De uitgebreide gids voor productlevenscyclusbeheer

Robotica, digitale tweelingen, geavanceerde automatisering en opkomende technologieën zoals generatieve AI trekken enorme investeringen aan in de productiesector. Organisaties bouwen steeds meer verbonden ecosystemen van data, platforms en cyberfysieke systemen met het oog op naadloze interoperabiliteit en end-to-end zichtbaarheid.

Maar voor veel fabrikanten hebben deze initiatieven moeite om verder te gaan dan de proefversies, stoppen ze tijdens de uitrol van bedrijven of resulteren ze in gestandaardiseerde technologiestapels die niet de flexibiliteit hebben om zich aan te passen aan de unieke workflows van elke fabriek en elk bedrijf. Recent Deloitte onderzoek bevestigt deze paradox, waarbij wordt verwezen naar het beperken van operationele risico's, het aanpakken van lacunes in talent en vaardigheden en het op elkaar afstemmen van IT- en OT-prioriteiten tussen de belangrijkste boosdoeners.

Maar als de technologie werkt, waarom werkt de slimme fabriek dan niet?

Slimme productie vereist meer dan standaardisatie

Casestudies uit de sector consequent aantonen dat slimme fabrieken zowel haalbaar zijn als in staat zijn meetbare verbeteringen in efficiëntie, kwaliteit en capaciteit te realiseren. De digitale ruggengraat beheert op betrouwbare wijze de technische intentie, planning, kostenberekening en uitvoeringscontrole. De uitvoeringslaag biedt realtime operationeel inzicht van machines en systemen op de werkvloer. En opkomende technologieën zoals digitale tweelingen, IoT-platforms en AI verbeteren de prestaties verder door middel van geavanceerde analyses, simulatie en voorspellende intelligentie.

Organisaties ontwikkelen zich echter met verschillende snelheden, bepaald door verschillende niveaus van digitale volwassenheid, technische capaciteiten en bereidheid tot transformatie. De opslag vindt zelden plaats binnen individuele systemen. Het komt tussen beide naar voren, waarbij workflows engineering, planning, uitvoering en optimalisatie moeten verbinden tot een samenhangend, end-to-end bedrijfsmodel.

Gestroomlijnde platforms zijn weliswaar essentieel, maar zijn niet ontworpen om tegemoet te komen aan de volledige diversiteit aan workflows, productvarianten en bestuursstructuren die in verschillende fabrieken en bedrijfseenheden bestaan, waardoor slimme productie meer dan alleen een technologisch adoptieprobleem is.

Waar de optimalisatie van het productieproces faalt

Wanneer workflows niet volledig op elkaar zijn afgestemd, worden symptomen zichtbaar in PLM, ERP, MES/MOM en op de werkvloer, waardoor operationele frictie ontstaat, de besluitvorming wordt vertraagd en de consistentie van de dagelijkse uitvoering wordt ondermijnd.

‍

1. Verkeerde uitlijning tussen engineering en productie

In productieomgevingen actualiseert engineering een ontwerp, variantconfiguratie of materiaallijst in PLM, maar de wijziging wordt niet automatisch weergegeven in de MES-werkinstructies of op de werkvloer. Operators blijven bouwen volgens verouderde specificaties, terwijl de ERP-planning nog steeds verwijst naar eerdere routeringen van componenten. Het resultaat is herbewerking, kwaliteitsafwijkingen en vertraagde leveringen, niet omdat systemen uitvielen, maar omdat de digitale draad tussen PLM, ERP en MES onvolledig is.

‍

2. Hiaten in de planning versus de uitvoering

ERP geeft productieorders vrij op basis van verwachte capaciteit en voorraadaannamen, maar beperkingen in realtime (zoals beschikbaarheid van machines, slijtage van gereedschap of arbeidsverdeling) zijn alleen zichtbaar in MES of op de werkvloer. Zonder een gesynchroniseerde workflow tussen ERP en MES/MOM werken planners met verouderde gegevens, terwijl productieteams uitzonderingen handmatig beheren.

