AI-goudkoorts: 4 tips voor bedrijven om AI-ready te zijn

In het epicentrum van de AI-goudkoorts staat Digital Realty, met zo’n 300 datacenters verspreid over de wereld. Patrick Lastennet is Director of Platform & Enterprise en is verantwoordelijk voor het formuleren én vastleggen van kansen rondom AI.

Het is zo’n zeventien jaar geleden dat Steve Jobs de iPhone aankondigde tijdens Macworld in San Francisco. Dat moment wordt alom beschouwd als één van de grootste techgebeurtenissen in het laatste decennium.

‘AI heeft nu ook zijn eigen iPhone-moment’, stelt Lastennet. ‘Met de komst van generatieve AI-tools als ChatGPT ontdekt de massa nu de kracht ervan. Het maakt het voor ieder individu mogelijk om het in een aantrekkelijke interface te gebruiken. Dat resulteert in massale adoptie, terwijl er in Silicon Valley met geld gesmeten wordt om te investeren in niet alleen AI, maar ook de structuur erachter. Zoals de data, de datacenters én de cloud. We staan nu écht aan de vooravond van een nieuw tijdperk. Voorheen was AI iets waar een paar datawetenschappers zich mee bezig hielden: nu is het een open discussie geworden voor álle bedrijven en sectoren.’

Vraag en aanbod

Digital Realty is datatcenterleverancier. De datacenters fungeren als knooppunten voor organisaties om hun IT-infrastructuur te huisvesten. Digital Realty ziet de discussies aan twee kanten plaatsvinden. Hun klantenkring omvat namelijk aan het ene eind van het spectrum bedrijven met wereldwijde ambities en een breed palet mkb-ers. Aan het andere eind: dienstverleners, de cloud- en serviceproviders.

‘We zien eigenlijk twee verschillende dynamieken ontstaan qua AI-adoptie’, vertelt Lastennet. ‘Ondernemingen experimenteren nu volop met AI en zijn op zoek naar manieren om hun productiviteit te verhogen. Tegelijkertijd is er onder serviceproviders een soort goldrush om snel GPU’s (graphic processing units) en dataopslagruimte in datacenters veilig te stellen. En je hoopt dat vraag en aanbod elkaar in de komende achttien maanden ook daadwerkelijk vinden.’

Duurzame datacenters

Aan beide kanten zijn volgens Lastennet echter nog uitdagingen genoeg. ‘Zowel serviceproviders als organisaties worstelen nog met privacy- en beveiligingsissues. De transparantie rondom hoe de data precies wordt verzameld en alle ethische kwesties die dat met zich meebrengt. Tegelijkertijd moeten we ons ook bewust zijn van de impact op het milieu. Naarmate datasets en modellen complexer worden, neemt de benodigde energie voor het trainen én draaien van AI-modellen enorm toe.’

Als producent van datacenters ligt er voor Digital Realty een sleutelrol om ervoor te zorgen dat de AI-revolutie niet ten koste gaat van het milieu. ‘De toename in energieverbruik heeft directe gevolgen voor de uitstoot: zo simpel is het. Daarom experimenteren wij bijvoorbeeld met manieren om alle warmte die al onze datacenters in de wereld produceren, terug te leveren voor de verwarming van binnensteden. Uiteindelijk willen we alle datacenters zo duurzaam en efficiënt mogelijk maken.’

AI-ready: 4 tips

Onderzoek van Gcore, Digital Realty en ai.nl toont aan dat bijna twee vijfde (39%) van Nederlandse bedrijven al heeft geïnvesteerd in AI-technologieën en/of de implementatie van oplossingen. 61% is dat nog van plan. Terwijl alles aan de achterkant dus wordt klaargestoomd voor de influx van AI-applicaties, wat moeten bedrijven doen om AI-ready te zijn?

