Beheers het AI-tijdperk: tussen goudmijn en mijnenveld

We weten inmiddels dat AI echte verandering brengt. De meesten van ons vragen zich niet meer af of we AI in onze bedrijven moeten gebruiken of gaan gebruiken, maar alleen nog hoe we dat het beste kunnen doen. De focus ligt op de praktische toepassing van AI en hoe je het innovatietempo dat het met zich meebrengt maximaal benut. Uit alle ervaringen en discussies komen vier stappen naar voren die bedrijven helpen om succesvol te zijn met AI.

1. Stel duidelijke doelen

Bij de inzet van AI moet je je twee dingen afvragen: wat willen we bereiken en hoe meten we of dat lukt? Voorbeelden van veelvoorkomende AI-doelen zijn:

• Klantgesprekken automatisch omzetten in tekst en vervolgens analyseren om de klanttevredenheid en efficiëntie te verbeteren.
• Data analyseren om het personeelsverloop te beperken en aanbevelingen doen die de productiviteit en het welzijn van medewerkers verhogen.
• Code vertalen, automatiseren en controleren qua kwaliteit om de ontwikkeling van software sneller en beter te maken.
• Netwerkincidenten en internetfraude opsporen om cybersecurity te verbeteren.

Het succes van AI-projecten is nog lastig te meten. Kwalitatieve resultaten zijn vaak subjectief en kwantitatieve cijfers zijn moeilijk vast te leggen. Gestandaardiseerde meetmethoden maken het rendement en de impact van AI echt zichtbaar.

2. Voorkom chaos met duidelijke regels

Zonder spelregels leidt het gebruik van AI al snel tot chaos. Dat kan gevolgen hebben voor de veiligheid en de kosten. Er is daarom een goed governance framework nodig. Dit geeft antwoord op vragen als:

• Wie mag AI gebruiken?
• Waar en hoe wordt AI toegepast?
• Welke data wordt gebruikt en waar wordt deze opgeslagen?
• Wie is verantwoordelijk voor het toezicht?

Technische problemen kunnen vaak vroeg of laat worden opgelost, maar duidelijke richtlijnen zijn vanaf het begin cruciaal om een gemeenschappelijk doel na te streven.

Vaak werkt het goed om klein te beginnen, bijvoorbeeld met een pilotproject in één team. Zo kan het team leren, verbeteren en daarna opschalen. Dit verkleint de risico’s en helpt om AI gecontroleerd in te voeren.

3. Zorg voor een slimme datastrategie

AI-modellen hebben veel data nodig. Die data moeten van goede kwaliteit zijn, goed georganiseerd en makkelijk toegankelijk. Veel bedrijven hebben hier moeite mee. Data zijn vaak verspreid, onvolledig of inconsistent, wat leidt tot datasilo’s. Dat zorgt voor problemen bij de werking van AI en bij de naleving van regels. Foutieve of gebrekkige data kunnen AI-modellen verstoren en leiden tot risico’s op het gebied van compliance.

Pak deze uitdagingen proactief aan met een robuuste datastrategie. Leg vast hoe data worden verzameld, opgeslagen, beveiligd, geformatteerd, georganiseerd en gelabeld. Zorg voor een architectuur waarin gebruikers en AI-modellen data uitsluitend in lijn met deze strategie kunnen gebruiken.

4. Veiligheid is een prioriteit

Door proactief in te zetten op beveiliging kun je de voordelen van AI benutten en de risico’s beperken. Dit omvat maatregelen tegen ongeautoriseerde toegang en wijziging van data, uitgebreide governance, eisen aan transparantie van AI-leveranciers en monitoring van AI-activiteiten om ongewenste uitkomsten te voorkomen.

Een ander risico is het gebruik van AI-tools buiten de officiële kanalen om, ook wel ‘shadow IT’ genoemd. Wijs je medewerkers hier regelmatig op, bied trainingen over goedgekeurde AI-tools aan en monitor netwerkactiviteiten om deze risico’s te beperken.

Het is tijd om de voordelen van AI te benutten

De kansen die AI biedt zijn talrijk. Wie deze vier punten serieus neemt en er structureel aan werkt, is goed op weg AI succesvol én veilig in de organisatie te benutten.

Steven Blees, Sales Director Benelux bij Juniper Networks