AI is een veelgebruikte term, maar vaak bestaat er verwarring over wat het precies inhoudt. Begrippen als machine learning, automatisering en algoritmes worden regelmatig door elkaar gebruikt, terwijl ze elk een eigen rol spelen. Ook zijn veel AI-toepassingen al onderdeel van ons dagelijks leven zonder dat we ons daarvan bewust zijn. Organisaties die deze basiskennis goed op orde hebben, leggen een stevig fundament om AI verantwoord en doelgericht in te zetten.
Kunstmatige intelligentie (AI) verwijst naar systemen die taken uitvoeren die normaal menselijke intelligentie vereisen, zoals patroonherkenning, redeneren of taalverwerking. Machine learning (ML) is een onderdeel van AI waarbij systemen leren uit data en zichzelf verbeteren zonder expliciet geprogrammeerd te zijn. Waar AI het bredere concept is, vormt machine learning de techniek die veel van de huidige toepassingen mogelijk maakt.Op een rijtje:AI – het overkoepelende veld waarin machines taken uitvoeren die intelligent gedrag vertonen.Machine learning – een subset van AI waarbij systemen leren en zich aanpassen op basis van (vaak grote hoeveelheden) data.Relatie tussen de twee – ML is een van de belangrijkste bouwstenen die moderne AI krachtig maakt.Conclusion helpt organisaties deze technieken praktisch toe te passen, bijvoorbeeld in de zorg, onderwijs, openbaar vervoer, en industrie. Lees nu meer over de case van Zorg van de Zaak over Machine Learning om meer te weten te komen
AI werkt door grote hoeveelheden data te verwerken en patronen te herkennen die gebruikt worden om voorspellingen of beslissingen te maken. Dit gebeurt vaak via machine learning-modellen die getraind worden op historische data en daarna nieuwe input zelfstandig kunnen analyseren. Hoewel de technische basis complex kan zijn, draait het in de kern om data, rekenkracht en algoritmes die samen waardevolle inzichten genereren.Conclusion moedigt organisaties aan om hun eigen AI-reis te beginnen met concrete stappen richting waardecreatie. Maak bijvoorbeeld een begin met ons AI-stappenplan.
De termen AI, automatisering en algoritmes worden vaak door elkaar gebruikt, maar verwijzen naar verschillende niveaus van technologie en toepassing.AI – systemen die menselijke intelligentie nabootsen en zelfstandig leren of beslissen.Automatisering – het uitvoeren van vaste, herhaalbare taken zonder menselijke tussenkomst, vaak volgens vooraf ingestelde regels.Algoritmes – rekenregels of instructies die bepalen hoe een probleem stapsgewijs wordt opgelost.Wilt u leren hoe deze begrippen samenkomen in uw organisatie en wat dit betekent voor strategie en uitvoering? Conclusion biedt ondersteuning aan organisaties over AI-geletterdheid. Neem vandaag nog contact op en vraag een AI-trainingstraject op maat aan.
AI is inmiddels zo ingeburgerd dat veel mensen het dagelijks gebruiken zonder zich ervan bewust te zijn. Enkele voorbeelden zijn:Zoekmachines – AI helpt bij het begrijpen van zoekopdrachten en het rangschikken van resultaten.Streamingdiensten – aanbevelingen op platforms zoals Netflix of Spotify worden gestuurd door AI-modellen.Digitale assistenten – systemen zoals Siri of Google Assistant begrijpen taal en voeren opdrachten uit.Fraudedetectie – banken en verzekeraars gebruiken AI om verdachte transacties automatisch te signaleren.E-commerce – gepersonaliseerde productaanbevelingen zijn AI-gestuurd.Conclusion belicht deze toepassingen en hun impact uitgebreid in de AI360 podcast aflevering #8 AI in de fashion & MKB met Wendy Kok.
Wat is AI precies, en wat is het verschil met machine learning?
Kunstmatige intelligentie (AI) verwijst naar systemen die taken uitvoeren die normaal menselijke intelligentie vereisen, zoals patroonherkenning, redeneren of taalverwerking. Machine learning (ML) is een onderdeel van AI waarbij systemen leren uit data en zichzelf verbeteren zonder expliciet geprogrammeerd te zijn. Waar AI het bredere concept is, vormt machine learning de techniek die veel van de huidige toepassingen mogelijk maakt.Op een rijtje:AI – het overkoepelende veld waarin machines taken uitvoeren die intelligent gedrag vertonen.Machine learning – een subset van AI waarbij systemen leren en zich aanpassen op basis van (vaak grote hoeveelheden) data.Relatie tussen de twee – ML is een van de belangrijkste bouwstenen die moderne AI krachtig maakt.Conclusion helpt organisaties deze technieken praktisch toe te passen, bijvoorbeeld in de zorg, onderwijs, openbaar vervoer, en industrie. Lees nu meer over de case van Zorg van de Zaak over Machine Learning om meer te weten te komen
Hoe werkt AI in grote lijnen?
