Masterclass AI 2.0 

– Naar verantwoorde en productiviteitsverhogende AI  –

Inleiding
AI belooft veel, maar investeringen binnen AI 1.0 hebben nog niet geleid tot breed aantoonbare productiviteitswinst, simpelweg omdat veel belangrijke randvoorwaarden (vertrouwen, betrouwbare data, borgen van privacy, strategieën, processen, governance en skills) ontbreken. Voor de komende jaren zijn vooral door Amerikaanse tech bedrijven voor honderden miljarden aan investeringen gepland. De vraag is of mensen ook nog ChatGPT gebruiken als ze tientallen of misschien wel honderden euro’s per maand voor een abonnement moeten betalen. Daarbij overschrijdt de waardering van veel big tech de biljoen dollar. En ten slotte, veel bedrijven investeren, vaak zonder een gedegen strategie, voor miljoenen euro’s in AI-ontwikkeling om de boot niet te missen (FOMO: Fear of Missing Out).

De vraag is of we niet een bubbel aan het creëren zijn die net als de internet bubbel zal knappen. De tekenen zijn er wel voor. Als het gebeurt is de vraag of jij hierop voorbereid bent en of je al een strategie voor AI 2.0  hebt. Deze masterclass gaat hierover.

Met de dringende boodschap dat zijn bedrijf snel zou moeten investeren in AI, kwam de CEO van een groot bedrijf terug van het World Economic Forum. Snel werd een groot AI team opgetuigd en talloze pilots gedraaid. Vele miljoenen verder is nog steeds niet duidelijk of de loonkosten zullen dalen en de productiviteit zal stijgen.

Meer achtergrond? Lees een artikel:

• ‘Bouwvergunning’ voor IT-systemen
• Digitale autonomie. Voor wie?
• It’s Not Technology Stupid
• Sorteer jij al voor op AI 2.0 ?

Waarom AI nu vaak te weinig oplevert?
Belangrijke redenen waarom AI 1.0 nu te weinig oplevert zijn:

• Onzekerheid over risico’s: vertrouwelijkheid en privacy rond data roepen terecht vragen op.
• Versnipperde, onbetrouwbare data: informatie zit vast in lokale systemen en is niet direct bruikbaar.
• Gebrek aan AI-geletterdheid: teams weten vaak niet hoe ze AI veilig en effectief inzetten.
• Misvatting ‘plug-and-play’: AI is geen kant-en-klare doos — processen, workflows en operating models vragen aanpassing

De uitdaging
In The Future of European Competitivenes luidde Mario Draghi, de noodklok over de economische gezondheid van Europa. De zoektocht naar oplossingen is urgenter geworden nu de geopolitieke spanningen toenemen. Een belangrijk punt is productiviteit. In 1996 was de output van Europese en Amerikaanse werknemers gelijk. Vandaag de dag produceert de gemiddelde Europese werknemer slechts 76% van wat zijn Amerikaanse collega produceert.

AI is zeker geen wondermiddel, maar het kan wel krachtig zijn mits er aandacht is voor betrouwbare, toegankelijke en verzekerde data in waardeketens. In combinatie met menselijke kennis en expertise biedt AI 2.0 een duidelijke weg naar productiviteitsgroei en meer veerkracht – essentieel om de economische, sociale en milieudoelstellingen van Europa te verwezenlijken. Want alleen al door vergrijzing zou de arbeidsproductiviteit met 1,5% moeten groeien. Als we de stijgende welvaartskosten (klimaat, zorg, onderwijs, veiligheid) meenemen is er zeker 3-4% productiviteitsgroei nodig. Mocht je afvragen hoe hoog die groei nu is? Die schommelt rond de 0% (in kantoren).

De opkomst van generatieve AI vraagt om kritisch te kijken naar de manier waarop we nu data- en informatieprocessen organiseren. AI kan alleen maar goed werken met veel betrouwbare data en slim samenwerken om de data te trainen. Data uit alleen lokale ERP-, HRM-, CRM- en boekhoudsystemen zijn daarvoor ontoereikend. Immers maar 15% van de externe data, en maar 50% van de interne data worden voldoende vertrouwd. Je hebt weinig aan AI als de data waarop het haar antwoorden baseert, niet betrouwbaar zijn. Als je daarentegen over rijke data beschikt kan generatieve AI steeds beter ons werk uitvoeren waardoor we meer ruimte hebben voor activiteiten waar de mens beter in is.

