Machine Learning voor maximaal bedrijfsresultaat: vermijd de valkuilen

De waarde van Machine Learning-modellen zit niet in het bouwen ervan, maar in de positieve effecten op je bedrijfsactiviteiten. Klinkt logisch, maar als je niet oplet heb je weinig profijt van een model of levert de toepassing juist problemen op. Vier aandachtspunten en de concrete vragen die je moet stellen.

Stel: het datateam van je organisatie heeft net een uiterst nauwkeurig Machine Learning (ML)-model ontwikkeld. Heeft het model dan al echte waarde? Eerlijk gezegd: nee. Je kunt namelijk geen zakelijke waarde plakken op een ML-model dat niet in een draaiend bedrijfssysteem wordt ingezet om de zakelijke besluitvorming te ondersteunen. Of het nu gaat om een model voor fraudedetectie of hypotheekverstrekking in de financiële sector dan wel een model voor klantenwerving in de telecomwereld (of welke sector dan ook): eindgebruikers moeten in staat zijn om data snel op te vragen, visualiseren en benutten.