Het resultaat was geen AI-functie die aan een CRM was toegevoegd.
Waar ze stonden
De cliënt had meerdere jaren een maatwerk-CRM gebouwd en gebruikt. Records waren gestructureerd, het team werkte gedisciplineerd en elke betekenisvolle interactie werd al gelogd.
Wat het systeem niet kon, was redeneren. Een contact opzoeken gaf een rij terug, maar niet de context eromheen. Het team wilde AI toepassen op die kloof, maar wist dat een AI-laag boven op een plat datamodel niet zou werken.
Het eerste gesprek ging niet over de agent. Het ging over het schema eronder.
Wat we deden
Het werk herbouwde de fundering en de lagen erboven als een systeem: verbonden entiteiten, nachtelijke intelligence-pipelines, een maatwerk-workflowdashboard en een AI-agent op dezelfde data.
Een verbonden entiteitenmodel gemaakt
We maakten een Postgres-schema voor companies, contacts, investors, funds, transactions, meetings, opportunities en engagements als verbonden entiteiten in plaats van losse tabellen. Een company kan meerdere rollen vervullen zonder duplicatie, en Row-Level Security dwingt vertrouwelijkheid af in de database.
Een nachtelijke intelligence-pipeline gebouwd
De vierstapspipeline verzamelt uit e-mail, agenda's, meetingopnames, shared drives, chat en outreachtools. Ze schoont records op en dedupliceert, leest transcripties en e-mailinhoud, extraheert dealsignalen, relatie-intelligence, actiepunten en onderwerpen, verrijkt records en herberekent prioriteits- en warmtescores.
Een maatwerkdashboard rond de operationele workflow gebouwd
Pipeline-kanban, opportunity timelines, meetingsamenvattingen, contact warmth en relatietrajecten draaien allemaal op dezelfde gegevensbron. De progressive web app werkt op laptop en telefoon, met rol- en vertrouwelijkheidsregels boven op databasetoegang.
Een AI-agent op dezelfde data gelegd
De agent heeft tooltoegang tot de database en workspace-integraties, zodat hij livecontext kan lezen en gestructureerde output kan terugschrijven. Hij vat meetings samen, maakt outreachconcepten, verrijkt counterparty-profielen, beantwoordt databasevragen in gewone taal, produceert rapporten op firmaniveau en verzamelt continu data.
Capaciteiten geleverd die het oude CRM niet kon leveren
Het systeem voegde relationship-health-scoring, counterparty matching, gestructureerde meeting-intelligence en volledige herkomstinformatie toe, zodat elk feit een bron en tijdstempel heeft.
Waar ze nu staan
Het maatwerk-CRM is vervangen door een systeem dat dezelfde gedisciplineerde vastlegging behoudt, maar erover kan redeneren. Verspreide firmakennis is nu herbruikbaar institutioneel geheugen.
Meetingvoorbereiding, debriefs, counterparty research en outreachconcepten die vroeger uren kostten, kosten nu seconden en verbeteren door gebruik in plaats van te verouderen.
Het was een herbouw van het operationele model: een verbonden datafundering, een maatwerkinterface voor de echte workflow en een AI-agent op dezelfde centrale bron.