Enterprise AI: van ‘bouwen of kopen’ naar ‘partnerschap en groei’

Hoe begin je en wie moet je eerste AI-projecten implementeren?

Nog niet zo lang geleden benaderde een samenwerkingspartner mij terloops over een AI-use case binnen hun organisatie. Ze wilden het onboardingproces efficiënter maken door AI te gebruiken om veelgestelde vragen van nieuwkomers te beantwoorden. Ik stelde een praktische chataanpak voor die hun interne documentatie zou integreren, en ze gingen er vol vertrouwen mee aan de slag. Ze waren van plan om in de toekomst ‘met hun IT-team te praten’.

Uit ervaring wist ik dat dit soort optimisme kwetsbaar is. Het gemiddelde IT-team is niet in staat om zelfstandig een complete en uitgebreide AI-applicatie te implementeren. En zo geschiedde: maanden later hingen ze op. Hun systeem was frustrerend traag en bovendien werd duidelijk dat ze tijdens de ontwikkeling de werkelijke behoeften van gebruikers niet goed hadden begrepen. Nieuwe medewerkers stelden andere vragen dan waar het systeem op was ingesteld. De meeste gebruikers verdwenen na een paar pogingen en kwamen nooit meer terug. Om deze problemen op te lossen, hadden ze de hele architectuur en datastrategie opnieuw moeten doordenken. Maar de schade was al aangericht. Medewerkers waren gefrustreerd, dat merkte de directie, en het aanvankelijke enthousiasme over AI sloeg om in scepsis. Omdat het lastig zou zijn om te pleiten voor een nieuwe uitgebreide ontwikkelingsfase, werd de kwestie stilletjes terzijde geschoven.

Dit verhaal is absoluut niet uniek. De gladde marketing van AI-bedrijven creëert de illusie van toegankelijkheid van AI, waardoor bedrijven overhaast initiatieven starten zonder de uitdagingen die ze tegenkomen volledig te begrijpen. Er is namelijk specialistische expertise nodig om een robuuste AI-strategie te creëren en om min of meer op maat gemaakte use cases in uw bedrijf te implementeren. Als u deze expertise niet intern hebt, moet u deze bij externe partners of leveranciers inhuren.

Dat betekent niet dat je alles moet kopen. Dat zou hetzelfde zijn als 100 dollar uitgeven in een restaurant in plaats van naar de supermarkt. De eerste optie stilt uw honger direct, maar de tweede optie garandeert dat u een week lang iets te eten heeft.

Hoe begin je en wie moet je eerste AI-projecten implementeren? Dit is wat ik zie: vergeet "bouw of koop" en concentreer je in plaats daarvan op samenwerken en leren. Ik ben ervan overtuigd dat de meeste bedrijven hun AI-expertise intern moeten opbouwen. Dit geeft hen in de toekomst meer armslag in hun AI-strategie en -activiteiten. Tegelijkertijd is AI een complex vak dat tijd kost om onder de knie te krijgen, en falen is overal (volgens Voor dit rapport uitgegeven door de RAND Corporation(Meer dan 80% van de AI-initiatieven mislukt.) In theorie is het goed om van fouten te leren, maar in de praktijk leidt het tot verspilling van tijd, middelen en geloofwaardigheid. Om AI-volwassenheid op efficiënte wijze te bereiken, moeten bedrijven overwegen om samen te werken met vertrouwde partners die bereid zijn hun expertise te delen. Een pragmatische en zorgvuldige voorbereiding zorgt er niet alleen voor dat de technische implementatie soepeler verloopt, maar pakt ook de menselijke en zakelijke aspecten van uw AI-strategie aan.

Hieronder zal ik eerst de ruwe basisprincipes (input, output en afwegingen) van ‘kopen of bouwen’-beslissingen in AI schetsen. Hierna leert u over een meer unieke partnerschapsaanpak. Het combineert bouwen en kopen en verbetert tegelijkertijd uw interne leercurve. Tot slot wil ik afsluiten met enkele praktische aantekeningen en tips over samenwerking op het gebied van AI.

