In de vorige blog gingen Mark en Hugo in op de wijze waarop DIKW AI inzet voor klanten en voor haar eigen organisatie. En op de oplossingen waar zij op dit moment hard aan werken, zoals een chatfunctie voor BI. Zij zien een aantal AI-ontwikkelingen voor de komende jaren. Ontdek ze hieronder.
“Steeds betaalbaarder en bereikbaarder voor het mkb”
Zo ontwikkelt AI zich volgens DIKW Intelligence
AI steeds betaalbaarder en bereikbaarder
Mark: “Hoewel AI in principe voor iedereen makkelijk te gebruiken is, zijn de kosten voor het ontwikkelen van een specifieke, lokale AI-oplossing hoog. Dat maakt goede business cases bouwen voor het mkb lastig. Wij willen AI beter bereikbaar en betaalbaar maken voor het mkb. Daarvoor bouwen we AI-toepassingen met bestaande onderdelen als framework, aangevuld met maatwerk. Zo realiseren we toch een onderscheidende oplossing. Vergelijk het met het bouwen van een prefab-huis; daarbij maak je gebruik van reeds beschikbare onderdelen, maar door specifieke details toe te voegen geef je het huis een eigen, unieke ‘touch’.”
Meer focus op datawarehouse en datakwaliteit
Aan de businesskant verschuift de focus nu van (BI-)rapporten bouwen en data visueel maken naar data-analyse. Hierdoor wordt het steeds belangrijker dat ‘het huis op orde is’. Als je via AI-tools als Power BI, Google Assistant of Siri vragen stelt aan je database – bijvoorbeeld ‘Maak een rapport over onderwerp zus of zo dat de elementen X, Y en Z bevat’ – moet je volledig kunnen vertrouwen op de data. Dat betekent zorgen dat AI weet wat de definitie van het onderwerp is en waar de elementen X, Y en Z te vinden zijn in de database. Hugo: “Een goed ingericht datawarehouse waarin alle data juist, volledig en tijdig bij elkaar komt is nu nog essentiëler.”
Andere rol AI-adviesorganisaties
Mark: “Onze rol bij klanten verandert hierdoor ook, die omvat steeds meer consultancy aan de basis van het systeem. Bij een mkb-organisatie moet je dan niet gelijk een team van tien mensen neerzetten en alles uit hun handen nemen. Nee, dat doen we altijd op maat en op een snelheid die bij de klant past. Bijvoorbeeld bij klanten die wij via Venéco een Azure-tenant aanbieden.”
De mens blijft nodig
De heersende opinie is dat AI bepaalde functies op den duur zal vervangen doordat AI-toepassingen steeds verder ontwikkeld worden en de syntactische vertalingen steeds nauwkeuriger worden. Mark: “In onze beleving blijft de mens nodig. Wij zien AI vooral als een geavanceerd hulpmiddel om de productiviteit te verhogen. Dit maakt bijvoorbeeld de time-to-market voor nieuwe software aanzienlijk korter omdat GitHub Copilot helpt om sneller code te schrijven. Veel gehoorde kritiek is echter dat AI vlakke, gemiddelde oplossingen bedenkt. Power BI Copilot biedt bijvoorbeeld standaard geen YTD-functies, die moeten aanvullend geprogrammeerd worden.
Kortom: AI geeft wel een prima voorzet, maar je moet zelf blijven opletten. Ook al wordt er op semantisch niveau flink gesleuteld aan de prestaties van AI, goed management van je masterdata is cruciaal en checks en balances blijven nodig.”
Anders omgaan met ethische aspecten en biases
Doordat de AI-algoritmen complexer worden, raken ze steeds meer aan de grenzen van de ethiek. Want wat is wel en niet acceptabel? Hoe komen algoritmes tot hun keuzes? Dit leidt vaker tot discussies over onderwerpen als privacy of discriminatie. Hugo: “Een heet hangijzer is bijvoorbeeld de gender bias die veel algoritmen vertonen. Vaak is de reactie daarop om ‘gender’ niet meer op te slaan. In onze ogen is dat de slechtste oplossing, beter is om achteraf te controleren wat het model met die data doet. En de volgende stap is om de AI de bewuste bias ook weer af te leren. Realiseer je daarbij wel dat het model daardoor meer compliant wordt, maar ook minder informatief.”
Hugo: “Wij helpen onze klanten graag om deze AI-ontwikkelingen in hun voordeel te gebruiken. Bijvoorbeeld door de inspiratiesessies die we samen met Venéco organiseren. Maar ook met onze eigen methodologie om snel en efficiënt een roadmap op te stellen voor mkb-organisaties. Zo ontdekken we samen waar het laaghangend fruit hangt en hoe je dat snel kunt oogsten. Bij voorbeeld met onze Analytical Roadmap Maturity Scan.”
Profiteren van de AI-ontwikkelingen?
Zo zet early adopter DIKW Intelligence AI in