Waarom we naar Parijs zijn gegaan
Een delegatie van topleiders en ondernemers uit Nederland nam deel aan een tweedaags programma in Parijs om meer inzicht te krijgen in de veranderingen binnen organisaties door de snelle vooruitgang van AI. ontwikkelingen. Daarom dompelde de topmensen zich onder in het bruisende AI ecosysteem van de stad.
Het doel was om rechtstreeks te praten met toonaangevende AI-pioniers, waaronder start-ups, gevestigde bedrijven en onderzoeksinstellingen. Hier volgt een overzicht van de belangrijkste ideeën en conclusies die uit dat programma naar voren zijn gekomen.
Inzicht in de transformatieve kracht van AI
Dag 1: Het creëren van strategische duidelijkheid en de basis leiderschap
Bij het onderzoeken van de richting waarin AI ons leidt, geeft Carlo van de Weijer, General Manager van het Eindhoven AI Systems Institute aan de Technische Universiteit Eindhoven, aan hoe de waarde van menselijk werk verschuift van uitvoering naar strategische sturing (de prompt) en kritische evaluatie (de check). Het proces begint met de prompt. Deze moet strategische duidelijkheid bieden, het probleem definiëren en de juiste vragen stellen. Hierna volgt de check, waarin het menselijk oordeel, context, ethische overwegingen en verantwoordelijkheid voor de door AI gegenereerde output een rol spelen. Hij waarschuwt dat het echte gevaar niet schuilt in het menselijk worden van AI, maar in mensen die gaan denken als computers. Het uiteindelijke doel is om AI te gebruiken voor versterking van de menselijke creativiteit en het menselijk oordeel, niet het verminderen ervan.
Jorg Schalekamp, partner bij Deloitte Nederland, benadrukt het belang van leiderschap. Hij legt uit dat het opschalen van AI na de experimentele fase een duidelijke, geïntegreerde strategie vereist, die use cases koppelt aan meetbare zakelijke waarde . Omdat AI vele dimensies omvat (strategie, organisatie, risico, technologie, ecosystemen), dient het bestuur hiervan eigenaarschap te nemen. Organisaties moeten een bedrijfsmodel en governance hebben waarmee autonomie en centrale coördinatie in evenwicht worden gebracht, om zo consistentie, risicobeheersing en hergebruik te waarborgen. Mensen, cultuur en capaciteitsopbouw zijn net zo belangrijk als technologie – om waarde te creëren moet men investeren in vaardigheden, verandermanagement en multidisciplinaire teams.
Nathan Furr, hoogleraar strategie bij INSEAD, stelt dat effectief leiderschap in een onvoorspelbare, door AI gedreven wereld op dit ogenblik afhangt van het herformuleren van onzekerheid als een kans. Hij roept leiders op om strategische visie te combineren met organisatorische verandering en een strak geregeld experimentatiesysteem . Tegelijkertijd dienen ze prioriteit te geven aan de ontwikkeling van cognitieve en emotionele vaardigheden, waarmee het medewerkers mogelijk wordt gemaakt om te handelen, zich aan te passen en de pluspunten van onzekerheid te vinden.
Joël Belafa, medeoprichter en CEO van Biolevate, schetst ten slotte hoe zijn healthtech-startup AI gebruikt om de time-to-market voor nieuwe geneesmiddelen te versnellen. Biolevate zet zich in om het ‘documentatieknelpunt’ bij de ontwikkeling van geneesmiddelen op te lossen, omdat de snelheid waarmee wetenschappelijke ontdekkingen worden gedaan de capaciteit om de vereiste regelgevende documentatie op te leveren vaak te boven gaat.
"AI opschalen voorbij experimenten vereist een duidelijke, geïntegreerde strategie die use cases koppelt aan meetbare bedrijfswaarde. "
AI-mogelijkheden benutten en opschalen
Dag 2: Uitvoering, implementatie en organisatorische transformatie
Naser Bakhshi, partner bij Deloitte Nederland, gaat in op de vraag hoe bedrijven AI het beste kunnen benutten en legt uit waarom opschaling van AI moet worden gezien als een bedrijfsbrede transformatie en niet als een eenvoudig IT-project. Het doel is om meer dan alleen geïsoleerde pilots uit te voeren. Er dienen schaalbare platforms te worden gecreëerd om een voortdurende beweging op gang te brengen.
Voortbordurend op dat thema, richten Frederike Rip en Roos Erkelens van Deloitte zich op de snelheid waarmee de organisatorische veranderingen die nodig zijn voor de invoering van AI kunnen worden doorgevoerd. Leiders dienen spanningen rond werk en talent om te zetten in ‘overwinningen’ door het werk opnieuw in te richten, nieuwe mensgerichte rollen te creëren (zoals ‘AI orchestration lead’, of ‘prompt systems architect’) en ‘paarse teams’ samen te stellen met een mix van complementaire vaardigheden.
