In de voorgaande blog spraken we over de rol van kunstmatige intelligentie (AI) in de huidige digitale wereld. Daarbij gaven we het belang van datamanagement aan. Aanvullend hierop dienen we de rol van transparantie niet te vergeten. Transparantie is een kernwaarde die openheid nastreeft en die steeds vaker vanuit regelgeving wordt vereist om zicht te blijven houden op de complexe en soms obscure wereld van AI. We willen niet dat besluitvorming in een black box gebeurt en we willen kunnen bijsturen waar nodig. Concreet bedoelen we met transparantie hier het inzicht geven in hoe informatie binnen de organisatie en met klanten en andere belanghebbenden wordt gedeeld. Het doel daarbij is om deze informatie aan te wenden voor betere en uitlegbare besluitvorming. Het doel is om enerzijds efficiënte en effectieve processen te creëren en tegelijkertijd vertrouwen te kweken en te voldoen aan ethische en wettelijke normen.
Het belang van transparantie voor AI kan van een aantal invalshoeken vanuit de DAMA-DMBOK worden toegelicht.
- Data Governance: Het creëren van vertrouwen in AI:
AI-technologieën worden steeds vaker ingezet voor kritische bedrijfsprocessen en besluitvorming. Transparantie over hoe deze AI-systemen werken, welke data ze gebruiken en hoe ze tot beslissingen komen, is essentieel om vertrouwen te kweken bij zowel interne als externe belanghebbenden. Wanneer medewerkers, klanten en partners inzicht hebben in de werking van AI, zullen ze eerder de resultaten vertrouwen en accepteren. Dit is vooral belangrijk in sectoren waar beslissingen van AI-systemen grote impact kunnen hebben, zoals in de gezondheidszorg of financiële dienstverlening.
- Data Compliance: Openheid voor de wetgever
Met de toenemende inzet van AI en geavanceerde data-analyse komen ook vragen over ethiek, privacy en compliance naar voren. Transparantie helpt bedrijven om aan te tonen dat ze op een ethische manier met data omgaan en voldoen aan relevante wet- en regelgeving. Denk aan de Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG) en de Europese AI Act. Dit is vooral belangrijk voor bedrijven die met gevoelige persoonsgegevens werken.
- Datakwaliteit: Verbetering van AI-Modellen:
Transparantie in datamanagement is cruciaal voor het verbeteren van AI-modellen. Door open te zijn over de bronnen van data en de manier waarop de data wordt verwerkt en geanalyseerd, kunnen ontwikkelaars en datascientists beter begrijpen hoe een model tot bepaalde uitkomsten komt. Dit biedt hun de mogelijkheid om eventuele fouten, vooroordelen of onnauwkeurigheden in de modellen te ontdekken en te corrigeren. Bovendien helpt transparantie bij het valideren van AI-modellen. Hierdoor worden de betrouwbaarheid en nauwkeurigheid van de AI-gestuurde beslissingen verhoogd.
- Data-architectuur: Beschikbaarheid van informatie
In de wereld van kennismanagement is het delen van informatie voor en vanuit kennismanagement en vanuit AI belangrijk. Transparantie zorgt ervoor dat informatie breed en eenvoudig beschikbaar gesteld kan worden aan AI via een goede data-architectuur. Resultaten vanuit AI kunnen ook weer teruggevoerd worden. Dit bevordert een cultuur van samenwerking en innovatie en het hergebruik van deze informatie. Door deze data, kennis en inzichten openlijk te delen, kunnen bedrijven sneller innoveren en zich aanpassen aan veranderende omstandigheden.
- Data Ethiek: Openheid als kernwaarde
Data compliance is niet alleen een wettelijke vereiste, maar draagt ook bij aan het imago van de onderneming en het vertrouwen van klanten en medewerkers. Een open ethische houding wordt steeds een belangrijkere overweging voor professionals uit met name de jongere generaties om voor een specifieke werkgever te kiezen.
Daarnaast is er vanuit de markt steeds meer aandacht voor verantwoord maatschappelijk ondernemen. Dit vraagt om het inzicht bieden aan klanten en andere stakeholders hoe je processen eruitzien. Daarbij waarderen deze partijen transparantie. Als ze weten hoe hun data wordt gebruikt en hoe beslissingen worden genomen, zullen ze meer vertrouwen hebben in het bedrijf.
- Data Analytics en metadata: ondersteuning voor betere besluitvorming:
Transparantie over data zorgt voor betere en meer geïnformeerde besluitvorming. Wanneer AI via metadata (bijvoorbeeld in een datacatalogus) weet wat de betekenis, de herkomst en de kwaliteit is van de dataproducten, kan het beter onderbouwde beslissingen nemen. Dit is vooral belangrijk in complexe bedrijfsomgevingen waar snelle en juiste besluitvorming essentieel is. De eindgebruiker kan op basis van de metadata het besluit weer beter duiden. Het is dus te allen tijde belangrijk om ook de nieuwe door AI gegenereerde data middels metadata te beschrijven zodat ook hiervan de lineage en gebruikte algoritmes bekend zijn.
Kortom, transparantie is van groot belang in AI en kennismanagement. Het bouwt vertrouwen op, verbetert systemen en data, bevordert kennisdeling, zorgt voor ethisch handelen, leidt tot betere beslissingen en versterkt klantrelaties. Voor bedrijven die voorop willen lopen in de digitale wereld, is transparant zijn geen optie, maar een noodzaak.
