1
00:00:00,001 --> 00:00:04,720
Hoi, welkom bij de korte aflevering van AIToday Live.
2
00:00:04,720 --> 00:00:09,040
De podcast die praktische AI-kennis deelt via toegankelijke menselijke verhalen.
3
00:00:09,040 --> 00:00:11,180
Ik ben Joop Snijder, CTO van Aigency.
4
00:00:11,180 --> 00:00:15,520
En in deze aflevering neem ik je mee in de wereld van AI-adoptie.
5
00:00:15,520 --> 00:00:18,460
En wel binnen software en data engineering teams.
6
00:00:18,460 --> 00:00:22,760
En hoewel ik vandaag voornamelijk spreek vanuit mijn ervaring in de IT-sector.
7
00:00:22,760 --> 00:00:30,220
Zijn de principes die ik bespreek algemeen toepasbaar voor vrijwel elk type team dat AI wil integreren in hun werkprocessen.
8
00:00:30,220 --> 00:00:40,340
Specifiek wil ik het hebben over hoe een volwassenheidsmodel teams kan helpen om stapsgewijs AI te integreren in een dagelijks werk.
9
00:00:40,340 --> 00:00:46,940
En hoe wij dit hebben gedaan vertaald naar best wel een innovatief concept, namelijk Formula AI.
10
00:00:46,940 --> 00:00:49,700
Laten we beginnen bij het begin.
11
00:00:50,320 --> 00:00:54,260
Kijk, vrijwel iedere organisatie experimenteert momenteel met AI.
12
00:00:54,260 --> 00:00:59,200
Of het nu gaat om het genereren van code, het automatiseren van testen of het verbeteren van requirements.
13
00:00:59,200 --> 00:01:02,120
In de IT mogelijkheden zijn eindeloos.
14
00:01:02,120 --> 00:01:04,640
Maar hier zit direct ook de uitdaging.
15
00:01:04,640 --> 00:01:05,380
Waar begin je?
16
00:01:05,380 --> 00:01:11,320
En belangrijker nog, hoe zorg je dat AI niet slechts een speeltje blijft voor enthousiastelingen.
17
00:01:11,320 --> 00:01:15,940
Maar daadwerkelijk geïntegreerd wordt in de dagelijkse praktijk van de teams.
18
00:01:16,760 --> 00:01:21,720
Deze vragen hoorde ik steeds vaker terugkomen tijdens gesprekken met teams en organisaties.
19
00:01:21,720 --> 00:01:25,120
En eerlijk gezegd worstelden wij zelf ook mee.
20
00:01:25,120 --> 00:01:31,980
Want ondanks alle potentie zien we dat de adoptie van AI tools nog vaak blijft steken bij incidenteel gebruik.
21
00:01:31,980 --> 00:01:38,920
De stap naar structurele integratie, waarbij AI in vanzelfsprekend onderdeel wordt van het werkproces,
22
00:01:38,920 --> 00:01:41,540
dat blijkt in de praktijk een stuk lastiger.
23
00:01:41,540 --> 00:01:45,000
Het probleem zit niet zozeer in de technologie zelf.
24
00:01:45,000 --> 00:01:49,020
De huidige generatie AI tools is toegankelijker dan ooit.
25
00:01:49,020 --> 00:01:52,160
Het echte obstakel zit in gedragsverandering.
26
00:01:52,160 --> 00:01:55,060
Hoe creëer je nieuwe gewoontes binnen een team?
27
00:01:55,220 --> 00:02:01,500
Hoe maak je de overstap van incidenteel experimenteren naar dagelijks toepassen?
28
00:02:01,500 --> 00:02:07,620
Hier komt het concept van een maturity model, een volwassenheidsmodel om de hoek kijken.
29
00:02:07,620 --> 00:02:12,680
Een volwassenheidsmodel biedt structuur aan een best wel complexe reis.
30
00:02:12,680 --> 00:02:17,380
Het verdeelt de weg naar volwassenheid en duidelijke op één volgende niveaus,
31
00:02:17,380 --> 00:02:20,560
waarbij elk niveau voortbouwt op het vorige.
32
00:02:21,160 --> 00:02:25,520
Voor AI-adoptie heb ik een model ontwikkeld dat uit vijf niveaus bestaat,
33
00:02:25,520 --> 00:02:28,580
geïnspireerd door bestaande volwassenheidsmodellen,
34
00:02:28,580 --> 00:02:33,240
maar specifiek toegespitst op de integratie van AI binnen softwareontwikkeling.
