Opstellen/aanpassen AI- & datagedreven Informatiestrategie

De snelle ontwikkeling van AI en generatieve AI in het bijzonder zoals ChatGPT heeft aanzienlijke implicaties voor informatiestrategieën bij bedrijven en overheidsinstellingen. AI-Labs helpt u om uw informatiestrategie bij te werken op basis van eerder opgestelde AI-principes.

Hieronder volgen enkele onderwerpen die als checklist kunnen dienen voor het herijken van de i-strategie:

1. Datamanagement en -kwaliteit:

• Integratie van AI-Systemen: Hoe kunnen AI-systemen op een efficiënte manier geïntegreerd worden met bestaande databronnen?
• Datakwaliteit: AI-systemen zijn sterk afhankelijk van de kwaliteit van de gebruikte data. Er moeten strategieën ontwikkeld worden om de datakwaliteit te waarborgen.
• Dataopslag: Opslag van gestructureerde en ongestructureerde data in datawarehouses, datalakes of feature stores on premise of in de cloud, geschikt voor het trainen van AI-systemen.
  

2. Privacy en beveiliging:

• Gegevensbescherming: De implementatie van AI vereist aandacht voor privacy en de bescherming van persoonsgegevens, in overeenstemming met wetgeving zoals de AVG.
• Beveiliging van AI-Systemen: Het beveiligen van AI-systemen tegen kwaadwillende aanvallen en het waarborgen van de integriteit van de systemen.

3. Ethiek en verantwoordelijkheid:

• Ethische Overwegingen: Het opstellen van richtlijnen voor ethisch verantwoord gebruik van AI. Denk hierbij ook aan milieu, werkgelegenheid, discriminatie, transparantie en menselijke controle
• Verantwoordelijkheid en Aansprakelijkheid: Het bepalen van verantwoordelijkheden bij fouten of schade veroorzaakt door AI-systemen.

4. Transparantie en verklaarbaarheid:

• Interpreteerbaarheid van Beslissingen: Het ontwikkelen van strategieën om de beslissingen van AI-systemen interpreteerbaar en transparant te maken voor gebruikers.
• Vertrouwen in AI-Systemen: Het opbouwen van vertrouwen bij gebruikers en stakeholders door transparantie en verklaarbaarheid. 

5. Talent en vaardigheden medewerkers:

• Ontwikkeling van Vaardigheden: Het identificeren van de benodigde vaardigheden binnen de organisatie om effectief gebruik te maken van AI en het ontwikkelen van trainingsprogramma's.
• Aantrekken van Talent: Het ontwikkelen van strategieën om talent op het gebied van AI aan te trekken en te behouden.

6. Regelgeving en compliance:

• Kennis over Wetgeving: Het zorgen voor diepgaande kennis over relevante wet- en regelgeving op het gebied van AI. Denk aan de Europese AI Act en sector afhankelijke wetgeving.
• Impact regelgeving: Het anticiperen van de organisatie op wetgeving, toezicht en handhaving bij de aankoop, gebruik en ontwikkeling van AI-systemen.

7. Kosten- en Prestatiebeheer:

• Kosten van Implementatie en Onderhoud: Het in kaart brengen en managen van de kosten die gepaard gaan met de implementatie en het onderhoud van AI-systemen.
• Prestatiemeting: Het ontwikkelen van KPI's en andere meetinstrumenten (ook test methodieken) om de prestaties van AI-systemen te monitoren en te optimaliseren.

8. Innovatie en concurrentievermogen:

• Stimuleren van Innovatie: Het creëren van een cultuur en omgeving die innovatie op het gebied van AI stimuleert.
• Concurrentievoordeel: Het identificeren van mogelijkheden om AI in te zetten voor het behalen van een concurrentievoordeel.
  

9. Documentatie en archief: 

• Documentatie van Systemen: Het zorgvuldig documenteren van de configuraties, processen en procedures die verbonden zijn aan AI-systemen
• Archiefverplichting: Het bepalen en nakomen van de verplichtingen om documenten en data te bewaren / archiveren, wettelijk vereist door de Nederlandse overheid (archiefwet).

10. ICT - technische keuzes

• Toepassen nieuwe technologie: het toepassen van API's naar online AI-systemen (zoals GPT3.5 of Whisperer) , vector database (o.a. Weaviate) t.b.v. zoeken en vinden van documenten, Retrieval Augmented Generation etc om het informatie voorziening te moderniseren.
• Systeemintegratie: Het waarborgen van naadloze integratie tussen AI-systemen en bestaande IT-infrastructuren, applicaties en databronnen.
• Toolselectie: Het kiezen van de juiste tools en frameworks die het beste passen bij de specifieke AI-toepassingen van de organisatie.
• Real-time Verwerking: Het implementeren van systemen die in staat zijn om real-time data-analyse uit te voeren voor AI-toepassingen die onmiddellijke respons vereisen.

Onze aanpak

AI-Labs biedt gespecialiseerde diensten aan bedrijven en overheidsinstellingen voor het bijwerken van hun informatiestrategie in lijn met de ontwikkelingen in AI en generatieve AI-technologieën zoals ChatGPT. Dit omvat het herijken van de bestaande i-strategie en het integreren van uw AI-principes met aandacht voor privacy en beveiliging, ethische richtlijnen en wetgeving. Deze vernieuwde i-strategie helpt u tevens met het aanbesteden van AI-systemen, of softwaresystemen met AI-componenten.