Leerpad
Basisprincipes van AI-business
12 uur
Inzicht in de kloof in AI-talent
Data en AI veranderen het bedrijfs- en organisatielandschap. De huidige generatieve AI-revolutie is slechts de nieuwste stuwkracht in een reeks technologische doorbraken die ons leven en de manier waarop bedrijven werken veranderen. Onvermijdelijk veranderen deze diepe en snelle ontwikkelingen ook het vaardigheidslandschap.
Tot voor kort lag de focus op datageletterdheid, het vermogen om data te lezen, te schrijven, te analyseren, te communiceren en ermee te redeneren—een set vaardigheden die individuen en organisaties in staat stelt om weloverwogen, datagedreven beslissingen te nemen. Deze vaardigheden zijn op zichzelf cruciaal en vormen bovendien een aanvulling op AI-geletterdheid: het vermogen om AI-systemen effectief, ethisch en verantwoord te begrijpen, te gebruiken en te sturen.
De recente AI-boom leidt tot aanzienlijke investeringen in AI-infrastructuur en AI-initiatieven, gericht op het verbeteren van besluitvorming, het automatiseren van taken, het verhogen van de operationele efficiëntie en het verbeteren van de klantervaring, naast andere potentiële voordelen. Maar zo’n transitie vergt tijd, geld en vooral het juiste talent.
Het blijft echter een grote uitdaging voor bedrijven om AI-geletterde medewerkers te vinden. Volgens een Deloitte-onderzoek waren er in 2022 wereldwijd slechts 22.000 AI-specialisten, veel te weinig om de urgente vraag naar AI-professionals bij te benen. Meerdere factoren spelen mee, zoals lacunes in het onderwijs en achterlopende formele trainingsprogramma’s.
Daardoor moeten bedrijven extreem hoog inzetten om het schaarse AI-talent te werven, of extra kosten betalen voor de diensten van externe consultants. Zo’n situatie vertraagt de implementatie van AI-projecten en verkleint de kansen om via deze technologie een concurrentievoordeel te behalen—zeker voor kleine en middelgrote bedrijven.
Daarom overwegen bedrijven uit alle sectoren steeds vaker interne trainingsprogramma’s als een betaalbaardere manier om de kloof in AI-talent te dichten. Laten we bekijken hoe je een succesvol upskilling- en reskillingtraject in je organisatie opzet.
Strategieën voor het ontwikkelen van interne AI-vaardigheden
Ondanks toenemende inspanningen om interne trainingsprogramma’s te ontwikkelen, blijft de kloof in AI-geletterdheid binnen bedrijven duidelijk zichtbaar.
Daar zijn verschillende redenen voor. Ten eerste is upskilling en reskilling in AI-geletterdheid een traject van meerdere jaren. Bovendien, naarmate innovatie in AI en data science versnelt, neemt de druk op organisaties toe om zich aan te passen, waardoor de kloof in datageletterdheid nog zichtbaarder wordt.
Daarnaast, zoals we ontdekten in DataCamps State of Data & AI Literacy 2024, ondervinden bedrijven verschillende moeilijkheden bij het dichten van de vaardigheidskloof, met gebrek aan budget en ontoereikende trainingsmiddelen bovenaan het lijstje.
Bron: DataCamp
In de volgende paragraaf geven we verschillende tips om een intern AI-trainingsprogramma succesvol te implementeren.
Breng huidige vaardigheden in kaart om gaten te identificeren
De eerste stap bij het opzetten van een intern trainingsinitiatief is het in kaart brengen van de huidige vaardigheidsniveaus van je team om gaten te identificeren en specifieke trainingsbehoeften te bepalen. Een uitgebreide vaardigheidsmeting helpt organisaties inzicht te krijgen in de bekwaamheid van medewerkers op het gebied van AI, data en aanverwante technologieën.
Deze evaluatie kun je uitvoeren via enquêtes, interviews en praktische assessments om kennis, expertise en vertrouwdheid met diverse data-analysetools en -technieken te peilen. Je kunt ook gebruikmaken van DataCamps datavolwassenheidsmeting om te begrijpen waar je team, afdeling en organisatie zich bevinden op het spectrum van datavolwassenheid.
