In mijn vorige blog over AI schreef ik al dat het voor organisaties noodzakelijk is om hun ‘AI Readiness’ (gereedheid) te beoordelen, voordat een Artificial Intelligence (AI) oplossing goed kan worden geïmplementeerd. In dit artikel ga ik dieper in op de eerste stap van verantwoordelijke en veilige implementatie van AI, namelijk het ‘AI Readiness Assessment’. Aan het einde van de blog vind je een gratis template van een Quick Readiness Assessment, dat je kan gebruiken binnen je eigen organisatie.

Wat is een Readiness Assessment voor AI?

Een readiness assessment voor AI is een evaluatieproces, waarbij organisaties hun gereedheid en capaciteiten beoordelen met betrekking tot het ontwikkelen, implementeren en beheren van AI-systemen. Het omvat het onderzoeken van verschillende aspecten, zoals technologische infrastructuur, gegevensbeheer, personeelsvaardigheden, ethische overwegingen, enzovoort, om te bepalen of de organisatie klaar is om AI effectief en verantwoordelijk te gebruiken. Dit wordt ook wel Responsible AI (RAI) genoemd.

Waarom is een Readiness Assessment voor AI belangrijk?

Een AI-readiness assessment is cruciaal omdat het organisaties in staat stelt om mogelijke risico’s en hiaten in hun AI oplossing te herkennen en op te lossen. Het zorgt voor naleving van ethische richtlijnen en wetgeving, creëert vertrouwen bij betrokkenen en stimuleert effectief en verantwoordelijk gebruik van AI voor innovatie oplossingen en een voorsprong op de concurrentie.

Welke onderwerpen worden in het Readiness Assessment voor AI behandeld?

Binnen een Readiness Assessment kunnen verschillende onderwerpen worden behandeld. Om het Quick Readiness Assessment overzichtelijk en bruikbaar te houden, hanteer ikzelf de volgende onderwerpen voor het implementeren van AI oplossingen:

• Ethical Framework & Governance
  Dit onderwerp richt zich op het vaststellen van een framework van principes, waarden en richtlijnen voor ethische ontwikkeling en implementatie van AI.
• Data Privacy & Security
  Dit onderwerp richt zich op de bescherming van gebruikersgegevens en het waarborgen van naleving van privacyregelgeving. Het omvat het implementeren van maatregelen om de beschikbaarheid, integriteit en vertrouwelijkheid (BIV) van gegevens te waarborgen gedurende de hele levenscyclus van AI. Dit is extra belangrijk wanneer AI wordt ingezet binnen cloud omgevingen, waar gegevensbeveiliging en toegangsbeheer cruciale factoren zijn.
• Transparency & Explainability
  Transparantie en verantwoording zijn cruciaal voor het opbouwen van vertrouwen en begrip in de door jouw gebruikte AI oplossingen. Dit onderwerp richt zich op het bieden van duidelijke uitleg over hoe AI-systemen werken, hun besluitvormingsprocessen, en ervoor zorgen dat gebruikers de uitkomsten kunnen begrijpen en vertrouwen.
• Risk Management & Mitigation
  AI-oplossingen kunnen verschillende risico’s met zich meebrengen, waaronder vooroordelen, fouten en onbedoelde gevolgen (denk aan De Toeslagenaffaire). Dit onderwerp omvat het identificeren, beoordelen en beperken van risico’s die gepaard gaan met AI-implementatie om schade aan individuen, organisaties en de samenleving te minimaliseren.
• Human Oversight & Accountability
  Menselijk toezicht en verantwoordelijkheid zijn essentieel voor het waarborgen van Responsible AI-praktijken. Dit onderwerp richt zich op het toewijzen van verantwoordelijkheid, het bieden van training, het instellen van controlemechanismen, en het bevorderen van een cultuur van verantwoordelijkheid met betrekking tot het gebruik van AI oplossingen.
• Continuous Improvement and Adaption
  Responisble AI-praktijken vereisen continue leren en aanpassen aan veranderende uitdagingen en kansen. Dit onderwerp benadrukt het belang van het verzamelen van feedback, het evalueren van prestaties, het verfijnen van modellen, het op de hoogte blijven van ontwikkelingen, en het delen van kennis binnen en buiten jouw organisatie.