De 5 obstakels voor de succesvolle inzet van Artificial Intelligence

En hoe wij deze AI-obstakels wegwerken

#1 Onvoldoende of slechte kwaliteit van data

_Meer dan 80% van de tijd van een data scientist wordt besteed aan het opschonen en structureren van data. Als de data ontoereikend of van slechte kwaliteit is, kan het AI-model geen accurate patronen leren of betrouwbare voorspellingen doen, wat leidt tot onjuiste conclusies.

Om optimaal te profiteren van de kracht van AI, is het essentieel om toegang te hebben tot zowel historische als gedragsgerichte data uit een breed scala aan bronnen. Dit omvat gegevens uit Marketing, Service en Sales, maar bijvoorbeeld ook HR en Finance. Hoe breder en rijker de data, hoe kwalitatiever het resultaat van het AI-model.

#2 Gebrek aan kennis van AI-modellen

_Het succes van AI-projecten vereist professionals met expertise in het ontwerpen, implementeren en beheren van AI-systemen. Deze experts zijn niet altijd fulltime nodig, maar je hebt ze wel nodig. Bij voorkeur hebben zij ook kennis van het businessdomein en de beschikbare data.

Het gebrek aan ervaring binnen het eigen team én bij partners kan inefficiënte AI-oplossingen en daarmee mislukkingen veroorzaken. Het is van essentieel belang om data- en AI-deskundigen te betrekken om succes te behalen in AI-projecten. Een AI-project is niet eenmalig, maar moet resulteren in een structurele oplossing en dus ook zodanig door professionals worden gebouwd.

#3 Onnodige security- en privacyrisico’s

_AI-modellen verwerken grote hoeveelheden gevoelige data van personen, wat ernstige security- en privacyrisico’s met zich mee kan brengen. Data voor AI-pilots wordt vaak buiten veilige omgevingen bewerkt, soms zelfs lokaal door toeleveranciers, zonder adequate kennis of controle op de juridische aspecten.

Als deze modellen niet juist beveiligd zijn of de juiste procedures niet worden gevolgd, wordt het risico gelopen op cyberaanvallen en datalekken. Het is cruciaal dat organisaties de controle over hun data waarborgen en de naleving van wet- en regelgeving garanderen. Dit hoort ook onderdeel te zijn van het AI-project.

#4 AI-model niet structureel succesvol activeren

Bij een AI-model, zeker bij een pilot, wordt nog vaak onvoldoende vooraf nagedacht over de optimale inzet van het model. Het is belangrijk dat AI-modellen kunnen opschalen en naadloos integreren met de systemen binnen de organisatie om de resultaten structureel te kunnen activeren.

De locatie waar het model wordt gehost en de manier waarop het structureel met data wordt gevoed, geïntegreerd en geactiveerd, zijn essentieel voor de effectiviteit en het succes van het AI-project. Zonder de juiste voorbereiding en toegang tot alle benodigde data wordt een AI-investering niet succesvol op de lange termijn.

#5 Gebrek aan continue monitoring en aanpassing

_Na de implementatie van een AI-model is het noodzakelijk om de prestaties continu te monitoren en het model bij te sturen voor optimale resultaten. Het succes van het model moet worden gemeten met relevante statistieken en rapportages om te verzekeren dat het up-to-date blijft en effectief inspeelt op nieuwe data of veranderingen.

De juiste kennis is daarbij essentieel; experts moeten het model begrijpen en indien nodig bijsturen. Dit is een doorlopend proces en mag, onder andere door de steeds strikter wordende wet- en regelgeving, geen black box worden. Het moet duidelijk zijn hoe het model tot de resultaten komt.

Hoe gaat PRDCT om met deze obstakels?

#1 De data in het PRDCT Data Platform is de meest brede en diepste (historische) data van een organisatie. Al volledig schoon, gemodelleerd en gestructureerd van zowel on- als offline bronnen.

#2 Ervaren data scientists, die dagelijks AI-modellen maken en beheren, werken vanuit de reeds gemodelleerde data. Dit kunnen ook eigen of externe data scientists zijn.

#3 Via de PRDCT Data Science Hub in het platform hoeft de data van een klant de veilige omgeving niet uit. Ook externe specialisten kunnen gebruik maken van onze kennis over de data.

#4 PRDCT faciliteert één dataplatform voor zowel het draaien van het AI-model als het activeren ervan. Hierdoor kunnen de uitkomsten direct worden toegepast. In activatie en in inzichten.

#5 Een bestaande actieve en Way-of-Working met klanten en partners van klanten die de resultaten direct kunnen activeren en analyseren.

Een succesvol AI-model vereist een stevig klantdatafundament.

_We vertellen je graag hoe we samen met onze klanten succes maken.