Blog
AI Governance
Op zoek naar succes met AI? Maak dan eerst werk van data governance
Jazeker, AI biedt onwaarschijnlijk veel mogelijkheden. Maar toch zien we bedrijven hun projecten met artificiële intelligentie stopzetten omdat ze niet aan de verwachtingen voldoen. Data governance maakt ook hier het verschil.
AI kan veel meer data veel sneller verwerken dan een mens. Maar terwijl een kleuter al snel het verschil tussen pakweg een appel en een peer begrijpt, moet artificiële intelligentie daarvoor eerst miljoenen foto’s van appels en peren analyseren. AI is namelijk heel goed in het herkennen van patronen, maar heeft daarvoor heel veel data goede nodig. En daar knelt bij veel bedrijven al meteen het schoentje.
Onvoldoende of onbetrouwbare data
Het probleem is alleen dat veel bedrijven niet zelf over die grote hoeveelheden data beschikken. Daarom trainen ze hun AI-model met data waarvan ze de kwaliteit niet altijd kennen. Het risico is dat je AI-model antwoorden geeft waarvan je niet zeker kan zijn dat ze wel kloppen. Maar als je die antwoorden zelf nog moet verifiëren, dan is de winst van AI snel weg.
Zekerheid over kwaliteit
Wat je nodig hebt, zijn grote volumes data, waarvan je weet dat de kwaliteit goed zit. Dat moet je dus eerst op orde krijgen, vooraleer je er AI-modellen mee traint. Maar wat maakt data kwaliteitsvol? En hoe maak je daar werk van?
Met die vragen worstelen bedrijven nog steeds, terwijl ze cruciaal zijn. Niet alleen om zo correct mogelijke antwoorden van AI te bekomen, maar ook om zeker te zijn dat je compliant bent met de regelgeving rond artificiële intelligentie. Zo moet je volgens de Europese AI Act garanderen dat jouw AI-model geen mensen discrimineert, benadeelt of schade berokkent.
Data governance is de sleutel
Hoe bekom je die kwaliteitsvolle data? Door de mantra in de praktijk te brengen die we bij QuaData blijven herhalen: data governance. Daarbij gaat speciale aandacht naar datakwaliteit. Tegelijk gaat het niet louter over de volledigheid en accuraatheid van de data, maar ook over de geschiktheid ervan. Ook daar moet je zeker van zijn: heb je wel de juiste set data om je AI-model mee te trainen?
Om dat na te gaan, kan je onder meer de data lineage inzetten. Waar komen je data vandaan? Welke flow doorlopen ze en welke wijzigingen ondergaan ze daarbij? Door die vragen te beantwoorden, kom je te weten of de data geschikt zijn én achterhaal je waarom de kwaliteit ervan niet goed zit, mocht dat het geval zijn.
Daarnaast gaat data governance ook over de verantwoordelijkheid over de data. Wie beslist bijvoorbeeld welke dataset je gebruikt voor je AI-project of wanneer een AI-model voldoende getraind is? Die keuzes mag je als bedrijf niet aan de IT-afdeling overlaten. Het gaat om beslissingen met ingrijpende consequenties voor de business. Daarom is het essentieel dat de ook de business bij die keuzes betrokken is.
Erken de uitdaging
Vermoed je dat er binnen je organisatie een probleem is rond datakwaliteit? Parkeer dat probleem dan niet zomaar, maar pak het aan met data governance. Dat doe je bovendien beter vandaag dan morgen. Datavolumes groeien immers razendsnel, waarbij het kwaliteitsprobleem alleen maar meegroeit.
Data governance bevordert bovendien de samenwerking binnen je AI-project, wat uiteindelijk een beter resultaat oplevert. Duidelijke doelstellingen en verantwoordelijkheden zijn daarbij de guardrails die helpen voorkomen dat je AI-project ontspoort én die ervoor zorgen dat het project oplevert wat het moet opleveren.
Tot slot nog dit: verwar data governance niet met AI governance. Want neen, AI governance biedt niet zomaar een alternatief voor data governance. Beter focus je eerst op data governance, aangezien kwaliteitsvolle data bovenal de basis zijn van AI – en alle bijhorende businessbeslissingen. Aangezien AI governance voor 80% uit data governance bestaat, heb je daarvoor dan al het merendeel van het werk geleverd.
Wil je meer weten over AI Governance? Contacteer ons.
Ben je benieuwd naar onze diensten? Ontdek ze hier.