A.I. Implementatie – De 7 succesfactoren uit de praktijk

A.I. Implementatie – De 7 succesfactoren uit de praktijk

In veel sectoren is het al Artificial Intelligence wat de klok slaat. Organisaties proberen AI-technologieën uit om betere inzichten te krijgen, voorspellingen te maken en zo sneller te verbeteren. In feite is AI de kern van de digitale revolutie die vandaag de dag plaatsvindt. Om ons netwerk te versterken delen we de 7 succesfactoren uit onze praktijk.

 

De extreme toename van data en van rekenkracht heeft gezorgd voor een vliegwieleffect. De data kan makkelijker verzameld en verrijkt worden voor inzichten en voorspellingen. Hierdoor verbeteren resultaten, verbeterd de kwaliteit en nemen risico’s af.

 

Soms worden aan AI grenzeloze mogelijkheden toegedicht, maar de technologie en het gebruik van AI is nog niet zo ver dat het de mens vervangt. Paradoxaal genoeg is het een feit dat hoe efficiënter en meer geautomatiseerde systemen worden, hoe belangrijker ook de menselijke maat wordt. Zonder twijfel zal AI banen vervangen en veranderen, maar om nieuwe technieken succesvol te laten zijn, wordt de rol van mensen in organisaties nog belangrijker.

 

BALKENENDE werkt samen met 100-en toonaangevende organisaties en 1000-en professionals op het gebied van:

 

  • Data Engineering
  • Data Analytics
  • Data Science.

 

Wij adviseren over de waarde van data en begeleiden implementaties om de resultaten te verzilveren.

Gezien de grote vraag naar (de implementatie van) AI, delen wij graag kennis om ons netwerk te versterken. Hieronder de 7 succesfactoren, uit onze praktijk om AI te implementeren. Een basis voor een succesvolle start, implementatie en gebruik van AI in organisaties.

Samen kom je verder.

 

Benieuwd waar jouw organisatie staat op het gebied van data? Doe ons Data Maturity Assessment en ontvang een opmaat Maturity Assessment, Concrete Verbeter Acties en Best-Practices voor jouw organisatie.

 

KLIK HIER – EN DRUK OP START

 

A.I. Implementatie – De 7 succesfactoren uit de praktijk

 

  1. Bezint eer ge begint – Strategie

 

Met AI beginnen is niet moeilijk, maar AI is geen doel op zich. Het is wel moeilijk om duurzaam waarde uit AI te halen en door te ontwikkelen. Plan niet 1 project, of 1 fase. Denk groter en denk aan een ecosysteem voor AI en zorg voor concrete stappen daarnaar toe. Concretiseer de doelen en wees reëel in je verwachtingen.  Het is goed te weten dat nog geen 20% van de bedrijven echt grootschalig en succesvol met AI werkt. Wat is er mogelijk binnen ons bedrijf en wat willen we met AI bereiken, wat heeft onze klant eraan? Begin bij het laaghangend fruit en denk groots.

 

  1. Feitelijk experimenteren  – Leiderschap

 

Zonder steun van de directie faalt AI bij voorbaat. Leiderschapsstijl en focus zijn echt een randvoorwaarde om succesvol te kunnen zijn. Laat de potentie van AI zien voor de hele organisatie: het is een investering en een business resultaat. Dit vergt een andere (transparantie, feedback, snelheid, durf) leiderschapsstijl die past bij het fact-based werken met data. Schets een toekomst in een context die ruimte geeft om te fantaseren en een nieuwe manier van werken laat zien met data. En omdat AI nog een nieuw en innovatief vakgebied is, horen experimenteren erbij en fouten mogen gemaakt worden tijdens het leerproces, vertrouwen is hier onontbeerlijk. Servant Leadership helpt hierbij.

 

  1. Het gezamenlijk succes – Organisatie

 

Het is belangrijk om vanuit de goede vragen te werken, te weten welke toegevoegde waarde je met AI wilt gaan leveren en hoe zich dat organiseert in jouw organisatie. Kijk naar wat je wilt voor je klant, waar zit je toegevoegde waarde voor de klant, waar denk je dat de verbeteringen zitten. Verwachtingen op lange termijn zijn behoorlijk ingrijpend en op korte termijn worden de effecten vaak overschat. Ook al omdat er vaak in de beginperiode extra aandacht voor kwaliteit en structuur van data nodig is. Begin daarom met prioriteren, liefst in samenhangende en elkaar versterkende acties: zorg ervoor dat het een succesverhaal wordt en geef je organisatie de kans om te leren. Haak de business om het potentieel te verzilveren.