AI werkt door grote hoeveelheden data te verwerken en patronen te herkennen die gebruikt worden om voorspellingen of beslissingen te maken. Dit gebeurt vaak via machine learning-modellen die getraind worden op historische data en daarna nieuwe input zelfstandig kunnen analyseren. Hoewel de technische basis complex kan zijn, draait het in de kern om data, rekenkracht en algoritmes die samen waardevolle inzichten genereren.Conclusion moedigt organisaties aan om hun eigen AI-reis te beginnen met concrete stappen richting waardecreatie. Maak bijvoorbeeld een begin met ons AI-stappenplan.
Wat is het verschil tussen AI, automatisering en algoritmes?
De termen AI, automatisering en algoritmes worden vaak door elkaar gebruikt, maar verwijzen naar verschillende niveaus van technologie en toepassing.AI – systemen die menselijke intelligentie nabootsen en zelfstandig leren of beslissen.Automatisering – het uitvoeren van vaste, herhaalbare taken zonder menselijke tussenkomst, vaak volgens vooraf ingestelde regels.Algoritmes – rekenregels of instructies die bepalen hoe een probleem stapsgewijs wordt opgelost.Wilt u leren hoe deze begrippen samenkomen in uw organisatie en wat dit betekent voor strategie en uitvoering? Conclusion biedt ondersteuning aan organisaties over AI-geletterdheid. Neem vandaag nog contact op en vraag een AI-trainingstraject op maat aan.
Wat zijn voorbeelden van AI die we vandaag al gebruiken zonder het te beseffen?
AI is inmiddels zo ingeburgerd dat veel mensen het dagelijks gebruiken zonder zich ervan bewust te zijn. Enkele voorbeelden zijn:Zoekmachines – AI helpt bij het begrijpen van zoekopdrachten en het rangschikken van resultaten.Streamingdiensten – aanbevelingen op platforms zoals Netflix of Spotify worden gestuurd door AI-modellen.Digitale assistenten – systemen zoals Siri of Google Assistant begrijpen taal en voeren opdrachten uit.Fraudedetectie – banken en verzekeraars gebruiken AI om verdachte transacties automatisch te signaleren.E-commerce – gepersonaliseerde productaanbevelingen zijn AI-gestuurd.Conclusion belicht deze toepassingen en hun impact uitgebreid in de AI360 podcast aflevering #8 AI in de fashion & MKB met Wendy Kok.
In het huidige bedrijfsleven hebben AI-producten en -oplossingen een grote impact op hoe organisaties opereren en strategische keuzes maken. AI is niet langer een experimentele technologie, maar een essentieel onderdeel van bedrijfsmodellen, besluitvorming en innovatie. Succesvolle AI adoptie vraagt om meer dan alleen technologische implementatie: het gaat om duidelijke strategie, verandering in cultuur en het trainen van medewerkers om verantwoord en effectief met AI te werken. Organisaties die AI doordacht inzetten, versterken hun concurrentiepositie, verhogen hun wendbaarheid en creëren nieuwe waarde voor klanten en stakeholders. Dit maakt vragen over strategie en adoptie cruciaal om AI op een duurzame manier te integreren.
De belangrijkste voordelen van interne AI-oplossingen zijn als volgt:Voorkomen van vendor lock-in – Door AI intern te ontwikkelen blijft u onafhankelijk van leveranciers en behoudt u flexibiliteit in keuzes en aanpassingen.Behoud van controle – U houdt volledige regie over data, governance, compliance en kosten, waardoor risico’s beperkt en transparantie vergroot worden.Volledige aansluiting op eigen use-case – Modellen kunnen worden getraind op uw eigen data en processen, zodat de oplossing optimaal aansluit op de praktijk en maximale waarde levert.Stimulans voor samenwerking en procesoptimalisatie – Door AI intern te ontwikkelen, ontstaat er een nauwere samenwerking tussen teams en worden processen beter gedocumenteerd en geoptimaliseerd. Dit versterkt de interne kennisbasis en bevordert continue verbetering.Weet u niet waar u moet beginnen bij het opzetten van een interne AI ontwikkelingsproces? Neem nu contact op met Conclusion om deze interne AI aanpak optimaal en verantwoord te realiseren. Neem nu contact op met ons om een intakegesprek aan te vragen.
AI-training vraagt zowel om technische vaardigheden als om bewustzijn. Techniek betreft het bouwen en gebruiken van AI. Medewerkers moeten niet alleen leren hoe AI gebouwd en gebruikt wordt, maar ook hoe zij omgaan met ethiek, bias, privacy en verantwoording.De EU AI Act verplicht organisaties om medewerkers AI-geletterd te maken. Door de snelle ontwikkelingen met AI, vergt dit een continu proces van regelmatige bijscholing. Daarnaast moet men op de hoogte zijn van governance-updates.Conclusion ondersteunt organisaties bij het trainen van medewerkers in AI-geletterdheid met AI-literacy-programma’s en -trainingen op maat. Wilt u al vast een indruk krijgen? Luister naar onze AI360 podcast.
