Is jouw organisatie klaar voor AI? Dit zijn de 4 randvoorwaarden om te beginnen!

AI staat op de agenda bij vrijwel elke organisatie. Maar hoe weet je of je organisatie ook echt klaar is om te beginnen met een gestructureerde uitrol van AI-initiatieven? Er zijn 4 randvoorwaarden die je moet invullen om de AI-belofte te verzilveren.

1. AI-ready data – de basis voor betrouwbare inzichten

De output van een AI-model valt of staat met de kwantiteit en kwaliteit van de gebruikte data. Veel bedrijven hebben wel data opgesloten in hun systemen, maar hebben de data niet ontsloten, de data gestructureerd of correct verbonden. AI-ready data betekenen dat de gegevens compleet, schoon en goed verbonden zijn. Denk aan het opschonen van datumformaten (zoals Julian naar Gregoriaans), het verbinden van verkooporders met klantdata en het inbouwen van automatische kwaliteitschecks, etc.

Zo weet je zeker dat de uitkomsten van je AI-initiatieven betrouwbaar zijn en dat iedereen werkt met dezelfde waarheid. Vanuit Cadran hebben we hier Analytics4NS en Analytics4JDE voor ontwikkeld die ervoor zorgen dat je deze randvoorwaarde snel invult.

2. De juiste infrastructuur – stabiel, schaalbaar en veilig

Een sterk fundament vraagt om de juiste technische infrastructuur. Vanuit JD Edwards of NetSuite koppel je meerdere databronnen zoals Excel, andere ERP-systemen of operationele data.

Door moderne data platform technologieën te gebruiken, zoals Databricks, kun je al deze bronnen samenbrengen zonder je ERP te belasten. Met MLOps kun je vervolgens machine learning-modellen bouwen, beheren, monitoren en veilig doorontwikkelen. Zo groeit jouw IT-infrastructuur mee met de AI-ambitie van je organisatie.  

3. Inzichten via BI – weten waar AI de waarde toevoegt

Een BI-tool met goede rapportages is cruciaal om te beginnen. Dit helpt je om kansen te identificeren voordat je start en je kan het gebruiken om de output van je AI-modellen te begrijpen.

Met tools als Tableau of Power BI krijg je inzicht in marges, voorraad, servicelevels of bottlenecks in de keten. Die inzichten helpen je te bepalen welke use cases het meest waardevol en kansrijk zijn. Denk aan voorraadoptimalisatie, voorspellend onderhoud of commerciële analyses. AI bouwt voort op BI, niet andersom.

4. AI-ambassadeurs – draagvlak en eigenaarschap

AI-projecten hebben iemand nodig die het voortouw neemt. Een interne AI-ambassadeur zorgt voor verbinding tussen business en IT, en weet waar de kansen liggen. Deze persoon heeft mandaat, begrijpt de waarde van data en AI en weet collega’s te enthousiasmeren en verbinden met elkaar. Zonder zo’n ambassadeur blijft AI vaak een IT-initiatief dat niet echt landt in de organisatie.  

Aan de slag – van idee naar eerste resultaat

Wie de vier randvoorwaarden op orde heeft, kan starten met volgende stap; een benefit assessment. Gebruik een benefit assessment om te bepalen waar de waarde ligt: hoge impact, relatief eenvoudig om te implementeren.