De AI-paradox: waarom de meest veelbelovende technologie voor de grootste uitdagingen staat
In de dynamische wereld van technologie is de belofte van AI zowel verleidelijk als ongrijpbaar. Hoe kan iets dat zo veelbelovend is ook zulke enorme uitdagingen voor bedrijven met zich meebrengen?
Deze paradox is precies waar we onze lens op richten in deze blogpost. We duiken diep in de kern van de zaak – waarom veel bedrijven struikelen bij het integreren van AI in hun processen en vaak verstrikt raken in een web van misplaatste strategieën, onsamenhangende projecten en een gebrek aan visie.
We hebben inzichten verwerkt uit onze recente YouTube-videodiscussie,“Why Businesses Should Stop being Fancy with AI“.
Dit meeslepende stuk zet de ruwe problemen om in verteerbare klompjes met bruikbare inzichten. Of je nu net aan het begin staat of al helemaal ondergedompeld bent in het AI-water, deze blogpost is onze manier om je weg te leiden van de veelvoorkomende valkuilen en naar de sweet spot waar AI naadloos werkt voor jouw bedrijf.
Gebrek aan een duidelijke AI-strategie
Een van de belangrijkste redenen waarom bedrijven moeite hebben om AI succesvol te implementeren is het ontbreken van een goed gedefinieerde strategie en routekaart. Veel bedrijven slagen er niet in om de doelstellingen, use cases en algemene visie voor het integreren van AI in hun activiteiten en processen duidelijk te identificeren. Zonder concrete doelen en een gericht actieplan worden AI-initiatieven vaak ongericht, onsamenhangend en ineffectief.
Bedrijven kunnen met AI-technologieën aan de slag gaan zonder duidelijk te begrijpen hoe ze waarde kunnen toevoegen of hoe ze kunnen worden afgestemd op overkoepelende bedrijfsdoelen. Als gevolg hiervan werken teams in silo’s aan onsamenhangende AI-projecten die er niet in slagen een samenhangend geheel te vormen. Er is geen overkoepelende strategie die technologische beslissingen en investeringen in de gegevensinfrastructuur stuurt. Gebrek aan strategische afstemming leidt tot verspilling van middelen en onvermogen om het rendement van AI-implementaties aan te tonen.
De meest succesvolle AI-gebruikers hebben een duidelijk gedefinieerde reeks doelstellingen, use cases en een routekaart voor de uitvoering. Een detailhandelaar kan bijvoorbeeld doelen stellen om de voorraadkosten te verlagen, de prijsstelling te optimaliseren en de vraagvoorspelling te verbeteren met AI. Hun strategie zal de belangrijkste gebieden identificeren om AI in te zetten, ervoor zorgen dat de juiste datapijplijnen aanwezig zijn en een gefaseerd uitrolplan bieden. Met een gerichte strategie en meetbare doelen die gekoppeld zijn aan bedrijfswaarde, kunnen bedrijven AI naadloos implementeren in verschillende eenheden en de voordelen realiseren. Degenen die er niet in slagen om deze strategische visie te definiëren, hebben moeite om de adoptie en ROI te stimuleren.
Datakwaliteitsproblemen hinderen AI-projecten
Veel AI- en machine-learningmodellen zijn afhankelijk van grote hoeveelheden gestructureerde gegevens van hoge kwaliteit om nauwkeurige inzichten te leveren. De meeste bedrijven worstelen echter met grote uitdagingen op het gebied van datakwaliteit die hun AI-initiatieven ondermijnen.
Een slechte datakwaliteit is een van de grootste obstakels voor een effectieve toepassing van AI. Als de trainingsgegevens onvolledig, verouderd, onnauwkeurig of bevooroordeeld zijn, zullen de AI-modellen deze fouten alleen maar versterken. Datakwaliteitsproblemen zoals ontbrekende waarden, duplicatiefouten, verkeerd gelabelde gegevens en een gebrek aan context kunnen de prestaties van het model ernstig beïnvloeden.