Vaak denken mensen dat de kosten van AI alleen een softwarelicentie omvatten. Zij vergeten rekening te houden met: infrastructuur, datavoorbereiding, audits, monitoring, en onderhoud. Maar zelfs dat geeft geen compleet beeld.Niet investeren in AI kan juist hogere kosten veroorzaken. Denk aan:Gemiste kansen – organisaties lopen waardevolle innovaties en efficiencyvoordelen mis.Concurrentievoordeel – achterblijven terwijl concurrenten AI wel benutten kan marktaandeel kosten.Compliance-problemen bij uitstel – het risico om later niet meer te voldoen aan regelgeving zoals de EU AI Act neemt toe.Dit vergt wat investering om mee te beginnen, maar opent de deur naar mogelijke quick wins. AI vraagt niet altijd om grote of langdurige investeringen. Conclusion heeft de kennis in huis om de kosten op een rijtje te zetten. Neem vandaag nog contact op om te zien wat AI-implementatie kost voor u en uw business-case.
Uitstel van AI-adoptie kan organisaties duur komen te staan. Met als gevolg:Verlies van concurrentievoordeel – Als een organisatie geen gebruik maakt van de voordelen van AI, maar de concurrentie het wel doet, loopt ze het risico haar koploperpositie te verliezen.Compliance-risico’s – AI-adoptie vraagt ook om AI-geletterd zijn. Als een organisatie hierin tekortschiet, loopt ze het risico om niet meer te voldoen aan wetgeving.Organisaties hoeven niet mee te bouwen aan AI, maar dat is niet de enige vorm van AI-adoptie. Vaak is leveranciersgebruik voldoende. Of zelfs laagdrempeliger: interesse tonen, bewustzijn creëren rond de huidige ontwikkelingen en basiskennis hebben van de mogelijkheden van AI. Organisaties hoeven ook niet gelijk het roer om te gooien. Gefaseerde implementatie is ook een optie [Link: Gefaseerde AI-adoptie]. Start kleinschalig, maar start vandaag.Conclusion kan uw organisatie adviseren over een gefaseerde, veilige aanpak van AI-strategie. Plan vandaag nog een strategische sessie.
Het korte antwoord: AI is niet creatief op dezelfde manier als mensen. Creativiteit ontstaat door menselijke richting, context en kritische beoordeling. Omdat AI in creatieve processen getraind wordt op bestaande datasets, kan AI geen compleet origineel concept bedenken zoals een mens dat wel zou kunnen. Maar, AI kan wel helpen bij een creatief proces. AI kan snel simpele ideeën generen. Simpele taken of teksten zijn immers vaker gedaan of geschreven, en hierbij kan AI juist een krachtige tool zijn om het werkproces te versnellen.Het gebruik van AI in creatieve processen kent echter belangrijke aandachtspunten. Denk aan:Auteursrecht en originaliteit – Van wie is gegenereerde materiaal? Hoe origineel is de content? Dit zijn vragen die men moet stellen bij de creatie en het gebruik van AI-gegeneerde content.Bias en stereotypen in gegenereerd materiaal – Als een trainingsdataset niet representatief of divers genoeg is, kan de output dezelfde bias en stereotypes propageren.Conclusion ondersteunt bij het opstellen van creatieve governance-richtlijnen en beoordelingskader bij verschillende organisaties. Neem contact met ons op voor ondersteuning bij creatieve AI-toepassingen.
Wat zijn de voordelen van interne AI‑oplossingen?
De belangrijkste voordelen van interne AI-oplossingen zijn als volgt:Voorkomen van vendor lock-in – Door AI intern te ontwikkelen blijft u onafhankelijk van leveranciers en behoudt u flexibiliteit in keuzes en aanpassingen.Behoud van controle – U houdt volledige regie over data, governance, compliance en kosten, waardoor risico’s beperkt en transparantie vergroot worden.Volledige aansluiting op eigen use-case – Modellen kunnen worden getraind op uw eigen data en processen, zodat de oplossing optimaal aansluit op de praktijk en maximale waarde levert.Stimulans voor samenwerking en procesoptimalisatie – Door AI intern te ontwikkelen, ontstaat er een nauwere samenwerking tussen teams en worden processen beter gedocumenteerd en geoptimaliseerd. Dit versterkt de interne kennisbasis en bevordert continue verbetering.Weet u niet waar u moet beginnen bij het opzetten van een interne AI ontwikkelingsproces? Neem nu contact op met Conclusion om deze interne AI aanpak optimaal en verantwoord te realiseren. Neem nu contact op met ons om een intakegesprek aan te vragen.
Hoe train je medewerkers om met AI te werken?
AI-training vraagt zowel om technische vaardigheden als om bewustzijn. Techniek betreft het bouwen en gebruiken van AI. Medewerkers moeten niet alleen leren hoe AI gebouwd en gebruikt wordt, maar ook hoe zij omgaan met ethiek, bias, privacy en verantwoording.De EU AI Act verplicht organisaties om medewerkers AI-geletterd te maken. Door de snelle ontwikkelingen met AI, vergt dit een continu proces van regelmatige bijscholing. Daarnaast moet men op de hoogte zijn van governance-updates.Conclusion ondersteunt organisaties bij het trainen van medewerkers in AI-geletterdheid met AI-literacy-programma’s en -trainingen op maat. Wilt u al vast een indruk krijgen? Luister naar onze AI360 podcast.