‍

3. Zichtbaarheid op de werkvloer zonder bedrijfsintegratie

Sensoren en machinegegevens bieden uitgebreide operationele inzichten, maar afwijkingen die op de werkvloer worden vastgelegd, leiden niet altijd tot gestructureerde workflows in ERP-, kwaliteitsmanagement- of servicesystemen. Onderhoudsteams krijgen mogelijk meldingen te zien, maar de planning van reserveonderdelen, het bijhouden van kosten of de communicatie met klanten blijven verbroken.

‍

4. Servicefeedback sluit de cirkel niet

Vooral voor machinebouwers worden inzichten van geïnstalleerde machines (zoals prestatiegegevens, terugkerende fouten, configuratieproblemen, enz.) niet systematisch teruggekoppeld aan de engineering in PLM. Als gevolg hiervan zijn productverbeteringen afhankelijk van informele communicatie in plaats van traceerbare, datagestuurde workflows gedurende de hele levenscyclus.

‍

5. Verkeerde afstemming van IT/OT-governance tussen systemen

IT-teams standaardiseren architecturen voor PLM-, ERP- en bedrijfssystemen, terwijl OT-teams prioriteit geven aan uptime en lokale productiestabiliteit in MES- en winkelvloeromgevingen. Zonder duidelijk gedefinieerde workflows tussen systemen lopen integraties vast, omzeilen uitzonderingen het bestuur en verliezen digitale initiatieven hun geloofwaardigheid.

‍

Orchestratie van de productieworkflow met low-code: PLM, ERP en MES/MOM en integratie op de werkvloer met elkaar verbinden

Gepositioneerd bovenop bestaande PLM-, ERP-, MES/MOM- en winkelvloersystemen, low-code stelt fabrikanten in staat om hun digitale ruggengraat, uitvoeringslaag en optimalisatietechnologieën te verbinden in één gecoördineerd bedrijfsmodel.

Deur op te treden als de bindweefsel tussen systemen transformeert low code technische interoperabiliteit in operationele interoperabiliteit, waarbij wordt gezorgd voor:

‍

1. Realtime activeren van beslissingen in PLM, ERP en MES

Technische wijzigingen in PLM kunnen ERP-planningsparameters en MES-werkinstructies automatisch bijwerken, waardoor gesynchroniseerde uitvoering mogelijk is in plaats van handmatige afstemming en uitgestelde correcties.

‍

2. Feedback over productie en service in een gesloten circuit

Machinegegevens, kwaliteitsafwijkingen en inzichten in de prestaties in het veld kunnen gestructureerde workflows weer in ERP en PLM activeren, waardoor een continue verbeteringscyclus ontstaat in plaats van geïsoleerde rapporten.

‍

3. Operationele dashboards op maat gemaakt voor rollen en fabrieken

Met Low-code hebben fabrieksmanagers, planners en serviceteams toegang tot uniforme, rolspecifieke dashboards die ERP-, MES- en werkvloergegevens combineren, waardoor snellere, datagestuurde beslissingen in de dagelijkse bedrijfsvoering worden ondersteund.

‍

4. Op uitzonderingen gebaseerde workflowautomatisering

In plaats van te vertrouwen op e-mails of handmatige escalaties, zorgen voor afwijkingen in de prestaties van de productie, inventarisatie van machines automatisch voor traceerbare workflows in verschillende systemen, waardoor de reactietijd en het uitvoeringsrisico beperkt worden.

‍

5. Variant- en configuratiebeheer afgestemd op de uitvoering

Voor machinebouwers kunnen productvarianten en aangepaste configuraties consistent worden weergegeven, van PLM via ERP tot systemen op de werkvloer, waardoor herbewerking en vertragingen bij de levering tot een minimum worden beperkt.

‍

6. Schaalbare integratie zonder kernsystemen te onderbreken

Fabrikanten kunnen de ERP-, PLM- en MES-mogelijkheden stap voor stap uitbreiden door nieuwe workflows en gebruiksscenario's toe te voegen naarmate de bedrijfsbehoeften evolueren, zonder hun bestaande technologielandschap te destabiliseren.

Bouw je slimme fabriek met de juiste strategische implementatiepartner

Low-code doet veel meer dan systemen verbinden. Het stelt fabrikanten in staat om operationaliseren van gegevens gedurende de gehele levenscyclus van het product en de productie, waarbij inzicht wordt omgezet in gestructureerde, meetbare actie.

