7 Pillars of Successful AI Transformation: Een Framework
Dynaminds heeft een innovatief framework ontwikkeld dat alle essentiële elementen belicht waar organisaties rekening mee moeten houden bij het integreren van AI. Dit framework is het resultaat van uitgebreid onderzoek en gesprekken met vooraanstaande business leaders en AI-experts.
Het Framework
Op deze pagina gaan we dieper in op het framework, wat in essentie een tool is die ontworpen is om uw AI-integratieproces te structureren, te optimaliseren en grip te geven. Dit framework is ontwikkeld om organisaties voor te bereiden op verscheidene essentiële aspecten waar AI impact op zal hebben.Hieronder bieden we een overzicht van de 7 segmenten van het '7 Pillars of Successful AI Transformation' framework en hoe elk element bijdraagt aan een effectieve en ethisch verantwoorde AI-integratie.
Wij geloven dat een doeltreffende AI-transformatie alleen haalbaar is door integraal aandacht te schenken aan alle zeven pijlers.
Door de zeven pijlers regelmatig te evalueren op basis van nieuwe inzichten, kunnen organisaties hun AI-strategie voortdurend verfijnen. Zo blijft de AI-strategie wendbaar.
De Plan-Do-Check-Act (PDCA) cyclus zorgt ervoor dat opgedane inzichten worden omgezet in actie, waardoor de AI-strategie meebeweegt met het continu veranderende bedrijfs- en technologielandschap. PDCA is een werkwijze die een continue verbetering bevordert.
Het framework is zo opgezet dat elke pijler een uniek domein behelst, onderverdeeld in maximaal vijf subdomeinen. Deze verdeling maakt het mogelijk elk facet van een goede basis voor AI-integratie nauwkeurig te onderzoeken en te evalueren.
Hieronder presenteren we een overzicht van elk domein, steeds vergezeld van een 'kernvraag', welke executives zichzelf kunnen stellen.
AI Trends
In de snel veranderende wereld van kunstmatige intelligentie is het voor organisaties belangrijk om op de hoogte te zijn van de nieuwste innovaties en ontwikkelingen. Een goed geïnformeerde blik op zowel de markt als het technologische landschap is onmisbaar.
In deze pijler draait het om de kernvraag:
AI-Tool Ontwikkelingen: In het snel veranderende AI-landschap verschijnen voortdurend nieuwe tools en applicaties. Het is voor organisaties van belang om deze innovaties nauwlettend te volgen, hun mogelijke impact op de bedrijfsvoering te evalueren en vast te stellen welke AI-oplossingen hun organisatie daadwerkelijk kunnen versterken.
Concurrentieanalyse: Voor organisaties is het van belang om de AI-initiatieven van concurrenten scherp in de gaten te houden om strategisch voorop te blijven lopen. Zodoende kunnen bedrijven hierop anticiperen.
Inzicht in Markttrends: Het is essentieel om niet alleen het directe concurrentieveld in het oog te houden, maar ook de bredere trends in de markt te blijven onderzoeken.
Leveranciers Ontwikkelingen: De AI-revolutie zal ook effect hebben op uw huidige IT-infrastructuur en de diensten die nu al geleverd worden door uw partners. Leveranciers zullen nieuwe AI-functionaliteit implementeren die van substantiële toegevoegde waarde voor uw bedrijf kan zijn. Inzicht in hun technologische ontwikkelingsplannen - vaak een software development roadmap - stelt uw organisatie in staat om AI-strategieën te synchroniseren met zowel het huidige als het toekomstige ontwikkelingen van uw huidige leveranciers.
AI Strategy
Het ontwikkelen van een sterke AI-strategie is essentieel om de mogelijkheden van kunstmatige intelligentie optimaal te benutten en een effectieve transformatie te realiseren. Deze strategie moet grondig en doordacht zijn en in lijn met de algemene bedrijfsdoelstellingen, zodat er een samenhangende en geïntegreerde aanpak ontstaat.
In deze pijler draait het om de kernvraag:
Integratie van AI in Bedrijfsstrategie en Digitale Transformatie: AI moet gezien worden als een integraal onderdeel van de overkoepelende bedrijfs- en digitale transformatiestrategie, niet als een op zichzelf staand project. Een doeltreffende AI-strategie versterkt de doelstellingen en waarden van uw organisatie, waarbij AI-initiatieven nauwgezet zijn afgestemd en bijdragen aan de realisatie van de algemene bedrijfsdoelen.
