Gartner: ‘Focus op uitkomst, niet op meer AI’

Waar de discussie vorig jaar nog ging over wat Generatieve AI kon, gaat het nu over hoe het geld oplevert. Kandaswamy benadrukte in zijn sessie 'How CIOs and AI Leaders deliver AI Outcomes at Scale' dat veel organisaties vastlopen. Ze hebben weliswaar toegang tot krachtige modellen, maar slagen er niet in deze te integreren in de kernprocessen van het bedrijf.

Twee snelheden van AI

Een cruciaal inzicht dat Kandaswamy deelde, is dat organisaties moeten stoppen met het behandelen van alle AI-initiatieven als één geheel. Hij onderscheidt twee fundamenteel verschillende categorieën die elk een eigen aanpak vereisen:

1. Everyday AI (Alledaagse AI): Dit richt zich op productiviteit en efficiëntie. Denk aan Microsoft Copilot of chatbots voor werknemers. "De focus hier ligt op snelheid en adoptie," aldus Kandaswamy. De risico's zijn vaak lager en de technologie wordt meestal ingekocht ('Buy').
2. Game-changing AI (Spelveranderende AI): Dit gaat over het creëren van nieuwe producten, diensten of verdienmodellen. Dit is risicovoller, vereist vaak maatwerk ('Build') en kan de toekomst van het bedrijf bepalen.

"De grootste fout die CIO's maken, is dat ze dezelfde governance en teams inzetten voor beide typen," stelde de analist. "Je smoort innovatie als je Everyday AI te zwaar beveiligt, en je creëert gevaarlijke risico's als je Game-changing AI te los laat."

Het 'AI Operating Model'

Om AI succesvol te schalen, moeten bedrijven afstappen van het idee dat AI een IT-feestje is. Gartner pleit voor een federatief model. Hierbij is er een centraal expertisecentrum (Center of Excellence) dat de standaarden, tools en beveiliging bepaalt, maar ligt de verantwoordelijkheid voor de uitvoering decentraal in de business units.

"Je kunt AI niet schalen vanuit een ivoren toren," waarschuwde Kandaswamy. "De domeinkennis zit in de business. Als marketing of HR niet eigenaar is van hun eigen AI-oplossingen, zal de adoptie altijd falen."

De menselijke factor als rem of versneller

Opvallend was de nadruk op de menselijke kant van schaalvergroting. Technologie is zelden het knelpunt; cultuur en vaardigheden zijn dat wel. Kandaswamy adviseerde leiders om te investeren in 'AI-geletterdheid' voor de hele organisatie, niet alleen voor data scientists.

Daarnaast wees hij op het belang van AI TRiSM (Trust, Risk, and Security Management). Vertrouwen is de valuta van AI. Als werknemers of klanten de uitkomsten van een model niet vertrouwen, wordt het niet gebruikt, ongeacht hoe geavanceerd de technologie is. "Governance moet verschuiven van een 'Nee, tenzij'-mentaliteit naar een vangrail die veilige snelheid mogelijk maakt," aldus Kandaswamy.

Conclusie: Focus op uitkomst, niet op output

De sessie sloot af met een oproep aan CIO's om strenger te zijn in hun selectieproces. Veel AI-projecten worden gestart vanuit FOMO (Fear Of Missing Out). Succesvol schalen betekent ook durven stoppen met projecten die geen duidelijke zakelijke waarde leveren.

"Het doel is niet om meer AI te hebben," besloot Kandaswamy. "Het doel is om betere bedrijfsresultaten te boeken door AI. Wie dat onderscheid maakt, wint de race."