IBM’s AI-ecosysteem
IBM staat bekend als een pionier in technologie, en hun AI-portfolio is daar een perfect voorbeeld van. Mijn eerste kennismaking met IBM AI was via 'Watson', het platform dat ooit indruk maakte door Jeopardy! te winnen. Vandaag de dag gaat Watson veel verder dan dat; het biedt oplossingen voor natural language processing, predictive analytics, code assistants en zelfs ethical AI-ontwikkeling en gaat het verder onder de verzamelnaam IBM watsonx.
AI for Business
AI komt vandaag de dag in duizenden soorten, van ChatGPT tot Microsoft Co-Pilot. Wat ik vooral waardeer is de focus van IBM op 'AI for Business'. Dit betekent niet alleen krachtige technologie, maar ook aandacht voor schaalbaarheid, transparantie en ethiek – essentiële aspecten voor organisaties die AI in hun kernactiviteiten willen integreren. Denk daarbij ook aan goed versiebeheer, regie en continue monitoring van de verschillende AI modellen die een organistie in productie heeft. Wat betekent dat: een focus op waarde gedreven innovatie, die je in staat stelt om ook gemakkelijk te kunnen schalen. Hierbij moet je denken aan aspecten zoals fit-for-purpose modellen, op maat gemaakte AI-modellen en de juiste toolset en focus om op een verantwoorde manier AI te schalen binnen je organisatie - zaken die niet vanzelfsprekend zijn in 'consumenten AI'.
Voorbereiding voor een AI project.
Denk niet te gemakkelijk over het starten van een AI project en verdiep je eerst in de mogelijkheden (en beperkingen) van generative AI. Doe inspiratie op bijvoorbeeld met: The CEO’s guide to generative AI (Bron: IBM). Geef je AI-journey proces vorm door middel van een Design Thinking workshop, bijvoorbeeld onder begeleiding van IBM en een partner zoals TTNL. In ons geval kregen we de hulp van Steven Stijger en Valentijn Stolk van IBM. Beide zeer ervaren in het begeleiden van klanten om waarde te genereren met behulp van AI, ook als dit je eerste stap is. Design-thinking is een mooie methode om in korte tijd ideeën te genereren en deze om te zetten naar concrete producten en diensten. Dit is globaal hoe deze workshops er uit zien:
Fase 1: Strategie en Oriëntatie
Verzamel stakeholders en bespreek welke uitdagingen AI kan oplossen. gebruik post-its om rollen en behoeften in kaart te brengen. Denk hierbij aan bedrijfsdoelen (waar wil de organisatie waarde creëren?) en technologische behoeften (welke AI-capaciteiten zijn nodig?)
(Brainstorm met het TTNL en IBM team - alle disciplines aanwezig)
Fase 2: Ideeën verzamelen en prioriteren
Organiseer een design thinking workshop: verzamel alle ideeën van stakeholders over mogelijke AI-toepassingen. Gebruik post-its om verschillende ideeën te categoriseren, bijvoorbeeld op basis van complexiteit of relevantie.
(Valentijn en Steven prioriteren de ideeën uit fase 1)
Fase 3: Prioriteer op waarde en haalbaarheid
Selecteer ideeën die: direct waarde bieden aan de organisatie & technologisch en organisatorisch haalbaar zijn binnen 4-6 weken. “Wat kunnen we in een pilot van 4-6 weken oplossen en waar moeten we dan de scope zetten? Welke data en processen moeten we daarvoor gebruiken?". Zo houd je het proces haalbaar en creëer je waarde.
(Priorization Grid: Haalbaarheid versus Business Value)
De volgende stap: Pilot-engineering – Ontwerpen en Prototype
Bouw een minimale viable product (MVP) met een agile aanpak, werk in korte sprints om een eenvoudige versie van de AI-oplossing te ontwikkelen. Met behulp van ervaren teams van IBM Client Engineering is er expertise beschikbaar om pilots te bouwen om de waarde van de technologie aan te tonen.
Mijn AI-reis met IBM is nog maar net begonnen en de volgende stap is een werkende MVP. Met voortdurende innovaties, zoals generatieve AI en quantum computing, zie ik een wereld aan mogelijkheden om verder te verkennen. Ik ben ervan overtuigd dat IBM niet alleen technologie biedt, maar ook een visie op hoe AI een verschil kan maken in onze organisaties en samenleving.
Wil je meer weten over mijn journey of over IBM AI? Stuur me een bericht of laat een reactie achter!