Hoeveel kost AI‑implementatie?
Vaak denken mensen dat de kosten van AI alleen een softwarelicentie omvatten. Zij vergeten rekening te houden met: infrastructuur, datavoorbereiding, audits, monitoring, en onderhoud. Maar zelfs dat geeft geen compleet beeld.Niet investeren in AI kan juist hogere kosten veroorzaken. Denk aan:Gemiste kansen – organisaties lopen waardevolle innovaties en efficiencyvoordelen mis.Concurrentievoordeel – achterblijven terwijl concurrenten AI wel benutten kan marktaandeel kosten.Compliance-problemen bij uitstel – het risico om later niet meer te voldoen aan regelgeving zoals de EU AI Act neemt toe.Dit vergt wat investering om mee te beginnen, maar opent de deur naar mogelijke quick wins. AI vraagt niet altijd om grote of langdurige investeringen. Conclusion heeft de kennis in huis om de kosten op een rijtje te zetten. Neem vandaag nog contact op om te zien wat AI-implementatie kost voor u en uw business-case.
Wat gebeurt er als we AI‑adoptie uitstellen?
Uitstel van AI-adoptie kan organisaties duur komen te staan. Met als gevolg:Verlies van concurrentievoordeel – Als een organisatie geen gebruik maakt van de voordelen van AI, maar de concurrentie het wel doet, loopt ze het risico haar koploperpositie te verliezen.Compliance-risico’s – AI-adoptie vraagt ook om AI-geletterd zijn. Als een organisatie hierin tekortschiet, loopt ze het risico om niet meer te voldoen aan wetgeving.Organisaties hoeven niet mee te bouwen aan AI, maar dat is niet de enige vorm van AI-adoptie. Vaak is leveranciersgebruik voldoende. Of zelfs laagdrempeliger: interesse tonen, bewustzijn creëren rond de huidige ontwikkelingen en basiskennis hebben van de mogelijkheden van AI. Organisaties hoeven ook niet gelijk het roer om te gooien. Gefaseerde implementatie is ook een optie [Link: Gefaseerde AI-adoptie]. Start kleinschalig, maar start vandaag.Conclusion kan uw organisatie adviseren over een gefaseerde, veilige aanpak van AI-strategie. Plan vandaag nog een strategische sessie.
Kan AI echt creatief zijn?
Het korte antwoord: AI is niet creatief op dezelfde manier als mensen. Creativiteit ontstaat door menselijke richting, context en kritische beoordeling. Omdat AI in creatieve processen getraind wordt op bestaande datasets, kan AI geen compleet origineel concept bedenken zoals een mens dat wel zou kunnen. Maar, AI kan wel helpen bij een creatief proces. AI kan snel simpele ideeën generen. Simpele taken of teksten zijn immers vaker gedaan of geschreven, en hierbij kan AI juist een krachtige tool zijn om het werkproces te versnellen.Het gebruik van AI in creatieve processen kent echter belangrijke aandachtspunten. Denk aan:Auteursrecht en originaliteit – Van wie is gegenereerde materiaal? Hoe origineel is de content? Dit zijn vragen die men moet stellen bij de creatie en het gebruik van AI-gegeneerde content.Bias en stereotypen in gegenereerd materiaal – Als een trainingsdataset niet representatief of divers genoeg is, kan de output dezelfde bias en stereotypes propageren.Conclusion ondersteunt bij het opstellen van creatieve governance-richtlijnen en beoordelingskader bij verschillende organisaties. Neem contact met ons op voor ondersteuning bij creatieve AI-toepassingen.
De belangrijkste voordelen van interne AI-oplossingen zijn als volgt:Voorkomen van vendor lock-in – Door AI intern te ontwikkelen blijft u onafhankelijk van leveranciers en behoudt u flexibiliteit in keuzes en aanpassingen.Behoud van controle – U houdt volledige regie over data, governance, compliance en kosten, waardoor risico’s beperkt en transparantie vergroot worden.Volledige aansluiting op eigen use-case – Modellen kunnen worden getraind op uw eigen data en processen, zodat de oplossing optimaal aansluit op de praktijk en maximale waarde levert.Stimulans voor samenwerking en procesoptimalisatie – Door AI intern te ontwikkelen, ontstaat er een nauwere samenwerking tussen teams en worden processen beter gedocumenteerd en geoptimaliseerd. Dit versterkt de interne kennisbasis en bevordert continue verbetering.Weet u niet waar u moet beginnen bij het opzetten van een interne AI ontwikkelingsproces? Neem nu contact op met Conclusion om deze interne AI aanpak optimaal en verantwoord te realiseren. Neem nu contact op met ons om een intakegesprek aan te vragen.
