Ondanks het grote potentieel van AI, denkt slechts 11 procent van de werknemers die niet tot een datateam of het MT behoren, dat AI de komende vijf jaar veel impact heeft op hun rol. Dit blijkt uit de 'AI Impact Survey', een onderzoek dat werd uitgevoerd door Dataiku.
Vooral werknemers in de financiële sector en in de retail denken dat AI veel invloed zal hebben op hun functie. Het onderzoek laat ook zien dat maar iets meer dan de helft van de organisaties processen voor datakwaliteit op orde heeft, dit is een belangrijk struikelblok voor de adoptie van AI.
Voor het onderzoek vroeg Dataiku 400 respondenten in Nederland, Duitsland, Frankrijk en de Verenigde Staten in hoeverre hun rol, de organisatie en de branche waarin zij actief zijn de komende 5 jaar worden beïnvloed door AI. Hierop kon met cijfers een antwoord gegeven worden van 1 (weinig impact) tot 5 (veel impact). Ook werd ingegaan op de processen rond de data die gebruikt wordt en de ethiek in AI-projecten.
Inclusieve versus exclusieve AI
Een van de belangrijkste discussies over de toekomst van AI, datateams en de rollen daarin, is de vraag of AI inclusief of exclusief zou moeten zijn. Bij inclusieve AI werken mensen vanuit verschillende rollen samen naar een doel toe. Bij exclusieve AI wordt het werk door gespecialiseerde datateams uitgevoerd.
“Traditionele bedrijven lijken eerder te neigen naar inclusieve AI”, vertelt Hylke Visser, Director Sales en Business Development bij Dataiku. “Dit komt omdat je zo meer AI-initiatieven kunt uitvoeren en hier meer skills, inzichten en use cases bij kunt betrekken. In theorie zou dit betekenen dat medewerkers die niet tot het management of datateam behoren in ieder geval de potentiële impact van AI in hun werk moeten zien.” In de praktijk denkt echter slechts 11 procent van deze medewerkers dat AI hun rol volledig zal veranderen. Dit percentage is vanzelfsprekend hoger voor medewerkers in datateams en managers hiervan. Maar ook op C-level verwacht maar 20 procent dat AI hun functie vergaand zal veranderen.
Als je verder kijkt verschilt de verwachte impact van AI op functies ook per branche. Zo denken respondenten uit de financiële en retailsector met respectievelijk 39 procent en 36 procent dat de impact van AI op hun rol groot zal zijn. Dit in tegenstelling tot medewerkers in de media en telecomsector waar slechts 9 procent dit aangeeft.
C-level verwacht grote impact AI op organisatie
Als de respondenten wordt gevraagd naar de impact van AI op de organisatie, dan geeft zelfs 37 procent van de C-level respondenten aan dat AI de komende vijf jaar van grote invloed zal zijn. Dit tegen 30 procent van de managers van een datateam en slechts 18 procent van de mensen in het datateam. Het verschil kan worden verklaard door het feit dat bestuurders een beter beeld hebben van waar de organisatie naartoe gaat dan andere medewerkers.
Met thema’s als vertrouwen, uitlegbaarheid, verantwoordelijkheid en ethiek, die zeker de komende 10 jaar een belangrijke rol spelen in de discussies rond AI, vroeg Dataiku respondenten ook hoe de organisatie waar zij werken omgaat met deze uitdagingen.
Onvoldoende aandacht voor datakwaliteit in AI-projecten
Slechts 52 procent van de respondenten geeft aan dat hun organisatie processen heeft om er zeker van te zijn dat binnen dataprojecten betrouwbare data van hoge kwaliteit wordt gebruikt (7 procent zei zelfs ‘nee’ en 34 procent gaf aan: ‘nu niet, maar we werken eraan’). De overige groep zei het niet zeker te weten. Visser: “Dit geeft aan dat er nog steeds te weinig aandacht is voor datakwaliteit bij AI- en machine learning-projecten. Zonder goede data kan er geen goede output zijn. Datakwaliteit is dan ook een van de grootste uitdagingen en barrières voor de adoptie van AI.”
Er was bij deze vraag een duidelijk onderscheid te zien per branche. Zo gaf wereldwijd 7 procent aan er niet zeker van te zijn. In de financiële sector gaf niemand dit antwoord. Ook was het percentage dat de vraag positief beantwoordde hoger dan het wereldwijde gemiddelde (respectievelijk 60 versus 52 procent). Dit is terug te leiden naar de strengere regels waarmee de sector te maken heeft. Vergeleken met processen voor goede datakwaliteit, gaven overigens nog minder respondenten (43 procent) aan dat er binnen hun organisatie processen zijn om te zorgen data science, machine learning en AI op een verantwoordelijke en ethische manier worden ingezet.
AI uitlegbaar en betrouwbaar maken belangrijkste uitdaging
Om innovatie met AI te versnellen moeten onderwerpen als datakwaliteit en een verantwoord en ethisch gebruik van AI hoog op de agenda staan. Deze zaken dragen immers bij aan wat Dataiku één van de belangrijkste uitdagingen in de komende tien jaar noemt: het uitlegbaar en betrouwbaar maken van AI. Zowel voor degenen die AI-systemen ontwerpen als voor medewerkers die hier afhankelijk van zijn voor het uitoefenen van hun functie.
Bekijk hier de Dataiku Impact Survey
7 november (online seminar op 1 middag)Praktische tutorial met Alec Sharp Alec Sharp illustreert de vele manieren waarop conceptmodellen (conceptuele datamodellen) procesverandering en business analyse ondersteunen. En hij behandelt wat elke data-pr...
11 t/m 13 november 2024Praktische driedaagse workshop met internationaal gerenommeerde trainer Lawrence Corr over het modelleren Datawarehouse / BI systemen op basis van dimensioneel modelleren. De workshop wordt ondersteund met vele oefeningen en pr...
18 t/m 20 november 2024Praktische workshop met internationaal gerenommeerde spreker Alec Sharp over het modelleren met Entity-Relationship vanuit business perspectief. De workshop wordt ondersteund met praktijkvoorbeelden en duidelijke, herbruikbare ...
26 en 27 november 2024 Organisaties hebben behoefte aan data science, selfservice BI, embedded BI, edge analytics en klantgedreven BI. Vaak is het dan ook tijd voor een nieuwe, toekomstbestendige data-architectuur. Dit tweedaagse seminar geeft antwoo...
De DAMA DMBoK2 beschrijft 11 disciplines van Data Management, waarbij Data Governance centraal staat. De Certified Data Management Professional (CDMP) certificatie biedt een traject voor het inleidende niveau (Associate) tot en met hogere niveaus van...
3 april 2025 (halve dag)Praktische workshop met Alec Sharp [Halve dag] Deze workshop door Alec Sharp introduceert conceptmodellering vanuit een non-technisch perspectief. Alec geeft tips en richtlijnen voor de analist, en verkent datamodellering op c...
10, 11 en 14 april 2025Praktische driedaagse workshop met internationaal gerenommeerde spreker Alec Sharp over herkennen, beschrijven en ontwerpen van business processen. De workshop wordt ondersteund met praktijkvoorbeelden en duidelijke, herbruikba...
15 april 2025 Praktische workshop Datavisualisatie - Dashboards en Data Storytelling. Hoe gaat u van data naar inzicht? En hoe gaat u om met grote hoeveelheden data, de noodzaak van storytelling en data science? Lex Pierik behandelt de stromingen in ...
Deel dit bericht