Intentie en Doelstellingen van AI: Het is belangrijk om de fundamentele vraag 'waarom AI' helder te hebben en de intentie van uw organisatie te snappen om AI te willen integreren. Deze 'waarom' is de stip op de horizon, waarna we pas kunnen beginnen aan de 'hoe'-vraag, hoe daar vervolgens te komen. Het vaststellen van duidelijke doelstelling wat AI moet opleveren - of dit nu gaat om het verhogen van klanttevredenheid, optimaliseren van bedrijfsprocessen, stimuleren van innovatie in producten en diensten, of andere strategische doelstellingen - vormt de basis waarop succesvolle en effectieve AI-implementaties worden gebouwd.
AI Roadmap: Elke organisatie heeft een unieke reis in de integratie van AI, die een op maat gemaakte roadmap vereist. Een goede AI Roadmap sluit aan bij uw specifieke organisatiedoelen en is flexibel genoeg om zich aan te passen aan veranderingen, nieuwe inzichten en nieuwe ontwikkelingen op het gebied van AI. We focussen op twee cruciale elementen:
- Inzichten uit het '7 Pillars' framework: Deze inzichten zijn gestoeld op ons framework. Elk segment levert concrete actiepunten op die specifiek zijn afgestemd op uw organisatie. Het identificeren van concrete acties is een eerste stap, waarbij sommige acties wellicht directe aandacht vereisen, terwijl andere op een later tijdstip kunnen worden aangepakt. Door deze acties te prioriteren en te organiseren, geplot op een tijdlijn, waarborgen we een stapgewijze en effectieve integratie van AI. Dit is input for uw AI Roadmap.
- AI Use Cases: We adviseren te starten met 1 tot 3 kleinschalige projecten, welke (in de toekomst) schaalbaar moeten kunnen worden toegepast. Voor sommige organisaties kan dit betekenen dat ze voortbouwen op reeds bestaande initatieven of lopende pilotprojecten. In organisaties waar deze intiatieven nog niet voorhanden zijn, kunnen verdiepingsgesprekken of workshops met interne stakeholders helpen met het identificeren van AI toepassingen. We gebruiken een "Impact & Feasibility Matrix" welke houvast biedt en een gedetailleerde vergelijking van diverse AI-toepassingen om zo de meest geschikte en rendabele opties voor uw organisatie te kunnen selecteren. Dynaminds biedt een AI Opportunity Scan, waarbij op een gestructureerde wijze uw organisatie wordt doorgelicht, om zo te bepalen waar AI het beste kan worden ingezet.
Organization
AI hervormt wereldwijd organisaties, maar succes hangt niet alleen af van technologie. Organisaties moeten hun huidige systemen kritisch evalueren op AI-geschiktheid om een succesvolle transformatie te waarborgen.In deze pijler draait het om de kernvraag:
Operationele Processen: Om AI effectief te laten ondersteunen of zelfs delen van een operationeel proces te vervangen, moeten deze processen goed gedefinieerd en nauwkeurig gedocumenteerd zijn. Verouderde handmatige systemen en inefficiënte workflows kunnen de integratie van AI kunnen belemmeren. In veel gevallen is vastlegging van bestaande workflows essentieel om de mogelijkheden van AI optimaal te benutten. AI kan routinematige taken kan automatiseren, waardoor de werknemers zich kunnen richten op comlexere activiteiten. Bovendien kan AI als een geavanceerd hulpmiddel dienen voor kennisdeling en biedt het een modern alternatief voor traditionele kennisbanken.
Het is een goed idee om met name de klantgerichte processen en praktijken te beoordelen. AI integreren in uw klantenserviceprocessen kan de snelheid en kwaliteit aanzienlijk verbeteren. Het combineren van AI met uw Customer Relationship Management (CRM) systeem opent nieuwe mogelijkheden rond het verkrijgen van klantinzicht, wat kan leiden tot meer doelgerichte marketingstrategieën en verbeterde client loyalty. AI-gestuurde oplossingen stroomlijnen het aankoopproces, bieden intelligente productaanbevelingen en (hyper-)gepersonaliseerde gebruikerservaringen die leiden tot verhoogde verkoop en klanttevredenheid. AI in uw klantenserviceprocessen inbouwen vergemakkelijkt ook de levering van diensten en ondersteuning in een lokale taal. Bij het evalueren van de volledige klantreis is de mogelijke impact van AI voelbaar bij elk contactpunt, van geautomatiseerde klantenservicebots tot AI-gedreven analyses die waardevolle inzichten bieden in klantgedrag. AI helpt bij het verkrijgen van hyperpersonalisatie en hyperconnectiviteit, door de ervaring van elke klant in real-time op maat te maken en de kloof tussen online en offline interacties te overbruggen.
