AI governance: finding the right balance between innovation and control
Veel organisaties hebben vandaag een duidelijke AI-visie, maar slagen er niet in die om te zetten naar concrete resultaten. De belangrijkste oorzaak is de kloof tussen business en IT: terwijl de business snel wil innoveren, focust IT op veiligheid en controle. Dit leidt vaak tot shadow AI, waarbij medewerkers onbeveiligde tools gebruiken buiten het zicht van de organisatie. Succesvolle AI-adoptie vraagt daarom om meer dan een strategie alleen. AI moet geïntegreerd worden in processen, tools en data, ondersteund door duidelijke governance en een sterk framework. Door medewerkers toegang te geven tot goedgekeurde AI-oplossingen binnen een veilige omgeving, kunnen innovatie en controle elkaar versterken. Organisaties die AI succesvol willen inzetten, focussen best op drie stappen: een concrete strategie met duidelijke use cases, toegankelijke en veilige AI-tools voor medewerkers, en governance die vanaf het begin wordt ingebouwd. Zo ontstaat een duurzaam fundament voor succesvolle AI-implementatie.
From SSIS to Databricks: can AI do the heavy lifting?
A lot of companies still run their data pipelines on SSIS. It works, but it is ageing. Moving everything to a modern platform like Databricks is the obvious next step. The catch is that it takes time, people, and patience. So we asked a simple question. What if AI could take on the boring part […]
Power BI Copilot: The AI co-pilot that accelerates your work — if you use it right
AI is no longer a pipe dream. It’s already in your inbox, in your search results… and now also in Power BI. With Copilot , Microsoft has a generative AI tool that helps you with reports, insights, DAX formulas, and more. Sounds like the solution to time pressure and skills gap in data analysis. But: […]