35
00:02:33,240 --> 00:02:36,500
Laat me je meenemen door deze verschillende niveaus.
36
00:02:36,500 --> 00:02:41,580
Niveau 1 is pionieren met AI.
37
00:02:41,580 --> 00:02:45,840
Op het eerste niveau bevindt zich het team dat net begint met AI.
38
00:02:45,840 --> 00:02:49,840
Hier staat individuele exploratie centraal.
39
00:02:50,240 --> 00:02:58,060
Enkele teamleden experimenteren met AI tools zoals GitHub Copilot of ChatGPT,
40
00:02:58,060 --> 00:03:01,580
maar dit gebeurt nog incidenteel en zonder duidelijke structuur.
41
00:03:01,580 --> 00:03:07,820
Ze ontdekken de mogelijkheden, delen soms hun ervaringen, maar er is nog geen gezamenlijke aanpak.
42
00:03:07,820 --> 00:03:11,620
Het doel in deze fase is vooral nieuwsgierigheid werken.
43
00:03:11,620 --> 00:03:15,560
Je wilt dat mensen de potentie van AI gaan zien in hun eigen werk.
44
00:03:15,660 --> 00:03:21,860
Het gaat om de eerste vonk van interesse die later kan uitgroeien tot een structurele verandering.
45
00:03:21,860 --> 00:03:29,100
Op het tweede niveau verschuift de focus van individuen naar het team als geheel.
46
00:03:29,100 --> 00:03:33,220
Tweede niveau 2 is dan ook teamgerichte AI-adaptie.
47
00:03:33,220 --> 00:03:37,100
Teams beginnen nu gezamenlijk te experimenteren met AI.
48
00:03:37,100 --> 00:03:42,600
Ze delen niet alleen ervaringen, maar definiëren ook gemeenschappelijke werkwijzen.
49
00:03:42,600 --> 00:03:51,260
Misschien spreken ze af om GitHub Copilot te gebruiken bij het schrijven van tests of ChatGPT in te zetten bij het opstellen van user stories.
50
00:03:51,260 --> 00:03:54,560
In deze fase zie je dat teams samen leren.
51
00:03:54,560 --> 00:03:58,360
Ze ontdekken niet alleen wat werkt, maar juist ook wat niet werkt.
52
00:03:58,360 --> 00:04:02,780
Dit creëert een gedeelde kennis die essentieel is voor verdere groei.
53
00:04:02,780 --> 00:04:06,080
Bovendien ontstaat er een soort sociale druk.
54
00:04:06,080 --> 00:04:08,000
Maar dan wel in positieve zin.
55
00:04:08,000 --> 00:04:11,740
Die teamleden stimuleert om AI-tools te gebruiken.
56
00:04:11,740 --> 00:04:13,380
En te blijven gebruiken.
57
00:04:13,380 --> 00:04:14,960
Want dat is het belangrijkste natuurlijk.
58
00:04:14,960 --> 00:04:21,620
Niveau 3 is met een duur woord institutionaliseren van AI-praktijken.
59
00:04:21,840 --> 00:04:29,480
Op het derde niveau wordt AI-gebruik gestandardiseerd en geïnstitutionaliseerd binnen de organisatie.
60
00:04:29,480 --> 00:04:32,820
Er zijn nu duidelijke richtlijnen, best practices en trainingen.
61
00:04:32,820 --> 00:04:37,560
De organisatie investeert in infrastructuur die AI-gebruik faciliteert.
62
00:04:37,560 --> 00:04:42,540
Er worden KPIs gedefinieerd om de voortgang te meten.
63
00:04:42,540 --> 00:04:46,200
Dit is het niveau waarop ik zie dat AI-adoptie echt duurzaam wordt.
64
00:04:46,200 --> 00:04:49,500
Het is niet langer afhankelijk van individuele enthousiastelingen.
65
00:04:49,500 --> 00:04:54,120
Het is verweven met de processen en de systemen van de organisatie zelf.
66
00:04:54,120 --> 00:04:58,680
Een stapje hoger, niveau 4, optimalisatie door AI.
67
00:04:58,680 --> 00:05:05,220
Op het vierde niveau beweegt de organisatie van standaardisatie naar optimalisatie.
68
00:05:05,220 --> 00:05:09,040
AI wordt niet alleen gebruikt om bestaande processen te ondersteunen,
69
00:05:09,040 --> 00:05:11,760
maar ook om ze fundamenteel te verbeteren.
