SOLV hanteert één consistente intelligentielogica om complexe stakeholderdynamieken te vertalen naar concrete en bruikbare risicoinzichten. Diezelfde methode wordt consequent toegepast in projecten, beleidsprocessen en investeringscontexten, ongeacht sector of rol.
SOLV start vanuit gefragmenteerd materiaal. Projectdocumenten, consultatie input, formele indieningen en publiek beschikbare bronnen worden samengebracht en omgezet in gestructureerde informatie. Die informatie kan worden geanalyseerd, vergeleken en hergebruikt, zonder dat teams al vroeg gedwongen worden tot interpretatie of standpuntbepaling. Verspreide kennis wordt zo een consistente informatiebasis.
Technische basis van SOLV
De gestructureerde input wordt georganiseerd in een formeel sociaal model. Dat model beschrijft stakeholders, hun posities, waarden, relaties en relatieve invloed. In plaats van actoren los te inventariseren, legt SOLV vast hoe belangen op elkaar inwerken, waar spanningen ontstaan en hoe afstemming of conflict zich ontwikkelt binnen het bredere systeem. Zo wordt stakeholderdynamiek expliciet en analyseerbaar.
SOLV voor stakeholder managers
Voorgestelde acties, beleidsopties of projectscenario’s worden getoetst aan het sociaal model. SOLV maakt zichtbaar hoe keuzes waarschijnlijk worden ontvangen, waar weerstand kan ontstaan en hoe coalities zich kunnen vormen of verschuiven. Teams kunnen zo beslissingen toetsen aan de realiteit van stakeholders voordat een richting wordt vastgelegd.
Use cases
De inzichten uit het model worden vertaald naar beslissingsondersteuning met expliciete koppelingen tussen stakeholderinput, analyse en uitkomsten. Die onderbouwing blijft beschikbaar en kan worden herzien wanneer de context verandert. Beslissingen blijven daardoor uitlegbaar en verdedigbaar, ook over lange projectlooptijden en binnen veranderende governance-omgevingen.
SOLV voor investeerders
SOLV gebruikt AI uitsluitend als een gecontroleerde laag voor gegevensextractie. Ongestructureerde input wordt verwerkt via gerichte controles op relevantie, context en datakwaliteit voordat informatie deel uitmaakt van het systeem. AI-output wordt nooit als inzicht op zich gebruikt.
Het resultaat is gestructureerde intelligentie. Geëxtraheerde gegevens worden ondergebracht in een blijvend sociaal model dat stakeholders, posities, waarden en relaties expliciet vastlegt. Analyse en vergelijking gebeuren op dit model, waardoor inzichten consistent blijven, verklaarbaar zijn en altijd herleidbaar blijven tot het onderliggende bronmateriaal.
Dezelfde kernmethode ondersteunt uiteenlopende verantwoordelijkheden en beslissingscontexten