AI-training vraagt zowel om technische vaardigheden als om bewustzijn. Techniek betreft het bouwen en gebruiken van AI. Medewerkers moeten niet alleen leren hoe AI gebouwd en gebruikt wordt, maar ook hoe zij omgaan met ethiek, bias, privacy en verantwoording.De EU AI Act verplicht organisaties om medewerkers AI-geletterd te maken. Door de snelle ontwikkelingen met AI, vergt dit een continu proces van regelmatige bijscholing. Daarnaast moet men op de hoogte zijn van governance-updates.Conclusion ondersteunt organisaties bij het trainen van medewerkers in AI-geletterdheid met AI-literacy-programma’s en -trainingen op maat. Wilt u al vast een indruk krijgen? Luister naar onze AI360 podcast.
Vaak denken mensen dat de kosten van AI alleen een softwarelicentie omvatten. Zij vergeten rekening te houden met: infrastructuur, datavoorbereiding, audits, monitoring, en onderhoud. Maar zelfs dat geeft geen compleet beeld.Niet investeren in AI kan juist hogere kosten veroorzaken. Denk aan:Gemiste kansen – organisaties lopen waardevolle innovaties en efficiencyvoordelen mis.Concurrentievoordeel – achterblijven terwijl concurrenten AI wel benutten kan marktaandeel kosten.Compliance-problemen bij uitstel – het risico om later niet meer te voldoen aan regelgeving zoals de EU AI Act neemt toe.Dit vergt wat investering om mee te beginnen, maar opent de deur naar mogelijke quick wins. AI vraagt niet altijd om grote of langdurige investeringen. Conclusion heeft de kennis in huis om de kosten op een rijtje te zetten. Neem vandaag nog contact op om te zien wat AI-implementatie kost voor u en uw business-case.
Uitstel van AI-adoptie kan organisaties duur komen te staan. Met als gevolg:Verlies van concurrentievoordeel – Als een organisatie geen gebruik maakt van de voordelen van AI, maar de concurrentie het wel doet, loopt ze het risico haar koploperpositie te verliezen.Compliance-risico’s – AI-adoptie vraagt ook om AI-geletterd zijn. Als een organisatie hierin tekortschiet, loopt ze het risico om niet meer te voldoen aan wetgeving.Organisaties hoeven niet mee te bouwen aan AI, maar dat is niet de enige vorm van AI-adoptie. Vaak is leveranciersgebruik voldoende. Of zelfs laagdrempeliger: interesse tonen, bewustzijn creëren rond de huidige ontwikkelingen en basiskennis hebben van de mogelijkheden van AI. Organisaties hoeven ook niet gelijk het roer om te gooien. Gefaseerde implementatie is ook een optie [Link: Gefaseerde AI-adoptie]. Start kleinschalig, maar start vandaag.Conclusion kan uw organisatie adviseren over een gefaseerde, veilige aanpak van AI-strategie. Plan vandaag nog een strategische sessie.
Het korte antwoord: AI is niet creatief op dezelfde manier als mensen. Creativiteit ontstaat door menselijke richting, context en kritische beoordeling. Omdat AI in creatieve processen getraind wordt op bestaande datasets, kan AI geen compleet origineel concept bedenken zoals een mens dat wel zou kunnen. Maar, AI kan wel helpen bij een creatief proces. AI kan snel simpele ideeën generen. Simpele taken of teksten zijn immers vaker gedaan of geschreven, en hierbij kan AI juist een krachtige tool zijn om het werkproces te versnellen.Het gebruik van AI in creatieve processen kent echter belangrijke aandachtspunten. Denk aan:Auteursrecht en originaliteit – Van wie is gegenereerde materiaal? Hoe origineel is de content? Dit zijn vragen die men moet stellen bij de creatie en het gebruik van AI-gegeneerde content.Bias en stereotypen in gegenereerd materiaal – Als een trainingsdataset niet representatief of divers genoeg is, kan de output dezelfde bias en stereotypes propageren.Conclusion ondersteunt bij het opstellen van creatieve governance-richtlijnen en beoordelingskader bij verschillende organisaties. Neem contact met ons op voor ondersteuning bij creatieve AI-toepassingen.
Wat zijn de voordelen van interne AI‑oplossingen?
De belangrijkste voordelen van interne AI-oplossingen zijn als volgt:Voorkomen van vendor lock-in – Door AI intern te ontwikkelen blijft u onafhankelijk van leveranciers en behoudt u flexibiliteit in keuzes en aanpassingen.Behoud van controle – U houdt volledige regie over data, governance, compliance en kosten, waardoor risico’s beperkt en transparantie vergroot worden.Volledige aansluiting op eigen use-case – Modellen kunnen worden getraind op uw eigen data en processen, zodat de oplossing optimaal aansluit op de praktijk en maximale waarde levert.Stimulans voor samenwerking en procesoptimalisatie – Door AI intern te ontwikkelen, ontstaat er een nauwere samenwerking tussen teams en worden processen beter gedocumenteerd en geoptimaliseerd. Dit versterkt de interne kennisbasis en bevordert continue verbetering.Weet u niet waar u moet beginnen bij het opzetten van een interne AI ontwikkelingsproces? Neem nu contact op met Conclusion om deze interne AI aanpak optimaal en verantwoord te realiseren. Neem nu contact op met ons om een intakegesprek aan te vragen.
