In een snel veranderende wereld, waar technologische innovatie hand in hand gaat met ambitieuze duurzaamheidsdoelstellingen en strikter wordende compliance-eisen, verandert de AI-benadering van veel organisaties. De verschuiving van enkel experimenteren naar strategische AI-implementatie markeert een nieuwe fase in de adoptiecyclus. Hierbij ligt de nadruk op het beheersen van AI-modellen door middel van data governance voor compliance-doeleinden, het efficiënt inzetten van AI om operationele kosten (OPEX) te beheersen en milieudoelstellingen (als onderdeel van ESG) te realiseren, en het gebruik van open source-software om deze doelen te bereiken met behoud van maximale controle over eigen data.
De nieuwe fase van AI-implementatie markeert niet alleen het belang van de technische uitvoerbaarheid, maar ook de ethische, maatschappelijke en economische verantwoordelijkheid. De adoptie van AI draait steeds meer om gestructureerde beheersing, duurzaamheid en openheid. Deze pijlers vormen de basis voor een verantwoorde groei en integratie van AI binnen organisaties. Om deze nieuwe fase tot een succes te maken, zijn een aantal stappen van essentieel belang.
Beheersing van AI-modellen
Het effectief beheersen van AI-modellen door middel van data governance – de beleidsregels en processen rond het verwerken en beheren van data – vereist een solide framework waarin toegankelijkheid en veiligheid centraal staan.Dit framework moet voldoen aan internationale compliance-richtlijnen, die continu blijven doorontwikkelen samen met AI technologieën. Organisaties moeten proactief zijn door niet alleen aan de huidige normen te voldoen, maar door ook voorbereid te zijn op toekomstige uitdagingen en ontwikkelingen binnen het veld.
Efficiëntie en duurzaamheid
AI biedt organisaties niet alleen efficiëntie in middelen, menskracht of kosten, maar ook in energie-output. Dit is vooral belangrijk in de context van verantwoord ondernemen en ESG-rapportages die bedrijven moeten opstellen. Geoptimaliseerde AI-modellen verbruiken relatief weinig energie en ondersteunen tegelijkertijd de duurzaamheidsdoelstellingen van een organisatie. Hiermee wordt een belangrijke box aangevinkt op het gebied van verantwoord ondernemen.
De rol van open source
Tot slot vormt open-source software de drijvende kracht achter innovatie in de AI-sector. Het biedt bedrijven de mogelijkheid om hun eigen aanpassingen te maken, nauwer samen te werken met de gemeenschap, en meer controle te houden over hun eigen data en AI-modellen. In combinatie met correcte licentiëring en bijdragen aan de open source gemeenschap, creëert het een vruchtbare bodem voor innovatie en samenwerking op een eerlijke en transparante manier.
Toekomstperspectief
Deze pijlers laten zien dat de toekomst van AI voor organisaties zowel veelbelovend als uitdagend is. Organisaties moeten zich aanpassen aan een constant veranderende omgeving, waarin technologische vooruitgang hand in hand gaat met maatschappelijke verantwoordelijkheid.
De toekomst van AI vraagt om bijdragen uit alle hoeken van de samenleving: van datawetenschappers en technologen, tot beleidsmakers en ethici, tot het brede publiek. Het doel is om systemen te ontwikkelen die zowel intelligent en efficiënt, als eerlijk, duurzaam en toegankelijk voor iedereen zijn. De overgang naar een strategisch AI-framework vraagt om een afgestemde aanpak die rekening houdt met de vele mogelijkheden en complexe uitdagingen. Dit pad bewandelen zal niet altijd makkelijk zijn en behoeft een zorgvuldige planning, ethische overwegingen en een focus op duurzaamheid. Hiermee kunnen organisaties AI benutten op manieren die nu nog moeilijk voor te stellen zijn. We staan aan het begin van een tijdperk vol uitdagingen en kansen, en gelukkig ontdekken steeds meer organisaties hoe ze AI effectief kunnen inzetten om de toekomst vorm te geven.
Door: Kevin Jonkergouw, Regional VP Benelux bij Databricks
