Hoe kunnen we AI-beslissingen vertrouwen?
Zeker nu AI-agents evolueren naar dynamische sidekicks moeten we ons een belangrijke vraag stellen: hoe verzekeren we dat hun beslissingen slim, verantwoordelijk en gemakkelijk te begrijpen zijn? Het antwoord zit in het verbinden van de verschillende stukjes in de grote AI-puzzel: data, modellen en inzichten.
Wat mist is een kader dat betrouwbare data samenbrengt met krachtige technologie, menselijke beoordeling en sterke governance. SAS Viya biedt hiervoor oplossingen en helpt bedrijven in de volledige levenscyclus van een model. Zo ontstaan beslissingen die niet alleen snel, maar ook eerlijk, transparant en effectief zijn.
1. Betrouwbare data
Garbage in, garbage out – een bekend gezegde in analytics dat vandaag relevanter is dan ooit. Slechte data leidt tot gebrekkige modellen, bias en onbetrouwbare beslissingen. Slim databeheer kan organisaties onderscheiden, maar veel bedrijven worstelen nog steeds met basispraktijken. Vaak keren dezelfde uitdagingen terug: complexe data-infrastructuren, hoge opslagkosten, tijdsverlies door manueel werk, talenttekort en obstakels van legacy-systemen bij modernisering. Daarnaast bemoeilijkt een lappendeken van losse tools en data-silo’s het creëren van snelle, meetbare waarde.
SAS Viya biedt een gebruiksvriendelijk platform dat de volledige data- en AI-cyclus verenigt. Zo vermindert de complexiteit, stijgt de productiviteit en kunnen organisaties sneller resultaat boeken met hun AI-investeringen. Het verlaagt de totale kosten, versnelt de waardecreatie en versterkt het vertrouwen in de inzichten die data oplevert. Uiteindelijk is AI maar zo goed als de data waarop het gebouwd is.
2. Transparante modellen
De snelheid waarmee bedrijven nieuwe AI-modellen uitrollen, bepaalt hun concurrentievoordeel. Succesvolle modellen zijn bovendien transparant, flexibel en afgestemd op de bedrijfsdoelen.
Met SAS Viya kunnen bedrijven het uitrollen, beheren en bijwerken van modellen eenvoudig automatiseren. Volgens een studie van Futurum zijn MLOps-engineers met Viya tot vijf keer productiever dan met andere platformen. Het platform maakt het mogelijk om modellen continu te trainen, schalen en monitoren, zodat ze accuraat en performant blijven naarmate de hoeveelheid data groeit.
3. Governance en schaalbaarheid
De laatste uitdaging voor organisaties is het omzetten van AI-modellen in consistente, herhaalbare besluitvormingsprocessen die snel, compliant en verantwoord zijn. Goede governance maakt dit mogelijk door beslissingen doorheen de levenscyclus van een model te valideren, documenteren en monitoren.
SAS Viya versterkt het vertrouwen in AI-beslissingen met ingebouwde governance-mechanismen en ondersteuning voor ethische AI-praktijken. Net als voedingslabels bij producten voorziet Viya modelkaarten met info over eerlijkheid, doel, trainingsdata, prestaties en governance-geschiedenis. Ook business rules spelen een sleutelrol: van eenvoudige beslissingen, zoals het goedkeuren van een transactie, tot complexere acties zoals dynamische prijsaanpassingen.
Conclusie: in het AI-tijdperk is snelheid belangrijk, maar vertrouwen bepaalt wie wint. SAS Viya levert de basis voor een combinatie van sterke data, verklaarbare modellen, schaalbare implementatie en robuuste governance. Zo verandert AI van een handige tool in een betrouwbare partner voor duurzame beslissingen en groei.
Dit is een commerciële bijdrage geschreven door Mathias Coopmans, Head of Customer Advisory bij SAS Benelux. Onze redactie is niet verantwoordelijk voor de inhoud.
