Duurzame AI-adoptie

Veel organisaties beginnen met AI omdat het moet, niet omdat het een concreet probleem oplost. Het resultaat: tools die niemand gebruikt, projecten die vastlopen op data die niet klaar is, en AI-toepassingen die los naast je IT-landschap hangen in plaats van erin geïntegreerd te zijn. Functionaliteitspleisters plakken, en dat kost regie in plaats van dat het regie oplevert. AI-succes begint niet bij de technologie, maar bij een helder probleem, een realistische inschatting van je datavolwassenheid, en de bereidheid om AI als onderdeel van je IT-landschap te behandelen in plaats van als los tooltje. Wij helpen je die stap zetten: van idee naar impact, met een aanpak die probleem, data en organisatie met elkaar verbindt. "Weeg oplossingen tegen elkaar op en bepaal wat de beste oplossing is voor je probleem, niet de oplossing waarmee je kunt zeggen dat je 'iets met AI' doet." Hoe volwassen is jouw databeheer, en ben je al klaar voor AI?

Fundament: probleem & data

We beginnen bij een scherp, meetbaar probleem in plaats van bij de technologie, en toetsen je datavolwassenheid volgens DAMA: pas vanaf niveau 3 heeft AI een betrouwbare basis om op te bouwen.

Visie & keuze

We wegen oplossingen tegen elkaar af op wat jouw probleem daadwerkelijk oplost, en bouwen een AI-visie met oog voor risico's, datagedreven werken en governance.

Mensen & schaal

We zorgen voor adoptie, niet alleen techniek: mensen die begrijpen wat er met data gebeurt, en AI die je opbouwt als onderdeel van je IT-landschap, niet als los tooltje.

Datavolwassenheid (DAMA)

Niveau 1 – Initiële fase

Data is ad-hoc en ongeorganiseerd.
• Weinig of geen governance;
• Beperkte set aan tools;
• Rollen gedefinieerd binnen silo's;
• Toepassingen inconsistent, indien van toepassing;
• Kwaliteitsissues van data zijn niet aangepakt ;

Niveau 2 – Herhaalbaar

Data processen zijn herhaalbaar maar niet geïntegreerd.
• Opkomende governance;
• Introductie van een consistente set tools;
• Sommige rollen en processen gedefinieerd;
• Toenemend bewustzijn van impact van datakwaliteit

Niveau 3 – Gedefinieerd

Data wordt op een gestandaardiseerde en betrouwbare manier gebruikt.
• Data gezien als enabler voor de organisatie;
• Schaalbare processen en tools met reductie van handmatige processen;
• Procesuitkomsten, inclusief datakwaliteit, zijn relatief betrouwbaar

Niveau 4 – Beheerst

Data is kwantitatief beheerd en goed gemeten.
• Centrale planning en governance;
• Risicomanagement gerelateerd aan data;
• Prestatiemeting voor datamanagement;
• Meetbare verbeteringen in datakwaliteit

Niveau 5 – Geoptimaliseerd

Continue optimalisatie en innovatie met data als strategisch voordeel.
• Zeer voorspelbare processen;
• Lager risico;
• Kwalitatieve metrics voor data- en proceskwaliteit worden goed begrepen en gebruikt

Pernino als reisleider

Bij een piek- of vervangingsvraag, of als de kennis nog niet voorhanden is binnen je lijn- of projectorganisatie, lever je met ons de consultants die het verschil maken:

Project-, programma- en changemanagement
Business consultancy en procesmanagement
Architectuur
Data consultancy: data science & AI, engineering, BI & analytics

Wij voeren de regie over je initiatieven, van plan tot uitvoering. Onze aanpak: **voor doen, samen doen, zelf doen.** Zo betrek je je eigen mensen actief, en blijft de nieuwe manier van werken hangen nadat wij weer vertrekken. Onze onafhankelijkheid houdt het project op koers, ook als het schuurt. **Wanneer technologie niet meer onderscheidend is, zijn onze mensen dat wel.**