AI Volwassenheidsmodel - een update naar 2.0
AI maturity model
AI verandert de manier waarop we werken en denken in hoog tempo waardoor ook ons volwassenheidsmodel een nieuw likje verf kon gebruiken. Of nou ja beter gezegd een aanvulling op basis van alle trainingen en consultancy die we tot op heden hebben mogen doen.
Hoe kan je als organisatie nou echt effectief zijn in het implementeren en benutten van AI? Hoe meet je waar je staat? Het vernieuwde AI Volwassenheidsmodel komt hier nog steeds om de hoek kijken.
Dit AI volwassenheidsmodel is speciaal op aanvraag en met onder meer jullie input ontwikkeld maar ook andere AI volwassenheidsmodellen zoals MITRE ontwikkeld. We passen dit toe in onze trainingen en consultancy. En natuurlijk delen we het graag met het brede publiek om jou en je organisatie verder te helpen bij jullie ontwikkelingen. Het doel is om je een duidelijk pad naar succes te bieden, en uiteraard staan wij bij DigiBeter klaar om je te ondersteunen bij elke stap.
Wat is het AI Volwassenheidsmodel?
Het AI Volwassenheidsmodel is een raamwerk voor het beoordelen van hoe goed je organisatie (generatieve)AI-technologieën implementeert en beheert. Het spectrum van volwassenheid loopt uiteen van een 'Ad Hoc' benadering—waar AI slechts sporadisch wordt ingezet—tot een 'Geoptimaliseerd' niveau waarbij AI volledig geïntegreerd is in alle facetten van de organisatie. We zullen hier verderop meer details over geven.
Hoe Werkt het?
Dimensies van Volwassenheid
Er zijn verschillende aspecten waarop je als organisatie kan scoren:
Strategie & Beleid: Is er een duidelijke AI- en data-strategie aanwezig?
Mens en Cultuur: In hoeverre heeft de organisatie AI omarmt?
Inzet & Organisatie: Hoe en waar wordt AI ingezet? Is je data geschikt voor AI?
Training: Zijn je medewerkers AI-vaardig? Is er sprake van databewustzijn?
Governance & Sturing: Hoe worden je AI-initiatieven beheerd en financiën en rendement bewaakt en gemeten?
Informatietechnologie: Is je technologische infrastructuur op orde?
Data: Waar zit het, wat is de kwaliteit? voldoet het aan alle eisen?
Ethiek: ken je de overwegingen? heb je je beslis & toets mechanismen op zn plaats, heb je feedback processen ingericht?
Je uiteindelijke volwassenheidsniveau wordt bepaald door je zwakste schakel in deze dimensies. In het streefniveau spelen factoren zoals urgentie in de organisatiestrategie, compliance-eisen, ethische voorwaarden en risicoaversie een grote rol.
Toepassing
Het model is een praktisch instrument voor het identificeren van verbeterpunten, het meten van je voortgang, en het opstellen van een concreet actieplan. Voor een effectieve zelfevaluatie kunnen bedrijven een vragenlijst invullen of bijvoorbeeld expert-interviews houden waarbij wij vanuit DigiBeter uiteraard graag ondersteunen.
Het model
onderstaand zie je het 2.0 model. Onder het model volgt een verdere, korte toelichting.
Heb je opmerkingen, aanmerkingen, aanvullingen op het model laat die gerust hier onder achter in de comments want daar leren we allemaal van en wie weet zie je ze binnenkort in een volgende versie.
DigiBeter: Jouw Partner in AI Volwassenheid
Bij DigiBeter begrijpen we dat elke organisatie zich in een andere fase van technologische-volwassenheid kan bevinden. Daarom bieden we specifieke trainingen en strategische inzichten die aansluiten bij elk volwassenheidsniveau. Daarnaast zijn er uiteraard ook de DigiBeter Podcast en nieuwsbrief om de digitale vaardigheden van jou en je organisatie te verhogen.
Zit je bijvoorbeeld in de 'Ad Hoc'-fase, beginnen we met een basisinventarisatie van processen, je beschikbare data, trainingen en eenvoudige tools om jou en je organisatie meer bekend te maken met kansen, mogelijkheden en risico’s. Voor organisaties die al meer geavanceerd zijn, ligt de focus op verdere implementatie en adoptie van AI.
Volwassenheidsniveaus
Initieel / Ad Hoc: De eerste stappen
Jij en je organisatie staan aan het begin van het AI-avontuur. Er worden basistrainingen georganiseerd om het personeel te informeren over ontwikkelingen, kansen en risico's in de wereld van AI. Er is nog geen vast beleid, en enthousiaste medewerkers/ collega’s brengen tools mee die ze willen proberen om te zien hoe dit kan helpen in hun werk. Er starten zelfs kleine experimenten, gesteund door workshops en consultancy. In deze fase verzorgen we onder andere de AI en basistrainingen in diverse vormen, identificeren we pilots met bijbehorende business cases vanuit o.a. 'AI Kickstart' workshops om teams, afdelingen en organisaties snel op gang te helpen en kijk je kijken we naar je data voor de mogelijke pilot(s).
