Door Annemieke Deenen — augustus 2024
De Europese AI-Verordening is afgelopen augustus in werking getreden, wat organisaties ertoe dwingt meer AI-kennis in huis te hebben. Dit geldt voor zowel ontwikkelaars als gebruikers van AI-systemen. Het opzetten van een AI-expertteam kan een goede stap zijn, maar dit vereist duidelijkheid over relevante vaardigheden, teamsamenstelling en positionering.
Doelen
Waarom wil je eigenlijk een AI-team? Wil je nieuwe producten en diensten ontwikkelen die de markt veroveren? Of wil je je bestaande processen optimaliseren om efficiënter te werken?
Door heldere doelen te stellen, kun je gericht kandidaten selecteren met de benodigde competenties.
Positionering
Het team moet voldoende mandaat hebben om snel te kunnen handelen. Positionering direct onder of naast de directie zorgt ervoor dat het team niet voor elke beslissing toestemming hoeft te vragen, maar rechtstreeks bij strategische besluitvorming betrokken kan zijn.
Taken en verantwoordelijkheden
Een AI-expertteam kan diverse taken uitvoeren:
- Ontwikkelen van AI-visie en -strategie
- Kennisverspreiding
- Draagvlak- en bewustwordingsopbouw
- Cultuurverandering naar datagedrevenheid
- Volgen van AI-ontwikkelingen
- Ondersteuning bij AI-projecten
- Advisering over IT-infrastructuur en investeringen
- Strategische adviezen
- Ethische en juridische begeleiding
Kennis en vaardigheden
Een succesvol team combineert verschillende expertisegebieden:
- Machine learning, deep learning, natuurlijke taalverwerking
- Generative AI
- IT en data-expertise
- Leren en ontwikkeling
- Communicatie en organisatiekunde
- Juridische en ethische aspecten
- Projectleiding
Creativiteit, flexibiliteit, probleemoplossend vermogen en communicatieve vaardigheden.
Deze soft skills helpen bij het meenemen van de organisatie in de AI-transformatie.
Teamgrootte
Een ideale teamgrootte is 5 tot 7 leden. Dit formaat biedt voldoende flexibiliteit en wendbaarheid terwijl diverse expertisegebieden vertegenwoordigd kunnen zijn. Bij grotere projecten kun je werken met subteams, elk gericht op specifieke onderdelen.
Tools en infrastructuur
Het team heeft toegang nodig tot adequate hardware, software en data. Dit omvat krachtige hardware voor berekeningen, robuuste software-omgevingen voor data-engineering en machine learning-tools.
Cultuur en ontwikkeling
Succes vereist: "groot denken, klein beginnen, snel leren." Dit betekent een cultuur waarin experimenten worden aangemoedigd en fouten als leermogelijkheden worden gezien. Investeer in professionele ontwikkeling via trainingen en conferenties.
Zorg ervoor dat het team goed samenwerkt met andere afdelingen zoals IT, data science en business development, in plaats van vanuit isolement te opereren.
Conclusie
Het opbouwen van een AI-expertteam is een investering in de organisatietoekomst. Door geschikte talenten aan te trekken, een bevorderend klimaat te creëren en interdepartementaal samen te werken, kun je een team opstellen dat je organisatie AI-proof maakt en innovatieve toepassingen ontwikkelt.