Starten met GenAI? Hier moet je opletten 

Dit levert GenAI op voor jouw organisatie

GenAI helpt bij het verhogen van efficiëntie, kostenverlaging en het verbeteren van klant- en medewerkerstevredenheid. Processen worden sneller, makkelijker en slimmer ingericht. Denk bijvoorbeeld aan het geautomatiseerd samenvatten en opslaan van klantgesprekken, het automatiseren van repetitieve taken of de inzet van slimme chatbots ter ondersteuning van medewerkers die contact hebben met klanten. Zo wordt GenAI veel ingezet bij call centers in de financiële sector. Het AI-model luistert mee met klantgesprekken, maakt een samenvatting en geeft de callcentermedewerker de gelegenheid de samenvatting met minimale aanpassingen op te slaan. Dat bespaart veel tijd en geld. Administratieve taken maken op die manier plaats voor meer aandacht voor de klant. 

Ook in de luchtvaart biedt GenAI uitkomst. Daar wordt AI ingezet voor het testen van bijvoorbeeld cockpitsimulaties. In plaats van het handmatig testen van elke knop in de cockpit, is het aan de AI-gestuurde hand om de gehele cockpit in een virtuele omgeving grondig te testen. Dat gaat sneller en vermindert menselijke fouten. 

Zes stappen op weg naar succes 

Bovenstaande use cases leveren inmiddels goede lessen op. Organisaties die nog aan het begin staan van werken met GenAI kunnen daar hun voordeel mee doen. Zo leert onze dagelijkse praktijk dat deze zes stappen helpen op weg naar een succesvolle start met GenAI: 

1. Onderzoek de markt en jouw concurrenten  
   Kijk wat andere organisaties in jouw sector doen met GenAI. Krijg zo inzicht in welke toepassingen al dan niet succesvol zijn. Dat helpt bij het vaststellen van relevante use cases. 

2. Identificeer waardevolle use cases  
   Focus in eerste instantie op processen waar GenAI direct impact kan maken. Denk aan tekstverwerking, klantinteractie of interne kennisbeheersystemen. Breng repetitieve tijdrovende processen in kaart om te beoordelen of AI daarin kan verbeteren. 

3. Werk samen met experts  
   Veel bedrijven hebben nog weinig ervaring met GenAI. Dankzij samenwerking met externe specialisten hoef je niet opnieuw wielen uit te vinden die elders al uitgevonden zijn. Daarmee maak je sneller de juiste keuzes en worden valkuilen vermeden. Inspiratiesessies en workshops dragen bij aan het vergroten van kennis en te leren van organisaties die al verder in het proces zijn. 

4. Start klein en schaal op  
   Begin met een kleine, duidelijke use case die snel waarde oplevert. Dit helpt voor het draagvlak binnen de organisatie. Bovendien kun je daarmee makkelijker stapsgewijs opschalen. Zo kun je een AI-chatbot bijvoorbeeld eerst inzetten voor medewerkers voordat je de slimme assistent beschikbaar maakt voor klanten. 

5. Zorg voor een robuust IT-landschap  
   Controleer of je IT-infrastructuur klaar is voor AI-toepassingen. Dat geldt zeker ook voor je datahuishouding. Hoe zit het bijvoorbeeld met data-opslag en -verwerking? Hoe wordt AI geϊntegreerd in het bestaande IT-landschap? Een solide basis is echt cruciaal voor een succesvolle implementatie. 

6. Houd menselijke controle in de loop  
   Zorg ervoor, dat mensen altijd actief betrokken blijven in een AI-gestuurd proces. Dat is belangrijk om zowel de kwaliteit als het ethische kader te waarborgen. Daarom zijn validatiestappen waarbij medewerkers AI-gegenereerde output controleren en goedkeuren noodzakelijk voordat de productie start. 

Doe dit vooral niet als je start met GenAI

GenAI groots aanpakken, is gedoemd te mislukken. In plaats van streven naar volledige automatisering, is het veel slimmer om in kleine stappen te werken. Met een Big Bang uitrol riskeer je bijvoorbeeld compliancy risico’s of roep je sneller weerstand op. Ook daarom is het van belang gebruikers vanaf het begin af aan mee te nemen in de ontwikkeling van AI-oplossingen. Hoe goed de technologie ook werkt, zonder betrokkenheid van eindgebruikers, heeft het slimme AI-product weinig kans van slagen. Betrek teams bij het testen en optimaliseren van de AI-tools. En zorg ervoor, dat voldoende training en begeleiding beschikbaar is zodat adoptie van de AI-oplossing ook gaat slagen. Als er onverhoopt sprake is van wantrouwen bij medewerkers,  moet je vrezen voor een moeizaam adoptieproces. 

De praktijk heeft inmiddels ook geleerd dat duidelijke concrete doelstellingen een voorwaarde voor succes zijn. Het lijkt een open deur maar het komt nog maar al te vaak voor dat het niet voor iedereen even duidelijk is wat te bereiken met de GenAI inzet. Daarbij moet bovendien helder zijn hoe AI werkelijk bijdraagt aan eerder vastgestelde organisatiedoelen. Zorg dus voor vooraf meetbare KPI’s om achteraf een gedegen evaluatie van de use case te doen. 

Als GenAI eenmaal draait, is het verleidelijk om blindelings te vertrouwen op de AI-beslissingen. Dat is een groot risico. Zo kunnen AI-modellen geen eindverantwoordelijkheid dragen en moet de mens nog altijd een controle doen. Dat is van groot belang om zowel juridische als ethische problemen te voorkomen. Veilig en verantwoord werken betekent eveneens dat de organisatie voldoet aan wet- en regelgeving rondom privacy en informatiebeheer. AI-modellen zijn immers afhankelijk van data uit de organisatie. Zorg ervoor, dat gegevens goed gestructureerd en veilig beheerd worden waarbij gevoelige informatie goed afgeschermd is en heldere richtlijnen beschikbaar zijn voor het AI-gebruik. 

GenAI biedt veel kansen. Maar bedreigingen zijn er ook. Met een stapsgewijze aanpak kun je voortdurend bijsturen op weg naar een succesvolle implementatie.