fallbacks, observability, en robuuste systemen die zich gedragen zodra er echte gebruikers opduiken.
Eerst het bedrijfsprobleem, dan pas het model.
Elk systeem dat ik oplever begint bij operationele pijn: leads die wegrotten in een mailbox, supportwachtrijen die overlopen, kennis die vastzit in pdf's. Vandaar werk ik terug naar de kleinste architectuur die het wegneemt.
Full stack, van begin tot eind.
Agentorkestratie in LangGraph, retrieval op hybride zoeken, FastAPI-backends en React-frontends. Eén persoon draagt het hele systeem, dus er gaat niets verloren bij de overdracht.
Hoe ik bouw
Understand, architect, build, evaluate, ship, improve. The same loop for every system, whether it is a job or something shipped alone.
Lees het procesWat ik bouw
Vier lagen van hetzelfdeprobleem.
De meeste opdrachten beginnen in één ervan en raken er uiteindelijk twee. Het model is zelden het lastige deel.
AI-engineering
Agentic systemen: agents die beslissen en handelen, retrieval dat antwoordt uit uw documenten, en spraak die een gesprek voert. Plus het betrouwbaarheidswerk dat bepaalt of daar iets van overeind blijft bij contact met echte gebruikers.
- LLM-toepassingen en AI-agents
- Multi-agentorkestratie
- RAG en hybride retrieval
- +4 more
Automatiseringsengineering
Het werk tussen de systemen. De meeste operationele pijn is geen ontbrekende functie, maar een mens die data van de ene tool naar de andere verplaatst en het af en toe vergeet.
- n8n-workflowautomatisering
- CRM- en ERP-automatisering
- Leads vastleggen, routeren en opvolgen
- +4 more
AI-systemen voor groei en omzet
Automatisering gericht op de omzet. Kwalificatie, personalisatie en segmentatie zijn AI-vraagstukken met een omzetbedrag eraan, en daarmee het makkelijkst te onderbouwen.
- AI-leadkwalificatie en -scoring
- Salesagents en opvolgreeksen
- Gepersonaliseerde campagnes op volume
- +4 more
Bedrijfssystemen op maat
Het bronsysteem, aangepast aan het bedrijf in plaats van andersom. Meestal ERPNext, meestal omdat de standaardworkflow niet beschrijft hoe dit bedrijf werkelijk werkt.
- ERPNext- en Frappe-maatwerk
- Workflows voor productie en zonne-energie
- Sales- en projectworkflows
- +3 more
Ik ben eigenaar van de architectuur en de bouw. Wanneer een opdracht meer uitvoeringscapaciteit vraagt dan één persoon heeft, haal ik een klein engineering- en automatiseringsteam erbij waarmee ik eerder heb gewerkt, en blijf ik verantwoordelijk voor wat er wordt opgeleverd.
Systemen die ik bouw
Het werk is de helestroom, niet één stap.
Een model dat goed antwoordt is een functie. Een lead die om middernacht binnenkomt en met context de juiste persoon bereikt voordat hij afkoelt, is een systeem.
Er komt een lead binnen en niets wacht op een mens
Kwalificatie, CRM-registratie, gepersonaliseerd antwoord en opvolging gebeuren allemaal voordat iemand de mailbox opent. De verkoper krijgt een melding met context in plaats van een regel om te triëren.
Praat over uw workflowBinnenkomende lead workflow. Hoofdstroom: Lead komt binnen, dan AI kwalificeert, dan CRM bijgewerkt, dan Gepersonaliseerd antwoord, dan Verkoper geïnformeerd. Verbonden paden: Verrijking voedt AI kwalificeert; Opvolgreeks als voorwaardelijk pad vanaf Gepersonaliseerd antwoord.
Geselecteerd werk
Systemen gebouwd,opgeleverd en draaiend.
Drie die het waard zijn om helemaal te lezen. De rest van het archief is één klik verder, elk met een eigen verslag.
LawBot Africa
Juridisch AI-platform voor Afrikaanse jurisdicties: een assistent die in gewone taal antwoordt, een contractgenerator en een documentanalyse, in één werkomgeving.
Vragen, opstellen en nakijken in één omgeving
Chatterbots.ai
Platform om AI-spraakassistenten te bouwen die een echt gesprek voeren, antwoorden uit uw eigen content, de beller kwalificeren en de afspraak inplannen.
Spraakassistenten die kwalificeren, boeken en overdragen
MarqHire AI
Wervingsplatform dat cv's uitleest, ze scoort tegen een vacature en eerste screeningsgesprekken telefonisch voert.
Screening van begin tot eind geautomatiseerd
Casussen
Klantsystemen,in detail.
Gebouwd voor teams met een operationeel probleem, elk beschreven met de architectuur, de afwegingen en wat er na livegang veranderde.
01 Salesautomatisering
AI-leadpipeline voor een salesteam
Een B2B-dienstenteam sorteerde met de hand meer dan 200 binnenkomende leads per week, waarbij verkopers meer tijd kwijt waren aan invoeren en triage dan aan verkopen.
80%
minder handmatig sorteren
3x
snellere eerste reactie
02 Kennisontsluiting
RAG in productie op bedrijfsdocumenten
Een intern team verloor elke week uren met het doorspitten van verspreide pdf's, wiki's en ERPNext-records om routinevragen te beantwoorden.
85%+
retrievalnauwkeurigheid
Uren
per team per week bespaard
03 Klantsupport
Voice AI voor klantsupport
Een groeiend supportteam bezweek onder repetitieve eerstelijnsvragen, met lange wachttijden en uitputting bij de medewerkers tot gevolg.
