‘De sterren moeten goed staan’

Artificiële Intelligentie (AI) kan veel. Oneindig veel. Maar AI komt alleen goed tot zijn recht bij de juiste omstandigheden. ‘De sterren moeten goed staan,’ zegt Harm Nico Plomp, senior-adviseur Advies & Onderzoek bij Van Dam Datapartners. Het data- en adviesbureau ontwikkelde onder meer een prognosemodel met AI voor het voorspellen van de kosten van de jeugdzorg. ‘We vertellen gemeenten er altijd bij dat er meer nodig is dan data en een tool. Je organisatie moet er op meerdere vlakken klaar voor zijn.’ Hoe weet je of de sterren goed staan? Simpelweg door de vijf essentiële vragen van Harm Nico langs te lopen.

Is de urgentie voldoende groot?

‘Het kost aardig wat tijd om een AI-tool te maken, te beheren en te onderhouden. Is het de investering waard? Dat hangt af van de behoefte. Denk aan de jeugdzorg, waarvan de kosten de pan uitrijzen. De urgentie is dan groot en ook de behoefte aan inzicht. Dat is een moment om te besluiten dat je in AI gaat investeren, dan gaat het ook lonen.’

Is er voldoende en geschikte data?

‘Je hebt heel veel data nodig over een langere periode, data die ook enigszins gestandaardiseerd is. Want elke AI-methode is uiteindelijk zo goed als de data die ter beschikking wordt gesteld. Dat bepaalt de kwaliteit van de uitkomst. Het risico is dat AI-modellen ook een uitkomst geven als de data niet goed is! Het model is van zichzelf niet kritisch genoeg. Besef dus goed met welke data je aan het werk bent.’

Heb je voldoende diepgaande kennis van het proces én de A.I.- methodes?

‘Neem de jeugdzorg weer. Je moet weten hoe de complexe keten in elkaar zit om te bedenken hoe AI dit na kan bootsen. En als je AI wilt inzetten voor het verbeteren van beleidsdocumenten moet je bepalen welke elementen belangrijk zijn. De spelling? De opbouw? De begrotingsparagraaf? Elk element vraagt een andere tool. En als je ChatGPT gebruikt, is het bijvoorbeeld slim om te weten hoe internet wordt afgestruind, hoeveel jaren terug. Zo kun je de uitkomsten goed beoordelen en ChatGPT voor jouw doel modelleren.’

Kun je omgaan met onzekerheden?

‘De processen en uitkomsten die je wilt voorspellen, zijn in veel gevallen van zichzelf al onzeker. In de jeugdzorg zijn sommige kinderen na vijf behandelingen klaar, andere na vijftien. Onzekerheden in processen en in de uitvoering daarvan kunnen onderdeel gemaakt worden van een AI-methode. Zo hoeven ze geen belemmering te zijn om met AI te gaan werken. Wel blijven onzekerheden dus zichtbaar in het eindresultaat; er blijft een onzekerheidsmarge in de AI-uitkomsten, net zoals je dat nu hebt.’

Weet je zeker dat je AI een strategische rol wil laten spelen in het versterken van je organisatie?

‘Het is leuk om inzicht te krijgen. Maar als je je beleid of begroting er niet op aanpast, moet je niet aan AI beginnen. Kies er bijvoorbeeld voor om pas een begroting te maken nadat je het prognosemodel hebt bekeken. Dan krijgt AI een bepaalde status. Blijf ook investeren, want data verandert altijd. En train de medewerkers. Niet alleen in het interpreteren van uitkomsten, ze kunnen ook leren de AI-tool zelf te maken.’