AI-gereedheidscheck
01 Maak eerst één databron bruikbaar
Kies de data die je use case nodig heeft, geef die een eigenaar en breng die onder in één beheerde plek. Een AI-project op verspreide data besteedt het meeste budget aan opschonen.
02 Kies één proces en meet het
Benoem het ene proces met de beste waarde voor de inspanning en leg volume, tijd en foutpercentage van nu vast. Zonder nulmeting kun je later niet zeggen of de pilot loonde.
03 Benoem een businesseigenaar en een technisch eigenaar
Een pilot zonder eigenaar stopt na de demo. Ruim tijd in voor beide rollen, of haal een paar dagen per week senior data- en AI-leiderschap binnen om te starten.
04 Leg de regels vast voor het eerste model
Zet op papier welke data je tenant mag verlaten, wie AI-tools goedkeurt en wie privacyvragen beantwoordt. Eén pagina is genoeg om te starten en voorkomt later vertraging.
05 Baken een pilot af met één budget en één maatstaf
Spreek een klein budget, een beslisdatum en één maatstaf af die over succes of stoppen beslist. Een pilot met vaste scope op één documentstroom is een realistische eerste vorm.
06 Plan AI die draait waar je data mag blijven
Als je data niet naar een externe AI-dienst mag, gebruik dan open-weight modellen gehost in een Europese regio, op je eigen servers of op Azure in een EU-regio, zodat de use case niet vastloopt.
07 Voeg evaluatie en gedeelde bouwblokken toe vóór project twee
Met de basis op orde verschuift het risico naar kwaliteit en herhaalbaarheid. Een evaluatieset met regressiepoort, guardrails en tracing zorgen ervoor dat meerdere use cases één kader delen.
Check volwassenheid AI-harness
08 Voeg een evaluatieset met regressiepoort toe
Verzamel echte voorbeelden en verwachte antwoorden, scoor elke wijziging daartegen en blokkeer een release die slechter scoort. Dit is de grootste winst in betrouwbaarheid.
09 Zet guardrails tussen het model en de wereld
Valideer in- en uitvoer, beperk de toolrechten van elke agent tot het minimum en eis menselijke goedkeuring bij risicovolle acties. Houd een terugvalroute voor als het model faalt.
10 Traceer elk verzoek
Leg prompts, toolaanroepen, antwoorden, kosten en latency per verzoek vast zodat je één trace kunt openen en opnieuw afspelen. Stel alerts in op kwaliteit en kosten, niet alleen op fouten.
11 Verplaats gedeelde bouwblokken naar één geversioneerde harness
Zet prompts, tools, evaluators en modelconfiguratie in een gedeelde, geversioneerde bibliotheek zodat nieuwe use cases op hetzelfde kader starten en het model via configuratie te wisselen is.
12 Rol AI-wijzigingen uit via een pipeline
Versioneer prompts, model en tooldefinities samen en rol uit via een gereviewde pipeline met een evaluatiepoort, zodat je snel kunt terugdraaien.
13 Laat faalwijzen en kosten extern beoordelen
Sterke harnesses hebben ook blinde vlekken. Een korte externe review, of senior AI-leiderschap een paar dagen per week, test de zwakke punten voordat gebruikers dat doen.
Een checklist is een startpunt. Hij toont wat wij eerst zouden vragen, niet alles wat een platform of pilot nodig heeft.