De komst van AI-technologieën zoals AI-assistenten en AI-agents in tools als Databricks, Microsoft Fabric en Power BI opent een wereld aan nieuwe mogelijkheden. AI is niet langer iets voor de toekomst, het is een praktisch hulpmiddel waarmee datateams sneller inzicht krijgen en gebruikers directer met data kunnen werken. Voor veel organisaties wordt het daarom steeds belangrijker om écht ai-ready te worden
Maar waar begin je met AI-implementatie? En wie trekt de kar binnen de organisatie?
Bij KVL zien we dat bedrijven vaak door drie duidelijke fases gaan in hun AI-adoptie. Elk van die fases vraagt iets anders van je datateam, je tools en je manier van werken. Wil je bovendien zien hoe AI-assistenten er in de praktijk uitzien? Lees dan ook ons artikel over de nieuwe AI Data Agent van Microsoft Fabric.
Fase 1 – Ad hoc AI: experimenteren zonder echte structuur
In het begin gebruiken organisaties AI vooral losse tools of pilots, bijvoorbeeld ChatGPT om teksten samen te vatten of een extern team om een proof-of-concept te bouwen. Dat levert leuke inzichten op, maar weinig duurzame waarde. De reden: de AI heeft nog geen toegang tot betrouwbare bedrijfsdata en werkt dus vooral op “toevalstreffers”.
Resultaat: een snelle tijdsbesparing, maar nog geen strategisch voordeel.
Fase 2 – Geassisteerde fase: AI wordt ondersteund vanuit datateams en data platformen
In deze fase leert de organisatie AI slimmer inzetten en maakt de organisatie de stap naar de inzet van AI assistenten en AI- Agents. Zowel Fabric als Databricks investeren om AI makkelijk en toegankelijk te maken, met kant en klare oplossingen waarmee je stapsgewijs een agent, kennisassistent of documentanalyse(pdr extractie) tool bouwt. AI-modellen worden gevoed met:
- bedrijfsdata van goede kwaliteit,
- gewenst voorbeelden, prompt instructies en metadata,
- kennis van processen en definities, bedrijfs catalogus,
- tools en functies om het Large Language Model te helpen.
Zo ontstaat een AI-fundament binnen het bestaande datalandschap (bijv. Power BI, SAP, Databricks). AI-assistenten zoals copilot en AI -Genie kunnen analyses uitvoeren, suggesties doen en inzichten versnellen. Tegelijkertijd groeit het AI-skills team: data engineers, analisten, governance-specialisten en businessanalisten leren samenwerken aan veilige, betrouwbare toepassingen. AI is hier nog niet autonoom, er blijft een “human in the loop” nodig om te controleren, verbeteren en leren. Het evalueren van AI toepassingen is een belangrijke nieuwe vaardigheid van datateams en data stewards.
Fase 3 – AI-ready organisatie: data als drijvende kracht
De meest volwassen fase is die waarin de organisatie AI-bekwaam is. Dat betekent:
- een AI-ready dataplatform dat verschillende databronnen verbindt,
- data domeinen als HR, of Sales krijgen een of meerdere AI-agents die processen automatiseren,
- er komen processen om realtime data te verwerken en om direct actie te ondernemen op data,
- een datateam dat AI-producten ontwikkelt en beheert als volwaardige onderdelen van de business.
De focus verschuift van “experimenteren” naar waarde creëren. AI wordt een structurele pijler van de strategie, net zo belangrijk als rapportages en dashboards dat ooit waren.
De sleutel tot succes: sterke datateams
AI-implementatie lukt alleen als je datateam de juiste skills, ontwikkelproces en structuur voor AI heeft. Dataplatformen omarmen AI en bieden allerlei hulpmiddelen om dit veilig en gegrond in je eigen bedrijfstaal en data te ontwikkelen. Begin klein met kleine AI toepassingen en bouw daarna aan een multi agent landschap.
Bij KVL helpen we organisaties met:
- het trainen van AI-vaardigheden,
- het ontwikkelen van AI-ready dataplatformen,
- en het vergroten van data-volwassenheid.
Zo wordt AI geen hype, maar een duurzaam onderdeel van je bedrijfsvoering.
Meer weten?
KVL biedt AI sparringssessies en Data & AI viability checks. Neem contact op en we maken graag kennis.
