Het belang van AI-Governance voor kunstmatige intelligentie

Artificial Intelligence (AI) stelt organisations in staat issues op te lossen die met oudere methodes onmogelijk waren. AI analyseert en gebruikt data sneller, constanter en beter dan de mens. AI helpt organisaties wendbaar te worden door zich snel en flexibel aan te passen aan de veranderende omgeving. Met AI behalen organisaties meer winst door bedrijfsresultaten te voorspellen en klanten te binden door persoonlijke ervaringen te creëren. Deze prachtige beloftes horen en lezen we dagelijks. We worden tegenwoordig overrompeld door AI-gedreven systemen en partijen, die pretenderen in korte tijd grote stappen te zetten in digitalisering.

Belofte maakt schuld, maar het is uiteraard zaak je niet in het AI-avontuur te storten zonder hier zorgvuldig op voor te bereiden. Immers, het ondoordacht inzetten van AI en AI gedreven systemen kan veel schade opleveren.

Het gebruik van AI vereist een nieuwe integrale benadering van bedrijfsvoering. Essentieel daarbij is vooraf goed na te denken over de te behalen organisatiedoelstellingen waar AI waarde kan toevoegen, bijvoorbeeld de optimalisatie van operationele efficiëntie of realisatie van (strategische) doelstellingen op het gebied van het ontwikkelen van nieuwe producten, diensten en bedrijfsmodellen.

Een veel gebruikt (al dan niet gedwongen) middel daarbij is de opkomst van AI binnen de huidige ERP-systemen op de markt. ERP systemen kunnen worden ingezet om bedrijfsprocessen te optimaliseren, met de belofte van efficiëntiewinst en snellere besluitvorming. Er is daarbij veel mogelijk maar de implementatie van dergelijke functies en systemen brengt ook veel uitdagingen met zich mee rond investeringen, complexiteit, privacy en beveiliging.

Voordelen van AI gedreven systemen:

Geautomatiseerde processen: AI kan repetitieve taken en processen automatiseren, waardoor de efficiëntie wordt verbeterd en menselijke fouten worden verminderd.
Voorspellende analyse: AI kan gegevens analyseren en voorspellingen doen op basis van historische gegevens, waardoor organisaties beter kunnen plannen en anticiperen op toekomstige trends.
Verbeterde besluitvorming: door AI-gedreven analyses en inzichten kunnen organisaties snellere en beter onderbouwde beslissingen nemen.
Optimalisatie van bedrijfsprocessen: AI kan helpen bij het identificeren van inefficiënties en het optimaliseren van bedrijfsprocessen binnen het ERP-systeem.
Persoonlijke gebruikerservaring: AI kan worden gebruikt om gepersonaliseerde gebruikerservaringen te creëren, waardoor zij specifieke informatie en functies ontvangen op basis van behoeften.
En AI kan ook gewoon werk uit handen nemen of aanzienlijk verminderen.

Een belangrijke vereiste voor het succesvol inzetten van AI is dat organisaties al in een bepaalde mate digitaal volwassen is. Deze volwassenheid omvat het hebben van een gestroomlijnde digitale infrastructuur, de capaciteit om grote hoeveelheden gegevens te beheren en een cultuur van technologische adoptie binnen het bedrijf. Het hebben van een goedwerkend gegevens-beheerproces is essentieel, waarbij het bedrijf in staat moet zijn betrouwbare, gestandaardiseerde gegevens van hoge kwaliteit te verzamelen en te onderhouden. Ook een proactieve en open cultuur ten opzichte van innovatie en nieuwe technologie bepaalt het adaptievermogen en het succes van implementatie. Een flexibele bedrijfscultuur en het vermogen om snel te kunnen reageren op veranderingen zijn de belangrijkste pijlers waar AI op leunt.

Belangrijkste uitdagingen bij het inzetten van AI gedreven systemen zijn:

Kosten: De implementatie van AI in ERP-systemen kan hoge initiële kosten met zich meebrengen, inclusief investeringen in technologie en training van personeel.
Complexiteit: Het integreren van AI kan complex zijn en vereist mogelijk aanpassingen aan de bestaande infrastructuur, wat tot uitdagingen kan leiden.
Privacy en beveiliging: Het gebruik van AI binnen ERP-systemen kan leiden tot zorgen over privacy en beveiliging, vooral bij het verwerken van gevoelige bedrijfsinformatie.

Afhankelijkheid van gegevenskwaliteit: AI-algoritmen zijn sterk afhankelijk van de kwaliteit van de inputgegevens. Als de gegevens van lage kwaliteit zijn, kunnen de resultaten vertekend of onbetrouwbaar zijn.
Verander management: werken met AI gedreven ERP systemen leidt tot verandering in de werkzaamheden van de medewerkers.
Menselijke vervanging: Het automatiseren van processen met behulp van AI kan leiden tot zorgen over banenverlies en de noodzaak van omscholing voor werknemers.

Rol van AI-Governance

Als organisatie is het essentieel om deze voor- en nadelen zorgvuldig af te wegen en een AI Governance strategie te ontwikkelen die past bij de specifieke behoeften en doelstellingen van het bedrijf en bij het implementeren van AI gedreven systemen.

Het is aldus raadzaam strategisch te investeren in AI, afgestemd op de specifieke behoefte om te profiteren van deze transformerende kracht. Op strategisch niveau dient het bedrijf duidelijke doelstellingen te hebben voor het gebruik van AI, geïntegreerd in de bredere bedrijfsstrategie. Ook helpt het als het management de toegevoegde waarde begrijpt en realistische verwachtingen stelt. Het ondoordacht adopteren van AI binnen een bedrijf is nooit aan te raden.

Kortom: het succes van AI in bedrijfsprocessen en ERP is altijd een afweging tussen de voordelen van AI, de aansluiting bij de strategie, de investering, het adaptievermogen van de gebruikers, de risico’s en de timing.

Improven AI – Governance

Met onze IT Governance propositie helpt Improven al jaren organisaties te verbeteren met IT en daarbij zowel effectief vooruit te blikken als flexibel uit te voeren. De basis hiervan zijn 3 pijlers:

Aansprekende IT-strategie
Helder IT-beleid en
Succesvolle selectie van juiste IT-middelen.

Afhankelijk van de klant versterken wij deze pijlers met Integration (interfaces), Security en Automation.

Met de opkomt van AI is een pijler toegevoegd waarbij we samen met het bedrijf kijken naar de effectieve inzet van AI-middelen en het opstellen van een goede AI-strategie. Deze strategie bestaat uit het bepalen van heldere en specifieke doelstellingen die je met AI wilt bereiken. Het opstellen van een datastrategie voor datakwaliteit en toegankelijkheid (AI is sterk afhankelijk van gegevens, dus het is essentieel om ervoor te zorgen dat de data betrouwbaar, actueel en relevant is) en tot slot advies rondom compliance en regelgeving waarbij we rekening houden met de wettelijke en regelgevende aspecten met betrekking tot het gebruik van AI.