Hoe train je medewerkers om met AI te werken?
AI-training vraagt zowel om technische vaardigheden als om bewustzijn. Techniek betreft het bouwen en gebruiken van AI. Medewerkers moeten niet alleen leren hoe AI gebouwd en gebruikt wordt, maar ook hoe zij omgaan met ethiek, bias, privacy en verantwoording.De EU AI Act verplicht organisaties om medewerkers AI-geletterd te maken. Door de snelle ontwikkelingen met AI, vergt dit een continu proces van regelmatige bijscholing. Daarnaast moet men op de hoogte zijn van governance-updates.Conclusion ondersteunt organisaties bij het trainen van medewerkers in AI-geletterdheid met AI-literacy-programma’s en -trainingen op maat. Wilt u al vast een indruk krijgen? Luister naar onze AI360 podcast.
Hoeveel kost AI‑implementatie?
Vaak denken mensen dat de kosten van AI alleen een softwarelicentie omvatten. Zij vergeten rekening te houden met: infrastructuur, datavoorbereiding, audits, monitoring, en onderhoud. Maar zelfs dat geeft geen compleet beeld.Niet investeren in AI kan juist hogere kosten veroorzaken. Denk aan:Gemiste kansen – organisaties lopen waardevolle innovaties en efficiencyvoordelen mis.Concurrentievoordeel – achterblijven terwijl concurrenten AI wel benutten kan marktaandeel kosten.Compliance-problemen bij uitstel – het risico om later niet meer te voldoen aan regelgeving zoals de EU AI Act neemt toe.Dit vergt wat investering om mee te beginnen, maar opent de deur naar mogelijke quick wins. AI vraagt niet altijd om grote of langdurige investeringen. Conclusion heeft de kennis in huis om de kosten op een rijtje te zetten. Neem vandaag nog contact op om te zien wat AI-implementatie kost voor u en uw business-case.
Wat gebeurt er als we AI‑adoptie uitstellen?
Uitstel van AI-adoptie kan organisaties duur komen te staan. Met als gevolg:Verlies van concurrentievoordeel – Als een organisatie geen gebruik maakt van de voordelen van AI, maar de concurrentie het wel doet, loopt ze het risico haar koploperpositie te verliezen.Compliance-risico’s – AI-adoptie vraagt ook om AI-geletterd zijn. Als een organisatie hierin tekortschiet, loopt ze het risico om niet meer te voldoen aan wetgeving.Organisaties hoeven niet mee te bouwen aan AI, maar dat is niet de enige vorm van AI-adoptie. Vaak is leveranciersgebruik voldoende. Of zelfs laagdrempeliger: interesse tonen, bewustzijn creëren rond de huidige ontwikkelingen en basiskennis hebben van de mogelijkheden van AI. Organisaties hoeven ook niet gelijk het roer om te gooien. Gefaseerde implementatie is ook een optie [Link: Gefaseerde AI-adoptie]. Start kleinschalig, maar start vandaag.Conclusion kan uw organisatie adviseren over een gefaseerde, veilige aanpak van AI-strategie. Plan vandaag nog een strategische sessie.
Kan AI echt creatief zijn?
Het korte antwoord: AI is niet creatief op dezelfde manier als mensen. Creativiteit ontstaat door menselijke richting, context en kritische beoordeling. Omdat AI in creatieve processen getraind wordt op bestaande datasets, kan AI geen compleet origineel concept bedenken zoals een mens dat wel zou kunnen. Maar, AI kan wel helpen bij een creatief proces. AI kan snel simpele ideeën generen. Simpele taken of teksten zijn immers vaker gedaan of geschreven, en hierbij kan AI juist een krachtige tool zijn om het werkproces te versnellen.Het gebruik van AI in creatieve processen kent echter belangrijke aandachtspunten. Denk aan:Auteursrecht en originaliteit – Van wie is gegenereerde materiaal? Hoe origineel is de content? Dit zijn vragen die men moet stellen bij de creatie en het gebruik van AI-gegeneerde content.Bias en stereotypen in gegenereerd materiaal – Als een trainingsdataset niet representatief of divers genoeg is, kan de output dezelfde bias en stereotypes propageren.Conclusion ondersteunt bij het opstellen van creatieve governance-richtlijnen en beoordelingskader bij verschillende organisaties. Neem contact met ons op voor ondersteuning bij creatieve AI-toepassingen.
De belangrijkste voordelen van interne AI-oplossingen zijn als volgt:Voorkomen van vendor lock-in – Door AI intern te ontwikkelen blijft u onafhankelijk van leveranciers en behoudt u flexibiliteit in keuzes en aanpassingen.Behoud van controle – U houdt volledige regie over data, governance, compliance en kosten, waardoor risico’s beperkt en transparantie vergroot worden.Volledige aansluiting op eigen use-case – Modellen kunnen worden getraind op uw eigen data en processen, zodat de oplossing optimaal aansluit op de praktijk en maximale waarde levert.Stimulans voor samenwerking en procesoptimalisatie – Door AI intern te ontwikkelen, ontstaat er een nauwere samenwerking tussen teams en worden processen beter gedocumenteerd en geoptimaliseerd. Dit versterkt de interne kennisbasis en bevordert continue verbetering.Weet u niet waar u moet beginnen bij het opzetten van een interne AI ontwikkelingsproces? Neem nu contact op met Conclusion om deze interne AI aanpak optimaal en verantwoord te realiseren. Neem nu contact op met ons om een intakegesprek aan te vragen.
