Volgende stap in AI-maturity: van Experimenten naar Integratie
AI is niet langer een innovatie enkel voor de vooruitstrevende technologiebedrijven. Tegenwoordig integreren gelukkig steeds meer organisaties AI rechtstreeks in de operatie. Voor de meeste bedrijven in Nederland bevinden we ons nog in de fase van vroege adoptie en het experimenteren met AI. Tegelijkertijd zien we ook dat er al veel organisaties toe zijn aan de volgende stap in AI-maturity.
De meeste organisaties zien een groeiend aantal AI-projecten binnen het bedrijf. Deze toename, gecombineerd met een golf aan nieuwe termen zoals RAG (Retrieval-Augmented Generation), CAG (Cache-Augmented Generation), Agentic Workflows of ACR (Agentic Context Engineering), maakt het lastig om overzicht te houden. Projecten worden geïsoleerd uitgevoerd, er is nauwelijks toezicht, en het is onduidelijk of alles in lijn is met de bedrijfsrichtlijnen en governance.
Herkenbaar binnen jouw organisatie? Gefeliciteerd! Dan is het tijd om naar de volgende stap in maturity te groeien.
Van Experimentatie naar Integratie
‘’𝗜𝘁 𝘁𝗮𝗸𝗲𝘀 𝟮𝟬% 𝗼𝗳 𝘁𝗵𝗲 𝘁𝗶𝗺𝗲 𝘁𝗼 𝗴𝗲𝘁 𝘁𝗼 𝟴𝟬% 𝗼𝗳 𝘁𝗵𝗲 𝗼𝘂𝘁𝗽𝘂𝘁, 𝗯𝘂𝘁 𝟴𝟬% 𝗼𝗳 𝘁𝗵𝗲 𝘁𝗶𝗺𝗲 𝘁𝗼 𝗽𝗲𝗿𝗳𝗲𝗰𝘁 𝘁𝗵𝗲 𝗳𝗶𝗻𝗮𝗹 𝟮𝟬%.’’
We zijn de experimentele fase van AI misschien al wel voorbij en zijn al aardig op weg naar de 80%. Maar voor de laatste 20% is een stap in AI-maturity nodig. AI is daarbij niet langer iets om “uit te proberen”. Het moet worden embed in de kern van de organisatie.
Waarom? Naast organisatorische uitdagingen omtrent de vele AI-projecten is er bovenal een gevaar wat er schuilt omtrent hallucinaties en incorrecte aannames die veel mensen (nog) niet doorhebben. Dit gecombineerd is erg gevaarlijk voor organisaties.
Je hebt misschien weleens gehoord van Garbage In, Garbage Out. Een term uit de IT die betekent dat gebrekkige, bevooroordeelde of lage-kwaliteitsinput onvermijdelijk leidt tot gebrekkige output. Datzelfde geldt voor AI: als je kennisbasis verspreid is over meerdere platforms, in inconsistente data formats wordt opgeslagen of fouten bevat, zal de output onbetrouwbaar blijven, hoe hard je ook werkt aan verbetering. Als de bron rommel is, krijg je rommel terug. En het meest zorgwekkende? De meeste mensen merken niet eens dat de output onbetrouwbaar is en gebruiken het daarom dan toch.
De nadelen van gefragmenteerde AI-initiatieven
De toetreding van AI brengt uitdagingen met zich mee. Veel organisaties voeren AI-initiatieven uit op een gefragmenteerde manier, wat resulteert in:
- Mensen worden gemakzuchtig en vertrouwen blind op de output zonder juiste controle.
- Afdelingen experimenteren geïsoleerd met verschillende tools.
- Er worden AI-leads aangesteld, vaak degene die er het meest enthousiast over is, zonder dat ze voldoende kennis hebben van AI of van het leiden van organisatiebrede initiatieven.
- Teams doen dubbel werk terwijl ze vergelijkbare doelen nastreven.
- Niet-specialisten bouwen oplossingen zonder gezamenlijke richtlijnen.
- En het meest cruciale: inzichten en lessen worden niet gedeeld.
Het resultaat? Inefficiëntie, inconsistentie en gemiste kansen om succesvolle initiatieven op te schalen.
Centraliseren als aanjager van maturity en kwaliteit
AI-initiatieven zouden in de hele organisatie gestart moeten kunnen worden, maar zonder een centrale structuur vervaagt de impact. Centralisatie betekent niet controle, maar coördinatie. Het verandert losse experimenten in een gezamenlijke motor voor groei.
De voordelen:
- Grotere efficiëntie en wendbaarheid: de organisatie werkt effectiever, met minder onnodig en dubbel werk wat gedaan moet worden en snellere toegang tot betrouwbare informatie.
- Naadloze AI-integratie: of je nu eigen AI-oplossingen bouwt of integreert met bestaande systemen, een enkele ‘bron van waarheid’ zorgt voor betere implementatie.
- Brandsafe en waardevolle oplossingen: door kennis te delen binnen de organisatie kunnen AI-experts de niet-AI-experts ondersteunen, merk- en contentrichtlijnen worden gedeeld, en teams bouwen samen aan betrouwbare en waardevolle oplossingen.
Een hogere AI-maturity niveau begint hierbij:
1. Creëer EEN SINGLE SOURCE OF TRUTH VOOR AI
Een centraal platform waar medewerkers alles kunnen vinden wat ze nodig hebben om met AI te werken. Denk aan documentatie, merk- en contentstandaarden, al eerder gebouwde applicaties, gegevens van de AI-specialisten voor ondersteuning en iemand die verantwoordelijk is voor dit geheel. Een uniforme aanpak voorkomt dubbel werk en maakt schaalbare adoptie mogelijk.
2. Bouw een AI-leercentrum
Bundel alle AI-ervaringen en feedback op één plek. Train je bijvoorbeeld een AI-copywriter, verzamel dan merkrichtlijnen, feedback en iteraties centraal zodat verbeteringen zich opstapelen. Zo ontstaat een continu leerproces waarin zowel je teams als je AI-systemen slimmer worden bij elke interactie.
3. Gebruik een Knowledge base als AI-ruggengraat
Het opzetten van knowledge bases en graphs zijn veel gebruikte methodes om alles te stroomlijnen. Het structureren en verbinden van alle bedrijfsinformatie, zoals producten, diensten, processen, klanten en leveranciers is enorm belangrijk en zijn aan veel wijzigingen onderheven. Met een goede basis leveren AI-systemen slimmere inzichten, nauwkeurige resultaten en een schaalbaar fundament voor toekomstige toepassingen.
AI zorgt niet vanzelf voor transformatie; dat gebeurt alleen als het afgestemd, gedeeld en continu verbeterd wordt als onderdeel van het DNA van de organisatie. In het AI-tijdperk zullen niet de bedrijven winnen die de nieuwste algoritmes gebruiken, maar diegenen die adoptie aanjagen en hun kennis beheren met discipline, helderheid en precisie.
Het volgende deel van dit artikel lanceren wij volgende week. Hierbij gaat collega Manuel dieper in op de technische en praktische kant van bovenstaande initiatieven.
Meer leren hoe wij AI inzetten voor onze klanten? Bezoek onze AI-consultancy pagina of neem contact op met onze specialisten!
Geef een reactie