De in Parijs gevestigde start-up Mendo heeft een platform voor bijscholing ontwikkeld om mensen te helpen bij het verwerven van de nodige vaardigheden. Quentin Amaudry, medeoprichter en CEO van Mendo, legt uit hoe het in het werk geïntegreerde platform is ontworpen om de toegang tot AI-training te democratiseren. Hiermee behoort passief leren tot het verleden en doet een ‘al doende leert men’-model zijn intrede.
Jimmy Mianne van Hugging Face benadrukt het belang van de open-sourcegemeenschap als drijvende kracht voor AI-innovatie. Hij omschrijft zijn organisatie als de ‘GitHub van machine learning’. De missie van Hugging Face is om state-of-the-art AI te democratiseren door tools aan te bieden waarmee iedereen machine learning-modellen kan bouwen, trainen en implementeren. Volgens Jimmy Mianne vinden de belangrijkste doorbraken plaats wanneer technologie transparant, gedeeld en voor iedereen toegankelijk is.
Alix Rübsaam, Vice President of Research, Expertise and Knowledge bij Singularity, pleit voor verantwoorde AI en benadrukt dat de richting die een technologie opgaat afhangt van menselijke keuzes. Het is cruciaal om de beperkingen van AI te begrijpen en te erkennen dat geen enkel algoritme echt vrij is van vooroordelen. De te stellen kernvraag hier bij is ‘Hoe zouden de gegevens die ik gebruik het resultaat kunnen beïnvloeden?’
Tot slot legt Bart Pustjens van Deloitte uit hoe het gebruik van een soevereine cloud zakelijke waarde kan creëren door meer sturing. Bovendien helpt dit risico’s te verminderen. Het bereiken van soevereiniteit op het gebied van data, technologie en bedrijfsvoering gaat echter wel gepaard met hogere kosten en meer complexiteit. Bart Pustjens adviseert organisaties om pragmatisch te werk te gaan: voer proofs of concept uit op basis van een governance-raamwerk, geef prioriteit aan draagbaarheid en veerkracht bij de inkoop en betrek de juiste stakeholders bij het opschalen van successen.
Belangrijkste conclusies en vervolgstappen
Leadership en visie
- Met AI kan met verbluffende snelheid waarde worden gegenereerd. Er zijn drie potentiële waardebronnen: productiviteitswinst, verbeterde ervaringen (medewerkers en klanten) en capaciteitsopbouw.
- AI-systemen kunnen de collectieve kennis van een organisatie combineren en zo informatiesilo’s doorbreken. Dit dwingt teams om te werken vanuit een gedeelde visie op de toekomst, in plaats van te onderhandelen op basis van gefragmenteerde visies op het heden. Bovendien kunnen leiders zich dan concentreren op wat echt belangrijk is.
- Succesvolle, bedrijfsbrede implementatie van AI betekent een fundamentele strategische transformatie, niet alleen een technologische upgrade. Dit vereist daadkrachtig, top-down leiderschap, zodat AI expliciet in de kernstrategie van het bedrijf wordt geïntegreerd.
- In het narratief rond AI dienen leiders zich te richten op kansen en potentieel. Zij dienen verder te kijken dan angst of risicoaversie. Dit inspireert de organisatie en creëert momentum. Een leider die het vermogen heeft om een duidelijke visie te formuleren, richtlijnen vast te stellen en tot actie aan te zetten, is de allerbelangrijkste factor voor het succes van AI-initiatieven.
- Succes vereist een proactieve benadering van menselijk kapitaal, het cultiveren van een cultuur van experimenteren en het ontwikkelen van nieuwe kerncompetenties, zoals alle medewerkers leren effectieve prompts te schrijven.
Uitvoering en capaciteiten
- Zie AI niet als een op zichzelf staand IT-project. Het moet expliciet worden verweven in de algehele bedrijfsstrategie, ten behoeve van het managen van investeringen, toewijzing van middelen en het stellen van prioriteiten.
- De uitdaging is om een herhaalbaar, schaalbaar traject te creëren, zodat succesvolle experimenten van geïsoleerde proofs of concept kunnen worden omgezet in bedrijfsbrede oplossingen. Dit vereist een robuuste governance, met een duidelijke gegevensherkomst om vertrouwen op te bouwen, en commerciële modellen die de nieuwe waarde weerspiegelen die AI creëert.
- Het snel veranderende AI-landschap vereist soms de ontwikkeling van een oplossing die tegelijkertijd wordt verkocht of geïmplementeerd. Dit vereist agile-methodologieën en een nauw verbonden feedbackloop tussen ontwikkelingsteams, klanten en eindgebruikers.
- Effectieve interactie met generatieve AI is een vaardigheid. Stimuleer medewerkers in het ontwikkelen van vaardigheden voor prompt engineering, zodat praktijkmensen uitgroeien tot deskundige gebruikers die AI-tools maximaal kunnen benutten.
- Organisaties in alle sectoren worstelen met dezelfde fundamentele vragen over strategie, talent en governance. Het is waardevol om ervaringen te delen en collectief te leren.