Van engineering en planning tot productie en service, low code versterkt de manier waarop informatie door de hele organisatie stroomt. En bij SLIM, werken we samen met fabrikanten om dat potentieel te zetten in tastbare bedrijfsresultaten.

Met meer dan 30 jaar ervaring in het Siemens Xcelerator-portfolio en geavanceerde low-code-applicatieontwikkeling, overbruggen we strategie en uitvoering, waarbij we bewezen hebben dat industriële platforms verbonden zijn met de flexibiliteit die nodig is om zich aan te passen aan veranderende eisen. We beginnen met te bepalen waar waarde kan worden ontsloten in de hele operationele keten, en vervolgens ontwerpen en implementeren we op maat gemaakte workflows die PLM-, ERP-, MES/MOM- en winkelvloersystemen met elkaar verbinden. In plaats van uw organisatie te dwingen tot starre sjablonen, gebruiken we Mendix, het toonaangevende low-code-platform voor ondernemingen, om orkestratielagen te bouwen die zijn afgestemd op uw specifieke processen, bestuursmodel en groeiambities.

Met deze aanpak kunnen fabrikanten:

• Stem PLM-, ERP-, MES/MOM- en werkvloerprocessen af op gedeelde resultaten.
• Maak gebruik van bestaande Siemens Xcelerator-componenten en breid ze uit waar de standaardfunctionaliteit stopt.
• Ga consistent om met uitzonderingen en afwijkingen in teams en systemen.
• Ontwikkel workflows, op basis waarvan activiteiten, producten en strategieën veranderen.

Slimme fabrieken zijn gebouwd op basis van aangepaste workflows

Slimme fabrieken worden niet bepaald door de technologieën die ze gebruiken, maar door hoe goed workflows mensen, systemen en beslissingen op elkaar afstemmen. Zolang die afstemming niet bestaat, zullen zelfs de meest geavanceerde digitale initiatieven moeite hebben om blijvende impact te hebben.

Met de juiste strategische implementatiepartners kunnen fabrikanten deze uitdagingen echter overwinnen, systemen afstemmen op zakelijke ambities en hun activiteiten afstemmen op de specifieke prestatiedoelen die ze stellen voor groei, efficiëntie en innovatie.

Als u klaar bent om verder te gaan dan geïsoleerde initiatieven en een echt verbonden productieomgeving te creëren, neem contact met ons op voor een adviesgesprek om te onderzoeken hoe uw organisatie meetbare operationele waarde kan ontsluiten.

Elke dag als ik wakker word, open ik mijn laptop, lees ik mijn e-mails en check ik het nieuws (ook het AI-nieuws). En elke dag zie ik nieuwe modellen, nieuwe onderzoeksdocumenten en nieuwe projecten. Er gebeurt van alles.

Ik voel me gehaast. Ik voel urgentie. Ik heb het gevoel dat ik iets moet doen met deze informatie en ook een beetje FOMO. Ik zie andere bedrijven actie ondernemen en ik denk dat wij dat misschien ook moeten doen.

Dit alles zorgt voor een soort opgekropte energie waarvan ik niet echt weet waar ik die moet plaatsen. Het geeft me het gevoel dat ik het moet doen iets. En zoals iedereen in het bedrijfsleven val ik terug op de meest bekende reflex als iets te groot, te snel of te complex wordt om mee om te gaan: het uitbesteden, hulp inhuren, er een probleem van maken.

En met AI denk ik dat het de verkeerde manier is om erover rond te kijken.

AI-denken uitbesteden is gevaarlijk

We zien dit bij veel van onze klanten. Ze schakelen externe teams zoals wij in om software te bouwen, net zoals ze loodgieters inhuren om verstopte leidingen te repareren. Ze leiden loodgieters niet intern op omdat dat inefficiënt is, en ze kunnen geen volledige ontwikkelingsteams vanaf nul opzetten omdat dat enorm veel tijd, kosten en organisatorische inspanningen kost. In de meeste gevallen is uitbesteding gewoon de snelste en minst storende manier om het bedrijf draaiende te houden.

Maar op het moment dat je het overdraagt, draag je ook het geleerde dat daarbij hoort over. Het denken, de besluitvorming, de gesprekken die je intern zou moeten voeren over AI, die vinden uiteindelijk ergens anders plaats, met iemand die niet leeft in de realiteit van je organisatie.

