DIGITALE VITALE INFRASTRUCTUUR
Soevereine AI voor de sectoren die hun data niet buiten de perimeter kunnen laten
Defensie, overheid, politie en hulpdiensten, nutsbedrijven, telecom, financiële sector en zorg delen één beperking: de data zijn te gevoelig, te gereguleerd of te gerubriceerd voor een externe AI-dienst. Daar bouwen wij voor. Kies uw sector om het probleem, het antwoord van het platform en de geldende regels te zien.
Kies uw sector
Elke sectorpagina beschrijft het probleem in de eigen termen van die sector, de resultaten die het platform daar levert en de deelsectorpagina's die een niveau dieper gaan.
Dezelfde weigeringen in elke sector
De sectoren verschillen in vocabulaire en regelgeving. Wat ze van het platform nodig hebben niet, dus het is één keer gebouwd en weigert overal hetzelfde.
Niets verlaat de perimeter
Agenten vragen voor ze handelen
Bewijs door constructie
Regelgeving per sector
De kaders waaraan elke sector wordt getoetst. Elke pagina beschrijft wat het kader vraagt en welke platformcontroles daarop antwoorden.
Houd dit onderwerp in de gaten
Wat er voor uw sector verandert in Europese AI-soevereiniteit, en wat we in de praktijk leren. Een paar keer per jaar, geen drip-campagne.
Schrijft u liever? Mail naar hello [at] scrydon.com en wij nemen contact met u op.
Ga verder
Drie routes vanaf hier: de regels waaraan u wordt getoetst, het platform waarop deze resultaten draaien en de sessies waarin we ze doorlopen.
De regels die gelden
Elke regelgeving, wat ze vraagt en de controles die het platform daarvoor biedt.
Het platform erachter
Het AI Operating System, Analytics en Sovereign Foundations, pagina per pagina.
Alle toepassingen
Allemaal op één plek, gegroepeerd per sector die ze het best kent.
Ground – Beyond the lakehouse: the ontology as the data layer AI & humans can actually use(in het Engels)
29 okt 2026, 10:00
Part 5 of the Sovereign AI series, for CDOs, heads of data and analytics, and data architects — in any sector. The lakehouse gave you governed storage on open formats: table-shaped, read by analysts. Agents, and increasingly analysts, reason over meaning — entities, relationships, state and rules that people, applications and AI read from and write back to. That is an operational ontology, and it is not a semantic layer or a knowledge graph. Live: the same business question answered by vector RAG over documents and by ontology RAG over the model, side by side with provenance; then an agent writing back through the ontology to an operational system under policy. And the migration path from an existing lakehouse — what you keep, what you add, what you never move.
Partners
