Lerend Netwerk Data & AI

Data en AI bieden steeds meer mogelijkheden. Tegelijk worden de keuzes complexer. Welke toepassingen zijn echt relevant? Waar investeer je eerst in? Welke fundamenten moeten op orde zijn? En hoe zorg je ervoor dat initiatieven niet versnipperen, maar deel worden van een doordachte aanpak?

Wat mag je verwachten?

In dit Lerend Netwerk wissel je ervaringen uit met professionals die met dezelfde vraagstukken bezig zijn. Je leert van concrete praktijkcases, experten en elkaar en scherpt zo je eigen aanpak verder aan. Van datafundamenten en governance tot AI-usecases, automatisering en opschaling: je krijgt nieuwe inzichten om gerichter keuzes te maken binnen jouw organisatie.  

In dit traject krijg je: 

• een helder zicht op de AI-maturiteit en data readiness van jouw organisatie; 
• concrete handvatten om AI-projecten structureel te verankeren; 
• inzicht in hoe je robuuste datafundamenten opbouwt; 
• updates rond relevante wetgeving, waaronder de Europese AI Act; 
• de kans om deel uit te maken van een sterk netwerk van data- en AI-professionals uit de regio; 
• inspiratie en oplossingen voor de uitdagingen binnen jouw eigen organisatie.

Programma

Onderstaande thema’s vormen de rode draad van het traject. Tijdens de kick-off brengen we de verwachtingen en uitdagingen binnen de groep in kaart en stemmen we het verdere programma daarop af. Zo blijft er ruimte om in te spelen op concrete cases, vragen en nieuwe ontwikkelingen. 

Sessie 1: Kick-off, AI readiness 

• Waar staat jouw organisatie vandaag en waar liggen de grootste opportuniteiten? We brengen de AI-maturiteit en data readiness in kaart, wisselen ervaringen uit binnen de groep en bepalen welke thema’s en uitdagingen tijdens het traject extra aandacht verdienen. 

Sessie 2: De basis op orde, master data & data governance 

• Hoe zorg je voor betrouwbare en goed beheerde data? We gaan in op data-eigenaarschap, datakwaliteit, master data en governance en bespreken hoe organisaties duidelijke afspraken maken rond het gebruik en beheer van data. 

Sessie 3: Data-architectuur, weg uit de silo’s 

• Hoe maak je data beschikbaar over afdelingen en systemen heen? We bekijken verschillende architectuurkeuzes en wisselen ervaringen uit rond data-ecosystemen, integratie van interne en externe data en selfservice-BI. 

Sessie 4: Van data naar AI-ready toepassingen 

• Welke data heb je nodig om AI zinvol in te zetten? We bekijken hoe je data en interne kennis beschikbaar maakt voor toepassingen, hoe je koppelt met bestaande systemen en welke aandachtspunten er zijn rond privacy, security en betrouwbaarheid. 

Sessie 5: AI-usecases identificeren en prioriteren 

• Waar kan AI echt waarde creëren binnen jouw organisatie? We bekijken hoe je relevante usecases identificeert en beoordeelt op haalbaarheid, impact en businesswaarde. Ook ROI, make-or-buy en verwachtingsmanagement komen aan bod. 

Sessie 6: LLM’s, agents en slimme automatisering 

• Hoe zet je generatieve AI, LLM’s en agents zinvol in binnen processen en workflows? We bekijken concrete toepassingen, koppelingen met bestaande tools en systemen en bespreken waar de mogelijkheden en beperkingen liggen. 

Sessie 7: Van AI-pilot naar structurele toepassing 

• Hoe maak je de stap van experiment naar een toepassing die echt gebruikt en beheerd wordt? We bespreken thema’s zoals integratie, betrouwbaarheid, monitoring, risico’s, human-in-the-loop en opschaling. Ook typische valkuilen bij implementatie en het meten van impact komen aan bod. 

Sessie 8: Organisatie, change management & partnerselectie 

• Hoe zorg je ervoor dat data- en AI-initiatieven ook organisatorisch landen? We bespreken rollen en verantwoordelijkheden, change en communicatie, samenwerking met externe partners en aandachtspunten rond SLA’s, kosten en continuïteit.

Voor wie?

Dit Lerend Netwerk richt zich tot professionals die binnen hun organisatie nauw betrokken zijn bij data, digitalisering en AI. 

Denk onder meer data professionals, IT-managers, Digital Transformation Managers, projectverantwoordelijken en leidinggevenden die nauw betrokken zijn bij de data- en AI-strategie van hun organisatie.