In 5 stappen naar een succesvolle AI implementatie

AI implementatie stappenplan om te transformeren naar een AI gedreven organisatie

Veel organisaties durven de stap naar AI nog niet helemaal aan, terwijl andere organisaties juist zo snel mogelijk willen implementeren en zelfs starten zonder duidelijk plan. Beide type organisaties zullen op deze manier niet het beste uit AI halen.

Onderstaande heldere aanpak biedt beide type organisaties de structuur en houvast die nodig is voor een succesvolle AI-transformatie. Hierbij wordt naast techniek ook enorm veel aandacht gegeven aan de culturele verandering en angsten die medewerkers ervaren.

Want zoals ze tijdens deze sessie al mooi aangaven. AI is geen project met begin en einde, het is echt een bedrijfstransformatie!

1. AI bedrijfsdoelen

Je begint met welke bedrijfsdoelen je wil behalen met AI. Niet elke vorm van AI lost namelijk hetzelfde type probleem op. Generatieve AI, zoals Copilot, kun je bijvoorbeeld heel goed gebruiken om sneller content te maken of om kennis te vergaren. Het is niet de juiste AI vorm om zaken te voorspellen of als gedegen keuzehulp. Je kunt met Copilot dan weer wel agents bouwen die je voor deze doeleinden kunt inzetten.

Je moet als organisatie dus goed bedenken welke problemen je op wil lossen en hoe AI je hierin meer waarde kan geven. Deze waarde moet ook meetbaar/ zichtbaar gemaakt kunnen worden.

2. Verwerk je AI bedrijfsdoelen in een data strategie en zorg dat deze op elkaar aansluiten

Data is alles voor het gebruik van AI en dan gaat het niet zozeer om de hoeveelheid data, maar wel om de kwaliteit van de data. De data die je tot je beschikking hebt, zorgt voor de antwoorden en resultaten die je met AI behaalt. In andere woorden, als je data huishouding niet op orde is, zul je nooit de gewenste resultaten met AI behalen. Want: Shit in = Shit out.

Het is daarom erg belangrijk om een data strategie op te stellen welke aansluit op de AI-bedrijfsdoelen die je wil behalen.

Is de data die je voor je AI-model gaat gebruiken juist ingeregeld? Heeft het bijvoorbeeld de juiste metadata, de juiste toegangsrechten, voldoet het aan de juiste compliancy? Is de data nog actueel?

Vorm een strategie waarin je aandacht besteedt aan dit soort vragen, zodat je weet waar je naartoe werkt.

3. Creëer een AI vriendelijke cultuur

Nadat je je AI-bedrijfsdoelen hebt opgesteld en je data strategie hierop aangesloten hebt, is het tijd om de organisatie mee te nemen in deze grote omslag. Medewerkers zullen het spannend vinden. Het is belangrijk om aan te tonen dat AI kansen biedt, maar neem de angsten van de medewerkers wel serieus en ga hierover in gesprek. Laat tegelijkertijd zien welke kansen AI biedt aan die mensen en toon vooral aan dat het werkzaamheden van mensen makkelijker kan maken. Zo kan het de medewerkers bijvoorbeeld op weg helpen bij een vervelende taak.

Door de komst van AI zullen er een aantal vaardigheden belangrijker worden, help medewerkers hierbij. Zo wordt het kritisch denken/ lezen om zo de output van AI te evalueren er een. En ook de mogelijkheid om de AI output toch nog te verbeteren met je eigen touch.

4. Maak je organisatie en data gereed voor het werken met AI

Er is nu een data strategie beschreven en de organisatie is meegenomen. Tijdens deze stap is het tijd om de data-strategie met de daarop aansluitende AI-bedrijfsdoelen in te regelen, te testen en bij te schaven.

Dit doe je samen met een groep van experts en idealiter heb je in deze groep naast technische experts ook een HRM-expert, een Legal expert, een adoptie expert, data-expert en een productmanager. Om zo ook in contact te blijven met de business en om continu te verifiëren of je nog op de juiste weg bent.

5. Projectlijst definiëren en prioriteren

Je hebt nu alles goed getest, geëvalueerd, bijgeschaafd en aan de juiste partijen gecommuniceerd. De volgende stap is om use cases te definiëren welke leiden tot het behalen van de AI-bedrijfsdoelen.

Houd rekening met zowel de technische impact als de business/gebruikersimpact van je use cases. Op basis daarvan kun je ze namelijk gaan prioriteren.

Welke use case kan bijvoorbeeld als quick win geïmplementeerd worden? Door namelijk te beginnen met een quick win, kun je snel succes aantonen wat de toon voor de rest van de te implementeren use cases kan zetten.

Denk dus goed na over de volgorde, impact en risico’s van de use cases op de projectlijst. Want ook dit heeft impact op het algehele gevoel over AI binnen de organisatie.

Meer weten over een AI implementatie?

Wil je meer weten over een AI implementatie of heb je een andere vraag? Neem dan contact op met XTRM development door het formulier onderaan de pagina in te vullen en wij helpen je graag verder. Door je in te schrijven op onze nieuwsbrief ben jij als eerste op de hoogte van alle nieuws en ontwikkelingen rondom Microsoft 365. Of volgen ons op LinkedIn!