Profiel

Dirk Odeurs

AI-transformatie en verandermanagement. Industrieel ingenieur, Prince2 Practitioner sinds 2003. Vijftien jaar project-, programma- en changemanagement — en sinds 2016 ondernemer, met een zelf gebouwd AI-native bedrijfsplatform in productie.

België · Nederlands, Frans, Engels dodeurs@gmail.com +32 478 544 682

Het bewijsstuk

Een volledige AI-implementatie in een eigen bedrijf

De meeste auteurs over AI-governance hebben het nooit zelf moeten laten werken. Dirk Odeurs wel — in een eigen bedrijf, met eigen geld, terwijl de zaak gewoon doordraaide. Dat platform heet VediCore en draait vandaag in productie. Wat hieronder staat is niet geraamd maar geteld, in de code die er draait.

63 modulesdomeinmodules in één platform, elk met een eigen kennisdocument

200 datamodellenen 160 opsommingen — een datamodel van bijna 11.000 regels

7 rollenmet eigen rechten en schermen, afgeschermd per vennootschap

Agentic workflows in de dagelijkse operatie Geen demo naast het werk, maar AI die in de echte werkstroom zit — van offerte tot planning tot facturatie.

Verificatie op elke voorgestelde actie Het systeem stelt voor, een mens bevestigt. Autonomie wordt verdiend met bewijs, niet aangezet met een knop.

Kostprijs per taak, zichtbaar en begrensd Elke taak heeft een gemeten kostprijs. Zonder dat weet je na zes maanden nog altijd niet of het rendeert.

Kennislaag en meerlaagse afscherming, operationeel Definities, bedrijfsregels en precedenten vastgelegd; rechten afgedwongen door de infrastructuur, niet door een beleefd verzoek aan het model.

Wat op deze site staat is geen theorie uit de literatuur. Het is de opbouw die in de praktijk uitgevonden moest worden, en de referentiearchitectuur is de gegeneraliseerde versie ervan.

De zeven faaloorzaken in de praktijk ›

Loopbaan

Vijftien jaar veranderingswerk van vóór AI bestond, in energie, overheid, financiële dienstverlening, HR en automotive. De technologie is nieuw; de reden waarom projecten stukgaan niet.

ERP-systemen geïmplementeerd en gemigreerdMet alles wat daarbij hoort: datakwaliteit, rechten, procesherontwerp en mensen die hun manier van werken moeten opgeven.
E-businessportalen gebouwd met duizenden dagelijkse gebruikersWaar een ontwerpfout niet in een vergaderzaal opduikt maar in het aantal telefoontjes van de volgende ochtend.
Een volledige supportafdeling herdacht, op proces én toolingNiet alleen een nieuw systeem, maar de manier van werken eromheen.
Een veranderingstraject geleid met meer dan vierhonderd beheerdersDe schaal waarop communicatie en eigenaarschap zwaarder wegen dan de techniek.
Een Europese aanbesteding voorbereid voor de federale overheidWaar de vraagstelling de uitkomst bepaalt, jaren voordat er iets gebouwd wordt.
Een vastgelopen kennisprogramma opnieuw vlot getrokkenDoor de weerstand serieus te nemen in plaats van eromheen te werken. Dat is meestal de hele oplossing.

En wat dit niet is.

Geen groot adviesbureau en geen dertig AI-transformaties op de teller — dat heeft niemand, het vak bestaat te kort. Wel: vijftien jaar veranderingswerk van vóór AI, tien jaar ondernemerschap aan de ontvangende kant van verandering, en de technische diepgang van iemand die het systeem zelf heeft laten werken. Wie een merknaam op de deur zoekt, zoekt elders.

In het kort

Achtergrond: Industrieel ingenieur · Prince2 Practitioner (2003) · Projectmanagement, Vlerick
Ervaring: 15 jaar project-, programma- en changemanagement in energie, overheid, financiële dienstverlening, HR en automotive
Sinds 2016: Mede-zaakvoerder van een onderneming in de bouwsector
Hands-on: Zelf een AI-native bedrijfsplatform ontworpen, gebouwd en in productie genomen — 63 modules, 200 datamodellen
Talen: Nederlands, Frans en Engels — vlot in meertalige omgevingen
Schaal: Een aanpak voor kleine bedrijven vanaf tien medewerkers én een voor organisaties van enkele honderden

Werkwijze

Werkwijze in drie stappen

Wat in de praktijk nodig blijkt, ongeacht de omvang van de organisatie. De volledige uitwerking staat in de twee plannen van aanpak.

Een eerlijk beeld van waar je staat

Vijf dimensies, gescoord met bewijs in plaats van met goede bedoelingen. Plus een inventaris van wat er al draait — inclusief wat niemand heeft aangemeld. Resultaat: een uitgangspunt waar niemand omheen kan.

Een keuze met namen erop

Werksessies per domein met de mensen die het werk doen, kandidaten gescoord op waarde en haalbaarheid, en een keuze: weinig initiatieven, diep uitgevoerd. Elk met een eigenaar, een termijn en een meetpunt.

Van proef naar dagelijkse praktijk

De stap waar de meeste trajecten sneuvelen. Gemeten uitgangspunt, kwaliteitstests, beheer en eigenaarschap geregeld vóór de uitrol — en een go-beslissing die een rekensom is in plaats van een discussie.

Standpunten

Laat het zien

De vraag is niet of er een beleidslijn bestaat, maar of ze te zien is en wie ze kent. Het verschil tussen die twee antwoorden is meestal de hele diagnose.

Eerst kijken, dan regels maken

Wie beleid schrijft vóór hij weet wat er draait, regelt een werkelijkheid die hij nooit gezien heeft. Die volgorde wordt hier niet omgedraaid.

