Gartner: 'Doe minder PoC's om succesvol AI toe te passen'

Het advies staat haaks op wat veel AI-adviseurs tot nog toe hebben beweerd. Het mantra is vaak: 'Ga kijken wat AI voor je betekent, doe ervaring op door veel kleine projectjes te starten. Selecteer de meestbelovende en werk die uit en implementeer daarna'. Toch blijkt uit onderzoek van Gartner dat organisaties die nu succes hebben met AI 20 procent minder Proof of Concepts (PoC's) doen dan organisaties die dat niet hebben. De oorzaak: Deze bedrijven hebben een AI-strategie die helemaal is verweven met de organisatie. Hoe bereik je dat? Door een aantal regels te volgen die Gartner afleidde uit de verschillen in aanpak van de succesvolle en niet-succesvolle organisaties.

Een groot probleem bij het uitvoeren van AI-projecten is dat ze blijven steken in het PoC-stadium. De organisatie zo ver krijgen dat succesvolle proefprojecten ook breed geaccepteerd worden blijkt veel lastiger dan gedacht. Het gaat veel gemakkelijker wanneer de hele organisatie van begin af aan betrokken is bij een nieuw project.

Variëteit in het team

Betrokkenheid komt wanneer er in de teams ook vertegenwoordigers zitten uit verschillende onderdelen van de organisatie. Dus niet een project starten met alleen datascientists en technisch specialisten, maar ook met strategieverantwoordelijken en projectmanagers. Zij brengen hun eigen perspectieven in en zorgen dat het project beter ingebed raakt. Dat betekent ook dat organisaties moeten investeren in de rollen die dergelijke vertegenwoordigers hebben in zo'n team.

Betrokkenheid in de top van het bedrijf

Bij elk AI-project moet iemand uit de Raad van Bestuur of het C-niveau verantwoordelijk zijn voor de strategie en de financiering van het project. Het is belangrijk dat het doel van het project in lijn is met de corporate doelen, met het personeelsbeleid en de inkoopstrategie. Uit het Gartner onderzoek onder raden van bestuur en CEO's blijkt dat de top van organisaties over het algemeen kunstmatige intelligentie zien als potentieel 'game changing'. De coronacrisis heeft daar niets aan afgedaan. Door deze top te betrekken bij projecten en de budgettering neemt de kans op succes toe. Volgens Gartner-analist Wit Andrews hebben projecten met directe betrokkenheid van top-executives twee keer zo veel kans van slagen hebben als projecten waar dat niet het geval is.

Doe AI met een reden en meet daaraan

Voor elk project moet van begin af aan duidelijk zijn welke bedrijfsdoelen daarmee gebaat zijn. De business impact van elk AI-project of - product moet dan ook worden gemeten met behulp van onderzoeken naar de effecten op financiën en risico's. Daarbij komt het belang van de variëteit in de teams weer naar voren. Daardoor kan een beeldanalyse-project dat aanvankelijk werd opgezet vanuit beveiligingsperspectieven, ook van waarde blijken voor de analyse van de eigen naamsbekendheid of de interactie met klanten door te kijken hoe ze op producten reageren.
Overigens benadrukt Andrews dat dat niet betekent dat elk project bij de start al een positieve ROI moet garanderen of beloven. In veel gevallen is dat niet zo. Maar je moet wel meten om te zien of die potentie er in zit.

Doe minder PoC's

Uit al het voorgaande volgt al dat er goed nagedacht moet worden voordat aan de ontwikkeling van een Proof of Concept wordt begonnen. Door eerst goed te analyseren hoe de ontwikkeling in lijn ligt met de strategie van de organisatie, de betrokkenheid van heel de organisatie te verzekeren en de steun van de top te krijgen, wordt duidelijk welke projecten de meeste kans van slagen hebben en dus de moeite waard zijn om uit te werken.