60%
opgelost zonder mens
24/7
beschikbaarheid
AI, data, automatisering, groei
De systemen zijn op een getal gericht, niet op een demo
Naast de engineering liep het werk ook aan de commerciële kant: campagnepersonalisatie, segmentatie, levenscyclus- en retentieanalyse, en de klantintelligentie onder die drie. Dat is de reden dat architectuurgesprekken hier beginnen bij een operationeel probleem en niet bij een modelkeuze.
Acquisitie
Kwalificatie en routering die een passende lead bij een mens brengen zolang de intentie nog warm is.
Conversie
Personalisatie gebouwd op verrijking in plaats van op samenvoegvelden, en assistenten die boeken in plaats van antwoorden.
Betrokkenheid
Segmentatie, gerichte berichten en gedragssignalen om te bepalen wat te sturen en wanneer stil te blijven.
Retentie
Levenscyclus- en verloopanalyse, zodat de interventie komt voordat de klant al weg is.
Support
Afvangen van de repetitieve contacten, met capaciteit over voor de contacten die oordeel vragen.
Salesefficiëntie
Minder tijd in het CRM, meer context per gesprek, en opvolging die niet van het geheugen afhangt.
In hun eigen woorden
De mensen die hetwerk lieten bouwen.
Elk citaat linkt naar het systeem waar het over gaat, zodat de bewering en het werk naast elkaar staan.
MarqHire en Brandry gingen allebei van een idee naar iets dat we aan klanten konden laten zien, met Dixit die de bouw van begin tot eind droeg. Hij las de productkant net zo nauwkeurig als de technische kant, ging snel vooruit, en maakte van eisen die nog vaag waren werkende software. Beide producten zijn er merkbaar beter door.
Tushar Jain
CEO, TechMarqX
We wilden dat onze leads fatsoenlijk opgevolgd werden, niet nog een dashboard. Het AI-leadmanagementsysteem dat Dixit bouwde nam de opvolging over, bracht de kansen naar boven die het écht waard waren, en leverde gekwalificeerde leads en echte groei op voor een klein team. Hij begreep onze beperkingen en bouwde daarvoor.
Jonathan
Audtri
Discipline is het woord dat ik zou gebruiken. In zijn tijd bij UB Webs leverde hij projecten op tijd op, pakte hij onbekende technologie op zonder dat je hem erdoorheen moest leiden, en droeg hij zelfstandig verantwoordelijkheid terwijl hij gestaag beter werd. Het soort engineer waar een team op kan bouwen.
Sandeep Aggarwal
Algemeen directeur, UB Webs
Onder de motorkap
De tools, en de luswaarin ze draaien.
Elke tool waarmee ik oplever, verbonden zoals het werk verbonden is, en de redeneerlus onder elk agentic systeem dat ik bouw.
The map · drag a node to explore
drag nodes · hover to explore
The loop · every system runs this
User
Query, voice, or event
Agent
LangGraph orchestrator
Reasoning Core
LLM · tools · memory
Vector DB
Hybrid semantic retrieval
Response
Grounded and cited
Waar het loont
Waarmee kan ik u helpenautomatiseren?
Als een van deze zinnen dit kwartaal bij u op kantoor is gevallen, dan is dat een systeem dat al een vorm heeft.
Er komen leads binnen en niemand volgt op.
Geautomatiseerde kwalificatie en routering, met een eerste antwoord dat binnen minuten de deur uitgaat.
Het salesteam is de hele dag bezig het CRM bij te werken.
Records die de pipeline schrijft, zodat het CRM een bijproduct van het werk is en geen tweede baan.
Dezelfde klantvragen komen elke dag bij een mens terecht.
Een assistent verankerd in uw eigen content, die alleen escaleert wat hij zou moeten escaleren.
Iets terugvinden betekent door documenten zoeken.
Retrieval over uw bestanden dat antwoordt met een bron in plaats van met een map.
Campagnes zijn op volume niet te personaliseren.
Eerst verrijking, dan generatie per record, zodat personalisatie feiten achter zich heeft.
Klantdata ligt verspreid over vier systemen.
Integratie en ontdubbeling naar één record dat elk systeem kan lezen.
Kernprocessen draaien nog op spreadsheets.
Het proces verhuisd naar het bronsysteem, met behoud van de stappen die mensen erbuiten bedachten.
Het ERP-werk is handmatig en niemand vertrouwt de rapporten.
ERPNext aangepast aan de echte workflow, met automatisering tussen dat systeem en alles eromheen.
Mensen kopiëren de hele dag data tussen systemen.
Event-gedreven synchronisatie, met een controlewachtrij voor de gevallen die een machine niet hoort te beslissen.
Content kost te veel tijd, dus het stopt.
Een pipeline voor onderzoek, generatie en publicatie die een drukke week overleeft.
Supportgesprekken vreten de capaciteit van het team op.
Spraakagents op de repetitieve gesprekken, met een warme overdracht die de context meeneemt.
Er is AI-budget en geen idee waarop het gericht moet worden.
Een korte opdracht die vindt waar automatisering zichzelf terugverdient, voordat er iets gebouwd wordt.
Contact
Een workflowdie automatisering verdient?
Of een functie die ingevuld moet worden, een product dat gebouwd moet worden, of een proces dat niemand wil dragen. Alles hierboven is de inleiding; zeg welke daarvan u hier bracht, en het antwoord gaat daarover.
Neemt vaste engineeringfuncties aan en daarnaast geselecteerde contract- of projectopdrachten, op afstand en in elke tijdzone. Het meeste van dat werk loopt met teams in Europa, het Verenigd Koninkrijk, Noord-Amerika en Australië. Wanneer een bedrijf vanuit het buitenland inhuurt, verloopt projectwerk als een adviesopdracht in plaats van als dienstverband, zonder dat aan beide kanten een lokale werkvergunning nodig is.