Geen uitgangsmeting, geen proef

Zonder cijfers van vóór de start is elke besparing een mening. Dat is de belangrijkste reden waarom investeringen stilvallen.

Wat je schrapt telt zwaarder dan wat je start

Een lijst zonder afgevoerde ideeën is geen keuze maar een verlanglijst. In de praktijk wordt een programma pas geloofwaardig op de dag dat er iets zichtbaars sneuvelt.

Er is altijd iemand aanspreekbaar

Niet als ethische voetnoot maar als ontwerpeis. Wie een systeem bouwt waarvan achteraf niemand kan uitleggen waarom het besliste zoals het besliste, heeft het werk niet af. De wetgever denkt daar intussen hetzelfde over.

Eerlijk over onzekerheid

Cijfers worden hier gebruikt mét hun beperking. Wie een onderzoekscijfer citeert zonder te zeggen wat er precies gemeten is, verkoopt iets.

Contact

Vragen of reacties op de aanpak

Wie met deze aanpak aan de slag gaat en op een vraag stuit, of het ergens grondig mee oneens is: ik hoor het graag. Een methode wordt beter van tegenspraak.

dodeurs@gmail.com

of bel +32 478 544 682

Profile

Dirk Odeurs

AI transformation and change management. Industrial engineer, Prince2 Practitioner since 2003. Fifteen years of project, programme and change management — and since 2016 a business owner, with a self-built AI-native business platform in production.

Belgium · Dutch, French, English dodeurs@gmail.com +32 478 544 682

The evidence

A complete AI implementation in an own company

Most authors on AI governance have never had to make it work themselves. Dirk Odeurs has — in his own company, with his own money, while the business kept running. That platform is called VediCore and it is in production today. What follows is not estimated but counted, from the code that runs.

63 modulesdomain modules in one platform, each with its own knowledge document

200 data modelsand 160 enumerations — a schema of almost 11,000 lines

7 roleseach with its own permissions and screens, segregated per legal entity

Agentic workflows in daily operations Not a demo sitting next to the work, but AI inside the actual workflow — from quote to planning to invoicing.

Verification on every proposed action The system proposes, a human confirms. Autonomy is earned with evidence, not switched on with a button.

Cost per task, visible and capped Every task has a measured cost. Without it you still will not know after six months whether it pays.

Knowledge layer and layered segregation, operational Definitions, business rules and precedents recorded; permissions enforced by the infrastructure, not by a polite request to the model.

What is on this site is not theory from the literature. It is the structure that had to be worked out in practice, and the reference architecture is the generalised version of it.

The seven failure causes in practice ›

Career

Fifteen years of change work from before AI existed, in energy, government, financial services, HR and automotive. The technology is new; the reasons projects fail are not.

ERP systems implemented and migratedWith everything that comes with it: data quality, permissions, process redesign, and people who have to give up how they work.
E-business platforms built with thousands of daily usersWhere a design mistake does not show up in a meeting room but in the number of phone calls the next morning.
An entire support department rethought, in process and toolingNot just a new system, but the way of working around it.
A change programme led with more than four hundred case handlersThe scale at which communication and ownership weigh more than the technology.
A European public tender prepared for the federal governmentWhere the way the question is framed decides the outcome, years before anything gets built.
A stalled knowledge programme brought back to lifeBy taking the resistance seriously rather than working around it. That is usually the whole solution.

And what this is not.

No large advisory firm and no thirty AI transformations behind him — nobody has that, the field is too young. What there is: fifteen years of change work from before AI, a decade of running a business on the receiving end of change, and the technical depth of someone who made the system work himself. Anyone looking for a brand name on the door should look elsewhere.

In brief

Background: Industrial engineer · Prince2 Practitioner (2003) · Project management, Vlerick
Experience: 15 years of project, programme and change management in energy, government, financial services, HR and automotive
Since 2016: Co-owner of a company in the construction sector
Hands-on: Designed, built and shipped an AI-native business platform — 63 modules, 200 data models
Languages: Dutch, French and English — at ease in multilingual settings
Scale: One approach for small companies from ten people and one for organisations of several hundred

Working method

Working method in three steps

What turns out to be needed in practice, whatever the size of the organisation. The full detail is in the two plans.

An honest picture of where you stand

Five dimensions, scored on evidence rather than good intentions. Plus an inventory of what is already running — including what nobody declared. The result is a starting point nobody can argue around.

A choice with names on it

Working sessions per domain with the people who do the work, candidates scored on value and feasibility, and a choice: few initiatives, executed deeply. Each with an owner, a deadline and a measurement point.

From pilot to daily practice

The step where most programmes die. Measured baseline, quality tests, ownership and support arranged before rollout — and a go decision that is arithmetic rather than debate.

Positions

Show it

The question is not whether a policy exists, but whether it can be shown and who knows it. The gap between those two answers is usually the entire diagnosis.

Look first, then write rules

Write policy before you know what is running and you are regulating a reality you have never seen. That order is not reversed here.

No baseline, no pilot

Without numbers from before the start, every saving is an opinion. That is the main reason investment stalls.

What you cancel counts for more than what you start

A list with nothing rejected is not a choice but a wish list. In practice, a programme becomes credible on the day something visible is killed.

Someone is always answerable

Not an ethical footnote but a design requirement. If nobody can explain afterwards why a system decided what it decided, the work is not finished. The regulator has come round to the same view.

Honest about uncertainty

Numbers are used here with their limitations attached. Anyone quoting a research figure without saying what was actually measured is selling something.

Contact

Questions or comments on the approach

If you put this approach to work and run into a question — or disagree with something — I would like to hear it. A method gets better through challenge.

dodeurs@gmail.com

or call +32 478 544 682