Hoewel AI de productiviteit belooft te revolutioneren, staan datakwaliteit, beveiligingsuitdagingen en vaardigheidstekorten de brede acceptatie ervan nog steeds in de weg. Het is belangrijk dat bedrijven investeren in data governance, ethische kaders en de ontwikkeling van hun personeel om het potentieel van AI volledig te kunnen benutten. Bovendien hebben ze oplossingen nodig die data op grote schaal kunnen verwerken, bruikbare inzichten bieden en zich kunnen aanpassen aan het voortdurend veranderende AI-landschap.
Kwantificering van de productiviteitsrevolutie: de economische voetafdruk van AI
Het potentieel van AI om productiviteitswinst te stimuleren is een belangrijk thema in het huidige economische debat. Een uitgebreid OESO-rapport beschrijft de belangrijkste mechanismen die de productiviteitswinst van AI stimuleren.
- Automatisering van routinetaken: AI-gestuurde automatisering kan veel routinetaken stroomlijnen, zodat medewerkers zich kunnen concentreren op creatievere, strategischere en complexere activiteiten. McKinsey schat dat automatiseringstechnologieën, zoals AI, in 2030 30% van de wereldwijde werkzaamheden kunnen automatiseren. Dat is een grote verschuiving in de aard van het werk die een transitie en omscholing van personeel vereist.
Versterking van menselijke capaciteiten: AI versterkt de capaciteiten van mensen door toegang te bieden tot enorme hoeveelheden informatie, patronen te identificeren en de besluitvorming te ondersteunen. Dit vereist effectieve samenwerking tussen mens en AI, zodat AI-tools ontworpen zijn om menselijke vaardigheden aan te vullen en te verbeteren, in plaats van ze te vervangen. - Optimalisatie van processen: AI-algoritmen optimaliseren complexe systemen en processen, identificeren mogelijkheden om verspilling te verminderen en verbeteren de efficiëntie, wat leidt tot aanzienlijke kostenbesparingen.
- Personalisatie en maatwerk: AI maakt gepersonaliseerde producten en diensten mogelijk die voldoen aan de individuele behoeften van klanten, zodat de tevredenheid en loyaliteit toenemen. Dit vereist echter zorgvuldige aandacht voor dataprivacy en ethisch datagebruik.
Data, veiligheid, vaardigheden: verbonden uitdagingen die de innovatie van AI belemmeren
Een recent wereldwijd onderzoek van Cloudera legt een grimmige paradox bloot: hoewel 94% van de respondenten hun data vertrouwt, vindt maar liefst 55 % de toegang ertoe een ‘pijnlijke’ beproeving. Deze frictie wordt gevoed door inconsistentie in data (49 %), onbeheersbare datasilo’s (36 %) en een overweldigend datavolume (35 %). Deze discrepantie onderstreept de dringende behoefte aan een moderne data-architectuur. Dat is een architectuur die veilige, toegankelijke en betrouwbare data binnen de hele organisatie levert en tijdige, bruikbare inzichten mogelijk maakt.
Verder identificeert het onderzoek beveiligings- en compliancerisico’s als belangrijke obstakels voor de implementatie van AI. 74% van de respondenten uitte zijn zorgen. Dit onderstreept de noodzaak voor organisaties om hun verdediging te versterken met robuuste securitymaatregelen om zowel data als algoritmen te beschermen, naast uitgebreide training van de medewerkers over best practices op securitygebied. Het gebrek aan voldoende opleiding en talent om AI-tools te beheren, verergert deze uitdagingen. Zonder gekwalificeerde medewerkers die in staat zijn om veilige AI-systemen te implementeren en te onderhouden, blijven organisaties gevaarlijk kwetsbaar voor cyberaanvallen en datalekken.
Datakwaliteit, beveiliging en vaardigheden zijn geen op zichzelf staande kwesties, maar een nauw verweven drie-eenheid die beveiliging en governance op directieniveau vereist. Het is cruciaal om deze uitdagingen snel en adequaat aan te pakken om vertrouwen op te bouwen en verantwoorde AI-implementaties te waarborgen.
AI-potentieel ontsluiten: een strategisch raamwerk voor succes
Succesvolle implementatie van AI vereist een strategische aanpak die de hierboven beschreven uitdagingen aanpakt om kansen te benutten. Organisaties moeten hun inspanningen concentreren op de volgende pijlers:
- Databeheersing: Organisaties moeten een robuuste datastrategie ontwikkelen om ervoor te zorgen dat ze toegang hebben tot hoogwaardige, relevante data en de infrastructuur om deze effectief te beheren en analyseren. Dit vereist een grondige data-audit om gebreken in de datakwaliteit te identificeren en op te lossen, naast de implementatie van een datacatalogus om de vindbaarheid en toegankelijkheid van data te vergroten.
- Empowerment van talent: investeren in training en ontwikkeling is cruciaal voor het cultiveren van een bekwaam personeelsbestand dat AI verantwoord kan implementeren en beheren. Hiervoor zijn interne AI-trainingsprogramma’s nodig, maar ook samenwerking met universiteiten om de toestroom van bekwame AI-professionals te waarborgen.
- Ethische en veilige AI: Organisaties moeten ethische richtlijnen ontwikkelen tegen vooroordelen en robuuste securitymaatregelen implementeren om ervoor te zorgen dat AI verantwoord wordt gebruikt en dat de voordelen ervan eerlijk worden verdeeld.
- Naadloze integratie: AI moet worden beschouwd als een onmisbaar onderdeel van de overkoepelende IT-infrastructuur van een organisatie en vereist een nauwgezette planning en uitvoering om een naadloze datastroom en de interoperabiliteit ervan te garanderen. Het omarmen van open standaarden en architecturen kan deze integratie vergemakkelijken.
Om de waarde van AI te maximaliseren, moeten bedrijven starten met belangrijke toepassingen en hun initiatieven geleidelijk opschalen naarmate ze meer ervaring en kennis opdoen.
Oproep tot innovatie, aanpassingsvermogen en samenwerking in Europa
Het toekomstige concurrentievermogen van Europa hangt af van haar vermogen om innovatie te stimuleren en AI-technologieën te omarmen. Om de uitdagingen op het gebied van datakwaliteit, -beveiliging en -vaardigheden het hoofd te bieden en de kansen van AI volledig te benutten, moet Europa een vruchtbaar ecosysteem voor AI-innovatie creëren, inclusief toegang tot financiering, talent en infrastructuur.
Europa moet ook de samenwerking tussen onderzoekers, bedrijven en overheden stimuleren om de invoering van AI te versnellen, het delen van data te stimuleren, gemeenschappelijke normen vast te stellen en een regelgevingskader te creëren dat innovatie stimuleert. Organisaties moeten wendbaar zijn om zich aan te passen aan de veranderende marktdynamiek en AI-oplossingen te implementeren in verschillende infrastructuuromgevingen. Deze aanpasbaarheid vereist flexibele infrastructuuroplossingen die meerdere implementatiemodellen (on-premises, cloud, hybride) kunnen ondersteunen en een vendor lock-in voorkomen, met vergaande flexibiliteit en controle.