En dat is het echte risico. AI is een onderwerp dat simpelweg te groot is, en het zal de manier waarop we te diep werken veranderen, zodat elke organisatie het inzicht en het leren kan uitbesteden aan een entiteit buiten je eigen muren.

Waarom AI anders is dan elke 'disruptieve' technologie tot nu toe

Als we het over technologie hebben, gebruiken we vaak het woord 'disruptief', maar AI verdient het echt. Niet omdat het luider of sneller is, maar omdat het verandert waar er wordt gewerkt en wie dat kan doen. De vraag wordt dus: waarom is AI anders dan alle andere technologieën waarvan we ooit dachten dat ze alles zouden veranderen? Voor mij komt het neer op drie simpele maar diepgaande verschuivingen.

1. Mensen werken in systemen, AI werkt in verschillende systemen

We werken allemaal in systemen. Of het nu gaat om CRM, e-mail, ontwikkeltools, ERP (noem maar op), ons dagelijkse werk gebeurt binnen deze gestructureerde applicaties. Maar de echte inspanning, het deel dat geen enkel systeem echt aankan, zit tussen die tools.

Wanneer iets te complex of te ongestructureerd is om te automatiseren, zetten we daar mensen in. Ze nemen beslissingen, zoeken informatie na, praten met meerdere teams, lossen problemen op en verplaatsen processen van status A naar status B. In de praktijk fungeren mensen als het bindweefsel dat al deze systemen op één lijn houdt en in beweging houdt.

Ze vormen de lijm tussen toepassingen, en dat is precies de ruimte waar AI een impact begint te maken.

Die tussenrollen, die loops zijn nu steeds meer te automatiseren. Vijf jaar geleden was dit gewoon niet realistisch. Vandaag kan AI meer van dat lijmwerk overnemen, het werk dat nu door mensen wordt gedaan, en in de toekomst zal dit alleen maar versnellen.

2. AI automatiseert wat voorheen niet automatiseerbaar was

De AI-markt kan op veel manieren worden gesneden, maar het onderscheid dat voor mij het beste werkt, is dit:

Aan de ene kant heb je tools, de meer traditionele, incrementele vorm van softwareontwikkeling. Een nieuwe feature hier, een kleine verbetering daar, iets waardoor een product 5% beter of juist wat fijner in gebruik is. In de AI-wereld zijn dat zaken als vertaalfuncties, samenvattingsknoppen of een slimme automatische aanvulling die enkele velden voor je invult. Handig, maar uiteindelijk gewoon uitbreidingen van wat software altijd al heeft gedaan.

Dan heb je agenten. En ik zal eerlijk zijn, ik vind het woord niet eens leuk, want iedereen noemt tegenwoordig alles een „agent”, en 9 van de 10 keer is dat niet één. Want als je goed kijkt naar wat een echte agent eigenlijk is, is het iets heel anders.

Het is een softwaresysteem dat ongestructureerde informatie kan omzetten in een eigen takenlijst, die lijst kan uitvoeren (of andere AI's kan vragen dit te doen), tussen systemen kan schakelen, gegevens uit uw CRM kan halen, beslissingen kan nemen en vervolgens gestructureerde, zinvolle output kan produceren. Dat is geen mooiere tool. Dat is een heel andere categorie software.

Want de waarheid is dat ons werk eigenlijk gewoon een bundel taken is. Sommige van die taken zijn ongelooflijk moeilijk te automatiseren (zoals relaties opbouwen, een kamer lezen, dineren met een klant als je een verkoper bent). Menselijke verbinding is niet iets dat AI kan vervangen, dus die delen van de taakbundel zijn voorlopig veilig.

Maar de kleine, zich herhalende administratieve taken? De huidige AI-systemen kunnen al veel van deze systemen automatiseren of je helpen ze veel sneller te voltooien. En alles daartussenin. Die gemengde bundels van oordeel, administratie en kleine beslissingen zal AI steeds beter aankunnen. En dat vermogen zal alleen maar blijven groeien.