Een ander veelvoorkomend probleem is dat gegevens binnen bedrijven vaak in verschillende systemen en databases zijn ondergebracht. Het integreren van ongelijksoortige datasets en het elimineren van datasilo’s vergt aanzienlijke inspanningen. Gebrek aan gegevensinteroperabiliteit belemmert de ontwikkeling van ondernemingsbrede AI-toepassingen.
Bovendien hebben veel bedrijven geen formeel beleid en formele procedures voor gegevensbeheer. Zonder data stewardship of verantwoordingsplicht kunnen inconsistenties en fouten gemakkelijk in datasets sluipen. Het implementeren van robuuste kaders voor data governance voor het verzamelen, organiseren en onderhouden van data is essentieel.
Kortom, bedrijven kunnen niet verwachten dat ze de vruchten zullen plukken van AI terwijl ze worstelen met een slechte datakwaliteit, integratie en uitdagingen op het gebied van governance. Een laserfocus op het verzamelen van hoogwaardige trainingsdatasets en het systematisch beheren van gegevens is noodzakelijk voor AI-succes.
Gebrek aan betrokkenheid van leidinggevenden
Executive buy-in en steun van het leiderschap zijn cruciaal voor het succes van elke grote technologie-implementatie, inclusief AI. Veel AI-projecten mislukken omdat ze sponsoring en prioritering missen van de C-suite en andere senior leiders. Zonder hooggeplaatste voorstanders die de AI-strategie bepleiten en aansturen, kan de invoering haperen.
Er zijn een paar belangrijke redenen waarom AI-initiatieven er niet in slagen de steun van het management te krijgen:
Geen sponsoring door de C-suite – Als de CEO, CTO, CIO en andere leidinggevenden de waarde van AI niet begrijpen of erin geloven, zullen ze er waarschijnlijk geen prioriteit van maken. Ze zien het misschien eerder als een IT-project dan als een bedrijfsprioriteit.
Gebrek aan leiderschapsondersteuning – Naast sponsoring hebben AI-implementaties ook hands-on leiderschap nodig om richting te geven, middelen toe te wijzen en organisatorische veranderingen te leiden. Zonder betrokken leidinggevenden die strategische begeleiding bieden, kunnen projecten op drift raken.
Lage prioriteit voor AI-implementatie – Veel leidinggevenden zijn gericht op kortetermijndoelen en financiële cijfers. Ze onderschatten misschien de investering en inzet die nodig zijn voor AI en aarzelen om middelen aan andere prioriteiten te onttrekken.
Om steun van het management te krijgen, moet je een overtuigende business case maken, de concurrentiedruk benadrukken en laten zien dat je snel winst boekt. Het betekent ook communiceren hoe AI aansluit op de algemene bedrijfsstrategie. Zonder urgentie en pleitbezorging van bovenaf zullen bedrijven waarschijnlijk moeite hebben om de overstap te stimuleren.
Talent- en vaardigheidstekort
Een van de grootste uitdagingen voor bedrijven bij het implementeren van AI is een tekort aan talent en een gebrek aan noodzakelijke vaardigheden. Er is momenteel een groot tekort aan professionals met expertise op het gebied van AI, machine learning, data science en andere gerelateerde gebieden. Volgens een rapport van Indeed is de vraag naar AI-vaardigheden de afgelopen drie jaar meer dan verdubbeld, terwijl het aanbod van gekwalificeerde kandidaten beperkt is gebleven.
De meeste bedrijven hebben gewoonweg niet het geschoolde AI-talent in huis om complexe AI-systemen met succes te bouwen, in te zetten en te beheren. Het tekort aan talent strekt zich uit over alle functies – van AI-onderzoekers, data-engineers, machine learning-ingenieurs tot projectmanagers met AI-implementatie-ervaring. In de huidige arbeidsmarkt is het voor bedrijven bijzonder moeilijk om professionals met deze gespecialiseerde vaardigheden aan te trekken.
