AI-selling boek: AI in teams #implementatie

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.

AI-selling: cases AI implementatie in organisaties (VIDEO’S en stappenplan en AI-routekaart)

 

De ontwikkelingen op het gebied van kunstmatige intelligentie (AI) gaan snel. Voor bedrijven is het essentieel om een duidelijke strategie te formuleren. Zonder gerichte aanpak kan de integratie van AI gemakkelijk ontaarden in onsamenhangende experimenten zonder concrete resultaten. De vraag is hoe AI effectief kan bijdragen aan de groei en efficiëntie van een organisatie.

Een eerste stap is het opzetten van een AI-stuurgroep. Deze bestaat uit vertegenwoordigers van verschillende afdelingen en zorgt voor visie en leiderschap. Het team identificeert kansen, bewaakt de voortgang en stimuleert betrokkenheid binnen de organisatie. Door alle relevante disciplines te betrekken, wordt AI breder gedragen en effectiever toegepast.

AI-beleid 

Daarna is het van belang om een helder AI-beleid op te stellen. Dit beleid beschrijft hoe AI wordt ingezet, welke verantwoordelijkheden gelden en wat de ethische en praktische kaders zijn. Het draagt bij aan consistent gebruik, voorkomt risico’s en creëert vertrouwen onder medewerkers en externe partners.

Investeren in training en educatie is onmisbaar. AI kan pas waarde opleveren als medewerkers beschikken over de juiste kennis en vaardigheden. Door toegang te bieden tot opleidingen, workshops en digitale leermiddelen vergroot je zowel de technische bekwaamheid als het vertrouwen in nieuwe toepassingen.

Een AI-audit biedt inzicht in de processen waar AI het meeste kan bijdragen. Door knelpunten en herhaalbare taken te identificeren, wordt duidelijk waar automatisering rendement kan opleveren. De audit helpt bij het stellen van prioriteiten en het onderbouwen van investeringskeuzes.

Vervolgens is het belangrijk om zorgvuldig AI-tools te selecteren. Niet elke oplossing is geschikt voor elke organisatie. Bij de keuze moeten zaken als schaalbaarheid, gebruiksvriendelijkheid en aanpasbaarheid centraal staan. Door strategisch te kiezen, voorkom je verspilling en verhoog je de kans op langdurige meerwaarde.

Tot slot is het cruciaal om een AI-first mentaliteit binnen de organisatie te stimuleren. Geef medewerkers de ruimte om met AI te experimenteren, bijvoorbeeld via vaste momenten waarop nieuwe toepassingen worden getest. Zo wordt AI niet gezien als losstaande innovatie, maar als integraal onderdeel van de bedrijfsvoering.

Door deze aanpak ontstaat een stevige basis voor het effectief inzetten van AI, nu en in de toekomst.

 

 

 

 

 

 

 


 

AI025,#AI025

 

Begrippenlijst A AI 20 AI-agent 91, 95 AI-analyse 31 AI-assistent 28 AI-audio 26 AI-chatbots 24 AI-commerce 18 ,19 AI-selling 7 ,18 AI-selling.nl 8 AI-systeem 19 AI-toepassingen 132 AI-transcriptieservice 26 AI uses cases 138 algoritme 9 B big data 22 business intelligence 21 buyer persona 118 C call-to-action 32 chatbot 136 ChatGPT 19,119 Claude 24 140 Clipto.ai 26 coachingadvies 32 Cockatoo 26 Copilot 24,28,30 CRM 132 CRM-data 94 customer segmentation 113 D DALL-E 19 data 21 data-analist 132 data-analyse 21 data governance 110 data mining 22 datamodel 22 deep learning 20 definitiekaders 8 doelgroep 118 E ervaringskloven 131 EU AI Act 134 Begrippenlijst F factsheet 33,35 flows 101 G GDPR 134 gegevensanalyse 21 Gemini 64,114 gen AI 29 Gong.io 24 H Harvard Business Reviews 36 I if-then-principe 92,98 informatie 21 inhoudsopgave 11 intelligentie 20 K Kantoor Inrichters BV 118 kennisbanken 93 klantdata 129 142 klantgedrag 18 klantpersona 119 klantsegmentatie 113 kostenbesparend 19 KPI’s 110,135 kunstmatige intelligentie 18 L large language models 108 leadgeneratie 113 leadkwalificatie-agent 94 leadsegmenten 127 LinkedIn-post 121 logica 96 M machinaal leren 20 machine learning 93 marktanalyse 85 marktsegmentatie 113 MindStudio 99 N natural language processing 108 Begrippenlijst O onderzoek 36 onderzoeksrapport 114 P patroonherkenning 20,22 Perplexity 115 podcast 124 prijsadvies-agent 94 prospects 31 R redeneerschema 98 Rev 27 robotica 20 S schaalbaar 19 scripts 32 segmentatie 113 spraakherkenningstechnologie 26 In 144 T taalmodel 20 teams 28 tone of voice 29,31 transcriptie 27 V verkoopargumenten 27 verkoopdata 24 verkoopgesprek 27, 28 verkoopprincipes 32 verkoopprompts 35 verkoopresultaat 113 verkoopscript 33 verkoopteam 29,133 verschillen social selling en sales 12,19 videogesprekken 42 Z Zapier 104,106 zzp’er 6

Hoofdstuk 5-6-7 Google Bard API om tools te maken #tutorials

Google Bard API is een krachtig hulpmiddel dat natuurlijke taalverwerking en machine learning combineert om begrijpelijke en betekenisvolle tekst te genereren op basis van gestelde vragen. Het maakt gebruik van een machine learning-algoritme dat is getraind op enorme hoeveelheden tekstgegevens om relevante antwoorden te produceren. Bard API kan verschillende reacties genereren in meerdere talen, waaronder Engels, Frans, Portugees, Duits en Spaans.

