Steeds meer bedrijven staan voor de uitdaging om digitale transformatie en AI te integreren in hun processen. AI wordt vaak gezien als een complex en moeilijk implementeerbaar concept, waardoor veel ondernemingen niet goed weten waar te beginnen. In dit artikel verkennen we de essentie van AI, de wetgeving en financieringsmogelijkheden, en hoe bedrijven de eerste stappen kunnen zetten richting een succesvolle AI-implementatie.
AI, Artificial Intelligence, is een verzamelnaam voor technologieën die computers in staat stellen taken uit te voeren die normaal menselijke intelligentie vereisen. Binnen AI onderscheiden we verschillende niveaus:
- Machine Learning (ML): Een systeem dat leert van historische data en op basis daarvan voorspellingen kan maken. Een voorbeeld is een klantsegmentatiemodel dat churn voorspelt en aanbevelingen doet voor klantbehoud.
- Deep Learning: Een geavanceerde vorm van machine learning waarbij neurale netwerken worden ingezet om patronen in data te herkennen, bijvoorbeeld bij beeld- en spraakherkenning.
Bedrijven kunnen AI inzetten om processen te automatiseren, sneller en accurater beslissingen te nemen en nieuwe inzichten uit data te halen. Toch blijft de adoptie van AI in Vlaanderen achter, voornamelijk door gebrek aan kennis en duidelijke kaders.
Waarom gebruiken veel bedrijven nog geen AI?
Volgens de AI-barometer van Vlajo gebruikt 3 op de 4 Vlaamse bedrijven nog geen AI. Dit komt grotendeels door een gebrek aan kennis over hoe AI praktisch kan worden ingezet. Veel bedrijven zijn onzeker over de Europese AI-wetgeving en vrezen extra drempels bij implementatie. Daarnaast kunnen AI-implementaties kostbaar zijn, en zijn ondernemingen vaak niet op de hoogte van beschikbare subsidies.
Uit onderzoek blijkt dat Nederland meer publiek-private samenwerkingen heeft die AI toegankelijker maken voor bedrijven. Door overheid, onderwijs en bedrijfsleven nauwer te laten samenwerken, kunnen bedrijven sneller en efficiënter AI-oplossingen implementeren. Dit toont aan dat een bredere samenwerking ook in Vlaanderen cruciaal is om AI breder te laten doorbreken.
Europese AI-Wetgeving en financieringsmogelijkheden
Toch blijft Europa zeker niet achter op AI een wetgevend kader te bieder én financieringsmogelijkheden op poten te zetten. We gaan hieronder dieper in op deze zaken:
-
De AI Act: Een Europeesregelgevend kader
Europa neemt een voortrekkersrol in de regulering van AI. De European AI Act is de eerste uitgebreide wetgeving die AI-toepassingen beoordeelt op basis van risico. Toepassingen zoals spamfilters en videogames vallen onder laag risico en worden grotendeels vrijgesteld van strikte regels. Chatbots behoren tot de categorie beperkt risico, waarbij gebruikers geïnformeerd moeten worden dat ze met een AI-systeem communiceren. Hoogrisico-toepassingen zoals AI in transport, recruitment of medische sectoren worden streng gereguleerd om discriminatie en ethische problemen te voorkomen. Toepassingen die fundamentele rechten schenden, zoals AI-gestuurde emotiedetectie bij werknemers, worden verboden.
-
Subsidies en financieringsmogelijkheden
Er zijn verschillende subsidieprogramma’s beschikbaar om AI-projecten te ondersteunen. Het Digitaal Europa-programma biedt Europese ondersteuning voor digitale transformatie en heeft een budget van 7,5 miljard euro (2021-2027). Horizon 2020 richt zich op onderzoeks- en innovatieprogramma’s, waaronder AI-projecten. Op Vlaams niveau zijn er initiatieven zoals VOCA Digihub, die KMO’s begeleidt bij digitalisering en AI-implementatie, en Agoria Start AI, dat bedrijven individuele coaching aanbiedt om AI-toepassingen beter te begrijpen en te implementeren.
Hoe start je met AI in jouw bedrijf?
Je bent volledig mee met de wetgeving en hebt ook alle financieringsmogelijkheden doorgenomen? Dan kan je aan de slag met AI! Maar het is meer dan simpelweg een tooltje implementeren.
-
Strategische aanpak
Voordat bedrijven AI inzetten, is het cruciaal om een duidelijke strategie te hebben. AI moet een oplossing bieden voor een concreet bedrijfsprobleem. Zonder kwalitatieve en gestructureerde data heeft AI geen nut. Samenwerken met technologiepartners en experten is essentieel, net zoals het verkennen van financieringsmogelijkheden om de drempel voor implementatie te verlagen.
-
Data als basis voor AI
AI staat of valt met data. Master Data Management (MDM) zorgt ervoor dat data volledig, consistent en kwalitatief is. AI kan helpen bij het opschonen van datasets door automatische detectie van duplicaten en tagging van data. Hierdoor worden datasets efficiënter gestructureerd en bruikbaar gemaakt voor AI-modellen.
-
Betrek je medewerkers
Een succesvolle AI-implementatie vereist dat medewerkers zich betrokken voelen bij de veranderingen. Transparantie, training en begeleiding zorgen ervoor dat AI niet als een bedreiging wordt gezien, maar als een waardevolle tool die de efficiëntie verhoogt en repetitieve taken verlicht.
AI en Business Intelligence: een cruciale samenwerking
Een sterke BI-architectuur is noodzakelijk om AI succesvol in te zetten. Data Warehousing helpt bij het structureren en opslaan van data in een centrale bron. Data Lakes bieden opslag voor grote hoeveelheden ongestructureerde data, terwijl een Data Lakehouse de voordelen van beide combineert. Dit zorgt ervoor dat bedrijven hun rapportering verbeteren en AI kunnen inzetten voor voorspellende analyses en geautomatiseerde besluitvorming.