Het gebrek aan gekwalificeerde kandidaten drijft ook de kosten van het inhuren van AI-experts op, waarbij de gemiddelde salarissen voor AI-specialisten bij sommige technologiebedrijven oplopen tot meer dan $ 300.000. Veel bedrijven zijn niet in staat om dergelijke lucratieve compensatiepakketten te evenaren, waardoor ze in het nadeel zijn wanneer ze moeten concurreren om toptalent op het gebied van AI. Dit maakt de vaardigheidskloof nog groter.
Voor een succesvolle AI-implementatie hebben bedrijven toegang nodig tot multidisciplinaire teams met zowel technische AI-experts als professionals met domeinkennis in de bedrijfstak en activiteiten van het bedrijf. Het samenstellen van dergelijke veelzijdige teams met de vereiste kennis vormt een belangrijk obstakel voor veel bedrijven die AI willen gaan gebruiken.
“Tijd is het schaarsste middel en als het niet beheerd wordt, kan niets anders beheerd worden.”
Peter Drucker
Culturele weerstand
Het implementeren van AI kan voor veel bedrijven een grote verandering betekenen en vereist nieuwe processen, vaardigheden en denkwijzen in de hele organisatie. Als gevolg hiervan is culturele weerstand een veelvoorkomende barrière die de invoering van AI belemmert. Organisatorische inertie en angst voor verandering zorgen er vaak voor dat werknemers aarzelen om nieuwe technologieën zoals AI te omarmen. Er kan ook een gebrek aan innovatiecultuur zijn, met starre hiërarchieën en vastgeroeste denkwijzen die wendbaarheid en openheid voor verandering belemmeren.
Enkele veelvoorkomende culturele uitdagingen zijn:
- Organisatorische inertie: Lang gevestigde bedrijven hebben vaak een vaste manier van werken die weerstand biedt tegen verandering. De overgang naar AI kan bestaande werkstromen verstoren, nieuwe capaciteiten vereisen en de machtsdynamiek veranderen. Dit wekt weerstand op bij medewerkers die afkerig zijn van verandering.
- Angst voor verandering: AI wordt vaak geassocieerd met automatisering, banenverlies en onzekerheid. Medewerkers kunnen het als een bedreiging zien en zich actief of passief verzetten tegen de implementatie. Er is angst om ontslagen te worden of om nieuwe vaardigheden te moeten leren.
- Gebrek aan innovatiecultuur: Bedrijven met commando- en controlestructuren, risicomijdende managers en starre hiërarchieën hebben de neiging om innovatie in de kiem te smoren. Dit creëert een cultuur die niet bevorderlijk is voor experimenteren, flexibel denken en het invoeren van nieuwe technologieën zoals AI.
Het overwinnen van culturele weerstand vereist gerichte inspanningen op het gebied van veranderingsmanagement. Het leiderschap moet een overtuigende visie uitdragen, een cultuur van innovatie stimuleren, training en stimulansen bieden en het personeel meenemen op de AI-reis. Cultuur komt uiteindelijk voort uit mentaliteit, dus het is belangrijk om overtuigingen over AI te veranderen door middel van educatie en transparantie. Een cultuuromslag kost tijd, maar loont als het personeel ontvankelijker wordt voor AI-initiatieven.
Onduidelijke bedrijfsdoelstellingen
Veel organisaties slagen er niet in om de bedrijfsdoelstellingen en use cases voor hun AI-implementaties duidelijk te definiëren. Ze storten zich op AI-projecten zonder goed te evalueren hoe de technologie kan inspelen op specifieke bedrijfsbehoeften en de impact kan vergroten. Dit gebrek aan strategische afstemming tussen AI-initiatieven en overkoepelende bedrijfsdoelen is een grote valkuil.