 

Belangrijke kenmerken van Google Bard API zijn onder meer een eenvoudige REST API die JSON-query’s ontvangt, een snelle en schaalbare service, een lichtgewicht LaMDA-paradigma, een gebruikersidentificatiesleutel om onbedoelde toegang tot de API te voorkomen, en een webinterface voor testen en experimenteren. Ontwikkelplatform Temok zegt:

Lees verder

Hoofdstuk 5-6-7: De inzet van conversational AI binnen contactcenters

We moeten iets met conversational AI; het is een kreet die je weleens lukraak door de gangen van contactcenters hoort galmen. Het implementeren van Conversational AI om klantcontact te automatiseren is echter een precaire zaak. Welke stappen moet je doorlopen? Hoe kies je de juiste tooling? Hoe zorg je dat alles juridisch geborgd is? Om organisaties hierbij te helpen publiceert de DDMA Commissie Conversational AI vandaag het whitepaper: Hoe pas je Conversational AI toe binnen je contactcenter? 
 
 
In dit whitepaper komt het volgende aanbod; het bepalen van het hele trajctproces in 6 stappen en de benodigde expertise die er bij elke stap nodig is (1), het vaststellen van doelen (2), het kiezen van passende contactcenter-tooling (3) en het kiezen van een Conversational AI-tooling (4). Tot slot sluiten we af met de juridische overwegingen die je moet nemen (5), een verdiepingshoofdstuk met toelichting van hoe Conversational AI precies werkt (6) en geven we een aantal bruikbare use cases (7).
image
Marike van de Klomp, voorzitter van de DDMA Commissie Conversational AI: ‘De mogelijkheden van conversational AI zijn eindeloos. En die zijn met de opkomst van Large Language Models nog groter geworden. Dankzij Conversational AI zijn wij in staat op basis van data, het advies aan klanten persoonlijker te maken, en kunnen we tijd besparen voor klant en medewerker op repetitieve en handmatige taken. Hierdoor kunnen bedrijven tijd en middelen besparen en zich richten op meer waardevolle zaken zoals inhoudelijke adviesgesprekken en verbetering van klantenservice. Voorwaarde voor een succesvolle inzet van conversational AI is wel dat het hele traject, van idee tot implementatie, zorgvuldig is uitgedacht. Dat is precies de reden waarom we dit whitepaper met de commissie hebben geschreven. Om bedrijven te voorzien van concrete tips en handvatten om Conversational AI in te zetten en om de klant nóg beter van dienst te kunnen zijn.’

Hoofdstuk 7: AI in onderwijs, mogelijkheden #video

AI kan de efficiëntie bevorderen in het onderwijs en vergaande personalisatie mogelijk maken en administratieve taken vereenvoudigen, waardoor onderwijspersoneel meer tijd en vrijheid hebben voor persoonlijke aandacht. Door de beste eigenschappen van machines, docenten, leraren en tainers te benutten, is de visie voor AI in het onderwijs er eentje waarin ze samenwerken voor het beste resultaat voor de leerling en student. Omdat de studenten van vandaag in de toekomst zullen moeten werken in een wereld waarin AI de realiteit is, is het belangrijk dat onze onderwijsinstellingen leerlingen en studenten blootstellen aan en gebruik maken van de technologie.

 

AI kan de efficiëntie bevorderen in het onderwijs en vergaande personalisatie mogelijk maken en administratieve taken vereenvoudigen, waardoor onderwijspersoneel meer tijd en vrijheid hebben voor persoonlijke aandacht. Door de beste eigenschappen van machines, docenten, leraren en tainers te benutten, is de visie voor AI in het onderwijs er eentje waarin ze samenwerken voor het beste resultaat voor de leerling en student.

Lees verder

De volledige inhoudsopgave van het Handboek.AI: 

 

De volledige inhoudsopgave van het Handboek.AI:

 

Dankwoord 8

Voorwoord door Bob van Duuren 9

Over het gebruik van het boek 10

1 Big data, machine learning, sociale impact
en praktische AI 17
1.1 Het AI-landschap vol data, ritme en lessen 18
Een transformatie vol dilemma’s 19
Intelligente eisen en richtlijnen 25
De dagelijkse praktijk van een algoritme 31
1.2 Een geschiedenis van intelligente definities 34
Ethische parallel 36
Geschiedenis: de intelligente jaren vijftig en zestig 37
ELIZA ‘66 38
Geschiedenis: de AI-winter op het witte doek 40
Van AI in spelbeleving naar meer klantbeleving 45
Geschiedenis: de Deep Blue van de jaren negentig 49
Geschiedenis: de smart AI vanaf het jaar 2000 tot nu 51
Robots, Blue Brain en slimme assistenten 53
1.3 De sociale impact van AI 60
AI kent een gebrek aan gezond verstand 60
De mogelijkheden van AI in de diverse sectoren 64
Marketing in het tijdperk van kunstmatige intelligentie 65
Opdrachten 68

 

Lees verder