Waarom slimme processen de sleutel zijn tot succesvolle AI 

Waarom boek je meer succes met een goed lopend proces? 

Van alle vragen die organisaties zichzelf kunnen stellen, is de belangrijkste vraag altijd: waarom bestaan wij? En vervolgens: wat willen wij bereiken? Deze vragen zijn vaak sterk genoeg om een goede organisatie op te zetten.

Echter, naarmate de organisatie groeit, wordt het volgende aspect belangrijk: de vraag “hoe pakken wij het aan?”. Er zijn veel manieren om tot hetzelfde resultaat te komen. De ene persoon wil goede communicatie op schaalniveau en kiest ervoor om zijn werkprocessen met Scrum uit te werken. De ander wil juist zo veel mogelijk informatie verzamelen om tot meer inzichten te komen. Daarom is het belangrijk om te bepalen hoe je iets wilt oppakken.

Soms betekent dat je eerst moet reflecteren op een proces, de wensen bespreekt met je stakeholders en daarna kijkt naar hoe het proces vernieuwt kan worden. Vaak betekent dat je op de korte termijn tijd inlevert om daarna juist nog effectievere, efficiëntere en inzichtelijkere processen te hebben.

Hoe optimaliseer je toegevoegde waarde? 

De meeste toegevoegde waarde ontstaat wanneer je een duidelijk doel hebt en daar gefocust en proactief mee bezig bent. Waarde komt niet vanzelf; het vraagt om richting, initiatief en eigenaarschap.

• Richting geven is belangrijk, omdat je zonder een helder doel je energie alle kanten op kunt laten gaan. Het maakt duidelijk waar je naartoe werkt, waarom dat belangrijk is en wat prioriteit heeft. Richting is de basis voor impact.

• Initiatief nemen is belangrijk, omdat wachten zelden tot verandering leidt. Waarde ontstaat wanneer je zelf in beweging komt voor een kans die jij herkent. Zo kun je brainstormen en vervolgens acties afleiden en ondernemen, waarbij je meer urgentie creëert rondom de kans die er is. Het is het verschil tussen reageren en leiden.

Eigenaarschap benadrukken is belangrijk, omdat echte waarde pas ontstaat wanneer je verantwoordelijkheid neemt voor het resultaat. Eigenaarschap betekent dat je een taak niet alleen start, maar ook afrondt. Dat je niet afwacht, doorschuift of je laat afleiden, maar zelf de regie behoudt. Het is de mindset van: “Dit is van mij, en ik zorg dat het lukt.”

Hebben we het altijd over hetzelfde? 

Onze businessanalisten merken vaak hoe belangrijk heldere definities zijn. Binnen operationele teams kunnen we tot in detail afspreken wat een definitie betekent, maar als dat niet overeenkomt met hoe de organisatie het ziet, werken we langs elkaar heen.

Een voorbeeld: het woord “succesvol”. In principe kun je meerdere definities aan het woord succesvol geven. Een product of dienst is pas succesvol als dat zo wordt bestempeld. Voor één team betekent dat dat het foutloos wordt opgeleverd volgens de specificaties. Voor de rest van de organisatie betekent dat een tevreden gebruiker van het product of de dienst. Beide definities kunnen waar zijn; het begrijpen van de verschillende perspectieven en het bereiken van overeenstemming versoepelt alle communicatie.

Daarbij is het belangrijk dat deze afspraken over definities regelmatig worden herhaald en af en toe getoetst. Definities zijn geen vaststaand gegeven; ze evolueren mee met de organisatie en haar doelen.

Waar begint datagedreven werken? 

Datagedreven werken begint bij bewustzijn. Zodra we een overeengekomen definitie hebben, kunnen we kijken naar datagedreven werken. Hierbij doorloop je verschillende fases in bewustwording, de zogenaamde fases van databewustzijn:

Wees daarom kritisch op je eigen organisatie en de businessintelligence-oplossingen: “Zetten we onze inzichten echt in om resultaten te behalen, of verzamelen we data vooral omdat het kan?”