Maar hoe zullen mensen deze verschuivingen ervaren? Hoe gaan we ze daarbij begeleiden? Hoe gaan we ervoor zorgen dat deze transitie de organisatie versterkt, in plaats van onrustig maakt?

De menselijke kant van een AI-gestuurde workflow leren kennen

Bepaalde taken zullen natuurlijk verschuiven van mensen naar AI, dat zien we elke dag beetje bij beetje gebeuren. Een of twee taken hier, een klein proces daar, in het begin niets dramatisch. Het werk verdwijnt niet. Het wordt gewoon niet meer door mensen gedaan.

En daar begint het echte gesprek. Want hoewel taken kunnen veranderen, verdwijnen de mensen die ze uitvoeren niet. Hun identiteit, hun gevoel voor bijdrage en de waarde die ze aan de organisatie toevoegen, zijn verbonden met dat werk. We moeten dus nu over deze dingen beginnen te praten, open en eerlijk.

De financiële druk

Een tijdje geleden hebben we een van onze particuliere klanten bezocht. In veel opzichten was hun organisatie goed gestructureerd: elke afdeling functioneerde efficiënt binnen zijn eigen branche, mensen wisten waar ze verantwoordelijk voor waren en ze losten problemen snel op. Maar op het moment dat het werk moest worden verplaatst ertussen die verticalen, alles begon langzamer te worden.

Ze lieten mensen handmatig informatie van het ene systeem naar het andere verplaatsen. Gegevens in Excel typen, naar Outlook kopiëren, informatie uit Outlook halen, formaten aanpassen, kleine inconsistenties corrigeren („dit moeten vijf cijfers zijn in plaats van zes”) en dat proces tientallen keren per dag herhalen. Het was allemaal niet strategisch werk. Het was allemaal essentieel werk.

En dit is de realiteit voor veel organisaties. Deze handmatige lijmmaskers kosten al gauw €50.000 per persoon per jaar. Stel je nu een AI-systeem voor dat 80% van dat werk kan doen voor €500 per jaar.

Wat zou je dan doen? Wat zouden je klanten doen? Wat zou een bedrijf doen als er honderd mensen waren die dat soort taken zouden uitvoeren?

Dit is waar de financiële motivatie onmogelijk te negeren wordt.

Mensen moeten deel uitmaken van het plan

Hier wordt de menselijke kant net zo belangrijk als de financiële. Als je niet actief aan het plannen bent hoe AI en automatisering in je organisatie zullen worden geïntroduceerd, hoe mensen zullen worden opgeleid, hoe hun rollen kunnen evolueren en hoe deze nieuwe technologie een plek zal vinden die eerlijk en comfortabel aanvoelt, dan worden mensen gewoon buiten beschouwing gelaten.

Want als de discussie het bestuur bereikt zonder die menselijke context, wordt het een beslissing die enkel uit cijfers bestaat. Op een spreadsheet is €550.000 tegenover €500 geen dilemma; het is een conclusie. En als die vergelijking tientallen of honderden mensen betreft, wordt de keuze nog duidelijker.

Daarom is het essentieel om naast de financiële logica ook een menselijk plan op te stellen. Mensen moeten begrijpen wat er gaat komen, hoe dit hun werk beïnvloedt en hoe hun toekomst eruitziet in een AI-organisatie. Deze verandering vindt plaats, of we dat nu willen of niet, maar hoe mensen het ervaren ligt nog steeds in onze handen.

De eerste stappen die elk bedrijf moet nemen

We moeten echte gesprekken over AI gaan voeren, niet omdat het trendy is, maar omdat de wereld om ons heen in beweging is, of we nu meedoen of niet. Twee jaar geleden betekende 'AI' voor sommige organisaties de aankoop van een chatbot of het automatiseren van een enkele workflow. Maar elke dag open ik mijn laptop, lees ik het nieuws of bekijk ik nieuw onderzoek, en de mogelijkheden zijn weer gegroeid. Dingen waarvan we vorig jaar dachten dat ze onmogelijk waren, zijn opeens standaard.

Andere bedrijven zijn hier al mee bezig. En als we niet eens weten wat er mogelijk wordt, kunnen we niet verwachten dat onze organisatie de ideeën of innovaties genereert die we nodig hebben om concurrerend te blijven.

