![](/resized/2022/12/management-pro-gekaderd.png_1000x1000_nocrop.webp)
Managementsite netwerk
Management Pro
De management trendwatcher
ManagementPro.nl, de Management Trendwatcher! ManagementPro vind je o.m. ook op X, met nog meer tips ’n trics.
Het NIEUWE alweer 17e boek in de ManagementPro Serie is uit! “301122, Chat GPT een game changer” Beschikbaar als e-boek & hard copy 😉
![shutterstock 2439131321](/resized/2025/02/shutterstock_2439131321.jpg_1000x1000_crop.webp)
ChatGPT-4
De AI-Paradox: Regulering versus Revolutie – Navigeren door de Ambities en Risico's van Kunstmatige Intelligentie
'Nederland is geen koploper in AI. Sterker nog: we vallen nog net niet van de wagen.'
99
1
0
![shutterstock 139991008](/resized/2025/01/shutterstock_139991008.jpg_500x500_nocrop.webp)
ChatGPT-4
De DeepSeek Revolutie: Van Kansenstorm naar Ethisch Kompas – Navigeren in een Ongekend Tijdperk
DeepSeek zorgt voor een aardverschuiving en dat niet alleen op de aandelenbeurzen.
147
0
![shutterstock asset generation 6f5f01a4 c400 498e 8c22 e5c9fdde2610 1 bewerkt](/resized/2025/01/shutterstock_asset-generation-6f5f01a4-c400-498e-8c22-e5c9fdde2610-1_bewerkt.jpg_500x500_nocrop.webp)
ChatGPT-4
De Onontkoombare Paradox: HRM, Leiderschap en Cultuur in het Tijdperk van AI, Robotica en de Komst van AI-Agents
Complexe paradoxen die inherent zijn aan deze technologische transformatie, deze disruptie: AI-agents.
148
0
![shutterstock 2535630413](/resized/2025/01/shutterstock_2535630413.jpg_500x500_nocrop.webp)
Zorg
De Organisatiestructuur van de Toekomst in de Zorg: Wendbaarheid in het Tijdperk van Technologie
Wendbaarheid blijft niet alleen beperkt tot de Zorg, maar geldt voor iedere organisatie.
116
0
![shutterstock 2345949869](/resized/2025/01/shutterstock_2345949869.jpg_500x500_nocrop.webp)
ChatGPT-4
AI in Consultancy: Is Jouw Vaardigheidspalet Klaar voor de Toekomst?
Volstaat een 4-daagse werkweek of gaat de consultant nog minder aanwezig zijn?
134
1
![shutterstock 2463809293](/resized/2024/12/shutterstock_2463809293.jpg_500x500_nocrop.webp)
ChatGPT-4
o1 Preview laat Bovenmenselijke Prestaties zien.
ING CEO-survey: Grote bedrijven verwachten steeds meer dat AI banen gaat vervangen
86
0
Zorg
![shutterstock 2535630413](/resized/2025/01/shutterstock_2535630413.jpg_200x200_crop.webp)
De Organisatiestructuur van de Toekomst in de Zorg: Wendbaarheid in het Tijdperk van Technologie
Margie Schevers - Wiggelo
116
0
ChatGPT-4
![shutterstock 2345949869](/resized/2025/01/shutterstock_2345949869.jpg_200x200_crop.webp)
AI in Consultancy: Is Jouw Vaardigheidspalet Klaar voor de Toekomst?
Willem E.A.J. Scheepers
134
1
ChatGPT-4
![shutterstock 2463809293](/resized/2024/12/shutterstock_2463809293.jpg_200x200_crop.webp)
o1 Preview laat Bovenmenselijke Prestaties zien.
Willem E.A.J. Scheepers
86
0
Recente reacties
Deze roept nog te beantwoorden vragen op, zoals "Wat is overmatig?" en vooral "wat vinden we een achterstand?". Verderop worden risico's genoemd, zoals privacy, betrouwbaarheid en veiligheid. Wat overmatig is, hangt sterk af van welke risico's we verantwoord vinden om te nemen.
En die gevreesde achterstand kan ook een voorsprong zijn of worden. Zeker wanneer we in Europa een AI binnen de kaders van de risicobereidheid kunnen ontwikkelen.
Laten we vooral energie steken in de discussie rond het definiëren van de gewenste kaders (regulering) en de verwerving van (financiële) middelen, kennis en kunde.
Citaat uit het GALLUP rapport 'Culture of AI Benchmark Report State of AI Adoption and Culture Readiness in Europe'.