Doel
Het doel van deze masterclass is vooral kennis opdoen over wat het verschil is tussen AI 1.0 en AI 2.0 en waarom het belangrijk is hier aandacht voor te hebben. Deelnemer kan ook eigen use cases bespreken. We delen inzichten hoe je bijvoorbeeld een innovatieproject voor AI 2.0 kunt opzetten of een visie en strategie ontwikkelt.

Doel van deze masterclass is bewustzijn vergroten, kennis overdragen en inzicht geven in praktische toepasbaarheid. Hierbij ontwerpen deelnemers zelf een AI Agent.

Doelgroep
Deze masterclass is vooral belangrijk voor leidinggevende, professionals en digitale architecten die betrokken zijn bij visie- en strategie ontwikkeling en het ontwerpen en ontwikkelingen van fundamenteel nieuwe IT- en beslissystemen waarmee we productiever worden en die beter aansluiten bij nieuwe maatschappelijke contexten, ecosystemen en datatechnologieën en rekening houden met uitdagingen op het gebied van: verduurzaming, decentralisatie, schaarse talenten, privacy, macht van techbedrijven, cyber security en (digitale) verspilling.

In het algemeen is deze masterclass vooral gericht op:

• professionals (strategen, innovators, beleidsmakers, business developers, projectleiders, organisatieadviseurs, IT-architecten en community managers);
• die binnen hun organisatie en vooral vanuit hun organisatie antwoorden moeten kunnen geven op vragen van directie, klanten en netwerk over;
• de toekomst van AI en de ontwikkeling en het gebruik daarvan in relatie tot;
• nieuwe strategieën, business- en operating models, datagedreven organiseren, disruptieve technologieën, digitale transformatie in het algemeen en het ontwikkelen en gebruiken van AI 2.0 in het bijzonder en;
• hiervoor projecten en programma’s (mee helpen) opzetten.

Verder is deze masterclass ook geschikt voor (algemene) managers en professionals op het gebied van HR, finance, legal, facility management en logistics, strategen en beleidsmedewerkers die op een (niet) technische manier meer willen weten van AI 2.0  en de toepassingsmogelijkheden voor hun eigen organisatie.

Resultaat
Het resultaat van deze masterclass is dat je antwoorden kunnen geven op vragen over nut en noodzaak van AI 2.0 in relatie tot AI 1.0 en je organisatie, klanten en netwerk en instaat bent een visie, strategie en use case te ontwikkelen voor AI 2.0.

Investering
De investering voor deze dienst is:

• inclusief: voorbereiding; follow-up; Weconomics boeken, (les/case)materialen en licenties; lokale reistijd/kosten;
• exclusief: maatwerkkosten; BTW; accomodatiekosten en optioneel: overige boek(en), (case)materialen, licenties; follow-up en beoordeling use cases, niet lokale reistijd/kosten

(Zie ook overzichtspagina met adviestarieven voor groepen/incompany).

Programmavoorstel (2 dagen)
(Kan bijvoorbeeld ook in 2 middag- en avondsessie van 13-21 uur, of 4 losse dagdelen)

Dag 1

09:00-09:30 uur inloop met koffie en thee

09:30-10:00 uur | Inleiding en context

• Kennismaking
• Maatschappelijke context: duurzaam, digitaal, decentraal en menselijk
• Organisatieproblemen: meer regels, minder mensen, verouderde (IT)systemen
• Verschil tussen AI 1.0 en 2.0
• Wat is de impact van AI 2.0 op je organisatie?

10:00-11:00 uur | Wat is productivity-enhancing AI?

• Wat is productiviteitsgroei en waarom hebben we het nodig?
• Wat is (Generatieve AI) en wat is een AI assembly line?
• Wat zijn Large Language Models?
• Wat is Data Supply Chain Management (DSCM) en waarom belangrijk?
• Wat is de relatie tussen datagedreven organiseren en AI 2.0?

11:00-11:15 uur | Pauze

11:15-12:15 uur | Wat is datagedreven organiseren?

• Wat zijn data en wat is datagedreven organiseren?
• Hoe organiseer je vraag en aanbod van data?
• Wat is een digitale lopende band (IoT, blockchain, AI)?