De beste ideeën komen altijd van mensen. Maar alleen als die mensen geïnformeerd en betrokken zijn en deel uitmaken van het gesprek.

1. Neem de angst voor automatisering weg

Automatisering gebeurt al overal om ons heen, en een van de belangrijkste dingen die organisaties kunnen doen, is er een onderwerp van maken waar mensen zich veilig over voelen. Het hoeft geen eng woord te zijn. In veel industrieën (productie is een goed voorbeeld) evolueert automatisering al tientallen jaren. Werk dat ooit met hamers, beitels en handmatige inspanningen werd gedaan, wordt nu door robots gedaan en vaak beter gedaan.

Automatisering zelf is dus niet het probleem. De echte uitdaging is om mensen te helpen begrijpen wat het voor hen betekent. Je hebt een plan nodig voor hoe je organisatie zich zal aanpassen, hoe rollen kunnen evolueren en hoe mensen door die verandering zullen worden ondersteund. Als automatisering deel uitmaakt van een eerlijk, gestructureerd gesprek, wordt het iets dat je beheert, niet iets waar je bang voor bent. En dat brengt me bij het tweede punt.

2. Wees transparant

Transparantie wordt cruciaal op het moment dat je de overstap maakt naar AI-adoptie. Mensen moeten begrijpen wat er gebeurt, waarom het gebeurt en hoe dit hun manier van werken zal beïnvloeden. Wanneer organisaties stil of vaag blijven, vult onzekerheid de hiaten. En onzekerheid verandert al snel in angst.

Daarom heb je een duidelijk stappenplan nodig. Niet perfect, maar wel eentje die blijk geeft van richting, intentie en eerlijkheid. Laat mensen zien hoe je dit project aanpakt, welke beslissingen er worden genomen en waar ze in het verhaal passen.

Als we eerlijk zijn over de omvang van de transformatie, kunnen mensen zich voorbereiden, bijdragen en zich aanpassen. Maar als we het proces achter gesloten deuren houden, wordt AI iets dat „hen overkomt” in plaats van iets waar ze deel van uitmaken.

3. Organisatorisch inzicht mogelijk maken

Voordat je dit allemaal succesvol kunt doen, heb je een duidelijk inzicht nodig in je eigen organisatie. Uw processen, uw gegevens, uw mensen en hoe het werk daadwerkelijk wordt gedaan. Dit is nog nooit zo belangrijk geweest, omdat AI nu in staat is om het soort werk te automatiseren dat voorheen als onmogelijk te automatiseren werd beschouwd.

De meeste bedrijven hebben prachtig gedocumenteerde procesdiagrammen en goed gedefinieerde applicatiestromen. Maar alles tussen die stromen, het echte dagelijkse werk, de ongeschreven delen van je functiebeschrijving, de informele stappen die mensen nemen om dingen in beweging te houden? Die worden zelden ergens vastgelegd. En het is precies in die ongestructureerde ruimte waar AI zijn impact begint te maken.

Handelen of er naar handelen

Word jij het soort organisatie dat AI opzettelijk omarmt? Eén waarin mensen op de hoogte zijn, op elkaar zijn afgestemd en begrijpen hoe het bedrijf van plan is om met AI te werken naarmate de mogelijkheden groeien?

Of word jij de organisatie waar AI jou gewoon „overkomt”? Twee jaar later hebben concurrenten AI omarmd, de kosten zijn gedaald, de efficiëntie is enorm gestegen en klanten vragen zich plotseling af waarom je het niet kunt bijhouden.

Als je dat punt bereikt, heb je niet langer de tijd of ruimte om je eigen raamwerk, je eigen menselijke verhaal of je eigen manier van aanpassen aan deze veranderingen te creëren. Je wordt gedwongen tot actie in plaats van ervoor te kiezen. En door niet te handelen, door niet eens de discussie te beginnen, maak je nog steeds een keuze.

Je kiest ervoor om in de groep terecht te komen waar AI plaatsvindt naar jou in plaats van via jou. En dat is een positie waar geen enkele organisatie zich in wil bevinden, maar het is de stille realiteit waar veel bedrijven naar afdwalen.

