Wanneer voorspellende AI zinvol is: vijf essentiële criteria?

Voorspellende Artificial Intelligence (AI) kan organisaties helpen betere beslissingen te nemen en processen te verbeteren. Toch is de technologie niet in elke situatie geschikt. Het succes hangt af van een aantal fundamentele voorwaarden. Dit artikel beschrijft vijf criteria die bepalen of voorspellende AI verantwoord en effectief kan worden ingezet, aangevuld met praktische aanbevelingen.

1. Data moet representatief zijn

Een model kan alleen betrouwbare voorspellingen doen als de dataset alle relevante uitkomsten weerspiegelt.

• Goed gebruik: training op zowel zieke als gezonde patiënten.

• Slecht gebruik: alleen data van opgenomen patiënten.

Aanbevelingen:

• Voer een data-audit uit om te controleren of alle relevante groepen zijn opgenomen.

• Verzamel actief ontbrekende data, bijvoorbeeld van patiënten die niet zijn opgenomen.

• Documenteer beslissingen over dataselectie om transparantie te waarborgen.

Wil jij als executive beter kunnen beoordelen wanneer voorspellende AI strategisch zinvol is en wanneer juist niet? Ontdek de Masterclass AI & Strategie voor Executives van Jeroen De Flander bij TIAS Business School. In deze driedaagse opleiding leer je hoe je AI verantwoord inzet, scherpe strategische keuzes maakt en voorkomt dat technologie losraakt van data, ethiek en businesswaarde. Geen technische opleiding, maar een strategische verdieping voor executives die AI met impact willen inzetten.

2. Er moet een echt patroon te ontdekken zijn

AI is effectief wanneer er patronen bestaan die ervaren professionals al herkennen.

• Goed gebruik: senior artsen zien subtiele signalen die AI kan versterken.

• Slecht gebruik: als zelfs experts geen patronen herkennen, is er waarschijnlijk sprake van ruis.

Aanbevelingen:

• Kies domeinen waar menselijke expertise al duidelijke meerwaarde heeft.

• Gebruik AI om bestaande patronen te versterken, niet om willekeurige ruis te analyseren.

• Test vooraf of er voldoende consistentie in menselijke beslissingen aanwezig is.

3. Patronen moeten stabiel zijn in de tijd

Voorspellende modellen zijn afhankelijk van consistentie.

• Goed gebruik: training op recente en stabiele data.

• Slecht gebruik: gebruik van verouderde data in sterk veranderde contexten.

Aanbevelingen:

• Stel een beleid op voor regelmatige hertraining van modellen.

• Monitor externe factoren die patronen kunnen beïnvloeden (bijvoorbeeld pandemieën of marktverschuivingen).

• Gebruik versiebeheer en documenteer wijzigingen in datasets.

4. Patronen moeten maatschappelijk acceptabel zijn

AI mag geen bestaande vooroordelen versterken.

• Goed gebruik: audit van bias en gelijke behandeling van alle groepen.

• Slecht gebruik: training op bevooroordeelde historische data.

Aanbevelingen:

• Voer bias-tests uit voordat een model wordt ingezet.

• Betrek diverse stakeholders bij de beoordeling van modeluitkomsten.

• Stel een ethische commissie of raad in om maatschappelijke impact te toetsen.

5. Sommige voorspellingen zijn waardevoller dan andere

Niet elke voorspelling heeft dezelfde impact.

• Goed gebruik: kleine verbeteringen in kritieke diagnoses leveren grote waarde.

• Slecht gebruik: verbeteringen in triviale voorspellingen hebben weinig betekenis.

Aanbevelingen:

• Prioriteer toepassingen waar nauwkeurigheid direct leidt tot betere uitkomsten of kostenbesparing.

• Maak een business case waarin de waarde van voorspellingen wordt gekwantificeerd.

• Vermijd investeringen in modellen die weinig praktische impact hebben.

Voorspellende AI is geen universele oplossing. Het werkt alleen wanneer data representatief is, patronen daadwerkelijk bestaan en stabiel zijn, de uitkomsten maatschappelijk acceptabel zijn, en de voorspellingen voldoende waarde toevoegen. Door deze criteria te combineren met praktische aanbevelingen kunnen organisaties de kans vergroten dat AI niet alleen technisch succesvol is, maar ook duurzaam en verantwoord bijdraagt aan hun strategie.

Wil je ontdekken hoe AI jouw rol als leider kan versterken?

Ontdek het in onze Masterclass 'AI & Strategie voor Executives'. Interesse? Neem contact op met Wendy van Haaren, zij helpt je graag verder.