AI-toekomst hangt af van data: investeer in governance en vaardigheden

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.