Verhalen vertellen is een handige manier om dingen voor elkaar te krijgen. Mensen vinden het fijn om te denken in verhalen. Die verhalen kunnen ze moeiteloos onthouden door ze op te knippen in kleine stukjes. Dat is volgens mij een van de redenen waarom Scrum zo’n succes is. Precies om die reden raad ik je aan om ook zo te werk te gaan als je mogelijke toepassingen van AI in je eigen organisatie gaat bedenken en beschrijven. Eerst bedenk je het grote verhaal. Dat werk je uit in een aantal kleinere beschrijvingen. En uiteindelijk beschrijf je de kleine verhalen die voor je gebruikers belangrijk zijn op een beknopte, heldere en meetbare manier.
Geschatte leestijd: 3 minuten
In je organisatie begint het meestal bij een visie. Die visie is vaak vertaald in een of meer thema’s met meestal een KPI-gedreven (key performance indicator) karakter. Ze zijn vaak richtinggevend en min of meer meetbaar. Een voorbeeld van zo’n thema is ‘We willen de betrouwbaarheid van de levering van nieuwe producten vergroten’ of ‘We willen het aantal klanten dat bij ons vertrekt verlagen’. Uit die thema’s volgen een aantal grote verhalen die we ‘epics’ noemen.
Epic: MONOcam
Een voorbeeld van zo’n epic is ‘het maken van de MONOcam’ in het geval van de Nationale Politie. Meestal worden epics ontwikkeld en opgeleverd in een of meer driemaandelijkse cycli en soms wordt er om organisatorische redenen voor gekozen om een epic weer op te delen in een of meer kleinere eenheden die ‘features’ worden genoemd. Features zijn doorgaans gedefinieerd als minimal viable products, eigenlijk de kleinst mogelijke variant van een toepassing die nog waarde oplevert voor de klant.
In het voorbeeld van de MONOcam heeft de ontwikkeling daarvan zeker langer dan drie maanden geduurd. Daarom is die AI-toepassing ook in een aantal kleinere features gebouwd. In feite is begonnen met de meest simpele vorm, eigenlijk een lab-experiment van een MONOcam die nog niet bestemd was voor operationeel gebruik in de praktijk. Dat lab-experiment is vervolgens in een aantal iteraties door het toevoegen van nieuwe features doorontwikkeld naar de MONOcam zoals die nu in de dagelijkse praktijk wordt gebruikt.
Elke feature is weer een logische set van functionaliteiten die in één of meerdere iteraties (de sprints) kan worden geleverd. De beschrijving van zo’n logische set van functionaliteiten wordt een ‘user story’ genoemd. In het voorbeeld van de MONOcam kun je denken aan user stories zoals ‘een slimme camera’, ‘het beeldherkenningsalgoritme’, ‘het doorgeven van “hits” aan een agent van Team Verkeer’, ‘het beoordelen of het inderdaad klopt dat een bestuurder niet handsfree bezig is’, ‘het wissen van de beelden op de laptop die bij de MONOcam hoort’, enzovoort.
Wat als mijn organisatie niet agile werkt?
Wellicht denk je na deze lessen in agile werken: hartstikke leuk, die focus op agile werken, maar mijn organisatie werkt helemaal niet zo. Wij werken gewoon met watervalprojecten die vooraf gepland én begroot moeten worden en die vaak als één groot project worden uitgevoerd. Of: mijn organisatie gebruikt een hybride vorm met daarin onderdelen van zowel PRINCE2 als Scrum. Kan ik het driestappenplan dan wel gebruiken?
Natuurlijk kan dat. Ik gebruik de agile manier van werken in het driestappenplan omdat ik het een perfecte manier vind om snel en effectief een portfolio van AI-toepassingen in kaart te brengen, met de focus op AI-toepassingen die ethisch verantwoord zijn én die maximale waarde leveren aan de gebruikers in je organisatie. Daarvoor hoeft niet je hele organisatie agile te werken; je kunt ze natuurlijk wel laten zien hoe goed zo’n agile aanpak in de praktijk werkt.
Bron: AI in de praktijk
Door: Hennie Huijgens
