Masterclass AI 2.0 

– Naar verantwoorde, vertrouwde en productiviteitsverhogende AI  –

> Direct naar aanmelden voor de masterclass.

Inleiding
AI belooft veel, maar investeringen binnen AI 1.0 hebben nog niet of onvoldoende geleid tot breed aantoonbare (productiviteits)winst, simpelweg omdat veel belangrijke randvoorwaarden (vertrouwen, betrouwbare en rechtmatige data, privacy, strategieën, processen, governance en skills) ontbreken. Ook de kwaliteitsborging van vooral verticale AI-agenten is nog niet op orde. Wanneer je als accountant, jurist of adviseur AI gebruikt om je klanten te adviseren over bijvoorbeeld snel veranderende regelgeving, is kwaliteitsborging een must.

Voor de komende jaren zijn vooral door Amerikaanse techbedrijven 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-bedrijven de biljoen dollar. De vraag is of ze dit nog wel waard zijn, nu er ook veel open-source en goedkopere taalmodellen verschijnen. 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 internetbubbel, zal knappen. De tekenen zijn er wel. 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. Je ontdekt hoe je de kwaliteit borgt en verbetert en AI op een ethische, transparante en AI Act/AVG-conforme manier gebruikt, zodat je organisatie écht waarde blijft toevoegen in een datagedreven wereld.

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:

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

  • Onzekerheid over risico’s: vertrouwelijkheid, rechtmatigheid, kwaliteit en privacy rond data roept 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 kunnen 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 Competitiveness’ 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 (de vraag is natuurlijk ook of hetgeen geproduceerd wordt nuttig is en voor wie?).

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-, informatie- en kennisprocessen organiseren. AI kan alleen maar goed werken met veel betrouwbare data en slim samenwerken om de data te trainen en de kwaliteit te verbeteren. Data uit alleen lokale ERP-, HRM-, CRM- en boekhoudsystemen zijn daarvoor onvoldoende. 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 zijn antwoorden baseert, niet betrouwbaar zijn. Als je daarentegen over rijke data beschikt, kan generatieve AI ons werk steeds beter uitvoeren, waardoor we meer ruimte hebben voor activiteiten waar de mens beter in is.

En ten slotte misschien wel het belangrijkste: de geschiedenis van arbeid toont dat technologie op zichzelf zelden de bepalende factor is in hoe we werk organiseren, onze productiviteit verbeteren en daarmee onze welvaart en ons welzijn vergroten. Veranderingen in het werk worden meestal gestuurd door keuzes over consumptie, de inrichting van de samenleving en de manier waarop we ons verhouden tot werk en werkorganisaties. Technologie komt daarna — ze versnelt en bestendigt die veranderingen, maar bepaalt ze niet primair en zelfstandig. Dit inzicht is belangrijk voor iedereen die zich bezighoudt met vragen als:

  • Gedraagt AI zich als een “normale” technologie?
  • Zal AI de arbeidsmarkt ontwrichten?
  • Zal AI onze productiviteit, welvaart en ons welzijn verhogen?
  • Levert AI voldoende rendement op om erin te investeren?

Doel
Het doel van deze masterclass is vooral om kennis op te doen over het verschil tussen AI 1.0 en AI 2.0 en waarom het belangrijk is om hier aandacht aan te besteden. Deelnemer kan ook eigen use cases bespreken. We delen inzichten over hoe je bijvoorbeeld een (open) innovatieproject voor AI 2.0 kunt opzetten of een visie en strategie kunt ontwikkelen.

Het doel van deze masterclass is bewustzijn te vergroten, kennis over te dragen en inzicht te geven in de praktische toepasbaarheid. Hierbij ontwerpen deelnemers zelf een use case voor een verticale AI-agent.

Doelgroep
Deze masterclass is vooral belangrijk voor leidinggevenden, professionals en digitale architecten die betrokken zijn bij visie- en strategieontwikkeling en het ontwerpen en ontwikkelen 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, cybersecurity 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)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 over AI 2.0  en de toepassingsmogelijkheden voor hun eigen organisatie.