AI-training vraagt zowel om technische vaardigheden als om bewustzijn. Techniek betreft het bouwen en gebruiken van AI. Medewerkers moeten niet alleen leren hoe AI gebouwd en gebruikt wordt, maar ook hoe zij omgaan met ethiek, bias, privacy en verantwoording.De EU AI Act verplicht organisaties om medewerkers AI-geletterd te maken. Door de snelle ontwikkelingen met AI, vergt dit een continu proces van regelmatige bijscholing. Daarnaast moet men op de hoogte zijn van governance-updates.Conclusion ondersteunt organisaties bij het trainen van medewerkers in AI-geletterdheid met AI-literacy-programma’s en -trainingen op maat. Wilt u al vast een indruk krijgen? Luister naar onze AI360 podcast.
Vaak denken mensen dat de kosten van AI alleen een softwarelicentie omvatten. Zij vergeten rekening te houden met: infrastructuur, datavoorbereiding, audits, monitoring, en onderhoud. Maar zelfs dat geeft geen compleet beeld.Niet investeren in AI kan juist hogere kosten veroorzaken. Denk aan:Gemiste kansen – organisaties lopen waardevolle innovaties en efficiencyvoordelen mis.Concurrentievoordeel – achterblijven terwijl concurrenten AI wel benutten kan marktaandeel kosten.Compliance-problemen bij uitstel – het risico om later niet meer te voldoen aan regelgeving zoals de EU AI Act neemt toe.Dit vergt wat investering om mee te beginnen, maar opent de deur naar mogelijke quick wins. AI vraagt niet altijd om grote of langdurige investeringen. Conclusion heeft de kennis in huis om de kosten op een rijtje te zetten. Neem vandaag nog contact op om te zien wat AI-implementatie kost voor u en uw business-case.
Uitstel van AI-adoptie kan organisaties duur komen te staan. Met als gevolg:Verlies van concurrentievoordeel – Als een organisatie geen gebruik maakt van de voordelen van AI, maar de concurrentie het wel doet, loopt ze het risico haar koploperpositie te verliezen.Compliance-risico’s – AI-adoptie vraagt ook om AI-geletterd zijn. Als een organisatie hierin tekortschiet, loopt ze het risico om niet meer te voldoen aan wetgeving.Organisaties hoeven niet mee te bouwen aan AI, maar dat is niet de enige vorm van AI-adoptie. Vaak is leveranciersgebruik voldoende. Of zelfs laagdrempeliger: interesse tonen, bewustzijn creëren rond de huidige ontwikkelingen en basiskennis hebben van de mogelijkheden van AI. Organisaties hoeven ook niet gelijk het roer om te gooien. Gefaseerde implementatie is ook een optie [Link: Gefaseerde AI-adoptie]. Start kleinschalig, maar start vandaag.Conclusion kan uw organisatie adviseren over een gefaseerde, veilige aanpak van AI-strategie. Plan vandaag nog een strategische sessie.
Het korte antwoord: AI is niet creatief op dezelfde manier als mensen. Creativiteit ontstaat door menselijke richting, context en kritische beoordeling. Omdat AI in creatieve processen getraind wordt op bestaande datasets, kan AI geen compleet origineel concept bedenken zoals een mens dat wel zou kunnen. Maar, AI kan wel helpen bij een creatief proces. AI kan snel simpele ideeën generen. Simpele taken of teksten zijn immers vaker gedaan of geschreven, en hierbij kan AI juist een krachtige tool zijn om het werkproces te versnellen.Het gebruik van AI in creatieve processen kent echter belangrijke aandachtspunten. Denk aan:Auteursrecht en originaliteit – Van wie is gegenereerde materiaal? Hoe origineel is de content? Dit zijn vragen die men moet stellen bij de creatie en het gebruik van AI-gegeneerde content.Bias en stereotypen in gegenereerd materiaal – Als een trainingsdataset niet representatief of divers genoeg is, kan de output dezelfde bias en stereotypes propageren.Conclusion ondersteunt bij het opstellen van creatieve governance-richtlijnen en beoordelingskader bij verschillende organisaties. Neem contact met ons op voor ondersteuning bij creatieve AI-toepassingen.
Wat zijn de voordelen van interne AI‑oplossingen?