Zonder concrete doelen en use cases in gedachten verliezen AI-projecten vaak hun focus. Teams prutsen aan de technologie zonder enige tastbare bedrijfswaarde te leveren. Er is geen duidelijke manier om succes te meten als de doelstellingen zelf vaag zijn. De AI-modellen en -toepassingen die worden gebouwd, lossen ook geen enkel belangrijk bedrijfsprobleem op door het gebrek aan oriëntatie op use cases.
Een detailhandelaar kan bijvoorbeeld besluiten om AI en algoritmen voor machinaal leren te implementeren in zijn activiteiten. Maar als er geen specifieke manieren worden geïdentificeerd waarop de technologie het voorraadbeheer kan optimaliseren, de vraag kan voorspellen, aanbevelingen kan personaliseren of de klantenservice kan verbeteren, zal de inspanning waarschijnlijk niet slagen. De AI-systemen zullen richting missen en de inzet zal geen optimale resultaten opleveren.
Het belangrijkste is om vooraf duidelijk gedefinieerde doelstellingen en gedetailleerde use cases te hebben voordat je aan een AI-programma begint. Het stellen van meetbare doelen, schetsen hoe AI kan inspelen op bedrijfsbehoeften en het afstemmen van de initiatieven op de overkoepelende bedrijfsstrategie zijn cruciale stappen. Dit helpt ervoor te zorgen dat de tijd, moeite en middelen die worden geïnvesteerd in AI-implementatie gericht zijn op gebieden die een directe impact hebben op het resultaat. Het ontbreken van een dergelijke strategische afstemming en focus op use cases leidt ondernemingen vaak op het pad van mislukte AI-projecten.
Gebrek aan samenwerking
Een succesvolle implementatie van AI vereist een sterke samenwerking tussen verschillende teams en afdelingen binnen een organisatie. Veel bedrijven worstelen echter met siloteams die niet goed communiceren en coördineren. Dit kan grote obstakels opwerpen voor de toepassing van AI.
Bij AI-initiatieven zijn vaak datawetenschappers, IT-professionals, bedrijfsleiders en materiedeskundigen uit verschillende bedrijfsonderdelen betrokken. Deze belanghebbenden moeten nauw samenwerken om ervoor te zorgen dat het AI-systeem goed geïntegreerd is en waarde oplevert.
Helaas hebben veel bedrijven losgekoppelde teams en afdelingen die in silo’s werken. Het kan zijn dat datawetenschappers de bedrijfsbehoeften niet begrijpen, terwijl het bedrijfsleiders aan technische kennis ontbreekt. Er kunnen hiaten zijn in de communicatie en slechte cross-functionele coördinatie.
Gesplitste teams kunnen geïsoleerd AI-projecten uitvoeren zonder de inspanningen in de hele organisatie op elkaar af te stemmen. Dit leidt tot dubbel werk, verspilling van middelen en AI-systemen die niet volledig voldoen aan de bedrijfsdoelstellingen.
Om effectieve AI-implementatie mogelijk te maken, moeten bedrijven silo’s doorbreken en samenwerking bevorderen. Er moeten multifunctionele teams worden gevormd met leden van verschillende afdelingen. Er moeten communicatiekanalen en feedbacklussen tot stand worden gebracht.
Met een betere coördinatie tussen datawetenschappers, IT, bedrijfseenheden en bedrijfsleiding kunnen organisaties gerichte AI-strategieën ontwikkelen, betrouwbare gegevens verzamelen en oplossingen creëren die echte bedrijfswaarde opleveren. Het overwinnen van organisatorische silo’s is de sleutel tot succesvolle AI-implementatie.
Zorgen over ROI
Veel bedrijven aarzelen om aanzienlijk te investeren in AI-initiatieven omdat ze zich zorgen maken over de ROI (Return on Investment). Er is vaak onzekerheid over de kosten versus de baten bij het invoeren van nieuwe technologieën zoals AI en machine learning. Het aantonen van een duidelijke ROI kan een uitdaging zijn in de vroege stadia van AI-implementatie.