AI is een trein die al in beweging is

AI wordt elke dag capabeler, en als je het negeert, wordt het niet vertraagd. Het is een trein die al in beweging is, of we dat nu leuk vinden of niet. De enige echte vraag is of we ervoor kiezen om zelf te bepalen welke invloed dit op ons heeft.

Dat begint met geïnformeerd worden, meer mensen erbij betrekken en de gesprekken voeren die er toe doen. En ik geloof echt dat we bij CLEVR al goede stappen in die richting zetten. Meer mensen zijn betrokken, er vinden meer discussies plaats, en dat is precies wat we nodig hebben.

Praat er dus over. Denk er eens over na. Bespreek het met je collega's. Hoe meer we onze gedachten en vragen delen, hoe beter we voorbereid zijn.

‍

AI is een tsunami, het komt eraan. De vraag is niet of je op de golf gaat rijden, maar hoe goed je erop zult rijden.

AI is een van de meest transformerende technologieën van onze tijd. Het zorgt voor een revolutie in industrieën, zorgt voor nieuwe efficiënties en stimuleert innovatie.

Maar grote macht brengt grote verantwoordelijkheid met zich mee. Het enthousiasme rond AI gaat vaak gepaard met bezorgdheid over de eerlijkheid, transparantie en langetermijneffecten op banen en de samenleving.

De uitdaging voor bedrijven is niet alleen het benutten van de mogelijkheden van AI, maar ook om dit op een verantwoorde manier te doen. Door AI-governance, verklaarbaarheid en compliance te integreren, zorgen bedrijven ervoor dat ze effectief op de golf inspelen zonder de controle te verliezen.

‍

AI maakt je werk beter: empowerment in plaats van vervanging

Een van de grootste misvattingen over AI is dat AI is ontworpen om mensen te vervangen. In werkelijkheid gaat AI over empowerment, het gaat erom mensen te helpen slimmere beslissingen te nemen, sneller en met meer inzicht.

Neem bijvoorbeeld OOE-dashboards. Ze geven je de gegevens, maar wat doe je ermee? AI levert niet alleen informatie; het zet gegevens om in bruikbare inzichten, die mensen helpen die informatie te interpreteren en ernaar te handelen.

De echte waarde van AI ligt in het vermogen om het menselijk oordeel te versterken, niet te vervangen. AI ondersteunt het menselijke besluitvormingsproces door gegevens te filteren, opties voor te stellen en resultaten te voorspellen, maar uiteindelijk blijft de mens aan het stuur zitten.

‍

Bouwen aan een verantwoordelijke AI-gestuurde organisatie

1. De drie kerncapaciteiten van Michael Wade voor verantwoorde AI

Om de integratie van AI in het bedrijfsleven succesvol te laten verlopen, moeten leiders de drie kerncompetenties van Michael Wade omarmen:

Hyperbewustzijn

AI stelt bedrijven in staat om op een goudmijn aan data te zitten. Om deze kracht te benutten, moeten bedrijven weten hoe en waar gegevens door hun systemen stromen. Dit bewustzijn leidt tot beter geïnformeerde, proactieve beslissingen.

Besluitvorming op basis van informatie

AI stelt leiders in staat om verder te gaan dan intuïtie. Met datagestuurde inzichten kunnen leiders beslissingen nemen die gebaseerd zijn op de realiteit, niet alleen op ervaring. Deze manier van denken is essentieel om het ware potentieel van AI te ontsluiten.

Snelle uitvoering

AI helpt organisaties sneller te reageren op veranderende marktomstandigheden, waardoor de flexibiliteit toeneemt. Het gaat erom beslissingen snel op te schalen, processen aan te passen en snel te innoveren, terwijl de kern intact blijft. Snelle uitvoering is waar menselijk toezicht samenkomt met de analytische kracht van AI.

Deze capaciteiten vormen de basis voor verantwoorde AI-adoptie, maar bewustzijn en snelheid betekenen weinig zonder vertrouwen.

‍

2. Zorg voor verklaarbaarheid om vertrouwen in AI op te bouwen

AI werkt het beste als mensen erop vertrouwen. Maar vertrouwen komt niet automatisch. Als AI-beslissingen niet verklaarbaar zijn, verliezen bedrijven gemakkelijk hun geloofwaardigheid.

Uitlegbaarheid zorgt ervoor dat alle betrokkenen, van werknemers tot klanten, begrijpen hoe beslissingen worden genomen.

