AI Project Manager

TechnologiesReact

IndustriesAWS

ServicesSaaS

Context

We hebben aanvankelijk de AI Project Manager ontwikkeld voor onze eigen product- en leveringsteams die meerdere projecten parallel beheren.

Ondanks het gebruik van moderne tools waren kritische beslissingen verspreid over Slack-berichten, projectdocumentatie week af van de werkelijkheid, en hingen de uitkomsten van vergaderingen vaak af van iemand die zich herinnerde om handmatig trackers bij te werken.

Het doel was niet om een ander projectmanagementtool te creëren.
Het was om het handmatige coördinatiewerk te elimineren dat tussen gesprekken, documentatie, planning en uitvoering ligt.

Resultaten Op basis van intern gebruik en vroege testen:	Voor	Na
Documentatie en statusupdates	~40 min	10 min
Vergadering follow-up	~5 uur/week	2 uur/week
Actie-item tracking	~20% gemist	0% gemist
Nieuwe medewerker opstartperiode	~5-7 Dagen	2-3 Dagen

Uitdagingen

Oplossingen

Kritieke beslissingen verdwenen binnen gesprekken
Belangrijke projectbeslissingen werden genomen in Slack-gesprekken en vergaderingen, maar zelden consistent gedocumenteerd.
Doorzoekbare projectkennislaag
Een RAG-gestuurde kennislaag indexeert gesprekken, documentatie en vergaderingen, waardoor geverifieerde projectcontext onmiddellijk doorzoekbaar is.
De documentatie is bijna onmiddellijk verouderd.
Projectbrieven en planningsdocumenten waren meestal nauwkeurig bij de kickoff, maar dreigden van de werkelijkheid af te wijken naarmate de vereisten zich ontwikkelden.
Continue bijgewerkte projectdocumentatie
De assistent onderhoudt automatisch projectoverzichten, besluiten, risico's, eigenaren, mijlpalen en volgende stappen naarmate het werk evolueert.
De follow-up van de vergadering heeft operationele overhead gecreëerd
Na elke vergadering moest iemand aantekeningen maken, actiepunten extraheren, projecttrackers bijwerken en belanghebbenden op de hoogte brengen.
Geautomatiseerde vergaderingssamenvattingen en taak-synchronisatie
Besprekingen van vergaderingen worden omgezet in samenvattingen, actiepunten en gesynchroniseerde taken zonder handmatige opvolging.
Risico's kwamen te laat aan het licht
Projectblokkades, onopgeloste vragen en leveringsrisico's worden vaak pas zichtbaar nadat ze de tijdlijnen hebben beïnvloed.
Proactieve levering risico monitoring
Vergaderbesprekingen worden omgezet in samenvattingen, actiepunten en gesynchroniseerde taken zonder handmatige opvolging.

Technische Architectuur

De manager is gebouwd op een modulaire AI-architectuur die domeinspecifieke gegevens omzet in intelligente workflows via vier kernlagen: gegevensinname, contextretrieval, AI-redenering en enterprise-integraties. Elke laag is ontworpen voor productieomgevingen met beveiliging, verklarbaarheid en schaalbaarheid die vanaf het begin zijn ingebouwd.

Wat we hebben geleerd tijdens het bouwen hiervan

Gesprekken zijn de echte bron van projectkennis.
AI levert de meeste waarde wanneer het discussies, vergaderingen en beslissingen begrijpt—niet alleen projectdocumentatie.
Automatisering moet passen binnen de bestaande workflows.
Adoptie is het hoogst wanneer AI werkt binnen Slack en bestaande tools in plaats van nieuwe processen in te voeren.
Vertrouwen hangt af van traceerbaarheid.
Elke samenvatting, actiepunt en aanbeveling moet worden ondersteund door verifieerbare projectcontext.
Context is belangrijker dan grotere modellen.
Nauwkeurige terugroep van projectgeschiedenis heeft een grotere impact op de outputkwaliteit dan alleen de modelgrootte.
De grootste overwinningen komen voort uit onzichtbaar werk.
Het automatiseren van documentatie, het opvolgen van vergaderingen en het coördineren van taken levert de grootste productiviteitswinst op.

Onze cases

Innovatie gaat niet alleen over ideeën - het gaat over uitvoering, het omzetten van visie in realiteit en het creëren van oplossingen die echt impact maken. Bekijk wat we hebben gebouwd en hoe het werkt: