AI-strategie: de volgende stap na je datastrategie

In een eerder artikel heb ik het belang van een heldere datastrategie besproken. Een datastrategie legt de basis voor organisaties om gestructureerd en effectief te versnellen met data. In een wereld waarin Artificial Intelligence (AI) steeds meer de norm wordt, is een datastrategie alleen echter niet meer voldoende. Dit artikel is dan ook een logisch vervolg: hoe verschilt een AI-strategie van een datastrategie, waarom is een AI-strategie essentieel en hoe kan je AI het beste implementeren.

Een datastrategie alleen is niet genoeg

Een heldere datastrategie helpt organisaties om data te organiseren, te beheren en te benutten. Het biedt een structuur waarin data beschikbaar, toegankelijk en kwalitatief van hoog niveau is. Dit is een cruciale eerste stap, maar een datastrategie alleen verandert nog weinig. AI wel: het is een belangrijke sleutel die data omzet in inzichten, beslissingen en zelfs autonome processen.

Waarom een datastrategie niet voldoende is:

• Data is slechts een middel: een gedegen aanpak waarin je data omzet in actie, is cruciaal om de potentie optimaal te benutten
• AI brengt nieuwe uitdagingen: denk bijvoorbeeld aan morele principes, ethiek, governance en adoptie
• De maatschappij versnelt: organisaties die AI omarmen, benutten hun data sneller en effectiever

Kortom, een datastrategie is het fundament, maar een AI-strategie bouwt de toekomst. En zoals al eerder gesteld: wie bij wil blijven moet nu beginnen!

Wat is een datastrategie?

Laat ik beginnen met een voorbeeld: een zorginstelling kan een datastrategie ontwikkelen om clientgegevens te standaardiseren en veilige toegang tot data te waarborgen. Dit vormt de basis voor allerlei mogelijkheden zoals kwaliteitsverbetering of risicomanagement.

Een datastrategie omvat vier belangrijke bestanddelen:

1. Business Drivers

Een datastrategie wordt gedreven door zakelijke behoeften en doelen. Denk aan het verhogen van efficiëntie, vergroten van klanttevredenheid of naleving van regelgeving. Het is belangrijk om te identificeren hoe data waarde kan toevoegen aan de belangrijkste bedrijfsdoelen.

2. Governance & Organisatie

Het succes van een datastrategie hangt af van een duidelijke governance-structuur. Dit omvat:

• Data governance: hoe wordt data verzameld, beheerd en beveiligd?
• Eigenaarschap: wie is verantwoordelijk voor data?
• Compliance: hoe wordt voldaan aan relevante wet- en regelgeving?

3. Architectuur & Principes

Een solide datastrategie vereist een sterk fundament dat:

• Datakwaliteit waarborgt: betrouwbare en consistente data is essentieel
• Opslag en toegang reguleert: hoe wordt data toegankelijk gemaakt?
• Flexibiliteit biedt: voor toekomstige groei en veranderende behoeften

4. Transformatie

Een datastrategie vereist een roadmap die rekening houdt met verschillende tijdshorizonnen om waarde stapsgewijs te realiseren:

• Lange termijn (3-5 jaar): bouw aan een schaalbare data-architectuur die klaar is voor toekomstig gebruik, en investeer in continue optimalisatie van dataprocessen
• Middellange termijn (1-3 jaar): lanceer concrete projecten zoals de implementatie van een centraal datawarehouse, en begin met het ontwikkelen van dashboards en rapportages voor specifieke afdelingen
• Korte termijn (0-1 jaar): start met initiatieven zoals het opzetten van datagovernance, het verbeteren van datakwaliteit en het creëren van bewustwording binnen teams

Daarnaast is adoptie cruciaal: zorg dat teams begrijpen hoe data hen helpt in hun dagelijkse werk, bijvoorbeeld door middel van workshops en trainingsprogramma’s.

Wat is een AI-strategie?

Eerst weer een voorbeeld: een ziekenhuis kan een AI-strategie ontwikkelen om diagnostische processen te verbeteren. Door AI in te zetten voor beeldherkenning in radiologie, kunnen afwijkingen sneller en nauwkeuriger worden gedetecteerd. Dit ontlast radiologen en verhoogt de kwaliteit van zorg.