Verandermanagement & Projectmanagement: Organisaties moeten de capaciteit hebben om verandertrajecten te managen en AI-projecten efficiënt te leiden. De organisatie moet ervoor zorgen dat AI-transformaties, die verder gaan dan kleinschalige AI-pilots (die gewoonlijk 'op de werkvloer' direct door bekwame, technisch onderlegde medewerkers worden geïmplementeerd), door de organisatie in voldoende mate gefaciliteerd kunnen worden. Projectmanagement voor AI-projecten kent zijn eigen unieke uitdagingen en overwegingen die in acht genomen moeten worden.
Technische Infrastructuur: Het beoordelen van de huidige IT-infrastructuur en de 'readiness' om AI-initiatieven te kunnen ondersteunen is zeer belangrijk. Er zal een grondige analyse van de bestaande IT-infrastructuur moeten plaatsvinden om te beoordelen of deze klaar is voor AI-transformatie op grote schaal. Is de infrastructuur in staat om nieuwe datastromen, complexe algoritmen en real-time processing te ondersteunen?
People
AI is niet alleen een technologische vooruitgang maar beïnvloedt ook de dynamiek van menselijke interactie en (werkplek-)cultuur. Het vermogen van een organisatie om AI effectief te integreren en te optimaliseren is sterk afhankelijk van de organisatiecultuur, het (senior) leiderschap en de aanpassingsvermogen van het personeel.In deze pijler draait het om de kernvraag:
Culturele Fit: Het invoeren van AI in een organisatie veroorzaakt een verschuiving in werkprocessen en de dynamiek op de werkvloer. Het is van groot belang om te begrijpen hoe medewerkers tegen deze verandering aankijken, zowel vóór als tijdens en na de implementatie van AI. Er moet een plan van aanpak zijn die enthousiasme cultiveert en eventuele weerstand vermindert. Het bevorderen van een AI-georiënteerde cultuur kan de productiviteit en het werktevredenheid verhogen en het bedrijf aantrekkelijker maken voor het behoud en werving van toptalent.
Leadership Support: De support van leiders op alle lagen van de organisatie is cruciaal voor een successvolle AI-transformatie. Leiders moeten de strategische voordelen van AI begrijpen en de adoptie van AI binnen hun teams bevorderen. Het identificeren van AI-ambassadeurs (informele leiders) kan ook bijdragen aan het bevorderen van acceptatie en enthousiasme op alle niveaus van de organisatie.
AI-Transformatie Aanjager & Eigenaarschap: Voor een geslaagde AI-transformatie is het een goed idee om een duidelijke leider aan te stellen, als AI-evangelist, bij voorkeur in het hoger bestuur. Ons framework laat zien dat AI-transformatie meer inhoudt dan alleen een aanpassing op het gebied van IT. AI beïnvloedt alle facetten van de organisatie, wat betekent dat de rol van traditionele IT-leiders zoals de CTO of CIO hierbij niet volstaat. Gezien de impact van AI op de gehele bedrijfsvoering, is leiderschap vanuit de CEO het meest effectief.
Vaardigheden & Persoonlijke Ontwikkeling: In praktische zin kan AI in veel gevallen worden gezien als een tool waar medewerkers mee werken, waarbij hun inzet en output wordt versterkt met deze nieuwe technologie. Dit vergt ontwikkeling van nieuwe vaardigheden, voor de implementatie, beheer en het gebruik van deze nieuwe tools. Het overbruggen van deze skills gap door het investeren in de ontwikkeling van het personeel bevordert niet alleen de AI-integratie, maar kan ook bijdragen aan het behoud van talent en het positioneren van uw organisatie als een vooruitstrevende werkgever. Sommige implementaties van AI kunnen resulteren in nieuwe trainingsbehoeften ('reskillen' of 'upskillen' van personeel), waarbij er een goeddoordacht trainingsplan moet zijn.
