Een AI‑pilot biedt de perfecte mix van nieuwsgierigheid en controle: je leert snel wat werkt en wat niet, zonder grootschalige impact. Toch stranden veel pilots door onduidelijke doelen of te smalle teams. AI-expert Kees van den Tempel hanteert daarom een raamwerk van zeven perspectieven dat iedere pilot doet slagen: techniek, data, business cases, mens, security, ethiek en klant. Hij geeft aan: "Je moet mensen bij elkaar zetten om een goede pilot te organiseren. En ik denk dat heel belangrijk is dat je op deze zeven perspectieven ook écht kennis en ervaring ontwikkelt."
Zeven perspectieven voor succesvolle AI‑pilots
- Techniek: Kees benadrukt dat je exact moet begrijpen welke modellen en infrastructuur je inzet. Denk aan de keuze tussen een open‑source model of een commerciële API, de benodigde rekenkracht, latency‑eisen en integratiemogelijkheden met bestaande systemen.
- Data: “Data is de brandstof voor AI,” zegt Kees. Je moet je dataset kwaliteit waarborgen door grondige opschoning, representativiteit te checken en systematische bias – bijvoorbeeld op leeftijd, geslacht of postcode – actief te monitoren en te corrigeren.
- Business case & ROI: Iedere pilot moet een heldere doelstelling en meetbare baten hebben. Kees adviseert om vooraf in te schatten welke tijds‑ of kostenbesparing je verwacht (bijvoorbeeld door procesautomatisering) en met welke metrics je dat gaat aantonen.
- Mens & adoptie: Techniek is niets zonder mensen die ermee werken. Train medewerkers niet alleen in de bediening, maar ook in het interpreteren van AI‑output en het aangeven van onvoorziene uitkomsten. Een cultuur waarin collega’s elkaar feedback durven geven op AI‑gebruik is onmisbaar.
- Security & compliance: AI-toepassingen brengen nieuwe securityriscico’s met zich mee. Kees raadt aan om voor iedere pilot een Data Protection Impact Assessment (DPIA) uit te voeren, strakke toegangscontroles in te richten en te toetsen aan de AI‑Act, AVG en eventuele branche-specifieke regels.
- Maatschappij & ethiek: Ethische vragen, zoals de rechtvaardigheid van een besluit of de maatschappelijke acceptatie, kun je niet negeren. Vorm daarom een klankbord van interne stakeholders of burgerpanels om te bespreken welke overwegingen een pilot bevat en hoe je transparant communiceert over de gevolgen.
- Klant: Uiteindelijk gebruik je AI om diensten voor inwoners of bedrijven te verbeteren. Betrek je doelgroep vroegtijdig met interviews of prototype‑testen en meet tevredenheid, begrijpelijkheid en gebruiksgemak. Hun feedback is cruciaal om de pilot écht relevant te maken.
Valkuilen en heldere mitigatie
Veel pilots stranden door:
- Stille AI‑gebruikers: mensen die ChatGPT gebruiken zonder beleid. Tegenhanger: organiseer korte ‘AI‑quicklabs’ waarin duidelijke spelregels gelden.
- Tunnelvisie in projectteams: alleen IT of alleen business. Beter: multidisciplinaire werkgroepen waarin elke discipline is vertegenwoordigd.
- Onduidelijke KPI’s: zonder meetbare doelen blijf je hangen in anekdotisch bewijs. Zorg voor dashboards waarin je faalpercentages, doorlooptijden en gebruikersfeedback real‑time monitort.
Succesvoorbeeld: de Mai Chatbot‑pilot
In de Achterhoekse gemeente Montferland werkte een team van IT‑specialisten, juristen en gebruikersadviseurs samen aan een burgerchatbot. Na grondige datacleaning en een externe security‑audit ging de pilot live. Al binnen de eerste maand beantwoordde de chatbot 4.500 vragen met een oplossingsgraad van 95%. “Ze waren ongelooflijk transparant en kregen 400.000 euro subsidie voor opschaling,” prijst Kees.
Van pilot naar Mai chatbot:
- Gelaagde uitrol: begin met interne, low‑risk‑toepassingen; breid stapsgewijs uit naar extern high‑risk.
- Community of practice: richt een AI‑community op waarin collega’s continu hun lessons learned delen.
- Iteratieve meter: gebruik het pilot‑dashboard om maandelijks de voortgang te bespreken en bij te sturen.
AI trends in de nabije toekomst
Achter elke succesvolle aanpak schuilt een persoonlijke missie. Voor Kees draait AI‑integratie niet alleen om techniek, maar vooral om mensen die écht willen veranderen. “Ik haal energie uit samenwerken met teams die bereid zijn hun ogen te openen en intern te pionieren,” vertelt hij. Die passie vertaalt zich in zijn pleidooi voor AI‑geletterdheid: investeer structureel in trainingen en awareness om medewerkers niet alleen de tools te laten bedienen, maar ook de onderliggende principes te doorgronden.
Kees ziet daarnaast twee trends die dit jaar cruciaal worden:
- Deep search – semantische zoeksystemen die niet langer op trefwoorden leunen, maar de hele kennisbasis doorgronden en verbanden leggen die mensen makkelijk over het hoofd zien.
- Agents – autonome softwarehelpers die na goedkeuring zelfstandig complexe, meervoudige taken kunnen uitvoeren, van dossieronderzoek tot het genereren van beleidsvoorstellen.