12:15-12:30 uur | Vragen over het ochtendprogramma

12:30-13:15 uur | Lunch

13:15-15:00 uur | Workshop ‘Idealized Design’ deel I

• Toelichting  werkwijze Idealized Design en Harvard Case methode
• Uitdelen en toelichten case
• Uitwerken use case

15:00-15:15 uur | Pauze

15:15-16:30 uur | AI 2.0 in de praktijk

• Wat betekent het voor je organisatie?
• Hoe zet je een duurzame AI visie en strategie op?
• Welke componenten zijn belangrijk?
• Welke data en dataprocessen zijn relevant?
• Welke technologie is beschikbaar?
• Bespreken ingebrachte use cases / vision, position, white papers
• Voorbeelden AI 2.0 applicaties Weconomics netwerk

16:45-17:00 uur | Vragen en dialoog

Dag 2

09:00-09:30 uur inloop met koffie en thee

09:30-10:15 uur | Waarom is AI 2.0 belangrijk ?

• Maatschappelijke- en organisatieproblemen oplossen
• Technologie in relatie tot de toekomst van werk
• Nieuwe business- en operating models
• Van legacy naar AI-native systems
• Verschillende AI 2.0 aspecten om rekening mee te houden

10:15-11:00 uur | Data fundamenteel anders organiseren

• Vanuit welke perspectieven kun je AI 2.0 organiseren?
• Welke organisatieprincipes gebruik je voor je ontwerp?
• Wat zijn belangrijke inzichten uit de organisatietheorie?
• Welk organisatiemodel en welke processen passen beter bij AI 2.0?

11:00-11:15 uur | Pauze

11:15-12:15 uur | Focus for AI impact

• Perspectiefverandering, systeemleiderschap, relevante technologie, transformatie
• Van de juiste houding naar gedragsverandering
• Complexe aanstekelijkheid: hoe verander je overtuigingen, reflexen en normen?

12:15-12:30 uur | Vragen over het ochtendprogramma

12:30-13:15 uur | Lunch

13:15-15:00 uur | Workshop ‘Idealized Design’ deel II

• Van use case naar Proof of Concept en Simulatie
• Functionele requirements opstellen
• Data attributen en workflow use cases opstellen

15:00-15:15 uur | Pauze

15:30-16:30 uur | Hoe begin je morgen?

• Community Model Canvas versus Business Model Canvas
• Doubletrack innovatiestrategie, backcasting, systeemleer, design thinking
• Voorbeelden projecten en projectuitvoering
• Hoe zet je een datagedreven ecosysteem op?
• Wat zijn onderdelen van een AI 2.0 project?
• Hoe ga je om met hypes en weerstanden?
• Hoe begin ik een project of Community of Practice?

16:30-17:00 uur | Vragen en dialoog

Duur
2 dagen of 4 dagdelen

Vorm
Bewustwording, kennisoverdracht met praktijkvoorbeelden en gelegenheid tot vragen stellen en persoonlijke inbreng.

Naast concept, theorie en praktijkvoorbeelden zullen deelnemers ook in dialoog op basis van eigen praktijkvoorbeelden.

Deze masterclass is interactief. Naast theorie en praktijkvoorbeelden zullen deelnemers ook aan de slag gaan met groepswerk, Weconomics cases en eigen use cases.

Eerst (vrijblijvend) introductie webinar?
Mocht je eerst een indruk willen opdoen van onze manier van werken en visie op AI en datagedreven organiseren, neem dan eerst gratis en vrijblijvend deel aan een introductie webinar.

Open inschrijving
Bij voldoende aanmeldingen wordt deze masterclass ook met open-inschrijving aangeboden. Wanneer er een datum gepland is, is deze terug te vinden in de event kalender. Wanneer er geen datum gepland is kun je wel inschrijven. Bij voldoende inschrijvingen wordt dan in overleg met de deelnemers een datum gepland.

Incompany
Het programma wordt na een intake en in overleg met opdrachtgever/deelnemers samengesteld. Indien er behoefte is worden extra actuele thema’s, onderwerpen of interactieve onderdelen toegevoegd. Zie ook Weconomics à la carte.

Zo geven we bijvoorbeeld specifieke masterclasses voor bijvoorbeeld onderwijs, overheid en bedrijfsleven.

Lead trainer
Paul Bessems

Bureaus waar we voor trainen zijn onder andere:

• 3Masters: AI – ChatGPT
• AOG School of Management: Leiderschap bij Digitale Transformaties
• NextLevel: Data gedreven organiseren met AI
• SPO / Nyenrode: Module Technologische vernieuwing
• Right Brains: Digital Leadership Program

Informatie
Wil je eerst meer informatie, neem dan contact op.

tags: mai