De analytics translator slaat de brug tussen AI en de business – én tussen de belofte en de realiteit
Met de opkomst van AI lijkt de volgende fase van het datatijdperk aangebroken. Die brengt ook flinke nieuwe uitdagingen met zich mee: hoe kom je voorbij de hype en creëer je concrete waarde voor de business? Hierin is volgens Remco Bekker en Richard Kamst een centrale rol weggelegd voor de analytics translator. We spraken ze over hoe AI de nog jonge rol nóg belangrijker maakt en hoe Novius – a Royal HaskoningDHV company organisaties op weg helpt.
De wittebroodsweken zijn voorbij: twee jaar lang was het gen AI wat de klok sloeg, maar het aanvankelijk grenzeloze enthousiasme lijkt nu toch echt wat af te nemen.
Het verbaast Remco Bekker niet. “Er zit een flinke kloof tussen de enorme belofte van AI en het daadwerkelijk inlossen van die belofte. En dat beginnen bedrijven nu ook te merken”, aldus Bekker, die als Associate Director leidinggeeft aan het Data & AI-team van Novius.
Het zal voor veel bedrijven nou ook weer niet als een complete verrassing komen – het omzetten van data en technologische mogelijkheden in concrete waarde voor de business is inmiddels uitgegroeid tot een maar al te bekende uitdaging.
Als antwoord op deze uitdaging ontstond enkele jaren geleden een nieuwe rol: de analytics translator, iemand die de brug slaat tussen data analytics en de business. We spraken Richard Kamst, Leading Professional Analytics Translation bij Novius, er zo’n tweeënhalf geleden al over.
Alles is uitvergroot
De komst van AI tilt het belang van de rol echter naar een hoger niveau, stelt Kamst, die de rol zelf vervult bij opdrachtgevers van Novius en moederbedrijf Royal HaskoningDHV: “De basis is hetzelfde – AI heeft een sterke relatie met analytics – maar álles is uitvergroot: de hype en de mogelijkheden, maar óók de beperkingen en risico’s.”
Om te beginnen met de hype. Die zet alles iets meer op scherp, legt hij uit. “Bedrijven voelen de druk: ‘We móeten iets met AI.’ Tegelijk weten ze vaak niet precies wat dan en hoe te beginnen. Ondertussen is ChatGPT zo laagdrempelig dat sprake is van onderschatting van wat nodig is voor succesvolle implementatie van AI in organisaties. Daarnaast raken de risico’s en onmogelijkheden regelmatig uit het zicht.”
“Een van de dingen die we als analytics translator toevoegen is een bepaalde mate van realiteitszin.”
En dat is uiteraard niet zo handig, als die risico’s ook groter zijn. “Thema’s als ethiek, privacy, transparantie en beveiliging worden met AI allemaal belangrijker”, schetst Bekker. “Dat maakt het complexer en zorgt ervoor dat dingen die technisch weliswaar mogelijk zijn niet altijd wenselijk zijn.”
“Een van de dingen die we als analytics translator dan ook toevoegen in de organisaties is een bepaalde mate van realiteitszin”, vult Kamst aan: “Welke waarde kunnen we er nu wel mee creëren? Wat komt daar allemaal bij kijken? En wat kan er (nog) niet?”
Drie puzzelstukken
En dat er nogal wat bij komt kijken moge inmiddels duidelijk zijn. Waar de nadruk vaak ligt op het verbinden van twee gescheiden werelden – enerzijds de data/technologie en anderzijds de business – voegt Bekker nog een derde kernelement toe.
“Ik maak er altijd een driehoek van”, zegt hij. “Het is in de basis een puzzel van drie onderdelen: ten eerste het domein waarbinnen je AI wil inzetten, ten tweede de data en AI zelf en ten derde adoptie: hoe zorg je dat mensen de oplossing willen én kunnen omarmen.”
Je zou kunnen zeggen dat de analytics translator midden in deze driehoek staat. Bekker: “Die helpt de puzzel te leggen: hoe kunnen we met AI echte waarde creëren in een bepaald toepassingsgebied en zorgen dat de organisatie het omarmt?”
Duizendpoot
Dit is ook wat de rol zo uitdagend maakt, legt Kamst uit. “Je moet een beetje een duizendpoot zijn – je moet kennis hebben van het domein, van de technologie én van verandermanagement.”
Dat betekent niet dat je een doorgewinterde expert kunt zijn op al deze gebieden. “Dat is bijna onmogelijk”, beaamt Kamst. “Het gaat erom dat je van elk onderdeel genoeg weet om goed te kunnen samenwerken met verschillende experts – van domeinexperts en -verantwoordelijken tot data scientists en privacy officers.”