70
00:05:11,760 --> 00:05:16,560
Ontwikkelteams beginnen de kwaliteit van hun code en de efficiëntie van hun ontwikkelprocessen
71
00:05:16,560 --> 00:05:19,640
bijvoorbeeld optimaliseren door slim gebruik te maken van AI.
72
00:05:19,640 --> 00:05:24,140
Op dit niveau zie je dat AI een echte competitieve factor wordt.
73
00:05:24,140 --> 00:05:30,040
Het leidt tot aantoonbare verbeteringen in productiviteit, kwaliteit en innovatiekracht.
74
00:05:30,040 --> 00:05:35,220
Aan het laatste, niveau 5, is de transformatie door AI.
75
00:05:35,220 --> 00:05:40,340
Het vijfde hoogste niveau draait om continue innovatie en transformatie.
76
00:05:41,120 --> 00:05:45,880
Organisaties op dit niveau zijn niet alleen bezig met het optimaliseren van wat ze al doen,
77
00:05:45,880 --> 00:05:50,840
maar ook met het ontdekken van volledig nieuwe mogelijkheden die AI biedt.
78
00:05:50,840 --> 00:05:57,240
Ze verkennen actief de grenzen van wat mogelijk is en pionieren nieuwe toepassingen.
79
00:05:57,240 --> 00:06:01,240
Dit is het niveau waarop organisaties werkelijk onderscheidend worden.
80
00:06:01,240 --> 00:06:07,920
Ze gebruiken AI niet alleen om efficiënter te zijn, maar om dingen te doen die voorheen gewoon ondenkbaar waren.
81
00:06:07,920 --> 00:06:16,780
En nu komt natuurlijk de grote vraag, hoe breng je zo'n volwassenheidsniveau, zo'n maturity model tot leven?
82
00:06:16,780 --> 00:06:20,940
Hoe maak je het concreet genoeg voor teams om ermee aan de slag te gaan?
83
00:06:21,120 --> 00:06:25,000
Dat is precies waar Formula AI om de hoek komt kijken.
84
00:06:25,000 --> 00:06:30,520
Een concept dat ik heb ontwikkeld om AI adoptie te versnellen door het te gieten in de vorm van een spel.
85
00:06:30,520 --> 00:06:37,680
Formula AI is zoals de naam al suggereert geïnspireerd door de wereld van Formule 1 racen.
86
00:06:37,680 --> 00:06:43,420
Teams in dit spel racen gedurende ongeveer drie maanden over een virtueel circuit,
87
00:06:43,420 --> 00:06:48,960
waarbij ze vooruit gaan boeken door steeds meer AI te integreren in een dagelijkse werk.
88
00:06:49,960 --> 00:06:53,900
Het fundamentele idee achter Formula AI is simpel maar krachtig.
89
00:06:53,900 --> 00:06:58,500
Door consistent te herhalen wat je wil leren, creëer je nieuwe gewoontes.
90
00:06:58,500 --> 00:07:03,320
En door een element van competitie en samenwerking aan toe te voegen,
91
00:07:03,320 --> 00:07:06,040
maak je het veel aantrekkelijker voor teams om het vol te houden.
92
00:07:06,040 --> 00:07:09,840
Hoe werkt Formula AI concreet?
93
00:07:09,840 --> 00:07:15,860
Bij de start van het programma stelt elk team per sprint zijn eigen AI adoptie doelen op.
94
00:07:15,860 --> 00:07:18,860
Het kunnen doelen zijn als dagelijks gebruik van GitHub Co-Pilot,
95
00:07:19,860 --> 00:07:22,740
wekelijks AI inzetten bij het reviewen van code,
96
00:07:22,740 --> 00:07:26,440
of bijvoorbeeld AI gebruiken bij het opstellen van acceptatiecriteria.
97
00:07:26,440 --> 00:07:27,920
Net wat zij verzinnen.
98
00:07:27,920 --> 00:07:34,600
En een Formula AI coach die beoordeelt of deze doelen voldoende uitdagend zijn
99
00:07:34,600 --> 00:07:36,860
en passend bij het huidige niveau van het team.
100
00:07:36,860 --> 00:07:39,620
En wat Formula AI echt bijzonder maakt,
101
00:07:39,620 --> 00:07:42,140
is de combinatie van competitie en samenwerking.
102
00:07:42,340 --> 00:07:46,760
Teams kunnen op verschillende manieren namelijk vooruitgang boeken op dit circuit.
103
00:07:46,760 --> 00:07:48,760
Door hun eigen doelen te behalen,
104
00:07:48,760 --> 00:07:53,620
maar ook door doelen vol te houden,
105
00:07:53,620 --> 00:07:55,460
want consistentie wordt beloond.
