Neem contact op
Bel mij terug

AI Ladder: een holistische datastrategie

AI is een overkoepelende term voor een serie van technieken waarmee machines kunnen leren van data en kunnen handelen naar wat ze hebben geleerd, in plaats van simpelweg instructies te volgen die door een programmeur zijn opgevoerd. Om een beter beeld te geven: AI zit bijvoorbeeld achter de ontwikkeling van spraakherkenning, beeldherkenning en autonome voertuigen.

Wat betekent AI voor bedrijven?

Veel bedrijven zijn enthousiast over de mogelijkheden van AI op het gebied van voorspellen, automatiseren en optimaliseren.

  • Voorspellingen: organisaties willen kunnen voorspellen wat er binnen hun bedrijf gaat gebeuren, zowel op macro- als microniveau
  • Automatisering: het automatiseren van kritieke maar tijdrovende bedrijfsprocessen die vaak nog handmatig worden uitgevoerd
  • Optimalisatie: organisaties kunnen slimmer en efficiënter werken met data en AI

Uitdagingen om met AI aan de slag te gaan

Ondanks de voordelen van AI vinden veel bedrijven het lastig om hiermee aan de slag te gaan. De uitdagingen waar zij o.a. tegenaan lopen zijn het grip krijgen op data, vertrouwen in AI en het ontwikkelen van de juiste AI vaardigheden.

AI ladder

Om organisaties te helpen de waarde van hun gegevens te ontsluiten en hun reis naar AI te versnellen, heeft IBM de AI ladder ontwikkeld. Het biedt organisaties het inzicht in waar ze zich bevinden op hun AI-reis en helpt hen te bepalen waar ze zich op moeten concentreren. Het is een leidend principe voor organisaties om hun bedrijf te transformeren middels vier belangrijke aandachtsgebieden: hoe ze (1) data verzamelen, (2) data organiseren,  (3) data analyseren en uiteindelijk
(4) AI in hun organisatie toepassen.

1.‘Verzamelen’: maak data eenvoudig en toegankelijk

In deze fase is het van belang om gebruikers in staat te stellen om data – middels self-service en op een beheerde manier – te consumeren. Hierdoor verkort je de tijd die medewerkers nodig hebben om tot inzichten te komen. Ook verminder je hiermee de kosten, net als de risico’s. Lees meer over het toegankelijk maken van data in onze blog.

2.’Organiseren’: creëer een goed Analytics fundament

Bouw een kwalitatief hoogwaardig fundament voor Analytics & AI middels de DataOps benadering en verkort hiermee de time-to-value. Dit resulteert in grotere nauwkeurigheid, snellere implementatietijd en minder risico voor de hele organisatie. In onze blog lees je meer over deze fase.

3.’Analyseren’: bouw aan het organisatievertrouwen in AI

Je verhoogt de implementatiesnelheid, nauwkeurigheid en het vertrouwen in AI-modellen via een geïntegreerde toolset waarmee gebruikers van alle vaardigheidsniveaus AI kunnen toepassen in hun werkzaamheden. Lees hier meer over in onze blog.

4.’Toepassen’: operationaliseer AI in de hele organisatie

Het operationaliseren van AI staat in deze fase centraal. Stel medewerkers en machines in staat om samen te werken en steeds complexere taken met snel en op grote schaal uit te voeren. In onze blog lees je meer over het operationaliseren van AI.

Moderne Data & AI Architectuur

Voordat je de eerste stap zet en begint met het verzamelen van data, is het van belang de Data & AI architectuur te moderniseren. “Moderniseren” betekent in deze context het bouwen van een informatiearchitectuur die keuze en flexibiliteit biedt binnen de hele organisatie. Om aan de eisen van vandaag te voldoen en morgen concurrerend te blijven, hebben organisaties een efficiënte, flexibele architectuur nodig voor hun data waarop ze betrouwbaar kunnen bouwen. Hybride, multicloud-platforms zijn de toekomst van data-architectuur.