Toegang tot data en het democratiseren van AI en analytics

Toegang tot data en het democratiseren van AI en analytics

Om AI zowel snel als betrouwbaar te ontwikkelen is een gedegen ontwikkelproces vereist. We kunnen daarvoor leren van het ontwikkelproces van traditionele analytics en AI, zoals we dat al vele jaren toepassen.

Het lijkt erop dat de piek van de generatieve AI (GenAI) hype cycle voorbij is en dat het nu tijd wordt om verwachtingen waar te maken. Dat betekent dat er een overgang aankomt naar een meer realistische en praktische benadering van AI met concrete toepassingen. Tegelijkertijd zien we ook nog steeds veel concurrentie in de markt en wil iedereen zo snel mogelijk GenAI inzetten. Snelheid is daarin dus geboden, maar hoe krijg je dat voor elkaar en hoe zorg je ervoor dat deze ook betrouwbaar is. We kunnen daarvoor leren van het ontwikkelproces van traditionele analytics en AI, zoals we dat al vele jaren toepassen.

Om AI zowel snel als betrouwbaar te ontwikkelen is een gedegen ontwikkelproces vereist. En dat begint bij data. Om sneller te kunnen innoveren en nieuwe AI-oplossingen of -modellen te ontwikkelen, heb je toegang nodig tot voldoende betrouwbare data. Deze data moet uit allerlei bronsystemen worden ontsloten om het vervolgens te kunnen analyseren. Als de data op orde is, kan met behulp van slimme AI-algoritmen kennis uit de data worden gehaald. Machine learning-algoritmen ontdekken patronen die gebruikt kunnen worden voor het nemen van nieuwe beslissingen.

[....]