De basisprincipes van het nemen van 'maak of koop'-beslissingen in AI

Laten we beginnen met het opsplitsen van de klassieke 'maken of kopen'-beslissing in twee delen: input – de elementen die vooraf geëvalueerd moeten worden – en output – de gevolgen van elke keuze voor uw toekomstige bedrijf. De beslissing of u AI intern gaat produceren of bij een externe leverancier gaat inkopen, is een belangrijk strategisch besluit. Hiervoor is diepgaand inzicht nodig in de beschikbare middelen en de verwachte kosten.

invoer

Ter voorbereiding op de beslissing moeten de interne capaciteiten en de vereisten voor het gebruiksscenario worden geëvalueerd. Deze factoren bepalen hoe realistisch, riskant of voordelig elke optie is:

AI-volwassenheid in uw organisatie: Denk aan uw interne technische mogelijkheden, zoals gekwalificeerd AI-talent, herbruikbare AI-middelen (bijvoorbeeld datasets, vooraf gebouwde modellen en kennisgrafieken) en aanverwante technische vaardigheden die overdraagbaar zijn naar het AI-domein (bijvoorbeeld data-engineering en analyse). Denk ook eens na over hoe goed gebruikers omgaan met AI en hoe ze omgaan met de scepsis ervan. Investeer in het verbeteren van vaardigheden en het opbouwen van lef naarmate uw AI volwassener wordt.
Vereisten voor veldervaring: In hoeverre weerspiegelt de oplossing uw kennis van de sector? In use cases waarbij menselijke intuïtie of organisatorische kennis vereist is, spelen uw interne domeinexperts een cruciale rol. Zij zouden deel moeten uitmaken van het ontwikkelingsproces, hetzij door dit intern te doen, hetzij door nauw samen te werken met een externe leverancier.
Technische complexiteit van het gebruiksscenario: Niet alle AI-toepassingen zijn hetzelfde. Een project dat afhankelijk is van bestaande API's of basismodellen, is veel eenvoudiger dan een project waarbij een aangepaste modelarchitectuur vanaf nul moet worden getraind. Een hoge complexiteit vergroot de risico's, de benodigde middelen en de mogelijke vertragingen van een 'build first'-aanpak.
Waarde en strategische differentiatie: Vormt de use case de kern van uw strategische voordeel of is het slechts een ondersteunende functie? Als het uniek is voor uw sector (of zelfs voor uw bedrijf) en het de concurrentiepositie vergroot, kan co-building of co-development meer waarde opleveren. Daarentegen zal aankoop bij standaardgebruik (zoals documentclassificatie en -voorspelling) waarschijnlijk snellere en kosteneffectievere resultaten opleveren.

Gevolgen van de beslissing om zelf te produceren of kant-en-klare producten te kopen

Nadat u uw input hebt geëvalueerd, moet u de gevolgen van uw beslissing om zelf te produceren of het bedrijf uit te kopen bepalen en de voor- en nadelen evalueren. Hier zijn zeven dimensies die van invloed zijn op de tijdlijnen, kosten, risico's en resultaten:

Personalisatie: De mate waarin een AI-oplossing kan worden afgestemd op de specifieke workflow, doelen en domeinbehoeften van een organisatie. Maatwerk bepaalt vaak hoe goed een oplossing aansluit bij de unieke vereisten van een bedrijf. Zorgvuldige aanpassing is van cruciaal belang om te garanderen dat de oplossing aansluit op uw specifieke bedrijfsprocessen.
Eigendom: Intellectuele eigendomsrechten en controle over onderliggende AI-modellen, code en strategische richting. Bij interne productie bent u volledig eigenaar, terwijl bij aankoop doorgaans licenties voor technologie van derden nodig zijn. Volledig eigenaarschap is een strategisch voordeel, vooral in sectoren die afhankelijk zijn van innovatie en bescherming van intellectuele eigendommen.
Antwoord: Hierin wordt beschreven hoe gegevens worden verwerkt, waar ze zich bevinden en wie er toegang toe heeft. In gereguleerde of gevoelige omgevingen zijn gegevensprivacy en naleving van wet- en regelgeving van groot belang, vooral wanneer gegevens mogelijk worden gedeeld met of verwerkt door externe leveranciers. Naleving van wereldwijde normen voor gegevensbeveiliging, zoals AVG en ISO 27001, is essentieel.
de kosten: Omvat zowel de initiële investering als de doorlopende operationele kosten. Interne productie vereist onderzoek en ontwikkeling, talent, infrastructuur en onderhoud op de lange termijn, terwijl voor de aankoop licenties, abonnementen of kosten voor cloudgebruik vereist kunnen zijn. Er moet een gedetailleerde analyse van de totale eigendomskosten (TCO) worden uitgevoerd om de financiële haalbaarheid van elke optie te evalueren.
Benodigde tijd om het product op de markt te brengen: Meet hoe snel een oplossing kan worden geïmplementeerd en waarde kan gaan opleveren. Snelle implementatie is vaak cruciaal in concurrerende of dynamische markten; Vertragingen kunnen leiden tot gemiste kansen. Door te kiezen voor een kant-en-klare oplossing kunt u de time-to-market aanzienlijk versnellen, wat een organisatie een concurrentievoordeel oplevert.
Ondersteuning en onderhoud: Omvat wie verantwoordelijk is voor updates, schaling, bugfixes en voortdurende modelprestaties. Voor interieurontwerpen zijn speciale onderhoudsmedewerkers nodig, terwijl exterieuroplossingen vaak ondersteunende diensten omvatten. Service Level Agreements (SLA's) moeten duidelijke informatie bevatten over reactietijden en probleemoplossing.
Leercurve van kunstmatige intelligentie: Geeft de complexiteit weer van het verwerven en implementeren van AI-expertise binnen een organisatie. Bij interne productie is er vaak sprake van veel vallen en opstaan en zijn de resultaten vaak onzeker, omdat het team geen basiskennis heeft van AI. Aan de andere kant kan een aankoop of partnerschap het leerproces versnellen door middel van begeleide ervaringen en volwassen tools. Zo ontstaat er een solide basis voor toekomstige AI-activiteiten. Partnerschappen kunnen toegang bieden tot gespecialiseerde expertise en de risico's die gepaard gaan met interne AI-ontwikkeling beperken.

In de praktijk leidt de binaire denkwijze van zelf produceren of kant-en-klare inkoop vaak tot onoplosbare afwegingen. Laten we het eerder genoemde setup-gebruiksvoorbeeld eens bekijken. Een van de redenen waarom het team de neiging heeft om Eigen productie Het gaat om de noodzaak om de vertrouwelijkheid van bedrijfsgegevens te behouden. Tegelijkertijd beschikten ze niet over de interne AI-expertise om een productieklaar chatsysteem te ontwikkelen. Ze hadden wellicht meer succes gehad als ze de chattechniek en de doorlopende ondersteuning hadden uitbesteed en tegelijkertijd intern hun eigen database hadden opgebouwd. Daarom is het niet verstandig om het hele AI-systeem zelf te produceren of kant-en-klaar aan te schaffen. Verdeel het in plaats daarvan in onderdelen en evalueer elk onderdeel op basis van uw mogelijkheden, beperkingen en strategische prioriteiten.

Op weg naar een vruchtbare samenwerking tussen veldexpertise en kunstmatige intelligentie

Ik raad u aan om op componentniveau onderscheid te maken tussen interne en externe beslissingen, rekening houdend met de expertisevereisten. De meeste B2B AI-systemen combineren twee soorten expertise: domeinexpertise, die binnen uw bedrijf aanwezig is, en technische AI-expertise, die u via een externe partner kunt inhuren als u (nog) niet over gespecialiseerde AI-vaardigheden beschikt. Hieronder zal ik de expertisebehoeften van elk van de kerncomponenten van een AI-systeem onderzoeken (zie Dit artikel (Voor een uitleg van de ingrediënten). Deze strategische aanpak zorgt ervoor dat de beschikbare middelen maximaal worden benut en dat de bedrijfsdoelstellingen efficiënt en effectief worden behaald.

Vacature: De juiste AI-problemen identificeren

Wist u dat de belangrijkste reden dat AI-projecten mislukken niet technisch van aard is, maar het kiezen van het verkeerde probleem om op te lossen (zie De grondoorzaken van het mislukken van projecten op het gebied van kunstmatige intelligentie en hoe ze succesvol kunnen zijn)? U zult verbaasd zijn, maar uw deskundige teams begrijpen uw problemen door en door. Maar het komt erop neer dat ze niet over de middelen beschikken om hun pijnpunten te koppelen aan AI-technologie. Dit zijn enkele van de meest voorkomende faalpatronen:

het probleem vaag of ongepast formulerenIs dit een taak waar AI al goed in is? Het nauwkeurig definiëren van het probleem is vaak de eerste stap naar een succesvolle oplossing met behulp van AI.
Het schatten van verloren inspanning/ROIIs het resultaat de tijd en middelen waard die nodig zijn om AI te ontwikkelen en implementeren? Het verwachte rendement van het gebruik van AI moet duidelijk en gerechtvaardigd zijn.
onrealistische verwachtingenWat betekent ‘goed genoeg’ voor imperfecte AI? Voordat het project start, moeten de criteria voor succes duidelijk worden gedefinieerd.