Zodra definities bekend zijn, kun je deze bijhouden als datacategorieën. Met verschillende datacategorieën kun je sneller en beter leren van onderzoeken en activiteiten die de organisatie uitvoert. Het is daarom goed om te kijken in welke datagedreven fase jouw organisatie zich bevindt

1️⃣ Pseudo-aware: data wordt verzameld of bekeken, maar beïnvloedt nauwelijks beslissingen of resultaten.
2️⃣ Bewust: er is een duidelijke datastrategie, maar inzichten worden nog onvoldoende ingezet om concrete doelen te behalen.
3️⃣ Data-geïnformeerd: beslissingen worden actief ondersteund door data; inzichten leiden tot acties die resultaten opleveren.
4️⃣ Datagedreven: data zit in het DNA van de organisatie; strategie, cultuur en keuzes zijn volledig gebaseerd op betrouwbare inzichten die impact creëren

Wil je verder aan de slag met jouw data strategie? Lees onze blog waarin wij jouw meenemen met een voorbeeld hoe jij aan de slag kan met een data strategie, De rol van data in effectieve besluitvorming – Delta-N. 

Is mijn data veilig? 

Data is niet zomaar beschikbaar, omdat er veel veiligheidsregels gelden. Enerzijds om jouw data te beschermen tegen misbruik of verlies, en anderzijds omdat veel data privacygevoelig is. Het kan gaan om persoonsgegevens, klantinformatie of interne bedrijfsgegevens.

Dit betekent dat er strenge veiligheidsregels gelden, van toegangsbeheer en versleuteling tot monitoring en compliance. Digitale en informatiebeveiliging zijn geen technische randzaken, maar cruciale voorwaarden om verantwoord met data te werken.

Benieuwd hoe jouw organisatie verder aan de slag kan met privacybescherming en digitale veiligheid? Lees meer op onze pagina: Moderne Security – creëer een cultuur van informatieveiligheid 

Waarom lijkt het zo lastig om inzichten te krijgen uit mijn data? 

Datagedreven werken betekent niet alleen dashboards bouwen. Vaak zijn de vragen voor datainzichten specifiek, en daar hoort niet één dashboard bij dat snel veroudert. Om data bruikbaar te maken voor inzichten, heb je vaak meerdere queries, tabellen of Delta-tabellen met relaties nodig om tot een semantisch model te komen.

Veel organisaties verzamelen bergen cijfers, maar verdrinken in de details. De uitdaging is niet om meer data te hebben, maar om de juiste problemen op te lossen met de juiste inzichten. Focus op beslissingen die impact maken en zorg dat data daarbij ondersteunt in plaats van afleidt.

Zodra je jouw gewenste semantisch model hebt gerealiseerd, kun je een AI-data-agent koppelen aan het semantische model, waarna het klaar is voor gebruik. Dit zie je bijvoorbeeld al in programma’s zoals Fabric.

Moet ik nu niet meteen aan de slag met Agentic AI? 

Met de komst van Agentic AI, autonome artificiële intelligentie die zelfstandig beslissingen kan nemen, wordt het steeds makkelijker om AI-oplossingen te bouwen. Zolang uitdagingen of doelen niet duidelijk zijn, leveren deze zogenaamde AI-oplossingen niet de gewenste resultaten.

Stel dat een organisatie haar interne kennisdeling wil verbeteren en besluit een AI-gedreven kennisbank te bouwen. Zonder eerst te bepalen welke informatie relevant is, wie de gebruikers zijn en hoe de kennisbank moet bijdragen aan betere besluitvorming, blijft het systeem onbenut. Agentic AI kan wel zelfstandig suggesties doen en documenten categoriseren, maar als de onderliggende structuur en doelen ontbreken, leidt dat tot ruis in plaats van waarde.

Wij geloven in AI-oplossingen die beginnen met een scherpe analyse van doelen en uitdagingen. Om een eerste stap te zetten, bieden wij de Mogelijkheden met AI-scan aan. Deze scan toont mogelijke kansen voor jouw organisatie op het gebied van AI, gebaseerd op de uitdagingen die spelen.

Dit kan een startpunt zijn om samen een waardevolle AI-oplossing te ontwikkelen die echt werkt!
 
Benieuwd wat jij kunt doen met de mogelijkheden van AI? Probeer onze AI scan gratis en vrijblijvend uit.