In tegenstelling tot andere IT-investeringen hebben AI-projecten niet altijd gemakkelijk meetbare directe kostenbesparingen of omzetwinsten. De voordelen zijn vaak indirect, zoals verbeterde efficiëntie, betere besluitvorming, hogere kwaliteit van de output en verbeterde klantervaringen. Het kwantificeren van deze indirecte voordelen om de ROI te berekenen kan moeilijk zijn, wat leidt tot bezorgdheid bij bedrijfsleiders over het toewijzen van budgetten voor AI.
Een andere factor is de aanzienlijke initiële investering die nodig is voor de implementatie van AI. Bedrijven moeten investeren in technologie-infrastructuur, gegevens verwerven en verwerken, gespecialiseerd talent inhuren, enzovoort. De kosten worden opgebouwd voordat de voordelen beginnen te werken. Met onduidelijke ROI-prognoses kunnen bedrijven huiverig zijn voor grote investeringen in AI.
Om de bezorgdheid over de ROI weg te nemen, kan het nuttig zijn om te beginnen met proefprojecten die gericht zijn op een specifiek hoogwaardig gebruik. Pilots stellen bedrijven in staat om voordelen aan te tonen, resultaten te kwantificeren en grotere investeringen te rechtvaardigen. Het vaststellen van meetbare prestatie-indicatoren en benchmarks voor succes kan ook helpen bij het beoordelen van de return on investment.
In het algemeen kunnen een stapsgewijze aanpak, het stellen van realistische verwachtingen, het kwantificeren van indirecte voordelen en het bijhouden van meetbare resultaten helpen bij het aanpakken van de ROI-zorgen die de invoering van AI in de weg staan. Met het bewijs van een positieve ROI uit eerste projecten, wordt het voor bedrijven gemakkelijker om grotere investeringen in bedrijfsbrede AI-implementatie te rechtvaardigen.
Vooringenomenheid en ethische kwesties
AI-systemen zijn slechts zo onbevooroordeeld als de gegevens die worden gebruikt om ze te trainen. Veel datasets bevatten ingesleten menselijke vooroordelen en onnauwkeurigheden die worden versterkt door machine-learning algoritmen. Dit kan leiden tot AI-systemen die bepaalde groepen discrimineren. Zonder goed toezicht en verantwoordingskaders lopen bedrijven het risico AI-oplossingen in te zetten die onnauwkeurig, onethisch of illegaal zijn.
Een gebrek aan diverse en inclusieve gegevens is een belangrijke reden waarom vooroordelen in AI-systemen sluipen. Algoritmes die voornamelijk getraind zijn op gegevens van meerderheidsgroepen kunnen leiden tot uitkomsten die minderheden marginaliseren. Zo zou een AI-wervingstool die voornamelijk getraind is op cv’s van blanke mannen vrouwelijke en niet-blanke kandidaten lager kunnen beoordelen.
Vertekende gegevens in combinatie met een gebrek aan transparantie rond AI-systemen maakt het moeilijk om oneerlijkheid te inspecteren en te beperken. Veel bedrijven behandelen hun AI-modellen als zwarte dozen zonder onafhankelijke audits. Hierdoor kunnen schadelijke vooroordelen onopgemerkt blijven en niet aangepakt worden.
Zwakke verantwoordingsprocedures dragen ook bij tot onethische AI. Bedrijven voeren zelden effectbeoordelingen uit om te begrijpen hoe AI-systemen verschillende bevolkingsgroepen negatief kunnen beïnvloeden. En ze verzuimen de verantwoordelijkheid toe te wijzen voor het continu controleren van modellen en gegevens op vertekeningen.