Data
Aan elke succesvolle AI-implementatie ligt een robuuste datastrategie ten grondslag. Deze strategie omvat zorgvuldige governance en beheer van data, waarbij zowel de kwaliteit als de integriteit van de informatie wordt gewaarborgd. Een effectieve datastrategie zorgt ervoor dat data niet alleen nauwkeurig en toegankelijk is, maar ook veilig is en in lijn met de wettelijke normen en organisatiedoelstellingen.
In deze pijler draait het om de kernvraag:
Datastructuur & Datakwaliteit: Een helder inzicht in de kwaliteit en structuur van uw data is van belang. Veel organisaties hebben een uitdaging door de aanwezigheid van gefragmenteerde data, wat de effectiviteit van AI-algoritmen en AI-toepassing over het algemeen vermindert. Een strategische evaluatie en herstructurering, indien nodig, zijn essentieel om de integriteit en bruikbaarheid van uw data te optimaliseren.
Dataretentie & Beheer: Effectief datamanagement is niet alleen een kwestie van kwantiteit maar ook van kwaliteit. Data zal op een slimme manier opgeslagen en beheerd moeten worden.
Datatoegang & Privacy: Data privacy en informatiebeveiliging moeten een centrale rol spelen in uw datastrategie, waarbij het van belang is om strikte toegangscontroles en privacyprotocollen toe te passen. Er zal een balans gevonden moeten worden tussen toegankelijkheid en beveiliging om zowel compliance als functionaliteit te waarborgen.
Databeveiliging: Uw data is een onmisbare bedrijfsasset en vereist robuuste bescherming. Het is essentieel om niet alleen cyber-aanvallen te voorkomen, maar ook manipulatie van gegevens, die de betrouwbaarheid van uw AI-oplossingen kan aantasten. Een grondige controle en grip op uw veiligheidsmaatregelen is derhalve noodzakelijk.
Controls
In de dynamische wereld van AI is het behouden van controle en toezicht op AI-initiatieven binnen uw organisatie van belang. Innovatie moet hand in hand gaan met verantwoorde uitvoering om zowel groei als stabiliteit te waarborgen. Het is daarom goed om hier grip en inzicht op te houden, wanneer AI Initiatieven worden uitgerold binnen uw productieomgeving.
In deze pijler draait het om de kernvraag:
Voortdurende Validatie: AI-modellen en toepassingen ervan zijn continu in ontwikkeling en daarom is het van belang om deze continu te blijven valideren op onder andere nauwkeurigheid en effectiviteit. Door AI-systemen regelmatig en structureel te evalueren, zorgen organisaties ervoor dat hun tools effectief, accuraat en 'fit for purpose' blijven.
ROI Evaluatie: Bij AI-transformatie is het hebben van een concrete ROI een complex vraagstuk. Het meten van de impact van AI gaat verder dan cijfers. Het omvat ook het beoordelen van verbeterde efficiëntie, klanttevredenheid en marktpositie. Een brede benadering van ROI stelt organisaties in staat om de echte waarde van hun AI-initiatieven beter te begrijpen. Hoewel op ROI misschien niet de primaire focus ligt bij kleinere projecten en pilots, wordt dit een belangrijker thema naarmate de initiatieven groeien en opschalen binnen de organisatie.
Metrics & Rapportage: Het ontwikkelen van een uitgebreide set aan metrics stelt organisaties in staat de voortgang en impact van hun AI-initiatieven te volgen. Gecombineerd met solide rapportagemechanismen bieden deze metrics waardevolle inzichten, die datagestuurde besluitvorming mogelijk maken.
Kwaliteitswaarborging: Checks op kwaliteit zorgen voor consistentie, betrouwbaarheid en vertrouwen in AI-toepassingen. Deze zijn onmisbaar voor het optimaliseren van de prestaties en het voldoen aan industriestandaarden. Het is belangrijk de relatie te leggen tussen de binnen uw organisatie geldende standards en frameworks zoals ISO27001 of PCI DSS en AI-initiatieven, wanneer deze op grotere schaal worden uitgerold.
Risicobeheer: Elke innovatie brengt zijn eigen uitdagingen met zich mee. Herken de mogelijke risico's en anticipeer hierop - of het nu gaat om technologische uitdagingen, ethische vraagstukken of (nieuwe) regelgeving.
