AI succesvol inzetten in je organisatie? Investeer in Data Management
Dennis de Wit
In een wereld die steeds meer gedreven wordt door data, is data niet langer alleen een ondersteunend middel. Het vormt de kern van strategie, innovatie en besluitvorming. Van financiële instellingen tot gezondheidszorg en van retail tot overheden: data wordt steeds meer gezien als hét onderscheidende vermogen van een organisatie. Het vakgebied Data Management speelt hierin een cruciale rol! Zeker ook nu kunstmatige intelligentie steeds meer toepassingen krijgt en het gewenst is dit vaker en laagdrempeliger in te zetten binnen de context van een organisatie, is het bittere noodzaak dat de data op orde is.
Data als brandstof voor AI
AI en machine learning zijn technologieën die in vrijwel elke sector nu een serieuze transformatie teweegbrengen. Van gepersonaliseerde advertenties tot medische diagnoses en slimme infrastructuur. AI kan processen efficiënter maken en inzichten genereren die anders (wellicht) onopgemerkt zouden blijven. Deze toepassingen, zoals bijvoorbeeld Copilot, zijn echter afhankelijk van grote hoeveelheden kwalitatieve en goed georganiseerde data. Zonder deze data heeft AI geen voedingsbodem om op te draaien. Dit benadrukt waarom professioneel opgezet Data Management cruciaal is: alleen met betrouwbare en juist geïnterpreteerde data kunnen AI-algoritmes succesvol getraind en toegepast worden.
Data Management zorgt er o.a. voor dat data op de juiste manier wordt verzameld, opgeslagen, beveiligd en geanalyseerd. Zo kunnen AI-systemen beter presteren, wat leidt tot betrouwbaardere inzichten en minder fouten. Goede datakwaliteit en transparante processen minimaliseren namelijk risico’s op bias en zorgen voor verantwoorde besluitvorming, wat het vertrouwen in AI-toepassingen versterkt. Daarnaast kan goed Data Management ook helpen om ethische en privacy-uitdagingen rondom AI te adresseren. AI-toepassingen kunnen immers alleen transparant en eerlijk functioneren als de onderliggende data voldoet aan ethische en juridische kaders.
Belang van kaders en richtlijnen
De explosieve groei in het gebruik van data roept ook belangrijke vragen op over ethiek, privacy en beveiliging. Data Management kent zeker niet alleen een technische noodzaak, maar het is ook een vraagstuk dat beleidsmatige aandacht vereist. Kaders en richtlijnen op het gebied van Data Management zijn dus cruciaal. Ook zeker bij de inzet van AI-tools, omdat ze zowel de kwaliteit, veiligheid, als ethiek van datagebruik waarborgen. Zonder deze structuren kunnen AI-projecten vatbaar zijn voor operationele inefficiënties, juridische risico’s en reputatieschade.
Krapte op de arbeidsmarkt
De stijgende vraag naar datagedreven oplossingen en AI-toepassingen heeft ook geleid tot een toenemende vraag naar data- en AI-professionals. De arbeidsmarkt is ook voor dit soort rollen momenteel bijzonder krap. Organisaties hebben moeite om gekwalificeerde professionals aan te trekken die over de technische kennis en ethische vaardigheden beschikken om op de juiste manier met data om te gaan en AI-toepassingen op de juiste manier te laten landen in een organisatie.
De krapte op de arbeidsmarkt kan op termijn de groei van datagedreven innovaties ernstig belemmeren. Zelfs bij de grote tech-bedrijven in de VS is dit een groot aandachtspunt, zo gaf ook Remy Gieling (ai.nl) onlangs aan in zijn interessante Masterclass AI. Het ontbreken van voldoende gekwalificeerde professionals maakt het voor organisaties moeilijker om data effectief in te zetten en om waarde te halen uit hun data. Organisaties moeten daarom niet alleen investeren in het werven van talent, maar ook in het opleiden van hun huidige medewerkers en het samenwerken met onderwijsinstellingen om nieuwe talenten te ontwikkelen.
Conclusie
Data Management is in onze datagedreven maatschappij geen optie, maar een noodzaak voor eigenlijk iedere organisatie. Zonder professioneel Data Management kunnen organisaties geen AI-toepassingen inzetten op hun eigen data zodat dit ook het gewenste resultaat oplevert en kunnen ze daarnaast niet voldoen aan de steeds strengere regels rondom privacy en ethiek. Hoewel de arbeidsmarkt voor data- en AI-professionals krap is, is investeren in dit vakgebied essentieel voor de duurzame groei en concurrentiepositie van organisaties. Data Management vormt de basis voor innovatie, vertrouwen en verantwoorde besluitvorming in de digitale wereld.