In sectoren zoals het bankwezen, de gezondheidszorg of de maakindustrie, waar beslissingen rechtstreeks van invloed zijn op het leven van mensen, is dit vertrouwen van cruciaal belang. Wanneer deze verklaarbaarheid wordt omarmd, worden AI-modellen transparanter en begrijpelijker. Deze duidelijkheid schept vertrouwen, waardoor AI een middel is voor verantwoorde innovatie, geen black-box-risico.

‍

3. Creëer een sterk bestuur om het gebruik van AI te begeleiden

Naarmate AI-systemen meer geïntegreerd raken in bedrijfsprocessen, speelt governance een cruciale rol. AI is niet alleen een technologie die afzonderlijk moet worden ingezet; het is een strategische capaciteit die op elk niveau van de organisatie moet worden beheerd en gecontroleerd.

Zonder sterk bestuur kan AI al snel een risico worden in plaats van een troef. Dit governancekader zorgt ervoor dat AI binnen ethische grenzen wordt gebruikt en in lijn wordt gebracht met de waarden en strategische doelen van het bedrijf.

Leiders moeten duidelijke richtlijnen opstellen over hoe AI wordt geïmplementeerd, wie verantwoordelijk is voor beslissingen en hoe deze wordt gereguleerd. Door goed bestuur in te stellen, kunnen bedrijven risico's zoals vooringenomenheid, onethisch gedrag en onbedoelde schade beperken.

‍

4. Maak van AI een strategische capaciteit, geen technisch project

AI is te belangrijk om enkel als een technisch experiment te worden behandeld. Om echte bedrijfswaarde te kunnen opleveren, moet AI worden geïntegreerd in de strategische doelstellingen van het bedrijf.

Te vaak wordt AI behandeld als een op zichzelf staand project of als een technologische trend. Het implementeren van AI zonder een duidelijke visie op de manier waarop deze aansluit bij de bedrijfsvoering kan leiden tot gefragmenteerde implementaties.

AI gaat niet alleen over technologie; het gaat over strategie.

De sleutel tot schaalbare AI-adoptie is om AI te behandelen als een strategische factor voor bedrijfstransformatie. Leiders moeten ervoor zorgen dat AI aansluit bij de langetermijnvisie van het bedrijf en zorgt voor verbeteringen op het gebied van efficiëntie, klanttevredenheid en duurzaamheid.

‍

5. Leid de organisatie naar AI-adoptie en -vertrouwen

Het succes van elk AI-initiatief hangt af van leiderschap. Zonder sterk leiderschap kan AI snel een hulpmiddel worden voor onbedoelde gevolgen, zoals vooringenomenheid of verlies van controle.

Er moet voor worden gezorgd dat AI op verantwoorde wijze wordt ingezet, als instrument om de besluitvorming te verbeteren, niet alleen als efficiëntie of winst.

Leiders moeten ook de begeleiding en het kader bieden om werknemers in staat te stellen AI te vertrouwen. Dit betekent het bevorderen van een cultuur waarin AI het menselijk oordeel versterkt in plaats van het te vervangen. Wanneer AI wordt gezien als een instrument voor empowerment, dat mensen helpt om sneller en nauwkeuriger betere beslissingen te nemen, wordt het een kracht voor positieve transformatie.

‍

AI vervangt het oordeel niet, het versterkt het

AI vervangt menselijke besluitvorming niet; het ondersteunt en versterkt deze. AI is geïntegreerd in de bedrijfsvoering en neemt beslissingen niet over, maar biedt de context en het inzicht om ze te verbeteren.

De toekomst van AI ligt in de samenwerking tussen menselijke intuïtie en machine learning. Zolang de menselijke factor aan het stuur blijft, kunnen organisaties erop vertrouwen dat AI de controle verbetert, niet uitholt.

Uiteindelijk gaat verantwoorde AI niet alleen over algoritmen of compliance, maar ook over mensen die technologie voldoende vertrouwen om er verstandig mee om te gaan. AI stelt mensen in staat om met meer duidelijkheid te handelen, niet met minder controle. Dat is de echte maatstaf voor transformatie.

‍

Oorspronkelijk gepubliceerd hier.