Onderwerpen
Artikelen met de tag eigenaarschap
17 artikelen over eigenaarschap.
Stopregels voor AI: afbreekcriteria vastleggen vóór livegang
Stopregels zijn de vooraf vastgelegde criteria waarop je een AI-toepassing pauzeert of stopt. Welke criteria je nodig hebt, wie besluit en hoe je technisch kunt stoppen.
Wat is de EU AI Act? Wat geldt nu en wat vanaf december 2027
De AI Act regelt AI naar risico. Welke verplichtingen al gelden, wat de Digital Omnibus heeft uitgesteld en wat je organisatie nu moet regelen.
Vijf vragen die een RvC elk kwartaal over AI kan stellen
Toezicht op AI vraagt geen technische kennis, wel de juiste vragen. Vijf kwartaalvragen voor de RvC, met wat een goed antwoord is en wanneer je moet doorvragen.
AI-governance voor bestuur en RvC: waarde, ethiek en stopregels
AI-governance is de afspraak over wat AI mag, wie verantwoordelijk is en wanneer je stopt. Een kader van drie vragen voor bestuur en toezicht.
Data governance implementeren: een aanpak van negentig dagen
Niet met een raamwerk, maar met vijf begrippen die vaak ter discussie staan. Zo krijg je binnen een kwartaal iets dat blijft staan.
Waarom een semantische laag niet genoeg is voor AI
Een semantische laag legt je begrippen vast. AI heeft betekenis nodig die bestuurd is, het werk bereikt en van jou blijft.
Wat is data governance? Rollen, afspraken en bewijs
Data governance is geen beleidsstuk. Het is de afspraak wie over welk begrip gaat, wat het betekent en hoe je dat na een half jaar nog kunt navertellen.
Effectief data lifecycle management
Data heeft een levensloop: ontstaan, gebruik, bewaren, opruimen. Wie die fasen niet belegt, betaalt dubbel - in opslag en in verkeerde antwoorden.
Je bezit niet wat je niet mee kunt nemen
Soevereiniteit bepaalt waar je intelligentie draait. Eigenaarschap bepaalt of je ermee weg kunt. De meeste AI-platformen geven je geen van beide, en dat blijkt pas op de dag dat je wil vertrekken.
Begin met één getal
Twee afdelingen, twee cijfers voor hetzelfde. Zo maak je in één middag van dat omstreden getal een afspraak waar een team op durft te sturen.
Iedereen koopt dezelfde AI
Bijna iedereen koopt dezelfde modellen bij dezelfde aanbieders. Je voorsprong zit niet in het model, maar in de laag eronder: jouw definities, jouw eigenaren, jouw betekenis.
Datakwaliteit heeft twee eigenaren
Alle tests slagen en toch vertrouwt niemand het getal. Datakwaliteit bestaat uit twee vragen: klopt de data technisch, en wordt het juiste gerekend?
Technologie levert pas waarde als mensen anders gaan werken
Het platform draait, de cijfers kloppen, en toch verandert er niets. Waarde ontstaat pas als het werk eromheen verandert, in kleine stappen.
Een dataplatform vindt de fout. Het verandert geen gedrag.
Een test meldt de afwijking betrouwbaar, elke dag opnieuw. Toch blijft de melding liggen. Waarom datakwaliteit pas beweegt als negeren pijn doet, en wat agentic AI daaraan verandert.
Van betekenis naar besluit. Zo werkt een bedrijfsbrein van binnen.
Twee getallen voor dezelfde vraag is geen dataprobleem, maar een betekenisprobleem. In vier stappen van een betwist getal naar een besluit waar een team op stuurt.
AI heeft je eigen kennis nodig. De markt is het nu eens.
Databricks en Microsoft verlengden hun partnership rond één principe: AI levert pas waarde als het gegrond is in je eigen kennis. Het principe staat vast. Twee vragen niet: waar begint het, en van wie is het?
Wat is een data mesh?
Een data mesh legt het eigenaarschap over data bij de domeinen die het werk doen, in plaats van bij één centraal team. Wat dat oplevert, en wat je eerst moet regelen.
Begin met één beslissing die beter moet
Kies een terugkerend vraagstuk waar teams nu tijd verliezen of elkaar tegenspreken. Maak de betekenis erachter helder en breng die direct naar de dagelijkse operatie.