13d • General discussion
Best Case practices voor AI implementatie
Door mijn onderzoeken in het MKB en iedereen die ik spreek, kom ik inmiddels best wel wat best case practices tegen.
Hoog tijd om die hier te delen.
Als het gaat om AI implementaties in teams? Wat werkt dan wel?
- Zoek de early adopters die het WILLEN, forceer het niet top-down
Concreet betekent dit vragen wie wil er experimenteren met AI en zoek enthousiastelingen. Geen hen autonomie en een klein budget voor experimenten, Laat hen actief (quick) wins delen met het team. faciliteer dit laatste goed!
2. Maak AI onderdeel van een bestaand proces en maak het niet een extra stap.
Dat is het verschil tussen standalone tooling die ERBIJ komt ipv integratie in bestaande workflow.
Concreet betekent dit dat je het gemakkelijker moet maken. Zorg ervoor dat er niet teveel context-switching plaatsvindt.
3.Maak het kleiner....niet groter
Werk liever met micro-implementaties ipv een groot project dat alles overhoop haalt. Zet een heel duidelijk resultaat en werk met een klein team aan 1 duidelijk doel. Gebruik go/no go besluiten en werk in sprints. Leer snel, faal goedkoop.
4. Follow da leader
Uiteraard geeft de leider van een team het goede voorbeeld. dat betekent dus: prompt delen, voorbeelden geven van hoe AI gebruikt is, fouten bespreken. Zorgen dus dat AI-praat normaal wordt en niet speciaal. Zo modelleer je als leider en geef je niet alleen een opdracht.
5. Start simpel, voeg complexiteit toe als team ready is
Start niet direct met custom GPTs als je team nog moeite heeft met prompts. Dat brengt alleen maar overwhelm met zich mee. Zorg eerst voor fijne resultaten! Kijk wie dieper wil gaan en stimuleer hen.
Ik kan nog wel even doorgaan, maar ik benieuwd naar jullie inzichten. Deel ze vooral hieronder!
Welke mis ik? Of welke wil jij iets aan toevoegen? Misschien heb je een voorbeeld.
Floor
0
0 comments
Best Case practices voor AI implementatie