Aan de andere kant zijn er veel organisaties die AI gebruiken omwille van de AI zelf, door oplossingen te creëren in plaats van een probleem op te lossen. Dit verbrandt middelen en ondermijnt het interne vertrouwen.

Een goede AI-partner helpt bij het beoordelen van bedrijfsprocessen die klaar zijn voor AI-interventie, schat de potentiële impact in en modelleert hoe AI waarde kan opleveren. Beide partijen kunnen een gerichte, impactvolle use case vormgeven door middel van gezamenlijke ontdekkingsworkshops, design sprints en verkennende prototyping.

Data: de brandstof voor uw AI-systeem

Schone, goed georganiseerde domeingegevens zijn een belangrijk bezit. Het versleutelt operationele kennis, klantgedrag, systeemprestaties en nog veel meer. Maar ruwe data alleen zijn niet voldoende – ze moeten worden omgezet in zinvolle leersignalen. Hierbij komt AI-expertise goed van pas bij het ontwerpen van toeleveringsketens, het kiezen van de juiste datarepresentaties en het afstemmen van alles op AI-leerdoelstellingen.

Vaak houdt dit in dat de data gelabeld worden, dat wil zeggen dat voorbeelden voorzien worden van de signalen waaruit het model moet leren. Het lijkt misschien omslachtig, maar weersta de drang om het uit te besteden. Etikettering is een van de meest contextgevoelige onderdelen van de toeleveringsketen en vereist domeinexpertise om het correct uit te voeren. Veel finetuning-taken presteren tegenwoordig het beste op kleine, maar hoogwaardige datasets. Werk daarom nauw samen met uw AI-partner om de inspanning gericht en beheerd te houden.

Het opschonen en voorbewerken van gegevens is een ander gebied waarop ervaring een groot verschil maakt. Misschien heeft u het oude gezegde wel eens gehoord: “De meeste datawetenschappers besteden hun tijd aan het opschonen van data.” Dit betekent niet dat het langzaam moet zijn. Met technici die ervaring hebben met de manier waarop uw gegevens worden gepresenteerd (tekst, getallen, afbeeldingen, enz.), kan dit proces aanzienlijk worden versneld. Ze weten instinctief welke pre-processingtechnieken ze moeten toepassen en wanneer. Hierdoor veranderen weken van vallen en opstaan in uren van productieve instellingen.

Kunstmatige intelligentie: AI-modellen en -architecturen

De meeste mensen denken dat AI-projecten hier beginnen, maar dat is slechts het midden van het verhaal. Voor het bouwen van effectieve AI-systemen is diepgaande AI-expertise vereist om modellen te selecteren of optimaliseren, prestaties te evalueren en systeemarchitecturen te ontwerpen. Moet uw use case bijvoorbeeld een vooraf getraind model gebruiken? Hebt u een multi-modelopstelling nodig? Wat zijn logische evaluatieschalen? In complexere systemen kunnen verschillende AI-componenten, zoals modellen en kennisbanken, worden gecombineerd in een workflow met meerdere stappen.

Domeinexpertise komt tot uiting tijdens de validatie en evaluatie van het systeem. Deskundigen en toekomstige gebruikers moeten controleren of de uitkomsten van AI zinvol zijn en overeenkomen met hun verwachtingen in de praktijk. Een model kan statistisch robuust zijn, maar operationeel nutteloos als de uitkomsten niet overeenkomen met de bedrijfslogica. Bij het ontwerpen van complexe systemen moeten domeinexperts er ook voor zorgen dat de systeemopzet aansluit bij hun werkelijke werkwijze en behoeften.

Het ontwerpen van AI-modellen en het bouwen van een aangepaste AI-architectuur is de fase van uw 'pilot-assistent': AI-teams ontwerpen en optimaliseren het systeem, terwijl domeinteams het systeem begeleiden en optimaliseren op basis van de bedrijfsdoelen. Het doel is om in de loop van de tijd een gedeeld eigenaarschap over het gedrag van het systeem te creëren.

