Dataplatformen klaar maken voor AI
"We willen modellen op onze eigen data loslaten. Alleen weten we niet of de data klopt en wie waar bij mag."
Zo hoorden wij het van data-eigenaren die de vraag vanuit de business sneller zien groeien dan het platform.
Zo werkt deze GripcheckWaarom het nu speelt
De vraag komt uit de business, sneller dan het platform meegroeit.
Een model dat op onbetrouwbare data draait geeft antwoorden die niemand kan controleren. Dat is een groter risico dan een model dat er nog niet is.
Wat er misgaat als je het laat liggen
Modellen op data die niemand controleert.
Antwoorden die niemand kan herleiden naar een bron.
Toegang die breder is dan ooit bedoeld.
Kosten die pas achteraf zichtbaar worden.
Wat je overhoudt
Een platform waarop je modellen durft los te laten en een antwoord dat je kunt terugleiden naar de bron.
De Gripcheck
Zo werkt deze Gripcheck
In twee gesprekken en met de documenten die er al zijn bekijken we of je dataplatform klaar is voor de AI-toepassingen die je wilt. Je krijgt een datakaart, een oordeel per thema en een verbeterplan in vaste volgorde: datakwaliteit meetbaar maken, toegang en herkomst vastleggen, ontsluiten voor modellen met logging en mensen leren beoordelen of een antwoord klopt.
- IntakeEen vragenlijst van twintig minuten. We kiezen samen een tot drie AI-toepassingen, bestaand of gepland en bekijken het platform vanuit die toepassingen. Heb je een platformplaat, dataclassificatie, toegangsbeleid of kwaliteitsrapportages, dan stuur je die mee.
- Twee gesprekkenEen uur over eigenaarschap en grenzen, met de opdrachtgever en een data-eigenaar uit de business. Een uur over de praktijk, met de data lead en wie de toepassing bouwt.
- RapportAcht tot tien pagina's. De datakaart per toepassing en per gegevensdomein, tot waar het spoor naar de bron te volgen was, per thema een oordeel en waar de beschrijving en de praktijk uit elkaar lopen.
- BesprekingWe lopen het rapport door met de opdrachtgever. De drie acties die het meeste opleveren staan voorop.
Wat we bekijken
Datakwaliteit
- Wat goed genoeg is voor elke toepassing en wie dat bepaalt.
- Of controles meelopen met de verwerking en wat er gebeurt als er een faalt.
Toegang en herkomst
- Of data geclassificeerd is en toegang in het platform zelf geregeld is, ook voor modellen en agents.
- Wat per domein de bron is, wie eigenaar is en waar specifieke begrippen zijn vastgelegd.
Ontsluiten en beoordelen
- Langs welke route een model bij de data komt en wat er wordt gelogd.
- Wat het platform en de AI-aanroepen kosten en wie dat volgt.
- Of antwoorden getoetst worden tegen de bron en of gebruikers kunnen beoordelen of ze kloppen.
Zetten medewerkers data in eigen AI-tools, spelen persoonsgegevens of de AI Act, of ontstaan de problemen al in de bronsystemen, dan noemen we dat als aandachtspunt.
Goed om te weten
- Een senior data engineer voert de Gripcheck uit.
- Van jouw kant kost het twintig minuten voor de intake, het verzamelen van wat er al is en twee gesprekken van een uur.
- We krijgen geen toegang tot je platform en geen data, alleen beschrijvingen ervan. Bij het terugvolgen naar de bron deel je zelf je scherm en maken wij geen opnames of screenshots. Speelt er gevoelige data, dan laat je test- of gemaskeerde data zien, of alleen metadata.
- Het rapport is geen juridisch of compliance-oordeel. Spelen de AVG, de AI Act of sectorregels, dan vragen we wie dat bij jou beoordeelt.
- We gebruiken zelf AI om de gesprekken voor te bereiden, de kaart te maken en het rapport op te stellen, alleen in tools met een verwerkersovereenkomst. De data engineer controleert elke bevinding tegen de bron.
- Een gesprek nemen we alleen op met je toestemming. Opnames, aantekeningen en aangeleverde documenten verwijderen we direct na de bespreking of uiterlijk 30 dagen na het gesprek.
Eerste stap
Gripcheck: Dataplatform
Kwaliteit, toegang, herkomst en ontsluiting getoetst aan de AI-toepassingen die je wilt, plus een verbeterplan in stappen. Tegen vaste prijs, dus je weet vooraf wat het kost.