Resultaat
Het resultaat van deze masterclass is dat je antwoorden kunt geven op vragen over het nut en de noodzaak van AI 2.0 in relatie tot AI 1.0 en je organisatie, klanten en netwerk en in staat 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; accommodatiekosten en optioneel: overige boek(en), (case)materialen, licenties; follow-up en beoordeling use cases, niet lokale reistijd/kosten

(Zie ook overzichtspagina met adviestarieven voor ‘op uitnodiging’/groepen/incompany; er kunnen afwijkende tarieven gelden).

Programma (2 dagen)
(aanpassingen op verzoek mogelijk)

Dag 1

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

09:30-10:00 uur | Inleiding context en wat is AI 2.0?

  • 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 en talentontwikkeling?

10:00-11:00 uur | Kwaliteit en productiviteit

  • Wat is productiviteitsgroei en waarom hebben we die nodig?
  • Wat is generatieve AI en wat is een AI assembly line?
  • Wat zijn taalmodellen en wat moet je upstream en downstream organiseren?
  • Wat is de relatie tussen datagedreven organiseren en AI 2.0?

11:00-11:15 uur | Pauze

11:15-12:15 uur | Datagedreven organiseren

  • Wat zijn data en wat is datagedreven organiseren?
  • Waarom is context en betekenis belangrijk?
  • Hoe organiseer je vraag en aanbod van data? En kennis en context?
  • Wat is een digital assembly line?

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

12:30-13:30 uur | Lunch

13:30-15:00 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 dit voor je organisatie en je talentontwikkeling?
  • Hoe zet je een duurzame AI-visie en strategie op?
  • AI-geletterdheid en andere issues/aspecten
  • Bespreken ingebrachte use cases / vision-, position- en white papers
  • Voorbeelden AI 2.0-applicaties uit Weconomics-netwerk

16:45-17:00 uur | Wrap-up, 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 en issues om rekening mee te houden

10:15-11:00 uur | AI 2.0 fundamenteel anders organiseren

  • Vanuit welke perspectieven kun je AI 2.0 organiseren?
  • Welke organisatieprincipes en modellen gebruik je voor je ontwerp?
  • Welk operating- en businessmodel, en welke processen, passen beter bij AI 2.0?
  • Data foundations, governance, semantic drift, quality assurance, etc.

11:00-11:15 uur | Pauze

11:15-12:15 uur | Focus voor echte 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

12:30-13:30 uur | Lunch

13:30-15:00 uur | Workshop ‘Idealized Design’ deel II

  • Van use case naar Proof of Concept en Simulatie
  • Functionele requirements opstellen
  • Data attributen, workflows en quality assurance use cases opstellen

15:00-15:15 uur | Pauze

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

  • High Tech Campus, Brainport DNA en ASML innovatie-, leer- en organisatiemodel
  • Community Model Canvas versus Business Model Canvas
  • Doubletrack innovatiestrategie, backcasting, systeemleer, design thinking
  • De rol van een digitaalkundig architect
  • Voorbeelden projecten en projectuitvoering
  • Hoe begin ik een project, Community of Practice of platform?

16:30-17:00 uur | Wrap-up, vragen en dialoog

Duur
2 dagen of 4 dagdelen

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

Naast concept, theorie en praktijkvoorbeelden zullen deelnemers ook in dialoog gaan op basis van hun 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) introductiewebinar?
Mocht je eerst een indruk willen opdoen van onze manier van werken en visie op AI en datagedreven organiseren, neem dan gratis en vrijblijvend deel aan een introductiewebinar.

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 eventkalender. Als er geen datum gepland is, kun je je wel inschrijven. Bij voldoende inschrijvingen wordt in overleg met de deelnemers een datum gepland.

Incompany
Het programma wordt na een intake en in overleg met de opdrachtgever en/of de 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 het onderwijs, de overheid en het bedrijfsleven.

Lead trainer
Trainer Paul Bessems heeft vanuit Brainport Eindhoven meer dan 35 jaar ervaring met nieuwe technologieën die de toekomst van werk vormgeven: internet, blockchain en AI. Eén krachtig woord verbindt deze disruptieve datatechnologieën: VERTROUWEN. Dit essentiële element vormt ook de basis voor zijn werk en voor deze masterclass. Hierbij werkt hij met het succesvolle ASML-innovatie-, leer- en organisatiemodel.

Meer informatie op de persoonlijke website van 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