AI-verkenning en implementatie

U weet dat AI iets kan betekenen voor uw organisatie, maar nog niet precies wat. Of u heeft al een concrete toepassing voor ogen, maar vraagt zich af hoe die binnen uw bestaande software, processen en infrastructuur kan worden gerealiseerd.

In beide gevallen is het verstandig om niet direct te beginnen met bouwen. Een goede AI-oplossing begint met het begrijpen van het vraagstuk, de beschikbare informatie en de omgeving waarin de oplossing uiteindelijk moet functioneren.

Wij helpen organisaties daarom van een eerste AI-vraagstuk naar een onderbouwde oplossing en, wanneer dat passend is, naar een werkende implementatie.

Waar wilt u AI daadwerkelijk voor inzetten?

AI biedt inmiddels veel mogelijkheden. Juist daardoor is het niet altijd eenvoudig om te bepalen waar de technologie binnen uw organisatie werkelijk waarde toevoegt.

Misschien wilt u grote hoeveelheden documenten automatisch laten analyseren. Misschien wilt u medewerkers op een natuurlijke manier informatie uit bestaande systemen laten opvragen. Of u ziet mogelijkheden om een bestaand proces slimmer te maken met AI.

In een AI-verkenning brengen we eerst het vraagstuk terug naar de essentie. Wat kost nu tijd? Waar is menselijke beoordeling nodig? Welke informatie is beschikbaar? Welke beslissingen worden genomen? En waar zou AI daadwerkelijk iets kunnen verbeteren?

Daarbij kijken we ook naar wat AI juist niet moet doen. Niet iedere automatiseringsvraag is een AI-vraagstuk. Soms is een reguliere softwareoplossing betrouwbaarder, eenvoudiger of goedkoper.

We beginnen bij uw bestaande omgeving

Een AI-oplossing staat zelden volledig op zichzelf. In de praktijk moet deze meestal samenwerken met bestaande software, databases, documenten, API's en bedrijfsprocessen.

Daarom bekijken we niet alleen de gewenste AI-functionaliteit, maar ook de omgeving waarin deze moet functioneren.

Welke gegevens zijn beschikbaar? Waar bevinden die gegevens zich? Hoe betrouwbaar en actueel zijn ze? Welke systemen moeten worden gekoppeld? Welke informatie mag wel of juist niet door een AI-model worden verwerkt?

Ook beveiliging, privacy, toegangsrechten en de controleerbaarheid van resultaten kunnen onderdeel zijn van deze beoordeling.

Van verkenning naar een concreet plan

Een verkenning moet uiteindelijk leiden tot duidelijkheid. Niet tot een dik rapport waarin vooral wordt uitgelegd wat AI allemaal kan.

Afhankelijk van het vraagstuk werken we toe naar een concreet voorstel voor de volgende stap. Dat kan bijvoorbeeld een proof of concept zijn waarmee een specifieke toepassing in de praktijk wordt getest. Het kan ook gaan om een technische architectuur, een gefaseerd implementatieplan of direct om de ontwikkeling van de uiteindelijke functionaliteit.

Het resultaat is daarmee niet vooraf vastgelegd. We bepalen eerst wat nodig is om uw vraagstuk goed op te lossen.

Een proof of concept wanneer dat zinvol is

Bij AI is het vaak verstandig om een belangrijk onderdeel eerst in de praktijk te testen.

Een demonstratie kan namelijk laten zien dat iets technisch mogelijk is, terwijl een proof of concept veel meer vragen kan beantwoorden. Werkt de oplossing met uw eigen gegevens? Zijn de resultaten bruikbaar? Hoeveel menselijke controle blijft nodig? Hoe snel is het systeem? En past de gekozen aanpak binnen uw beveiligings- en privacy-eisen?

Een proof of concept hoeft daarbij geen verkleinde versie van het volledige eindproduct te zijn. Het doel is om de belangrijkste onzekerheden weg te nemen voordat grotere investeringen worden gedaan.

Van bewezen concept naar implementatie

Wanneer de gekozen aanpak voldoende duidelijk is, kan de AI-functionaliteit daadwerkelijk worden geïntegreerd in uw softwareomgeving.

Daarbij bouwen we niet alleen de AI-functionaliteit zelf. We zorgen ook voor de verbinding met de bestaande systemen en voor de onderdelen die nodig zijn om de oplossing in de dagelijkse praktijk te gebruiken.

Afhankelijk van de situatie kan dat betekenen dat we bestaande software uitbreiden, nieuwe functionaliteit ontwikkelen, gegevens ontsluiten of verschillende systemen met elkaar verbinden.

De implementatie kan vervolgens stapsgewijs worden uitgevoerd. Zo hoeft een organisatie niet direct een groot en complex AI-systeem te introduceren wanneer een kleinere eerste stap verstandiger is.

Ook wanneer de uitkomst géén AI is

Een belangrijk onderdeel van een goede verkenning is dat de uitkomst niet vooraf vaststaat.

Als blijkt dat een probleem beter met reguliere software, automatisering of een aanpassing van een bestaand proces kan worden opgelost, dan is dat een relevante conclusie.

Wij geloven niet in AI om de AI. Technologie moet een probleem oplossen. Als een eenvoudiger oplossing daarvoor beter geschikt is, dan verdient die oplossing de voorkeur.

Voor organisaties met bestaande en complexe software

AI toevoegen aan een bestaande omgeving vraagt om een andere aanpak dan het bouwen van een losse AI-demo.

Juist wanneer software al jarenlang onderdeel is van uw organisatie, spelen bestaande architectuur, gegevens, koppelingen en bedrijfsprocessen een belangrijke rol. De nieuwe functionaliteit moet niet alleen technisch werken, maar ook passen binnen de omgeving die er al is.

Wij ontwikkelen al twintig jaar maatwerksoftware en werken daardoor vanuit het volledige softwarevraagstuk. AI is daarbij een technologie die onderdeel kan worden van de oplossing, niet het uitgangspunt van de oplossing.

Van vraagstuk naar werkende oplossing

Een AI-traject kan dus klein beginnen: met een concrete vraag waarvan u nog niet weet of AI de juiste oplossing is.

Van daaruit kunnen we onderzoeken wat mogelijk en zinvol is, de belangrijkste onzekerheden testen en vervolgens bepalen welke implementatie nodig is.

Heeft u een AI-vraagstuk waarvoor u nog geen duidelijke oplossing heeft? Of weet u al wat u met AI wilt bereiken, maar nog niet hoe u dit binnen uw bestaande softwareomgeving realiseert? Dan kunnen wij samen bepalen wat een verstandige eerste stap is.