Services
Gebruik uw data als katalysator
De mogelijkheden van AI voor uw bedrijf kunnen overweldigend lijken: er is een haast eindeloze lijst van toepassingen en in snel tempo komen daar steeds meer bij. Maar welke is de beste keuze? Waar valt de meeste impact mee te behalen?
Vertrouw op mijn expertise om daarin de juiste beslissing te nemen. Ik kan u adviseren over welke AI-toepassingen écht effectief zijn, die toepassing vervolgens voor u realiseren en daarna onderhouden. Het doel is niet om AI in te zetten puur en alleen omdat het kan, maar om met gerichte toepassingen echte impact te maken.
Mijn advies is praktisch, uitvoerbaar en gericht op concrete verbetering van uw processen. Op die manier zal AI, als een katalysator, de effectiviteit van uw organisatie vergroten.
Advies
AI is er in vele vormen: van geavanceerde taalmodellen zoals ChatGPT tot simpele voorspellende algoritmes. Toch is het niet altijd nodig of verstandig om direct voor de meest complexe technologie te kiezen. Juist eenvoudigere modellen kunnen soms sneller, goedkoper en bovendien betrouwbaardere output leveren. Mijn advies begint daarom niet bij de technologie, maar bij uw organisatie. Om tot een écht passend AI-advies te komen, doorloop ik samen met u een aantal stappen:
1. Procesinzicht
In deze fase draait het om begrijpen welke processen plaatsvinden in de organisatie en op welke manier. Hoe verlopen uw processen nu? Waar zitten knelpunten, verspilling of herhalend werk? Welke beslissingen kosten veel tijd of zijn gevoelig voor fouten? Om de volgende stappen goed te doorlopen is het belangrijk om een goed beeld te hebben van wat u doet, en waarom u het op die manier doet.
2. Dataverkenning
Zodra de processen helder zijn, kijken we naar de beschikbare data. Welke gegevens worden er vastgelegd? In welke systemen zitten ze? Hoe compleet, gestructureerd en toegankelijk zijn ze? En misschien nog belangrijker: wat kunnen we eruit afleiden? Zonder goede data is AI namelijk weinig waard.
3. Advies
Als we goed zicht hebben op de processen en op de data, kijken we naar mogelijke AI-oplossingen die hierbij aansluiten. Dit kan een Machine Learning-model zijn dat een trend voorspelt, of een oplossing die gebruik maakt van een generatief model (bijvoorbeeld: ChatGPT; Stable Diffusion) waarmee automatisch teksten of afbeeldingen gemaakt of verwerkt worden. Wat we ook kiezen: het advies is geen standaardoplossing, maar altijd onderbouwd, realistisch en afgestemd op de specifieke situatie van uw bedrijf.
Implementatie
Als er een geschikte AI-toepassing is die u graag gerealiseerd wil zien, help ik deze werkelijkheid te maken. We stellen samen een plan op en ik ga voor u aan de slag. Goede samenwerking met uw organisatie is hierbij essentieel, niemand kent uw processen immers beter dan uzelf. Het implementatieproces omvat doorgaans meerdere fasen:
1. Data-analyse
De werking van AI staat of valt met goede data. Daarom beginnen we met het bekijken van de data. Anders dan tijdens het adviesproces, waar het vooral belangrijk was om in kaart te brengen welke data er is, onderzoek ik de data in deze stap op een dieper niveau. Dat gebeurt onder andere door de structuur ervan nader te bekijken, mogelijke verbanden te onderzoeken, en te controleren op ruis. Daarnaast controleer ik ook of er extra informatie nodig is en hoe we die eventueel kunnen verzamelen, bijvoorbeeld uit externe bronnen. Als dit goed verloopt is het resultaat een dataset die geschikt is om een AI model van te laten leren.
