AI Readiness

AI Readiness beschrijft de huidige staat: hoe goed uw data, processen, mensen en systemen zijn voorbereid op AI. Een AI-strategie beschrijft de gewenste richting: welke doelen u met AI wilt bereiken en welke toepassingen daarvoor prioriteit krijgen. Readiness is dus een diagnose, strategie een keuze. Een strategie zonder readiness leidt tot plannen die uw organisatie niet kan uitvoeren. Readiness zonder strategie leidt tot losse experimenten die nergens optellen. In de praktijk stelt u ze het beste binnen dezelfde planningsronde vast.

AI Readiness is geen IT-onderwerp dat u volledig kunt beleggen bij een technische afdeling. Strategie, visie en cultuur vragen keuzes die alleen de directie kan maken, terwijl processen en data liggen bij de mensen die het werk dagelijks doen. Werkbaar is daarom een eigenaar in de directie die de prioriteit bewaakt, met per dimensie iemand die de feiten aanlevert en de afgesproken verbetering uitvoert. Zonder die verdeling blijft het assessment een rapport zonder vervolg.

Met een handmatige export kunt u prima beginnen. Voor een eerste afgebakende toepassing is een export vaak voldoende, zolang de gegevens volledig genoeg zijn voor de vraag die u stelt, consistent zijn vastgelegd en iemand fouten kan corrigeren. Een koppeling wordt pas een vereiste zodra u het vaker dan eenmalig doet, want vanaf dat moment bepaalt handwerk de doorlooptijd en de betrouwbaarheid. Begin dus met de export en plan de koppeling op het moment dat de toepassing in gebruik blijft.

De score wijst de richting aan, het bewijs zit in wat er in het werk verandert. Gebruik het assessment dus als ijkpunt: het laat zien op welke dimensie u vooruitgang boekt en welke achterblijft. Meet daarnaast in het gekozen proces of de doorlooptijd daalt, of er minder handmatig gecorrigeerd hoeft te worden en of het team het systeem nog gebruikt als de aandacht is verslapt. Leg die punten vast voordat u begint, zodat u een vergelijking heeft. Het duidelijkste signaal is dat een volgende toepassing merkbaar sneller live gaat.

AI Readiness-modellen verschillen omdat er geen branchestandaard is. Elk model, ook het onze, verdeelt hetzelfde terrein op een eigen manier: de een zet data en infrastructuur bij elkaar, de ander splitst ze. Onder de labels komt u telkens dezelfde gebieden tegen, namelijk data, techniek, processen, mensen en strategie. Kies daarom een model en houd het vast, want een score krijgt pas betekenis als u hem met een eerdere meting uit hetzelfde model kunt vergelijken. Wisselen van model maakt de uitkomst onvergelijkbaar.