Ook een AI-strategie kan aan de hand van bovenstaande vier bestanddelen worden opgezet. Samen bieden ze een kader voor de effectieve inzet van AI.

1. Business Drivers

Een AI-strategie begint met het identificeren van kansen waar AI waarde kan toevoegen. Denk aan het oplossen van complexe problemen, verbeteren van efficiëntie of het aanbieden van innovatieve diensten. Het doel is om ook AI direct te koppelen aan strategische bedrijfsdoelen.

2. Governance & Organisatie

Net als bij datastrategie speelt ook hier governance een cruciale rol:

• AI Governance: hoe worden AI-modellen beheerd en geoptimaliseerd?
• Ethiek en regelgeving: hoe zorg je dat AI verantwoordelijk en transparant wordt ingezet?
• Eigenaarschap: wie is verantwoordelijk voor de implementatie en het toezicht op AI-toepassingen?

3. Architectuur & Principes

Een robuuste AI-strategie vereist een sterke technische basis, waaronder:

• Keuze van algoritmes en technieken: welke AI-modellen zijn geschikt voor specifieke toepassingen?
• Integratie: hoe wordt AI ingebed in bestaande systemen en informatiestromen?
• Schaalbaarheid: hoe kunnen succesvolle AI-projecten breed worden uitgerold?

4. Transformatie

Een AI-strategie vertaalt ambitie naar concrete actie via een roadmap met een vergelijkbare opzet:

• Lange termijn (3-5 jaar): bouw een cultuur waarin AI volledig geïntegreerd is in de organisatie en benut de technologie voor innovatieve toepassingen, zoals autonome processen of nieuwe verdienmodellen
• Middellange termijn (1-3 jaar): schaal succesvolle pilots op en integreer AI in kernprocessen, zoals geautomatiseerde analyses of voorspellende modellen in de operatie
• Korte termijn (0-1 jaar): start met kleine experimenten, zoals pilots met generatieve AI of eenvoudige machine learning-modellen

Ook hier is adoptie een belangrijk aandachtspunt: zorg voor continu leren en betrokkenheid, en ontwikkel duidelijke ethische richtlijnen om vertrouwen te bouwen bij interne en externe stakeholders. Hoe om te gaan met AI-toepassingen is een cruciaal onderdeel van de gewenste cultuur!

De relatie tussen data- en AI-strategieën

Hoewel data- en AI-strategieën elkaar aanvullen, is het belangrijk om te benadrukken dat AI zonder een solide datastrategie gedoemd is te mislukken. Slechte data-infrastructuur leidt tot onnauwkeurige AI-modellen, wat resulteert in verkeerde inzichten of ineffectieve automatisering. Andersom heeft een datastrategie zonder AI vaak een beperkte impact op schaal en innovatie. Zie een datastrategie als de weg en infrastructuur, en de AI-strategie als het voertuig dat over die weg rijdt. Zonder de juiste weg komt het voertuig niet ver, en zonder het voertuig blijft de weg ongebruikt.

Klaar voor de toekomst: de versnelling van AI

AI ontwikkelt zich in razend tempo. Generatieve AI, zoals ChatGPT, en autonome AI-agents laten zien hoe snel de adoptie kan gaan. Een AI-strategie bouwt voort op het fundament van een datastrategie, maar voegt een nieuwe dimensie toe: actie, intelligentie en autonomie. Organisaties die nu investeren in een AI-strategie positioneren zichzelf voor langdurig succes. De versnelling van AI vraagt om actie op de korte termijn. Wie te lang wacht, mist de boot: de stap van datastrategie naar AI-strategie is essentieel voor organisaties die relevant willen blijven.

Organisaties die deze transitie omarmen, verzekeren zich van een toekomstbestendige positie. Welke stappen zet jij al richting een AI-strategie? Hoe ziet jouw organisatie de rol van AI in haar toekomst? Laten we daarover in gesprek gaan. En laten we samen versnellen met data & AI voor een betere toekomst!