Voor een succesvolle implementatie van AI zijn enkele praktische stappen essentieel. Allereerst is het belangrijk om draagvlak te creëren binnen de organisatie. Zorg ervoor dat het managementteam overtuigd is van de meerwaarde van AI door een heldere businesscase te presenteren en inspirerende succesvoorbeelden te delen. Daarnaast is training en kennisdeling cruciaal: investeer in het opleiden van teamleden zodat zij effectief met AI-toepassingen kunnen werken, en organiseer regelmatig kennissessies om praktijkervaringen uit te wisselen. Tot slot is het van belang om zowel op technologie als op de mens te focussen. AI moet worden gezien als een hulpmiddel dat menselijke expertise versterkt, niet vervangt. Een goede samenwerking tussen mens en technologie leidt tot de beste resultaten.

AI in teams (Datanorth): 

Naarmate de impact en innovaties van Kunstmatige Intelligentie (AI) blijven toenemen, is het cruciaal voor bedrijven om vandaag de dag de essentiële rol van AI te erkennen en het toe te passen tijdens het transformeren van bedrijfsprocessen in 2024 en daarna.

Volgens een rapport van IBM heeft 65% van de wereldwijde organisaties AI geïmplementeerd om handmatige en/of repetitieve taken te verminderen en productiviteit te verhogen.

Het succesvol implementeren van AI vereist alleen meer dan alleen geavanceerde technologie; om de kracht van AI echt volledig te benutten, hebben organisaties een goed gestructureerd en samenwerkend team van experts nodig, een zogenaamd AI-team.

In dit blog verkennen we wat een AI-team is, waarom het nuttig is voor je organisatie, en hoe je er een kunt creëren. We bespreken de verschillende rollen binnen een AI-team, de vereiste vaardigheden en hoe deze teams samenwerken om bedrijfsdoelstellingen te behalen.

Door deze elementen te begrijpen, kun je beter plannen voor AI-adoptie en AI-initiatieven effectiever in je organisatie implementeren.

Laten we beginnen!

Wat is een AI-team?

Voordat we ingaan op hoe je het perfecte AI-team creëert, laten we eerst kijken wat een AI-team eigenlijk is en waarom het essentieel is voor je organisatie.

Een AI-team is een multidisciplinair team van professionals met diverse expertise binnen een organisatie. Ze werken samen om AI-oplossingen te ontwikkelen, implementeren en beheren die waarde toevoegen aan de organisatie.

Dit team werkt samen om kansen te identificeren waar AI kan worden geïntegreerd in producten, diensten en/of interne processen. Denk aan het verbeteren van efficiëntie, automatiseren van dagelijkse taken, verbeteren van klantervaringen of het genereren van inzichten uit data-analyse.

Het succes van een AI-team hangt af van goede samenwerking en harmonie tussen de leden. Door hun gecombineerde expertise uit verschillende domeinen zoals business intelligence, machine learning, deep learning, natural language processing en generatieve AI kunnen ze uitdagingen overwinnen en AI-oplossingen leveren die aansluiten bij de doelen van de organisatie.

Nu je begrijpt wat een AI-team is, laten we bespreken wanneer je organisatie er een nodig heeft!

Wanneer heb je een AI-team nodig?

Een AI-team is nodig als je organisatie Kunstmatige Intelligentie wil gebruiken om bijvoorbeeld een voorsprong op de concurrentie te krijgen, efficiënter en productiever te worden, innovatie te stimuleren en/of zich wil voorbereiden op de toekomst.

Laten we enkele situaties bekijken waarin je organisatie een AI-team zou kunnen gebruiken:

AI-gedreven cultuur opbouwen

Implementeer en moedig je al het gebruik van AI aan binnen je organisatie? Of zit je nog in de beginfase van AI-adoptie? Dan heb je mogelijk een AI-team nodig. Het opzetten van een AI-team signaleert de toewijding van de organisatie aan AI en helpt een cultuur te creëren waarin het gebruik van AI aangemoedigd wordt.

Een AI-team kan AI-adoptie bevorderen, het personeel bijscholen en met verschillende afdelingen samenwerken om use cases voor AI te identificeren. Bovendien kan een AI-team nieuwe kansen identificeren en de grenzen van de mogelijkheden van AI binnen je organisatie verkennen.

Je organisatie voorbereiden op AI

Naast het hebben van een AI-team om een AI-gedreven cultuur op te bouwen, is het essentieel om ervoor te zorgen dat je organisatie voorbereid is op AI-adoptie.

AI-modellen zijn afhankelijk van hoogwaardige data en de juiste infrastructuur. Daarom, als hoge kwaliteit data, toegankelijkheid en infrastructuur mist, is een AI-team belangrijk om op te zetten. Dit team zal deze vereisten aanpakken om een succesvolle implementatie van kunstmatige intelligentie mogelijk te maken.

AI in teams (ICT-recht):

AI kan grote voordelen opleveren. Veel organisaties zien inmiddels de mogelijkheden en gaan AI ontwikkelen en/of gebruiken. De reis naar een succesvolle AI-implementatie is voor iedere organisatie anders, maar begint met een zorgvuldige aanpak. Dit is de eerste blog in een reeks, waarin we de uitdadingen op het gebied van legal en compliance, en de aanpak van ICTRecht met behulp van onze AI-toolkit bespreken. In deze eerste blog vertel ik je enkele belangrijke eerste stappen die je kan zetten als je organisatie gaat beginnen met AI.