De belangrijkste voordelen van interne AI-oplossingen zijn als volgt:Voorkomen van vendor lock-in – Door AI intern te ontwikkelen blijft u onafhankelijk van leveranciers en behoudt u flexibiliteit in keuzes en aanpassingen.Behoud van controle – U houdt volledige regie over data, governance, compliance en kosten, waardoor risico’s beperkt en transparantie vergroot worden.Volledige aansluiting op eigen use-case – Modellen kunnen worden getraind op uw eigen data en processen, zodat de oplossing optimaal aansluit op de praktijk en maximale waarde levert.Stimulans voor samenwerking en procesoptimalisatie – Door AI intern te ontwikkelen, ontstaat er een nauwere samenwerking tussen teams en worden processen beter gedocumenteerd en geoptimaliseerd. Dit versterkt de interne kennisbasis en bevordert continue verbetering.Weet u niet waar u moet beginnen bij het opzetten van een interne AI ontwikkelingsproces? Neem nu contact op met Conclusion om deze interne AI aanpak optimaal en verantwoord te realiseren. Neem nu contact op met ons om een intakegesprek aan te vragen.
Hoe train je medewerkers om met AI te werken?
AI-training vraagt zowel om technische vaardigheden als om bewustzijn. Techniek betreft het bouwen en gebruiken van AI. Medewerkers moeten niet alleen leren hoe AI gebouwd en gebruikt wordt, maar ook hoe zij omgaan met ethiek, bias, privacy en verantwoording.De EU AI Act verplicht organisaties om medewerkers AI-geletterd te maken. Door de snelle ontwikkelingen met AI, vergt dit een continu proces van regelmatige bijscholing. Daarnaast moet men op de hoogte zijn van governance-updates.Conclusion ondersteunt organisaties bij het trainen van medewerkers in AI-geletterdheid met AI-literacy-programma’s en -trainingen op maat. Wilt u al vast een indruk krijgen? Luister naar onze AI360 podcast.
Hoeveel kost AI‑implementatie?
Vaak denken mensen dat de kosten van AI alleen een softwarelicentie omvatten. Zij vergeten rekening te houden met: infrastructuur, datavoorbereiding, audits, monitoring, en onderhoud. Maar zelfs dat geeft geen compleet beeld.Niet investeren in AI kan juist hogere kosten veroorzaken. Denk aan:Gemiste kansen – organisaties lopen waardevolle innovaties en efficiencyvoordelen mis.Concurrentievoordeel – achterblijven terwijl concurrenten AI wel benutten kan marktaandeel kosten.Compliance-problemen bij uitstel – het risico om later niet meer te voldoen aan regelgeving zoals de EU AI Act neemt toe.Dit vergt wat investering om mee te beginnen, maar opent de deur naar mogelijke quick wins. AI vraagt niet altijd om grote of langdurige investeringen. Conclusion heeft de kennis in huis om de kosten op een rijtje te zetten. Neem vandaag nog contact op om te zien wat AI-implementatie kost voor u en uw business-case.
Wat gebeurt er als we AI‑adoptie uitstellen?
Uitstel van AI-adoptie kan organisaties duur komen te staan. Met als gevolg:Verlies van concurrentievoordeel – Als een organisatie geen gebruik maakt van de voordelen van AI, maar de concurrentie het wel doet, loopt ze het risico haar koploperpositie te verliezen.Compliance-risico’s – AI-adoptie vraagt ook om AI-geletterd zijn. Als een organisatie hierin tekortschiet, loopt ze het risico om niet meer te voldoen aan wetgeving.Organisaties hoeven niet mee te bouwen aan AI, maar dat is niet de enige vorm van AI-adoptie. Vaak is leveranciersgebruik voldoende. Of zelfs laagdrempeliger: interesse tonen, bewustzijn creëren rond de huidige ontwikkelingen en basiskennis hebben van de mogelijkheden van AI. Organisaties hoeven ook niet gelijk het roer om te gooien. Gefaseerde implementatie is ook een optie [Link: Gefaseerde AI-adoptie]. Start kleinschalig, maar start vandaag.Conclusion kan uw organisatie adviseren over een gefaseerde, veilige aanpak van AI-strategie. Plan vandaag nog een strategische sessie.
Kan AI echt creatief zijn?
Het korte antwoord: AI is niet creatief op dezelfde manier als mensen. Creativiteit ontstaat door menselijke richting, context en kritische beoordeling. Omdat AI in creatieve processen getraind wordt op bestaande datasets, kan AI geen compleet origineel concept bedenken zoals een mens dat wel zou kunnen. Maar, AI kan wel helpen bij een creatief proces. AI kan snel simpele ideeën generen. Simpele taken of teksten zijn immers vaker gedaan of geschreven, en hierbij kan AI juist een krachtige tool zijn om het werkproces te versnellen.Het gebruik van AI in creatieve processen kent echter belangrijke aandachtspunten. Denk aan:Auteursrecht en originaliteit – Van wie is gegenereerde materiaal? Hoe origineel is de content? Dit zijn vragen die men moet stellen bij de creatie en het gebruik van AI-gegeneerde content.Bias en stereotypen in gegenereerd materiaal – Als een trainingsdataset niet representatief of divers genoeg is, kan de output dezelfde bias en stereotypes propageren.Conclusion ondersteunt bij het opstellen van creatieve governance-richtlijnen en beoordelingskader bij verschillende organisaties. Neem contact met ons op voor ondersteuning bij creatieve AI-toepassingen.