Hetzelfde geldt voor (generatieve) AI. Zonder voldoende datakwaliteit, heldere usecases en kennis om effecten te valideren, loop je meer risico dan rendement. Dat vraagt om bewust, verantwoord datagebruik en stapsgewijs je datavolwassenheid ontwikkelen.

De noodzaak voor een organisatieverandering komt door de hoeveelheid informatie die wordt gedeeld, de brede toepasbaarheid en schaalbaarheid, de adoptie van technologie door de concurrentie en vooral de veranderende verwachting van klant, burger of patiënt. Zij verwachten steeds snellere gepersonaliseerde waardevolle service.

En ja, hier gaat AI ook een rol in spelen. Zo kan er een match plaatsvinden op je persoonlijke gezondheidsproblemen met een individuele aanpak die bij vergelijkbare gevallen een oplossing bleek. Of een chatbot met gen AI kan de eerste antwoorden op basale vragen beantwoorden. Of om afwijkingen van het normale te detecteren; dit kan met camerabeelden (mensen die uit bed zijn gevallen), beeldherkenning (röntgenfoto’s) of meer verkeer/drukte in een bepaald systeem of op een afdeling.

Er wordt op dit moment een hoop met deze oplossingen geëxperimenteerd; de een succesvoller dan de ander. Vaak wordt onderschat hoeveel werk het trainen – en zeker verifiëren – van modellen kost. Maar ook dit laatste gaat weer sneller… door AI.

De belofte van AI is groot, maar rendement vraagt discipline: meten, leren, bijsturen. Begin met een helder beeld van je datavolwassenheid en maak onderbouwde keuzes: wat is de verwachte impact, welke data heb je, wat zijn de risico’s en kosten? Zet klein in, schaal wat werkt en leg afspraken vast in governance en KPI’s zodat succes herhaalbaar wordt.

Wil je zeker weten of jouw organisatie klaar is voor AI en waar het loont om te beginnen?

Plan een kennismakingsgesprek met Conclusion. We brengen sectoroverstijgende expertise mee: zorg, logistiek, (semi)publiek, finance, energie & utilities, retail en industrie. Samen bepalen we welke stap nu slim is en welke nog even moet wachten.