Synopsis in deze LI post: https://www.linkedin.com/posts/willemscheepers_ai-databeheer-organisatiecultuur-activity-7259244940541538308-T3Tx
"Hier zijn enkele waardevolle en actuele bronnen die relevant zijn voor het onderwerp AI en Databeheer:
Wetenschappelijke publicaties:
- "The State of AI Report 2024" - McKinsey Global Institute
- "Data Management in the Age of AI" - MIT Sloan Management Review (2023)
- "AI Governance and Risk Management Framework" - NIST (National Institute of Standards and Technology, 2024)
Nederlandse bronnen:
- Nederlandse AI Coalitie (NLAIC) - Position Paper "Verantwoord databeheer voor AI" (2024)
- "AI & Data Maturity Scan" - TNO
- Autoriteit Persoonsgegevens - "Richtlijnen AI en Privacy" (laatste update 2024)
Relevante organisaties en platformen:
- Data & AI Competence Center van de Universiteit van Amsterdam
- European Data Innovation Board (EDIB)
- AI Hub Nederland
Praktijkgerichte bronnen:
- Gartner's "Market Guide for AI in Data Management" (2024)
- Forrester Wave™: "AI For IT Operations" (AIOps)
- IDC MarketScape: "Worldwide Artificial Intelligence in Data Management"
Wet- en regelgeving:
- EU AI Act (definitieve versie 2024)
- Data Governance Act (DGA)
- AI Liability Directive (in ontwikkeling)
Online kennisplatformen:
- AI voor Nederland (platform voor kennisdeling)
- Data Science Platform Netherlands
- AI Technology for People
Let wel: aangezien mijn kennis een cutoff-datum heeft, raad ik aan om de actualiteit van deze bronnen te verifiëren en waar nodig de meest recente versies te raadplegen. Vooral op het gebied van AI-regelgeving en -technologie vinden er momenteel snelle ontwikkelingen plaats."
Vwb de bulletpoints: het is een stappenplan wat de chatbot adviseert en om 'in lijn te blijven' over de bronnen merkt het taalmodel op:
"De adviezen die ik hier geef, zijn gebaseerd op een combinatie van best practices en theoretische concepten op het gebied van datamanagement, kunstmatige intelligentie, en verandermanagement. Meer specifiek hanteer ik inzichten uit de volgende gebieden:
1. **Datamanagement Best Practices**: De richtlijnen voor data-inventarisatie, opschoning, integratie en governance zijn geïnspireerd door algemeen geaccepteerde praktijken in datamanagement en -kwaliteit, zoals gedefinieerd in standaarden zoals de **DAMA Data Management Body of Knowledge (DMBOK)**. Dit omvat methoden voor het verbeteren van datakwaliteit en het implementeren van data governance.
2. **AI-Implementaties en Data Science Project Methodologieën**: Het stappenplan voor de implementatie van AI is gebaseerd op methodologieën zoals **CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining)**, die worden gebruikt om data science en AI-projecten te structureren. Dit model biedt een gestructureerde aanpak voor het voorbereiden en analyseren van gegevens, ontwikkelen van modellen en implementeren van resultaten.
3. **Change Management en Organisatieadoptie**: De aanbevelingen voor veranderingsbeheer en adoptie zijn geïnspireerd door theoretische modellen van verandermanagement, zoals **Kotter's 8-step Process for Leading Change** en **Prosci's ADKAR model**. Deze modellen helpen bij het effectief betrekken van medewerkers bij technologische veranderingen, zoals AI-implementatie, en bevorderen een cultuur van acceptatie en adoptie.
4. **Best Practices van Industrie-ervaringen**: Veel van de adviezen zijn ook afgeleid van praktijkervaringen in de industrie. AI-projecten in de praktijk laten vaak zien dat de kwaliteit van data essentieel is voor succes. Cases van bedrijven zoals **Google**, **IBM**, en **Microsoft** die AI en machine learning succesvol implementeren, bevestigen dat robuust databeheer een belangrijke voorwaarde is.
5. **Literatuur over Datakwaliteit en Data Governance**: Onderzoeken en boeken zoals "Data Quality: The Accuracy Dimension" van Jack Olson en "Data Governance: How to Design, Deploy and Sustain an Effective Data Governance Program" van John Ladley bieden praktische inzichten in datakwaliteit en governanceprincipes die ik heb verwerkt in de adviezen.
Deze kennis komt uit een combinatie van formele literatuur, industriële praktijken en veelvoorkomende frameworks die bewezen effectief zijn. Hoewel ik niet direct naar specifieke recente artikelen of studies kan verwijzen, maak ik gebruik van geaggregeerde kennis van betrouwbare bronnen binnen datamanagement en AI-implementatie. Mocht je behoefte hebben aan specifieke referenties of literatuur, dan kan ik je helpen richting te geven waar deze informatie verder te verifiëren is."
Als je niet de juiste prompt formuleert ga je idd de mist in. ;-)
Willem, enig idee van de bronnen van al deze wijsheden? Misschien zijn deze aanbevelingen wel de oorzaak van de falende AI trajecten die jij aan het slot ven het artikel vermeldt.
Hoe dan ook, ik vind het een fraai voorbeeld van hoe je met AI in de mist gaat.
In de toekomst willen we vaker artikelen voorzien van deze faciliteit. Bij voorkeur een nl-versie.
Willem Mastenbroek/Hoofdredactie ManagementSite.
Daarnaast geldt: hebben medewerkers/mensen nu ook niet een overdreven "tere ziel"? Ze kunnen toch ook gewoon weggaan als hun winst kleiner is dan hun verlies van de job? Zeker in de huidige arbeidsmarkt is dat geen enkel probleem.
Als een organisatie structureel met een enorm personeelsverloop te maken krijgt, keert de wal het schip van onredelijkheid vanzelf!