“Samen hebben we de domeinkennis, de technologische expertise en het verandervermogen.”
Deel van de rol – de naam zegt het al – is zorgen dat iedereen dezelfde taal spreekt. “In organisaties heeft iedereen het wel over AI, maar wat het precies is – wat iedereen eronder verstaat – is vaak helemaal niet zo duidelijk. Je moet dus een gedeelde taal vinden, zodat iedereen het wel over hetzelfde heeft.”
Bruggen bouwen
Sinds Novius onderdeel is van Royal HaskoningDHV, komen de werelden die door de analytics translator worden verbonden ook sterk terug in de nieuwe combinatie die toen ontstond.
Bekker: “Novius is helemaal thuis in de digitale wereld, inclusief het verandermanagement dat zo belangrijk is in transformaties, en Royal Haskoning DHV heeft meer dan 140 jaar ervaring in het ontwerpen en bouwen van bruggen, vliegvelden, havens, fabrieken, waterzuiveringen – noem maar op. Samen hebben we dus de domeinkennis, de technologische expertise en het verandervermogen.”
Het team van Bekker en Kamst heeft de afgelopen jaren dan ook al flink wat data- en AI-projecten gedaan in de fysieke omgeving.
“Een mooie toepassing is parametrisch ontwerpen”, zegt Kamst. “Bijvoorbeeld bij een brug, kering of weg. We vertalen het ontwerp naar geometrische uitgangspunten die we kunnen scripten en koppelen daar parameters en omgevingsdata aan, zodat we parametrisch een ontwerp kunnen laten genereren.”
“In werksessies met verschillende betrokkenen kunnen we dan snel en eenvoudig uitgangspunten en aannames aanpassen om vanuit daar een nieuw ontwerp te genereren. Zo verhogen we de snelheid én kwaliteit van het ontwerpproces.”
Een ander concreet project was de ontwikkeling van een oplossing die een omgevingsdienst helpt om zogeheten natte koeltorens te inspecteren. “Die stoten waterdamp uit en daar kunnen gevaarlijke bacteriën in zitten”, legt Bekker uit. “Organisaties moeten het melden als ze zo’n toren hebben staan, maar dat systeem is niet waterdicht. Wij hebben een model getraind om die koeltorens te herkennen op satellietfoto’s.”
“We zien de analytics translator als een belangrijke regierol die een organisatie zelf moet willen invullen.”
“En we helpen nu een van ’s werelds grootste vliegvelden om capaciteitsuitdagingen rondom infrastructuur en personeel op te lossen”, voegt Kamst toe. “We benaderen het operationele end-to-end proces op een praktische manier, identificeren samen met de klant verbeterpunten en evalueren oplossingsrichtingen, waarbij data en AI een rol (kunnen) spelen.”
“De analytics translator speelt een cruciale rol bij het identificeren en prioriteren van deze oplossingsrichtingen en maakt ze begrijpelijk en tastbaar, zodat we de betrokkenen in de organisatie meekrijgen.”
Op eigen kracht
Bij dit soort projecten levert Novius/Royal HaskoningDHV vaak zelf de analytics translator. Maar organisaties doen er volgens Bekker en Kamst goed aan om de rol onderdeel te maken van de staande organisatie. Ook hier helpt Novius bij.
“Vanuit onze Academy bieden we verschillende analytics translator-opleidingen aan”, vertelt Kamst. “Zeker omdat dataprofessionals zo schaars zijn, is het goed om eigen mensen op te leiden. Daarnaast verandert het vakgebied nog heel snel, zodat voortdurende bijscholing ook belangrijk is.”
Vaak combineert het bureau ook het tijdelijk leveren van een analytics translator met het opleiden van één of meerdere mensen binnen de klantorganisatie. Bekker: “Kennisoverdracht is een vast onderdeel van onze consultingtrajecten, zodat organisaties zelfstandig verder kunnen als we weer weg zijn. En we zien de analytics translator als een belangrijke regierol die een organisatie zelf moet willen invullen.”
Sterker nog, nu data en AI zo alomtegenwoordig worden, zou het volgens Bekker en Kamst goed zijn als álle medewerkers de benodigde vaardigheden wat meer ontwikkelen. “De manier waarop we werken gaat ingrijpend veranderen”, aldus Bekker. “Ook de alledaagse werkzaamheden. Je ziet nu al hoe generatieve AI voor iedereen beschikbaar is.”
“In deze nieuwe realiteit is het wel belangrijk dat medewerkers de waarde ervan inzien, het kunnen en willen toepassen, maar zich ook bewust zijn van de risico’s en ethische aspecten”, besluit Kamst.