Responsible AI
Het waarborgen van een ethisch gebruik van kunstmatige intelligentie is van belang voor het succes van AI-initiatieven binnen uw organisatie. Verantwoordelijk gebruik van AI omvat aspecten zoals eerlijkheid ('fairness'), transparantie, verantwoordelijkheid en veiligheid. Gezien de intrinsiek datagedreven aard van AI, is het adopteren van verantwoordelijke AI-methoden (Responsible AI) noodzakelijk. Om dit te bereiken is een benadering nodig, welke waarborgt dat AI-oplossingen niet alleen technisch solide zijn, maar ook ethisch robuust zijn.
In deze pijler draait het om de kernvraag:
Ethiek: Ethiek in AI gaat verder dan compliance; het gaat om het zorgdragen voor een cultuur van integriteit en verantwoordelijkheid met betrekking tot het inzetten van AI.
Regulering & Naleving: Regelgeving wereldwijd stelt kaders om het veilige en eerlijke gebruik van het inzetten van AI te waarborgen. De Europese AI Act is hier een goed voorbeeld van. Voorbereid zijn op deze veranderingen in regel- en wetgeving geeft uw organisatie een voorsprong op concurrenten en bevordert een cultuur van verantwoordelijkheid en vertrouwen.
Interne Beleidslijnen: Het creëren van gedegen interne richtlijnen biedt een cruciale bescherming tegen potentiële fouten binnen (of foutief gebruik van) AI-systemen. Deze richtlijnen vormen de basis voor goede AI-implementatie binnen organisaties.
Een Dynamisch Framework: Het belang van de Plan-Do-Check-Act Methodologie
Ons framework moet beschouwd worden als adaptief, ontworpen om te evolueren en aan te passen aan zowel interne als externe ontwikkelingen. Daarom zijn wij voorstander van het gebruik van de Plan-Do-Check-Act (PDCA) methodologie, waarom de gekozen aanpak en route continu wordt bijgesteld op basis van nieuwe ontwikkelingen en verkregen inzichten.
- Plan: Begin met het '7 Pillars' framework om een AI Strategie te ontwikkelen, doelen te stellen en een AI Roadmap voor implementatie te schetsen. Dit vormt een nulmeting om vanuit verder te werken.
- Do: Breng de AI Strategie in de praktijk, volg de uitgestippelde AI roadmap.
- Check: Gebruik datagestuurde technieken, om te beoordelen of de doelstellingen worden behaald."
- Act: Op basis van de verzamelde gegevens en nieuwe inzichten, verfijn en optimaliseer de AI strategie en AI Roadmap. Dit is ook het moment waarop u terug kunt keren naar een van de zeven pijlers van het framework om noodzakelijke aanpassingen te maken op basis van uw nieuwe inzichten. Het wordt aanbevolen om jaarlijks een evaluatie van deze elementen uit te voeren, gezien de snelle vooruitgang in het veld van AI.
Het uitrollen van onze AI Advisor to the Board zorgt voor een continue aandacht binnen uw organisatie op het gebied van AI. We richten ons niet alleen op de vooruitgang binnen uw organisatie maar houden ook de bredere markt en technologische innovaties in de gaten. Met behulp van een maturity model visualiseren we de voortgang en prestaties in elk segment van het framework (zie een voorbeeld hiervan afgebeeld).
Framework Maturity Levels
Een uitleg van de verschillende AI-volwassenheidsniveaus zoals deze worden gebruikt in het model:
- Niveau 1 - Verkennend ('Initial'): Organisatie begint met het verkennen van AI, met beperkte bewustwording en geen of een minimale AI-strategie.
- Niveau 2 - Ontwikkelend ('Developing'): Groeiend bewustzijn van het potentieel van AI, met pogingen om AI af te stemmen op de organisatiestrategie, hoewel nog niet volledig gestructureerd of geïntegreerd.
- Niveau 3 - Gedefinieerd ('Defined'): AI-initiatieven zijn operationeel, er is een duidelijke strategie, waarbij data en menselijke middelen steeds meer worden gebruikt.
- Niveau 4 - Beheerd ('Managed'): AI wordt geïntegreerd op verschillende plekken, gericht op het verbeteren van efficiency, gebruik van data en personeelsontwikkeling.
- Niveau 5 - Geoptimaliseerd ('Optimized'): AI is een centraal onderdeel van de organisatiestrategie, stimuleert innovatie en levert aanzienlijke waarde.