 

  1. Kwaliteit en kwantiteit – Data Management

 

In z’n algemeenheid geldt: hoe meer relevante data des te groter de toegevoegde waarde van AI. Er is geen goede AI zonder genoeg en kwalitatieve data. Waar veel bedrijven starten met AI blijkt al snel dat de datakwaliteit en de dataorganisatie niet passend zijn voor de vraagstukken die door AI naar voren komen en waarmee gewerkt moet worden. De kwaliteit van analyses blijken te weinig betrouwbaar door de kwaliteit en kwantiteit van de gebruikte data. Dit drukt de waarde van de voorspellende modellen. Eigen koninkrijkjes en beperkte toegang tot de data onderdrukken ook veelal de waarde. Transparantie en kwaliteitsbewaking van data over de bedrijfssilo’s heen vormt een goede indicator van de data-volwassenheid. Garbage in = garbage out geldt ook voor AI, het datafundament moet stevig genoeg zijn.

 

  1. State of the Art…ificial Intelligence – Data Technologie

 

Legacy systemen zijn niet ontworpen voor AI en we verwachten vaak wel dat het systeem voldoet aan de nieuwe verwachtingen. Artificial Intelligence vereist een moderne technologie. Zoals R/Python hoeft dit niet perse duur te zijn. Wanneer de eerste successen worden geboekt zal de vraag om op te schalen zich voordoen. Een nieuwe datawaardeketen met meer prijzige technieken dienen worden neergezet.  Veel organisaties stappen over naar de cloud voor datamanagement en opslag.  State of the Artificial Intelligence technieken in de hele datawaardeketen zijn nodig voor het schaalbaar en betrouwbaar uitvoeren  van meer en meer experimenten en projecten.

 

  1. Mensen zijn key – people

 

Een open deur, maar de juiste mensen maken het verschil. Data Scientists, Data Engineers inzetten is noodzakelijk. Gebruik maken van de juiste relevante kennis, met ervaring in het gebruik van data en AI-tools, inclusief het vermogen om de goede vragen te stellen en de AI-resultaten toe te lichten. Vaak zien we dat de data en AI-kennis van de top/midden management van een organisatie verouderd is voor de professionals die aan boord komen om met AI te helpen.  Leer zelf bij en laat je coachen (reversed coaching) door je AI-professionals, wil leren en maak er maximaal gebruik van. Wees je bewust van het professionele en persoonlijke ongeduld van de AI-professionals, hun dadendrang om impact te maken met de “data ontdekkingen” die ze doen.  Als je met AI aan de slag gaat en je zet je talenten hierop in geef hun dan voortdurend kansen en mogelijkheden. Zodat data-professionals groeien in opdracht, kennis en verantwoordelijkheid, en laat de organisatie zien dat de data resultaten gebruikt worden.

 

  1. Samenwerken – externe focus

 

In deze datawereld is het niet alleen gebruiken van interne data maar ook externe data. Het is daarom van belang om samen te werken om met organisaties (in je eigen branche of juist in je keten of het inhuren van specifieke kennis) kennis te delen. Transparant te zijn wat je zelf geleerd hebt en welke betere prestaties dat geresulteerd heeft. Het is verstandig om best practices zoveel mogelijk te delen; kennis delen is kracht. Met welke bedrijven zou jij wel eens om tafel willen zitten om te brainstormen over datamogelijkheden/aanpak.

 

Samenvattend

 

Gezien de groeiende vraag omtrent AI implementaties delen we graag onze ervaring in de vorm van 7 succesfactoren voor AI implementaties. Het adagium ‘Think Big, Start small & Learn Fast’ is de juiste manier om met AI te starten. De call-to-action luidt: ‘Start now’. Beginnen en leren is de beste manier om als organisatie te ontwikkelen en te groeien. Daar hoort ‘Stay human’ bij!

 

De 7-pijlers zijn gebaseerd op onze praktijk en ervaringen. BALKENENDE Personal Intelligence werkt samen met 100-en toonaangevende organisaties en 1000-en professionals op het gebied van: Data Engineering, Data Analytics en Data Science. Wij adviseren over de waarde van data en begeleiden implementaties om de resultaten te verzilveren.

Benieuwd waar jouw organisatie staat op het gebied van data? Doe ons Data Maturity Assessment en ontvang een opmaat Maturity Assessment, Concrete Verbeter Acties en Best-Practices voor jouw organisatie.

KLIK HIER – EN DRUK OP START