Casestudy: AI-expertise opbouwen ter ondersteuning van verzekeringsmaatschappijen

Bij een toonaangevende verzekeringsmaatschappij kreeg het data science-team de opdracht een systeem voor het voorspellen van claimrisico's te bouwen. Ze wilden dit project intern houden, zodat ze de volledige verantwoordelijkheid en nauwe afstemming op hun data en workflow konden behouden. De prototypes kampten echter met prestatie- en schaalbaarheidsproblemen. Hier kwam mijn bedrijf in beeld. Anacode Als architectonische en strategische partner. Het interne team hielp ons bij het evalueren van kandidaatmodellen, het ontwerpen van een modulaire architectuur en het opzetten van herhaalbare machine learning (ML)-pijplijnen. Het allerbelangrijkste is dat we begeleide trainingen verzorgen die gericht zijn op modelevaluatie, machine learning-bewerkingen (MLOps) en verantwoorde AI-praktijken. Na verloop van tijd kreeg het interne team meer vertrouwen, werkten ze de eerdere prototypes om tot een robuuste oplossing en namen ze de volledige verantwoordelijkheid voor de bedrijfsvoering over. Het resultaat was een systeem dat ze helemaal zelf in handen hadden, terwijl de deskundige begeleiding die we tijdens het project boden, bovendien hun interne AI-mogelijkheden vergrootte. Deze aanpak zorgt voor **verbetering van het risicovoorspellingssysteem** en **ontwikkeling van interne AI-capaciteiten**.

Gebruikerservaring: AI-waarde leveren via de gebruikersinterface

Dit is een complex aspect. Op een enkele uitzondering na is het onwaarschijnlijk dat domeinexperts of ervaren AI-ingenieurs een intuïtieve, efficiënte en plezierige ervaring kunnen ontwerpen voor echte gebruikers. Idealiter kunt u gespecialiseerde UX-ontwerpers inhuren. Als deze niet beschikbaar zijn, zoek dan naar mensen uit aangrenzende disciplines die wel over een natuurlijk gevoel voor gebruikerservaring beschikken. Tegenwoordig zijn er veel AI-tools beschikbaar ter ondersteuning van UX-ontwerp en prototyping, dus smaak is belangrijker dan technische vaardigheid. Zodra u de juiste mensen hebt, moet u hen van beide kanten input geven:

de achtergrondAI-experts bieden inzicht in hoe een systeem intern werkt – de sterke punten, beperkingen en de mate van zekerheid – en ondersteunen het ontwerp van elementen zoals verklaringen, onzekerheidsindices en betrouwbaarheidsscores (zie Dit artikel Over het opbouwen van vertrouwen in AI via gebruikerservaring.
voorkantDomeinexperts begrijpen gebruikers, hun workflow en hun pijnpunten. Ze helpen bij het valideren van gebruikersstromen, brengen knelpunten aan het licht en stellen verbeteringen voor op basis van de manier waarop mensen daadwerkelijk met het systeem omgaan.

Concentreer u op snelle herhaling en wees voorbereid op fouten. De gebruikerservaring in AI is een opkomend vakgebied en er is geen vaste formule voor hoe ‘geweldig’ eruitziet. De beste ervaringen ontstaan door strakke, iteratieve feedbacklussen, waarin ontwerp, testen en verbeteringen doorlopend plaatsvinden en input van zowel domeinexperts als AI-specialisten wordt meegenomen. Het doel moet zijn om effectieve en gebruiksvriendelijke gebruikersinterfaces (UI's) te ontwerpen, zodat de waarde van AI naadloos bij gebruikers terechtkomt.

Ondersteuning en onderhoud: AI draaiende houden

Zodra AI-systemen zijn geïmplementeerd, moeten ze nauwlettend worden gecontroleerd en voortdurend worden verbeterd. Gebruikersgedrag in de echte wereld verschilt vaak van testomgevingen en verandert in de loop van de tijd. Deze inherente onzekerheid betekent dat uw systeem effectief moet worden bewaakt, zodat problemen vroegtijdig kunnen worden geïdentificeerd en aangepakt.

