Van experimenteren naar impact: de reis naar effectieve AI

Nu AI een strategische hulpmiddel wordt staan bedrijven voor een cruciale uitdaging: hoe ga je van experimentatie naar het operationaliseren van schaalbare AI-projecten die bedrijfswaarde opleveren?

Er zijn verschillende obstakels die de effectiviteit van AI kunnen ondermijnen, zoals het niet afstemmen van de oplossingen op de bedrijfsdoelstellingen, een gebrek aan coördinatie tussen teams, onvoldoende datakwaliteit of governance en onduidelijkheden rond kosten en risico’s.

Gelukkig zijn er op het gebied van AI en data al verschillende best practices bekend om AI op de meest effectieve en duurzame manier in te zetten. De early adoptors zien AI niet zozeer als eindbestemming maar als een reis die goed is voorbereid. Zij doorlopen verschillende fases: van evangelisatie tot experimentatie, van operationalisering tot uitbreiding en uiteindelijk transformatie. Door deze stappen bouwen dataleiders niet alleen een technische, maar ook een culturele basis.

Tips voor de transformatie naar effectieve AI

Alleen door een stevige basis te leggen met de juiste mensen, processen en technologie kunnen organisaties opschalen. Het doel is om AI-initiatieven uit te breiden door tools en data breed toegankelijk te maken voor alle afdelingen, vaardigheden te verhogen en samenwerking te stimuleren. Met de juiste processen en governance wordt AI een hulpmiddel voor iedereen, in plaats van iets dat in handen is van één team.

Hoewel de AI-reis nooit écht tot een eind komt, vindt AI-transformatie plaats wanneer het gebruik van data en AI diep verankerd raakt in het DNA van een organisatie, en besluitvorming en innovatie aanstuurt. Voortdurende educatie en samenwerking zijn onmisbaar in dit proces. Grotere bewustwording van vereisten en uitdagingen, en het delen van best practices tussen organisaties, leiden tot betere datakwaliteit, meer efficiëntie en grotere bedrijfswaarde. Het draagt ook bij aan een bredere cultuurverandering.

Tips voor implementatie

Met deze tips van pioniers, wordt de weg naar AI een stuk minder uitdagend:

• Zorg voor toegang tot al je data – Zorg voor toegang tot meer van je data. Leg de basis voor een voortdurende aanvoer van kwalitatieve data en doorbreek datasilo’s om de toegankelijkheid te verbeteren. Transformeer ook voorheen ontoegankelijke data om gebruik ervan mogelijk te maken. IDC schat dat negentig procent van de data in een hedendaagse organisatie ongestructureerd is.
• Houd niet te sterk vast aan je originele plan – Stippel de route naar je bedrijfstransformatie van tevoren goed uit, maar onthoud dat er meerdere wegen naar Rome leiden. Ideeën en experimenten met AI houden je open voor aangename verrassingen.
• Zorg voor goed databeheer en blijf vragen stellen – Zorg dat de data-governance goed geregeld is. Blijf daarnaast veel vragen stellen zoals: waar gaan we naartoe? Wat is het probleem dat we willen oplossen met hulp van AI? Hoe definiëren we succes? Hoe meten we succes? Hebben we vooruitgang geboekt? Deze vragen kunnen gebruikt worden als richtlijnen voor elk technologietraject, en dus ook bij het proces van succesvolle AI integratie.
• AI-integratie is geen solo-onderneming – Door klanten en datapartners in je AI-ecosysteem op te nemen, krijg je rijkere inzichten en worden de risico’s van hallucinaties en bias beperkt.
• Deel je ervaringen en focus op educatie – Weten waar jij en je collega’s aan beginnen, helpt om de transformatie soepel te laten verlopen. Begin vroeg met de educatie over AI op alle niveaus. Zorg vervolgens voor voortdurende training voor alle werknemers. Ontwikkel een gedetailleerd communicatieplan om te beschrijven wat je hebt gedaan en wat je hebt geleerd.
• Onthoud de hoogtepunten en obstakels – Om je bedrijfstransformatie met AI een succes te maken, is het belangrijk om de details te documenteren. Welke data zijn gebruikt? Wat zijn de uitdagingen geweest? Wat zijn de bereikte resultaten? De antwoorden op deze vragen geven inzicht in welke modellen en data nuttig zijn om opnieuw te gebruiken en verder te ontwikkelen. Succesverhalen moedigen ook anderen aan om de data en modellen opnieuw te gebruiken en de ROI te verhogen. Zo wordt AI een tool die duurzame groei en innovatie in de gehele organisatie stimuleert.

Wanneer je AI benadert met een duidelijk stappenplan en een toewijding tot data zal het zich ontwikkelen tot een transformatieve tool die duurzame groei en innovatie in de gehele organisatie stimuleert.

Over de auteur: Jennifer Belissent is Principal Data Strategist bij Snowflake.