106
00:07:55,460 --> 00:07:58,840
Als een team met hetzelfde doel drie sprints achter elkaar haalt,
107
00:07:58,840 --> 00:08:02,200
levert dat extra extra vooruitgang op.
108
00:08:03,020 --> 00:08:06,860
Maar je kan ook vooruit de andere teams te helpen.
109
00:08:06,860 --> 00:08:09,840
Hier komt namelijk het samenwerkingselement om de hoek kijken.
110
00:08:09,840 --> 00:08:14,700
Teams kunnen bonus posities verdienen door hun kennis te delen met andere teams,
111
00:08:14,700 --> 00:08:17,500
workshops te geven of collega's gewoon te ondersteunen.
112
00:08:17,500 --> 00:08:23,300
Bij verschillende sectoren op het circuit kunnen teams ludieke prijzen winnen,
113
00:08:23,780 --> 00:08:26,620
zoals een gereserveerde parkeerplaats voor een week,
114
00:08:26,620 --> 00:08:29,280
of misschien wel een taart of een teamlunch.
115
00:08:29,280 --> 00:08:34,420
Deze elementen maken het hele proces leuker en meer betrokken.
116
00:08:34,420 --> 00:08:37,600
Waarom werkt deze aanpak?
117
00:08:37,600 --> 00:08:42,400
Omdat het inspeelt op verschillende psychologische principes die gedragsverandering stimuleren.
118
00:08:42,400 --> 00:08:44,960
De eerste is natuurlijk gewoon autonomie.
119
00:08:44,960 --> 00:08:47,200
De teams bepalen zelf hun doelen,
120
00:08:47,200 --> 00:08:49,920
wat zorgt voor meer intrinsieke motivatie.
121
00:08:49,920 --> 00:08:52,520
Het raakt aan meesterschap,
122
00:08:52,520 --> 00:08:55,320
Door geleidelijk moeilijkere uitdagingen aan te gaan,
123
00:08:55,320 --> 00:08:58,040
ervaren teams een gevoel van groei en bekwaamheid.
124
00:08:58,040 --> 00:09:04,920
Het visuele element van het racercircuit geeft teams een duidelijk beeld van een voortgang,
125
00:09:04,920 --> 00:09:07,060
wat weer de doelgerichtheid stimuleert.
126
00:09:07,060 --> 00:09:09,880
We hebben het natuurlijk ook over verbinding.
127
00:09:09,880 --> 00:09:17,560
Het samenwerkingselement creëert een gemeenschapsgevoel rondom die AI-adoptie.
128
00:09:17,560 --> 00:09:19,760
En als laatste spelplezier.
129
00:09:19,760 --> 00:09:24,640
Door gamificatie wordt wat anders misschien wel als werk zou voelen,
130
00:09:24,640 --> 00:09:28,120
omgezet naar gewoon iets leuks, iets wat je samen doet.
131
00:09:28,120 --> 00:09:32,220
Want door het leren leuk te maken,
132
00:09:32,220 --> 00:09:35,780
door teams autonomie te geven over hun eigen groeipad,
133
00:09:35,780 --> 00:09:37,980
en door samenwerking te stimuleren,
134
00:09:37,980 --> 00:09:42,960
dan creëren we een omgeving waarin AI-adoptie op natuurlijke wijze versnelt.
135
00:09:43,840 --> 00:09:49,020
Formula AI is mijn poging om die menselijke kant van technologische verandering centraal te stellen.
136
00:09:49,020 --> 00:09:53,820
Ik ben heel erg benieuwd wat jij ziet, wat jij doet in AI-adoptie.
137
00:09:53,820 --> 00:09:58,900
Wil je meer weten over ons maturity model of Formula AI?
138
00:09:58,900 --> 00:10:00,720
Neem dan even contact met me op.
139
00:10:01,580 --> 00:10:03,560
Belangrijk is wel, bedenk altijd,
140
00:10:03,560 --> 00:10:06,160
AI is niet de oplossing voor elk probleem,
141
00:10:06,160 --> 00:10:08,440
maar onmisbaar waar het past.
142
00:10:08,440 --> 00:10:12,700
Dankjewel weer voor het luisteren naar AIToday Live.
143
00:10:12,700 --> 00:10:16,800
Vergeet je niet te abonneren via je favoriete podcast app en misschien een aflevering.
144
00:10:16,800 --> 00:10:17,960
Tot de volgende keer!
145
00:10:17,960 --> 00:10:47,940
[Muziek]