Building AI for
critical infrastructure

Het afgelopen 1,5 jaar heb ik mij volledig gericht op de toekomst van Systems Engineering voor vitale infrastructuurprojecten, requirements management met AI en meer dan 160 professionals van 10 grote bedrijven mogen opleiden in het effectief inzetten van AI-tooling in hun dagelijkse werk.

Ik bouw AI-producten om specialisten te ondersteunen in sectoren waar het ertoe doet: energie, water, infrastructuur. Dat doe ik als AI Product Owner bij predictIT, waar we een AI-assistent ontwikkelen voor het beheren van systems engineering requirements bij TenneT.

Daarnaast geef ik trainingen in LLMs en prompt engineering — in samenwerking met Eduvision en incompany.

Takeaways:

• Complexiteit groeit sneller dan organisaties aankunnen, waardoor leren en iteratief verbeteren cruciaal worden.
• Systems Engineering evolueert naar model-based, semantische, verbonden ecosystemen, consistent met INCOSE 2035.
• GenAI is krachtig maar inconsistent; de sleutel is een kennisstrategie waarin ontologieën, knowledge graphs en digital threads de basis vormen.
• Semantiek = concurrentievoordeel: het maakt data betekenisvol, auditeerbaar en inzetbaar voor reasoning, traceability en betrouwbare AI.
• Agents in het Agentic Web kunnen pas goed samenwerken wanneer gedeelde betekenis hen stuurt.

De toekomst van Systems Engineering ligt in snelle kennisdeling, semantische integratie en AI-agents die samenwerken met mensen in een betrouwbaar, uitlegbaar systeem.