2. Modelontwikkeling en -training
Na de verkenning van de data start de ontwikkeling van een model. Dit begint vaak met een baseline-model, om te bepalen of en hoe AI hier waarde kan bieden. Vervolgens trainen en testen we geavanceerdere modellen om te beoordelen welke het beste resultaat geeft. Dit kan gaan om Machine Learning-modellen die niet al te veel rekenkracht vereisen maar wel voorspellingen kunnen doen op basis van grote hoeveelheden data, of om Deep Learning en Generatieve AI-modellen die meer (GPU-)capaciteit nodig hebben. De keuze hangt af van wat uw toepassing precies vraagt.
3. Validatie en integratie
Voordat het model volledig wordt geïntegreerd in uw bedrijfsproces, maken we eerst een Proof of Concept (PoC). Deze PoC draait in eerste instantie naast het bestaande proces, zodat u met eigen ogen kunt zien hoe goed het AI-proces werkt. Zo weet u zeker dat alles naar behoren functioneert en blijft uw bedrijf gewoon draaien tijdens de ontwikkelfase. Als de PoC bevalt, gaan we verder met de volledige integratie in uw processen.
Monitoren en Onderhoud
De ontwikkeling van AI stopt niet wanneer er een eerste versie is geïmplementeerd. AI is geen eenmalige oplevering: de modellen kunnen blijven leren. Het is belangrijk om AI-modellen actief te monitoren en het systeem te onderhouden, zodat u er zeker van bent dat alles effectief en betrouwbaar blijft functioneren. Processen en de bijbehorende data veranderen, en het kan zijn dat externe factoren zoals seizoenen of marktbewegingen invloed hebben op het proces. Ook hierbij kan ik u ondersteunen, op twee punten:
Monitoren
Door bij te houden wat er in het AI-model gaat en wat eruit komt, is het mogelijk om het te monitoren. Daarmee kan ik u helpen om risico’s vóór te zijn. We maken samen heldere afspraken over hoe vaak we de prestaties van het model controleren; welke signalen aanleiding zijn voor een hertraining of aanpassing; en hoe we updates testen en doorvoeren zonder de werking van uw processen te verstoren.
Onderhoud
Door de AI modellen te monitoren, zorgen we ervoor dat de AI-oplossing meegroeit met uw organisatie en kunnen we deze ook onderhouden. Denk hierbij aan het opnieuw trainen van het model met nieuwe data, of het verbeteren van de onderliggende infrastructuur. Zo blijft de AI- implementatie toekomstbestendig en haalt uw organisatie er altijd voordeel uit.
FAQ
Continuïteit tijdens de werkzaamheden
U vraagt zich misschien af of uw bedrijf kan blijven functioneren terwijl deze AI-oplossing wordt ontwikkeld: Absoluut! Omdat we de eerste versies van de AI (zoals de PoC) naast uw bestaande processen laten draaien, ondervindt uw dagelijkse operatie geen hinder. Dit is niet alleen handig voor u, maar ook essentieel voor een goede validatie: we kunnen de resultaten van de AI direct vergelijken met de huidige werkwijze.
Implementatie in meerdere cyclussen
De Proof of Concept-versie kan al meteen bruikbaar zijn voor bepaalde taken, zodat u snel profijt heeft van AI. Toch is het vaak verstandig om de toepassing in meerdere stappen of cyclussen te verfijnen. Zo kunnen we feedback verwerken, het model blijven optimaliseren en de toepassing steeds verder professionaliseren.
Kosten en benodigde resources
De benodigde investering in hardware en software verschilt sterk per project. Vaak volstaan relatief eenvoudige Machine Learning-modellen waarvoor geen zeer krachtige (en vaak dure) infrastructuur nodig is. Gaat het om Deep Learning of complexe Generatieve AI-oplossingen, dan kan extra rekenkracht (bijvoorbeeld GPU’s) wél noodzakelijk zijn. Soms is het voordeliger om bestaande clouddiensten te gebruiken, of werken we met externe API’s voor generatieve modellen. We zullen altijd samen kijken naar de voordeligste én meest geschikte oplossing voor uw situatie.