Tip 1: Richt je op specifieke usecases

Het begint bij specifieke usecases, stelt Lastennet. ‘Je moet identificeren waar je AI kunt implementeren in het bedrijf, zodat het de meeste waarde toevoegt. Grote bedrijven vertalen dat door naar een soort AI-werkgroep onder leiding van een Chief Data Officer binnen een ‘AI Center of Excellence’. Daar zoeken ze naar usecases voor bepaalde tooling die het werk van de héle organisatie efficiënter kan maken. Op die manier kunnen zijn in een relatief korte tijd een bedrijf volledige transformeren.’

Tip 2: Probleem tastbaar maken

‘Voor kleinere bedrijven moet de focus liggen op specifieke problemen binnen elke afdeling, waarna je kunt bepalen welke tools je nodig hebt. Daarin is het van belang een doordachte datastrategie te ontwikkelen en vervolgens alle data ook gereed te hebben. Heb je de juiste data om algoritmen te produceren, of kun je een pre-trained algoritme gebruiken? Hoe dan ook: het starten met tastbare problemen is van cruciaal belang om een effectieve AI-implementatie te bereiken. Zonder een probleemdefinitie tast je namelijk áltijd in het duister.’

Tip 3: Train je eigen medewerkers

Het AI-onderzoek vermeldt ook dat slechts 30% van ondervraagden binnen Nederlandse organisaties ‘bekend of expert’ is in AI. Genoeg werk aan de winkel voor de resterende 70%, die ‘een beetje’ of ‘niet bekend’ is met AI. ‘Je moet binnen je personeelsbestand een aantal mensen identificeren en hen trainen in alles wat met AI te maken heeft. Er zijn inmiddels honderden trainingen beschikbaar: zorg dat je jouw personeel de tijd en ruimte geeft om hun kennis écht op te krikken. Ik heb geleerd dat je binnen je bedrijf twee of drie belangrijke AI-projecten moet hebben en een behoorlijk aantal mensen eromheen moet bouwen.’

Tip 4: Behandel data als je goudmijn

Zonder de juiste data bestaat er echter geen enkele succesvolle AI-toepassing, ziet Lastennet. ‘Het is al zo vaak gezegd: maar data is jouw goud. Probeer je data te behandelen als één van je belangrijkste assets. Welke gegevens heb je allemaal nodig voor de bedrijfsvoering? Wat bewaar je wel en wat bewaar je niet? Hoe sla je het op? Welke data heb je nodig om uiteindelijk het verschil te maken?’

‘De sleutel ligt niet alleen in het verzamelen van zoveel mogelijk data, maar ook in het stellen van gerichte vragen over welke specifieke gegevens essentieel zijn voor het behalen van de bedrijfsdoelstellingen. Denk aan een e-commercebedrijf en klantgegevens of een gezondheidszorgorganisatie en patiëntendossiers, genetische informatie en zelfs lifestyle-gegevens. Hoe doordachter je omgaat met je data als een waardevolle bron, hoe groter de impact van AI op jouw organisatie zal zijn.’

‘Er staat veel op het spel’

Allied Market Research verwacht dat de waarde van de wereldwijde AI-infrastructuurmarkt tegen 2031 zo’n € 300 miljard zal bereiken. ‘Er is zóveel geïnvesteerd in de infrastructuur, chipsets en datacenters’, zegt Lastennet. ‘Nu alles er klaar voor is, wordt het een soort wapenwedloop om al die beschikbare data én energie te gebruiken, om zo producten en diensten te genereren die voldoende marge genereren. We zullen in 2024 zien dat vrijwel álle softwareleveranciers AI implementeren, terwijl er een golf aan nieuwe start-ups zal ontstaan.’

Tegelijkertijd verwacht Lastennet een verdere doorbraak van een hybride IT-infrastructuur. ‘Je kunt niet langer vertrouwen op één cloudserviceprovider: dat maakt deze AI-revolutie nóg duidelijker. Iedereen zoekt momenteel naar waarde, dus die toepassingen moeten dan wel écht goed zijn. Misschien hebben we allemaal te veel uitgegeven, maar dat zullen we zien. Er staat in ieder geval veel op het spel.’