Omvattende trainingsprogramma’s implementeren
AI- en datageletterdheid zijn geen one-size-fits-all-concept. Iedereen in je organisatie heeft unieke behoeften op basis van rol en vaardigheidsniveau. Een succesvol trainingsprogramma biedt gepersonaliseerde leerervaringen die hierop zijn afgestemd, zodat elke medewerker kan profiteren en groeien.
Inzicht in de huidige skillset van je team stelt je in staat om trainingsprogramma’s effectief op maat te maken. Samenwerking met je leerpartner voor AI en data-analyse, zoals DataCamp, kan dit faciliteren. Onze expertteams helpen je bestaande leerpaden aan te passen of nieuwe te creëren die aansluiten op de specifieke behoeften van jouw organisatie.
Een cultuur van leren en innovatie stimuleren
AI-geletterdheid ontwikkelen draait om meer dan alleen vaardigheden opdoen; het vraagt om een culturele omslag naar een AI-bewuste mindset. Dit vereist voortdurende communicatie en betrokkenheid.
Je interne trainingsinitiatief moet leerlingen informeren over het belang van AI-geletterdheid, hoe dit hun rol ten goede komt en hoe het programma vordert. Stimuleer ook interactieve leerervaringen, bied fora voor kennisdeling, zoals workshops en seminars, en erken of beloon voortgang om de betrokkenheid hoog te houden.
Mentorschap en crossfunctionele teams inzetten
Effectief leren gaat verder dan individuele vaardigheden. Leren over AI en data kan uitdagend zijn—en in het geval van online leren ook isolerend—dus een gevoel van gemeenschap is essentieel. Een succesvol trainingsinitiatief bouwt communities of practice, waar leerlingen samenwerken, inzichten delen en elkaar ondersteunen, wat zowel de leerervaring als de toepassing van nieuwe vaardigheden versterkt.
Er zijn veel manieren om interactiviteit en kennisdeling in je trainingsprogramma te vergroten. Hier zijn enkele goede voorbeelden:
- Organiseer door docenten begeleide sessies met interne experts, waarbij leerlingen echte use-cases oplossen.
- Stimuleer samenwerking tussen afdelingen om AI-oplossingen te integreren.
- Voeg beoordeelbare capstone-opdrachten toe aan het einde van elk leerpad.
- Integreer gamification-elementen, zoals klassementen, badges of beloningen, om leren aantrekkelijk te maken.
Casestudy: succesvol ontwikkelen van interne AI-vaardigheden
We delen graag onze expertise met organisaties van elke omvang en uit elke sector die de AI-revolutie willen omarmen. In dit onderdeel bespreken we een recente samenwerking tussen DataCamp en Bankinter, een vooraanstaande Spaanse bank. Drie jaar geleden sloot het bedrijf een partnerschap met DataCamp for Business om in te spelen op de kritieke behoefte aan geavanceerde data- en AI-vaardigheden.
In eerste instantie was het initiatief gericht op het dichten van de vaardigheidskloof in analytische domeinen, zodat STEM-talent moderne datatools effectief kon benutten. Later, toen de noodzaak om deze inspanningen op te schalen duidelijk werd, breidde Bankinter het programma uit naar iedereen binnen de organisatie—met kantoren in Spanje, Luxemburg, Ierland en Portugal—en verankerde het een datagedreven cultuur.
Magdalena Ozores Avanzini, Talent & Development Manager bij Bankinter, beschrijft het doel van het initiatief:
Upskilling op het gebied van data en AI stelt onze mensen in staat om data te begrijpen, te verkennen en te analyseren met behulp van state-of-the-art processen en tools. Dit maakt snellere en betere besluitvorming mogelijk, waardoor we sneller op de markt kunnen reageren met innovatieve producten, oplossingen en klantgerichte benaderingen.
Magdalena Ozores Avanzini, Talent & Development Manager at Bankinter