De technische infrastructuur voor monitoring, inclusief prestatietracking, driftdetectie, machine-omscholing en MLOps-pijplijnen, wordt doorgaans opgezet door uw AI-partner. Als ze eenmaal zijn ingesteld, vereisen de meeste dagelijkse monitoringtaken geen diepgaande technische vaardigheden. Wat nodig is, is domeinexpertise: inzicht in of de uitkomsten van het model nog steeds zinvol zijn, het opmerken van subtiele verschuivingen in gebruikspatronen en het weten wanneer er iets 'niet klopt'.

Een goed ontworpen ondersteuningsfase is meer dan alleen operationeel – het kan een cruciale leerfase zijn voor uw interne teams. Het creëert ruimte voor het geleidelijk opbouwen van vaardigheden, een dieper begrip van het systeem en uiteindelijk een soepeler pad naar het nemen van meer verantwoordelijkheid voor het AI-systeem in de loop van de tijd. Dit maakt voortdurende verbetering van de systeemprestaties en -efficiëntie mogelijk.

In plaats van de implementatie van AI te zien als een binaire beslissing tussen ‘bouwen of kopen’, zou u het moeten zien als een mozaïek van activiteiten. Sommige van deze activiteiten zijn zeer technisch van aard, terwijl andere nauw verband houden met de context van uw bedrijf. Door verantwoordelijkheden te definiëren in de gehele AI-levenscyclus, kunt u:

Verduidelijk de rollen en vaardigheden die essentieel zijn voor succes
Identificeer de capaciteiten die u al binnen het bedrijf heeft.
Ontdek hiaten waar externe expertise het meest waardevol is.
Plannen voor kennisoverdracht en langetermijneigenaarschap

Als je je verder wilt verdiepen in de integratie van domeinexpertise in je AI-systemen, lees dan mijn artikel 'Domeinexpertise in je AI-systemen injecteren'. Belangrijk is dat de grens tussen domeinexpertise en AI-expertise niet vastligt. Mogelijk experimenteer je al met teamleden die met machine learning experimenteren, of staan anderen te popelen om door te groeien naar meer technische functies. Met het juiste samenwerkingsmodel en de juiste bijscholingsstrategie kun je evolueren naar AI-autonomie en geleidelijk meer verantwoordelijkheid en controle nemen naarmate je interne volwassenheid groeit.

Begin op tijd en focus op communicatie bij het samenwerken in AI.

U weet nu dat beslissingen over 'maken' of 'kopen' op het niveau van de afzonderlijke componenten van uw AI-systeem moeten worden genomen. Maar hoe kunt u zich voorstellen hoe uw systeem en de onderdelen ervan er uiteindelijk uit zullen zien als u nog geen AI-expertise in uw team hebt? Antwoord: Begin op tijd met de samenwerking. Wanneer u uw AI-strategie gaat vormgeven en ontwerpen, schakelt u een betrouwbare partner in die u kan begeleiden bij dit proces. Kies iemand met wie je gemakkelijk en openlijk kunt communiceren. Als u vanaf het begin op de juiste manier samenwerkt, is de kans groter dat u AI-uitdagingen soepel en succesvol aanpakt. Het opbouwen van sterke AI-partnerschappen, met name met gespecialiseerde experts, is van cruciaal belang om het succes van AI-projecten te waarborgen en potentiële risico's te beperken.

Kies een AI-partner met kernexpertise op dit gebied.

Uw AI-partner moet niet alleen code en technische middelen leveren, maar moet uw organisatie ook helpen leren en groeien tijdens de samenwerking. Hieronder staan enkele veelvoorkomende soorten externe partnerschappen en wat u van elk kunt verwachten:

UitbestedingDit model maakt het jezelf niet ingewikkeld: je krijgt snel resultaat, zoals een shot snelle koolhydraten. Hoewel het efficiënt is, levert het zelden strategische waarde op de lange termijn. Je krijgt er een hulpmiddel bij, maar geen krachtigere mogelijkheden.
Academische partnerschappen:Uitstekend voor baanbrekende innovatie en onderzoek op de lange termijn, maar vaak minder geschikt voor de daadwerkelijke inzet en acceptatie van een AI-systeem in de echte wereld.
AdviespartnerschappenWat mij betreft is dit het meest veelbelovende pad, vooral voor bedrijven die al een technisch team hebben en hun AI-kennis verder willen ontwikkelen. Een goede adviseur geeft de technici van uw bedrijf meer mogelijkheden, helpt hen kostbare fouten te voorkomen en biedt praktische, op ervaring gebaseerde inzichten in antwoorden op vragen zoals: Wat is de juiste technische toolkit voor onze use case? Hoe verzamelen we onze data om de kwaliteit te verbeteren en een robuuste datacyclus te creëren? Hoe kunnen we uitbreiden zonder afbreuk te doen aan vertrouwen en bestuur?

