De AI-assistenten van Polarix zijn geen chatbots, maar volwaardige collega’s. Ze ondersteunen strategische keuzes én dagelijkse taken, verlagen werkdruk, leveren realtime inzichten en versterken de impact van jouw team.
Onze Agent systemen functioneren als teams: elke agent heeft een specifieke rol, geheugen en taak. Ze analyseren, beslissen en handelen samen. De mens blijft altijd leidend bij belangrijke beslissingen.
Onze AI-assistenten werken binnen de tools die jouw team al gebruikt. Ze analyseren documenten, e-mails en workflows, koppelen kennis en ondersteunen beslissingen, zonder dat medewerkers hun werkwijze hoeven aan te passen.
Jouw data blijft jouw eigendom. Onze AI draait lokaal of on-premise, met volledige ondersteuning voor de Nederlandse taal en regelgeving. Geen cloud lock-in. Wel volledige controle over modellen, data en compliance.
Elk van onze agents is gespecialiseerd in verschillende aspecten van uw bedrijfsoperaties.
Door interviews en procesanalyse identificeren we repetitieve, logica-gebaseerde taken waar je AI-collega's impact kunnen leveren — zoals het genereren van offertes, het samenstellen van rapporten, of het voorbereiden van casus-samenvattingen.
Het grootste deel van je waardevolle data leeft in e-mails, PDF's, spreadsheets en legacy-systemen. We organiseren het. Ons platform extraheert, koppelt en pre-processed deze ongestructureerde content — en creëert een fundament voor intelligente automatisering en redenering.
Gebaseerd op je workflow configureren we een modulair team van agents. Elke agent krijgt een duidelijke, rol-gebaseerde taak: documenten opstellen, data valideren, inboxen monitoren, beslissingen samenvatten — net zoals een menselijke collega zou doen.
Geen nieuwe dashboards. Geen tool-switching. Je AI-collega's opereren binnen je systemen — Excel-bestanden bewerken, docs maken in Drive, klanten toevoegen in HubSpot, of CRM-notities updaten — volledig geïntegreerd, volledig traceerbaar.
Je blijft in controle. We handelen onboarding, change management en monitoring af. Terwijl je mensen de agents gebruiken, verbeteren ze door gestructureerde feedback en periodieke verfijning. En terwijl je behoeften evolueren, schalen we je agent team met je mee.
Lees hoe Polarix heeft geholpen
“Als CEO van een bedrijf in een uitdagende industrie, heb ik altijd geloofd in het potentieel van Data, maar stuitte op talloze obstakels bij de implementatie. Het team van Polarix heeft niet alleen die barrières doorbroken, maar ook functies ontsloten die we voor onmogelijk hielden. Dankzij hun expertise en toewijding gebruiken we nu hun software om ons bedrijf te transformeren en bieden we oplossingen die onze concurrenten niet kunnen leveren. Polarix heeft bewezen een onmisbare partner te zijn.
CEO
“In mijn rol als productmanager stuit ik vaak op de uitdaging om complexe technologische concepten te begrijpen en te vertalen naar strategische besluitvorming. Polarix heeft deze uitdaging aangegaan door niet alleen complexe AI-concepten begrijpelijk te maken, maar ons ook in staat te stellen de juiste beslissingen te nemen op basis van deze nieuwe inzichten. Hun vermogen om diepgaande technische kennis te vertalen naar praktische toepassingen heeft ons productontwikkelingsproces getransformeerd
Chief product officer
“In mijn rol als domeinexpert is het cruciaal om de fijne kneepjes van onze data grondig te begrijpen en hoe deze optimaal te benutten. Het team van Polarix heeft zich snel verdiept in onze complexe materie en bewezen uiterst bekwaam te zijn in het verbinden van onze data met praktische toepassingen. Hun snelle begrip van de complexiteit en hun vermogen om dit begrijpelijk te maken voor het management en anderen in ons team hebben geleid tot zinvolle innovaties en oplossingen.
Domain expert
Cases over implementatie of onze oplossingen
Building an effective multi-agent system with large language models (LLMs) requires thoughtful planning of how the agents will think, act, and collaborate. This guide walks through key design choices, from decision-making patterns and core components to architectural styles and human oversight, to help you develop a modern multi-agent system. We’ll cover: * Agent Decision-Making Patterns: Choosing between ReAct loops, plan-then-act, reflection feedback, or tree-of-thought exploration. * Core
jul 2025
OVD models can detect objects specified by arbitrary human language inputs, such as category names or descriptive phrases, provided at inference time without any need for model retraining.
jun 2025
In de dynamische wereld van e-commerce is efficiëntie en nauwkeurigheid alles in magazijnbeheer. Onze recente samenwerking met Plantje toont de transformerende kracht van op maat gemaakte gegevensoplossingen bij het stroomlijnen van operaties, het verbeteren van de productiviteit en het ontsluiten van nieuwe mogelijkheden. Dit succesverhaal illustreert wat een op maat gemaakte software- en hardware-integratie kan doen voor magazijnbeheer. De Uitdaging: Efficiëntie Verbeteren in Magazijnoperati
mei 2025
Heeft u vragen of bent u klaar om uw bedrijf te revolutioneren met onze oplossingen? Vul het onderstaande formulier in, en ons team neemt spoedig contact met u op.
Abonneer op onze nieuwsbrief voor de laatste inzichten, updates en innovaties uit de wereld van technologie. Voer hieronder uw e-mailadres in om te abonneren.