Beheerst / Ontwikkeld: Op weg naar coördinatie
AI wordt serieuzer. Basisstructuren zijn ontwikkeld en er is een groeiend bewustzijn van de kracht, kansen en de risico's van AI. Je ziet nu meer gecoördineerde experimenten binnen teams. Externe expertise wordt ingeroepen, vooral als het gaat om vervolgstappen in AI, de hierbij onmisbare grondstof: data, ondersteuning bij de ontwikkeling van een AI governance model, training- en opleidingen. Dit is ook het moment om te beginnen met de ontwikkeling van een AI-planning en data- en proces verbeteringsplannen. Zonder goede data en een duidelijke richting kunnen experimenten eenvoudig stranden. Om deze reden kijken we o.a. naar invoering van standaard meetmethoden voor datakwaliteit en reinigingsmechanismen ter verbetering van de toepasbaarheid. Ook is het hier zaak om processen waarin AI wordt toegepast beter in beeld te krijgen inclusief alle bijbehorende Assets (zoals toepassingen, data e.d.). Op het gebied van Ethiek zorgen we voor transparantie verhogende processen zodat het duidelijk is hoe beslissingen tot stand komen.
Gestandaardiseerd / Gevorderd: AI krijgt een stoel aan tafel
In deze fase is AI niet langer een bijzaak, maar een vast onderdeel van de organisatiestrategie en regelmatig onderwerp van discussie op het hoogste niveau.
Er zijn formele processen en governance-modellen geïmplementeerd. Teams worden getraind in het maken van data-gedreven beslissingen en AI wordt gebruikt in meerdere afdelingen. Datakwaliteit wordt actief gemonitord en optimalisatiemogelijkheden zijn in kaart gebracht. Er wordt gewerkt aan een geïntegreerde, AI ondersteunende data architectuur en data-analyse methoden en tools zijn breed geïmplementeerd.Geïntegreerde AI-toepassingen worden geïmplementeerd getest en in productie genomen. Naast data kwaliteit en toepassingen zijn ook ethische en maatschappelijke overwegingen uiteraard onderwerp van gesprek. Zo worden risico’s met regelmaat gewogen en zijn beslissing- toetsing en controle mechanismen rondom ethiek ingericht in de processen.
In deze fase wordt onder andere ook gewerkt aan onder andere de introductie van periodieke AI ‘Health Checks': een evaluatie die de effectiviteit en ethische impact van AI-initiatieven meet.Geïntegreerd / Gemanaged: AI wordt serieus business
Op dit niveau is AI geen losstaand project meer maar een serieuze bedrijfsactiviteit. Rondom data is er een geïntegreerde AI infrastructuur en de focus ligt op het opschalen van AI-initiatieven en het op een continue beheerste en veilige manier volwaardig integreren in bestaande bedrijfsprocessen.
De eerder ontwikkelde AI ‘Health Checks’ zijn geïntegreerd en worden getoetst door onder meer een AI ethiek-commissie die toezicht houdt op de ethische aspecten van AI-projecten. AI - teams worden in deze fase meer multidisciplinair en bestaan uit datawetenschappers, bedrijfsanalisten, ethici en juridische experts.Met de AI-strategie geïntegreerd in de bedrijfsvoering, ligt de focus op continue verbetering, ROI-meting en het realiseren van langdurige waarde. Belangrij hierbij zijn onder andere ook een goede inrichting van stakeholder feedback en solide beheerorganisaties.
Geoptimaliseerd: De AI-first benadering
AI zit in deze fase in het DNA van de organisatie. Er is een AI-first benadering, waarbij AI de organisatieprocessen op grote schaal ondersteunt. De organisatie blijft intern en extern naar nieuwe kansen zoeken. Een mogelijkheid hiervoor is het oprichten van een AI Center of Excellence' , een gespecialiseerd team dat zich richt op AI-initiatieven en best practices binnen de organisatie
Dit is ook de fase waarin je voorop kunt lopen in het veld. Voor de maatschappelijk gedreven organisaties ligt hier de kans om te bezien hoe jouw organisatie kan bijdragen aan maatschappelijke vraagstukken met AI. Jullie organisatie en jij zijn nu een expert, deel die kennis en ervaring.
Conclusie
In een tijdperk waarin AI onze manier van werken en denken radicaal transformeert, biedt het AI Volwassenheidsmodel een kompas. Het is meer dan een theoretisch raamwerk; het is een praktisch instrument, een routekaart, die je organisatie helpt om AI effectief en ethisch te integreren voor daadwerkelijke verbetering. Of je nu je eerste schreden op het pad van AI zet of al een doorgewinterde expert bent, het model helpt bij elk volwassenheidsniveau om je inzichten te geven. Een aanpak waarmee je niet alleen een reis maakt door de technologische kansen van AI maar ook bouwt aan een duurzaam en ethisch verantwoorde AI-gedreven toekomst op naar de volgende stap in jullie AI-reis naar succes.