Implementeren van AI | Blogserie GenAI

Implementeren van (Gen)AI

Introductie

Welkom bij het één na laatste blog in de blogserie over Generatieve AI. We schrijven in deze serie over zes succesfactoren voor AI-projecten. In de vorige blogs behandelden we de eerste vijf succesfactoren, waaronder het selecteren van een sterke use case, je technisch fundament, AI-modellen, Mensgerichte AI en het valideren van je oplossing. In dit blog richten we ons op de laatste van totaal zes succesfactoren: Het implementeren van je AI-toepassing in je organisatie.

De mens staat centraal

Zoals we in deze serie al vaker hebben benadrukt, ligt het succes van Generatieve AI niet alleen in de technologie zelf. Een essentieel onderdeel is hoe we deze technologie toepassen en hoe gebruikers ermee omgaan. Daarom duiken we in dit blog dieper in hoe je Generatieve AI succesvol implementeert. We gaan in op implementatiestrategieën die niet alleen de technologische kracht maximaliseren, maar ook een soepele, intuïtieve en mensgerichte gebruikerservaring bieden.

Betrek gebruikers van start tot finish

Bij Generatieve AI projecten is het essentieel om gebruikers van begin tot eind te betrekken. Dit betekent dat vanaf de ideevorming tot de uiteindelijke implementatie, gebruikersinput en -feedback centraal staan. Door gebruikers te betrekken bij elke stap, van het ontwerpen van het AI-toepassing tot de dagelijkse toepassing ervan, zorgen we ervoor dat de technologie niet alleen functioneel is, maar ook naadloos aansluit bij werkprocessen en behoeften. Deze gebruikersgerichte benadering garandeert dat AI-toepassingen niet alleen technologisch geavanceerd zijn, maar ook praktisch bruikbaar en waardevol voor degenen die ze dagelijks gebruiken.

Data Discovery Sprint

Onze Data Discovery Sprint methodiek, met de mens centraal in elk stadium, verzekert een volledige betrokkenheid van eindgebruikers van begin tot eind in het AI-implementatieproces. Vanaf de ‘Launch’-fase, gericht op het begrijpen van gebruikersbehoeften, en de ‘Validate’-fase, waarin feedback wordt gebruikt voor het finetunen van het ontwerp. In de daaropvolgende ‘Awaken’-fase wordt het AI-toepassing tot leven gebracht, steeds met aandacht voor het optimaliseren van het gebruikersgemak. Tenslotte, tijdens de ‘Deliver’-fase, wordt de verandering binnen de organisatie verankerd, met training en ondersteuning voor het team, gericht op het maximaliseren van gebruikersacceptatie en -efficiëntie.

Interacties tussen mens en machines veranderen

Generatieve AI verandert de manier waarop we met computers interacteren fundamenteel. We zijn gewend om computers expliciete commando’s te geven, bijvoorbeeld door aanraking, ons toetsenbord of muis. Met Generatieve AI kunnen we communiceren met apps op een veel natuurlijkere manier, door te praten of te typen in alledaagse taal.

Denk aan deze twee voorbeelden:

• In plaats van complexe zoekopdrachten uit te voeren, kunnen we nu aan een AI-assistent vragen om documenten over klimaatverandering te verzamelen. Of vragen we de AI-assistent zelfs om het antwoord te formuleren waar we naar op zoek zijn!
• En, in plaats van te kijken naar een dashboard vol statistieken over je verkoopproces kan je een AI-toepassing vragen om “de top 10 meest verkochte artikelen in Zuid-Holland”. De AI-toepassing geeft antwoord op je vraag. En, indien gewenst, geeft de AI-toepassing hier ook duiding bij.

Deze ontwikkelingen maken de interactie met technologie niet alleen efficiënter, maar ook toegankelijker en aangenamer voor een breed scala aan gebruikers. Zo maakt de eerste AI-toepassing het samenstellen van dossiers gemakkelijk, zelfs als je geen ervaring hebt met het gebruiken van zoekmachines en document management systemen. En maakt de tweede AI-toepassing het analyseren en interpreteren van grote hoeveelheden financiële data toegankelijk, ook voor personen die minder analytisch vaardig zijn.

Strategieën voor het implementeren van AI

Bij de implementatie van Generatieve AI is een effectieve strategie essentieel voor een succesvolle integratie in de dagelijkse praktijk. In de ‘Deliver’ fase van de Data Discovery Sprint zetten wij in op de volgende activiteiten:

• Informatiebijeenkomsten: Hier presenteren we de AI-oplossing en de voordelen ervan. We gebruiken deze bijeenkomsten om enthousiasme te genereren en een gemeenschappelijk begrip te creëren. Dit werkt goed voor oplossingen met een relatief grote en generieke gebruikersgroep.
• Trainingen: We vinden het belangrijk dat gebruikers het uiterste uit onze oplossingen te halen. Daarom bieden we voor iedere toepassing trainingen aan. Deze sessies zijn gericht op het ontwikkelen van vaardigheden en vertrouwdheid met de AI-oplossing. We bieden soms aangepaste trainingen aan voor geavanceerde gebruikers of beheerders van de AI-oplossing.
• Ondersteuning: We bieden ondersteuning bij vragen of problemen. Dit verhoogt het gebruikersvertrouwen en zorgt voor een soepele ervaring. Meestal spreken we met de opdrachtgever af om na een tijdelijke periode deze ondersteuningsrol te beleggen in de organisatie of het team waar we de AI-0plossing implementeren.
• Ondersteuningsmateriaal en interactieve tours: Niet voor iedere vraag is het nodig (of gewenst) om in-person ondersteuning te bieden. Veel (standaard)vragen vangen we af met handleidingen en tours. Dit materiaal is bedoeld om te helpen bij het zelfstandig oplossen van problemen en het verdiepen van kennis. Aanvullend op documentatie, ontwikkelen we voor sommige toepassingen ook interactieve demo’s en product tours die alle features langslopen en uitleggen.
• Feedback loops: Ook na de eerste releases blijven we feedback verzamelen. Hierdoor kunnen we onze AI-oplossingen blijven verbeteren. Dit zorgt ervoor dat de oplossingen blijven voldoen aan de veranderende behoeften van gebruikers.
• Releases: Bij elke update van de AI-oplossing verstrekken we duidelijke release notes en uitleg. Dit helpt gebruikers om op de hoogte te blijven van nieuwe functies en verbeteringen.

Conclusie

In dit blog hebben we de cruciale rol van implementatiestrategieën in Generatieve AI-projecten onderzocht. Het betrekken van eindgebruikers van start tot finish staat centraal in onze benadering, waarbij de menselijke interactie met AI opnieuw wordt vormgegeven. We benadrukten het belang van gebruikerstraining, ondersteuning en feedbackloops, en hoe deze bijdragen aan een succesvolle integratie van AI-technologieën.

Enkele kernpunten uit dit blog:

• De herdefiniëring van mens-machine interactie is cruciaal in het AI-tijdperk.
• Gebruikersgerichte implementatiestrategieën zijn essentieel voor succes.
• Training en continue ondersteuning vergroten de effectiviteit van AI.
• Feedbackloops zorgen voor constante verbetering en aanpassing van AI-oplossingen.