‘Data-analyse en AI zijn onlosmakelijk verbonden met verandermanagement’

Het analyseren van data en het toepassen van kunstmatige intelligentie, wordt voor bedrijven steeds belangrijker. Maar waar moet je rekening mee houden als je hiermee aan de slag gaat? Dr. Scott Allen Mongeau werkt bij Google als Cloud Lead Solutions Engineer voor de Nederlandse publieke sector en is één van de sprekers in de blended class Data Analytics & Business AI van Nyenrode Business Universiteit. “Ik wil mensen helpen om binnen hun organisatie een goed onderbouwd gesprek te voeren.”

Een datagedreven focus geeft organisaties een voorsprong als het gaat om het verkrijgen van inzicht in markten, klanten en nieuwe kansen. Maar dat vraagt ook iets van de mensen die met deze data aan de slag moeten. “Technologieën veranderen, maar de manier waarop mensen daarop reageren blijft hetzelfde”, vertelt Mongeau. “Al in de Romeinse tijd had je uitvindingen die sommige mensen maar niets vonden, of juist geweldig. En dat is nu nog steeds zo.” De relatie tussen mens en technologie staat ook centraal in het college van Mongeau. “Aan de ene kant heb je technische oplossingen, en aan de andere kant de mensen die dit moeten inbedden in strategieën en processen. Data-analyse en de inzet van kunstmatige intelligentie zijn daarom onlosmakelijk verbonden met verandermanagement, omdat het onze manier van werken beïnvloedt.”

Mongeau promoveerde aan Nyenrode op het onderwerp Management van Informatiesystemen (MIS), waarbij technologie wordt gezien als de integratie van mensen, processen en tools. Deze kennis plus veertig jaar praktijkervaring in de ICT, waarvan acht jaar in Silicon Valley, neemt hij mee in zijn colleges. De deelnemers aan dit programma komen uit uiteenlopende sectoren. “Daar zitten managers bij met relatief weinig technische kennis, maar ook mensen die daar juist wèl veel vanaf weten. De vraagstukken die zij hebben lopen dan ook uiteen van vragen over de technologie zelf, tot vragen over verandermanagement, privacy en wetgeving. Omdat ik zelf als engineer én als manager heb gewerkt, zag ik in dat deze groepen vaak langs elkaar heen praten als het gaat om de inzet van technologie. Mijn college heeft daarom tot doel om deelnemers in staat te stellen binnen hun organisaties een goed onderbouwd gesprek te voeren. Ik bied ze een breed perspectief vanuit een interdisciplinaire invalshoek. Daardoor leren managers beter begrijpen welke mogelijkheden technologie kan bieden, en snappen engineers beter voor welke uitdagingen het management staat. Ik reserveer in mijn college altijd voldoende tijd voor het stellen van vragen zodat deelnemers de kans krijgen op hun eigen situatie in te zoomen. Dat is niet alleen leerzaam voor de andere deelnemers, maar ook voor mijzelf.”

Mongeau focust in zijn college op drie onderwerpen. Allereerst behandelt hij de actuele en beschikbare technische tools die er zijn om het analyseproces te ondersteunen. Het gaat daarbij om tools die gegevens verzamelen, transformeren, opslaan, ophalen, analyseren en activeren. Het tweede onderwerp is de organisatie zelf, waarbij Mongeau ingaat op organisatiedoelstellingen, de IT-strategie en verandermanagement. Tot slot bespreekt hij het proces dat nodig is om data-analyse toe te passen in de organisatie. Het is volgens hem essentieel dat deze factoren op elkaar aansluiten. “Het zijn de organisatie en de mensen daarbinnen die de implementatie van toolgestuurde processen faciliteren of blokkeren, dus we moeten altijd het managementperspectief in gedachten houden”, legt hij uit. 

“De toepassing van AI is heel breed: van zelfrijdende auto’s tot industriële besturingssystemen en van een chatbot voor een klantenservice, tot een AI-aangedreven videogame”, legt Mongeau uit. Hoewel deze toepassingen voordelen bieden, is Mongeau ook kritisch op data-analyse en de inzet van AI daarbij. Naast het belang van veiligheid en privacy wijst hij ook op risico's. Zo 'hallucineren' sommige Large Language Model AI-modellen: ze genereren een zelfverzekerd antwoord dat er goed uitziet, maar onjuist is. Er worden al manieren ontwikkeld om deze risico's te beheersen. Zo is het volgens Mongeau belangrijk om de samenhang tussen de wetenschap en het bedrijfsleven te optimaliseren. “Datawetenschappers moeten voldoende mandaat hebben om best practices te volgen op het gebied van databeheer en -kwaliteit, het beheren van machine learning-modellen, het verduidelijken van resultaten en het waarborgen van verantwoorde kunstmatige intelligentie.” Gelukkig zien we dat hier in de EU-regelgeving steeds meer aandacht voor komt.” Eén ding is volgens Mongeau zeker: de ontwikkelingen op het gebied van AI gaan razendsnel. “We moeten altijd blijven kijken naar de nieuwste ontwikkelingen en mogelijkheden. Naarmate de technologie evolueert, biedt elke fase weer een fris perspectief.”