Om deze uitdagingen aan te gaan, moeten bedrijven prioriteit geven aan diversiteit en inclusie bij het verzamelen van gegevens en het ontwerpen van algoritmes. Toezichthoudende instanties en externe audits kunnen helpen om vooroordelen aan het licht te brengen. Ethische AI-raamwerken, risicobeoordelingen en methodologieën om vooroordelen te testen moeten standaard worden. Het bevorderen van een cultuur van verantwoorde AI is de sleutel tot succes.
Voorbeelden uit de praktijk van mislukte AI-projecten
AI-initiatieven kunnen in theorie veelbelovend lijken, maar de praktische uitvoering zit vaak vol onvoorziene uitdagingen. Als we kijken naar voorbeelden uit de praktijk van grote bedrijven die worstelen met hun AI-projecten, kunnen we een aantal belangrijke lessen leren:
Casestudie: IBM Watson Gezondheid
IBM investeerde in 2011 met veel tamtam miljarden in zijn kunstmatige intelligentie Watson. De supercomputer slaagde er echter niet in zijn belofte waar te maken om een revolutie teweeg te brengen in sectoren zoals de gezondheidszorg. IBM-managers gaven toe dat Watson AI nog niet klaar was om te worden omgezet in een betrouwbaar, verkoopbaar product. De belangrijkste uitdagingen waren de kwaliteit van de gegevens en de moeilijkheid om Watson op te leiden in gespecialiseerde medische vakgebieden. Dit versterkt de noodzaak voor bedrijven om realistische verwachtingen te stellen, eerst kleinere proefprojecten uit te voeren en de uitdagingen op het gebied van gegevens aan te pakken.
Praktijkstudie: Knightscope beveiligingsrobots
Deze startup uit Silicon Valley heeft autonome beveiligingsrobots gemaakt om gebieden te bewaken en risico’s op te sporen met behulp van sensoren. De robots kregen echter te maken met verschillende geruchtmakende mislukkingen, van het rijden tegen een fontein tot het verwonden van een peuter. Zonder de nodige AI-capaciteiten om door onvoorspelbare omgevingen te navigeren, creëerden de robots in feite PR-rampen in plaats van de veiligheid te verbeteren. Bedrijven moeten AI-systemen grondig testen voordat ze volledig worden ingezet.
Casestudie: Microsofts Tay Chatbot
Microsoft lanceerde Tay, een AI-chatbot die is ontworpen om ongedwongen online gesprekken na te bootsen. Maar binnen 24 uur begon Tay beledigende en opruiende inhoud te tweeten nadat hij was gemanipuleerd door Twitter-gebruikers. Dit laat de PR-risico’s zien van slecht gemonitorde AI-systemen en de behoefte aan sterker bestuur.
De belangrijkste conclusies uit deze voorbeelden zijn om te beginnen met beperkte pilots in plaats van volledige implementaties, de kwaliteit van gegevens rigoureus aan te pakken, systemen nauwlettend te controleren en vertrouwen op te bouwen door transparantie. Met een zorgvuldige strategie en uitvoering kunnen bedrijven veelvoorkomende valkuilen bij AI-implementatie vermijden.
We stellen niet zomaar een verandering voor; we nodigen je uit om een revolutie teweeg te brengen in je operationele kader. Bundel je krachten met Titanify en Pure Improvement in een gratis 1 uur durende Discovery Workshop die niet alleen belooft te verlichten, maar ook te transformeren.
Dit gaat niet over rondkomen; het gaat over leiden, uitblinken en je bedrijf onderscheiden in een drukke markt. Uw ISO-beheersysteem kan zoveel meer zijn dan een certificaat aan de muur – het kan de motor zijn van uw groei, innovatie en succes.
Bent u klaar om opnieuw te definiëren wat uw ISO-beheersysteem voor uw bedrijf kan betekenen? Laten we samen aan deze reis beginnen. Reserveer nu je plek en maak van je Management Systeem de krachtcentrale die het had moeten zijn.
Laten we niet alleen leiden; laten we leiderschap samen opnieuw definiëren.