Een gedetailleerd kader voor partnerselectie valt buiten het bestek van dit artikel, maar hier is een welverdiend advies: wees op je hoede voor IT-outsourcing- en adviesbureaus die na de GenAI-hausse van 2022 plotseling het woord 'AI' aan hun aanbod toevoegen. Ze mogen je dan wel charmeren met mooie buzzwords, maar als AI niet in hun DNA zit, betaal je wellicht voor hun leercurve in plaats van dat je profiteert van aanvullende expertise. Kies een partner die het zware werk al heeft gedaan en die expertise graag aan u wil doorgeven.

Verdubbel uw communicatie- en coördinatie-inspanningen.

Effectieve communicatie en coördinatie tussen belanghebbenden zijn essentieel in partnerschapsmodellen. Hier zijn enkele belangrijke communicatierollen die u binnen uw bedrijf onder de knie moet krijgen:

Leiderschap en domeinexperts moeten duidelijk zakelijke problemen identificeren en communiceren die de moeite van het oplossen waard zijn (plus best practices voor het delen van ideeën over AI) hier).
Eindgebruikers moeten hun behoeften al in een vroeg stadium kenbaar maken, feedback geven tijdens het gebruik en, nog beter, partners worden bij het vormgeven van de AI-ervaring.
IT- en governanceteams moeten zorgen voor naleving, beveiliging en veiligheid en tegelijkertijd AI-innovatie stimuleren in plaats van belemmeren. Houd er rekening mee dat deze vaardigheden niet volledig ontwikkeld lijken.

Bij AI-projecten neemt het risico op slechte coördinatie en onproductieve silo's toe. AI is nog een relatief nieuw vakgebied en alleen al de terminologie kan voor verwarring zorgen. Als je ooit in een discussie bent verwikkeld geraakt over het verschil tussen “AI” en “Machine Learning”, dan weet je wat ik bedoel. Zo niet, dan moedig ik u aan om het te proberen tijdens uw volgende vergadering met collega's. Het kan net zo ongrijpbaar zijn als dat gesprek met je partner dat begint met, "We moeten praten."

Zorg ervoor dat beide partijen tot toenadering komen om onduidelijkheden en onenigheid op te lossen. Uw interne teams moeten investeren in het bijscholen van hun vaardigheden en het opbouwen van een fundamenteel begrip van AI-concepten. Aan de andere kant moeten uw AI-partners u halverwege tegemoetkomen. Ze moeten jargon achterwege laten en duidelijke, zakelijke taal gebruiken waar uw team mee aan de slag kan. Effectieve samenwerking begint met een gedeeld begrip.

Conclusie

De echte vraag is niet: “Bouwen we AI of kopen we het?” In plaats daarvan: "Hoe kunnen we onze AI-capaciteiten op een manier uitbreiden die snelheid, controle en waarde op de lange termijn in evenwicht brengt?" Het antwoord ligt in het besef dat AI een combinatie is van technologie en expertise, waarbij succes afhangt van het inzetten van de juiste middelen voor de juiste taken.

Voor de meeste organisaties is het slimmer om Vennootschap – Combineer uw branchespecifieke sterke punten met externe AI-expertise om sneller te bouwen, sneller te leren en uiteindelijk het maximale uit uw AI-traject te halen.

Wat u vervolgens kunt doen:

Definieer uw AI-use cases op basis van uw interne mogelijkheden. Wees eerlijk over hiaten.
Kies partners die kennis overdragen, en niet alleen resultaten.
Bepaal welke componenten gebouwd, gekocht of gezamenlijk gemaakt moeten worden. U hoeft geen binaire keuze te maken.
Verbeter de vaardigheden van je team naarmate je verder komt. Elk project zou u vaardiger en onafhankelijker moeten maken en niet afhankelijker van de middelen en vaardigheden van uw partner.
Begin met gerichte pilotprojecten. Creëer waarde en momentum voor intern leren.

Door nu een strategische aanpak te hanteren voor capaciteitsopbouw, legt u de basis voor de ontwikkeling van een AI-gestuurde organisatie, en uiteindelijk voor een AI-gestuurde organisatie op de lange termijn.