Inventariseer

Voordat je een AI-oplossing gaat ontwikkelen of gebruiken is het van belang om de specifieke behoeften van je organisatie te identificeren. Wat zijn de huidige uitdagingen en waar liggen de kansen voor verbetering?  Welke specifieke problemen wil je oplossen en wat voegt je AI-oplossing eigenlijk toe? Als je vervolgens een concrete AI-toepassing voor ogen hebt, breng je de techniek en werking ervan duidelijk in beeld en bepaal je het toepassingsgebied. “Meten is weten”.

In grotere organisaties vereist succesvolle AI-implementatie betrokkenheid van diverse stakeholders. Identificeer wie deze stakeholders zijn en betrek deze zo snel mogelijk bij het project zodat hun input tijdig wordt meegenomen. Het voorkomt onnodig vertraging bij besluitvorming en creëert gelijk draagvlak binnen de organisatie.

Ga zorgvuldig om met data

Data is de brandstof voor AI-modellen. Ga je AI ontwikkelen? Dan is het cruciaal om vooraf te inventariseren welke data je gaat gebruiken voor het trainen van het AI-model. Evalueer vervolgens of de geselecteerde data geschikt is voor je AI-toepassing. Beoordeel deze data onder andere op kwaliteit, representativiteit, diversiteit en natuurlijk de rechtmatigheid van het gebruik ervan. Dit kan een hoop problemen in een later stadium voorkomen. 

Ook bij het gebruik van een al bestaande AI-toepassing moet je zorgvuldig zijn met data. Het is ten eerste aan te raden om – voor zover dit mogelijk is – een check uit te voeren op de gebruikte datasets van de aanbieder. Is de AI wel getraind met data die past bij je beoogde gebruik? Stel je het volgende voor: een groenteteler komt bedrogen uit als hij plotseling ziet dat zijn gloednieuwe AI-inspectiesysteem al zijn mooie tomaten afkeurt omdat het AI-systeem toevallig alleen getraind is op aardappelen. Verder is het van belang dat je inzicht krijgt in de data die je in gaat voeren bij het gebruik van de AI-toepassing. Is dit klantdata of bedrijfsgevoelige informatie? Bedenk dan wat er verder nog gebeurt met deze data en of je dit gebruik kan verantwoorden.

Welke wet- en regelgeving is van belang?

Het is weliswaar een open deur, maar bij het ontwikkelen en gebruiken van AI moet je natuurlijk rekening houden met de relevante wet- en regelgeving. Identificeer daarom welke juridische kaders in jouw situatie van toepassing zijn. Het eerste kader waar je waarschijnlijk gelijk aan denkt is de AI Act. Deze veelbesproken Europese verordening is op 1 augustus in werking getreden en staat centraal bij de regulering van AI. 

Bij veel AI-toepassingen blijft het echter niet bij de AI Act. Als je met persoonsgegevens werkt dan moet je ook voldoen aan de Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG). Afhankelijke van je specifieke situatie kunnen er ook nog andere wetten en sectorspecifieke normen van toepassing zijn. Zowel op Europees als op nationaal niveau. 

Het is daarom belangrijk om je AI-toepassingen zorgvuldig te kwalificeren (en categoriseren) op basis van de toepasselijke wetgeving, zodat je inzichtelijk krijgt aan welke verplichtingen je organisatie moet voldoen.

Beleid en beheer

Afhankelijk van de complexiteit van de AI-toepassing en de grootte van de organisatie zal je intern kaders moeten stellen. Dit kan bijvoorbeeld met behulp van een intern AI-beleid. Hierin bepaal je onder andere de ‘do’s and don’ts’, de mate van menselijk toezicht en de onderlinge verantwoordelijkheden, en de te nemen beheersmaatregelen. Hoe meer je organisatie wilt doen met AI en hoe complexer de AI-toepassingen, des te belangrijker het is om een duidelijke koers te varen.

Zorg voor de juiste expertise

Ik kan het niet vaak genoeg zeggen: zorg voor de juiste expertise op het gebied van AI-governance en -compliance. Je zal namelijk de AI-toepassingen die je ontwikkelt of gebruikt gedurende de gehele levenscyclus moeten monitoren en beheren. Verder schrijft de AI Act voor dat je iedere medewerker die met AI aan de slag gaat voldoende kennis en instructies geeft over deze AI om er verantwoord mee om te gaan. Zorg daarom dat deze mensen weten aan welke regels zij moeten voldoen, wat er met de data gebeurt die de AI-toepassing gebruikt en wat een AI-toepassing kan, maar ook vooral wat de beperkingen ervan zijn. Wie kan deze kar trekken in jouw organisatie?

ICTRecht kan je hierin begeleiden en biedt je de nodige expertise. Onze Certified AI Compliance Officer (CAICO) helpt je bij het navigeren door al deze juridische en ethische AI-vraagstukken. Wil je jezelf (of je medewerkers) verdiepen in AI-compliance en -governance, dan is onze CAICO-opleiding misschien interessant voor je.