Ondanks het grote potentieel van artificial intelligence (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 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 vijf jaar worden beïnvloed door AI. Hierop kon met cijfers een antwoord worden gegeven van 1 (weinig impact) tot 5 (veel impact). Ook werd ingegaan op de processen rond de gebruikte data en de ethiek in AI-projecten.
Inclusief of exclusief
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 voeren gespecialiseerde datateams het werk uit. ‘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.
Betrouwbaar maken van AI
Met thema’s als vertrouwen, uitlegbaarheid, verantwoordelijkheid en ethiek die zeker de komende tien jaar een belangrijke rol spelen in de discussies rond AI, vroeg Dataiku respondenten ook hoe de organisatie waar zij werken omgaat met deze uitdagingen. Slechts 52 procent 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 zegt 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.’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 een 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 hiervan afhankelijk zijn voor het uitoefenen van hun functie.