Daadwerkelijke impact van AI
Eindeloos worden we bestookt met posts van AI-goeroes die tool X of tool Y promoten die al jouw processen optimaliseren waardoor je 5 keer zo veel gedaan krijgt in een dag.
Niet dat deze tools niet werken - integendeel.
Maar het probleem dat dit veroorzaakt is dat veel organisaties met AI beginnen zonder te weten welk probleem ze ermee willen oplossen.
Uit onderzoek blijkt namelijk dat 70% van de AI-initiatieven met een sisser eindigt.
AI is geen magische oplossing: het is een tool, geen doel.
Het probleem is dus niet wat AI kan, maar hoe je het inzet.
Organisaties die dit duidelijk voor ogen hebben, behalen namelijk 3 keer vaker succes met AI-implementaties.
Stel jezelf de volgende kernvragen:
➔ 𝗪𝗲𝗹𝗸𝗲 𝗽𝗿𝗼𝗰𝗲𝘀𝘀𝗲𝗻 𝘄𝗶𝗹 𝗷𝗲 𝗲𝗿𝗺𝗲𝗲 𝘃𝗲𝗿𝗯𝗲𝘁𝗲𝗿𝗲𝗻?
Bepaal eerst welk specifiek probleem AI moet oplossen en hoe het bijdraagt aan meer efficiëntie of kwaliteit binnen de organisatie.
➔ 𝗣𝗮𝘀𝘁 𝗵𝗲𝘁 𝗯𝗶𝗷 𝗷𝗲 𝗵𝘂𝗶𝗱𝗶𝗴𝗲 𝘀𝗼𝗳𝘁𝘄𝗮𝗿𝗲𝗽𝗮𝗸𝗸𝗲𝘁?
Kies oplossingen die aansluiten bij bestaande systemen, zo voorkom je losse tools die niet integreren. Gegevens in meerdere systemen moeten invoeren kan voor fouten zorgen en kost je meer tijd dan wanneer alles synchroniseert met elkaar.
➔ 𝗪𝗮𝘁 𝘇𝗶𝗷𝗻 𝗱𝗲 𝗿𝗶𝘀𝗶𝗰𝗼’𝘀 (𝘇𝗼𝗮𝗹𝘀 𝗽𝗿𝗶𝘃𝗮𝗰𝘆, 𝗲𝘁𝗵𝗶𝗲𝗸 𝗼𝗳 𝗯𝗲𝘃𝗲𝗶𝗹𝗶𝗴𝗶𝗻𝗴), 𝗲𝗻 𝗵𝗼𝗲 𝗴𝗮 𝗷𝗲 𝗵𝗶𝗲𝗿𝗺𝗲𝗲 𝗼𝗺?
Recent bracht de NOS bijvoorbeeld een verhaal over een huisarts die per ongeluk medische gegevens via een AI-chatbot deelde. Dit soort fouten kunnen grote gevolgen hebben.
(Lees meer: https://lnkd.in/eEpctyJq)
Ermee bezig zijn is één, er waarde uit halen is wat anders.
