Over

De kloof tussen wat data en AI kunnen en wat organisaties eruit halen

Organisaties zitten op een berg data, en vandaag op een golf van AI, met veel meer potentie dan ze benutten. Die potentie wordt pas gerealiseerd wanneer je niet bij de technologie begint, maar bij een echt probleem, en dat vertaalt naar de juiste algoritmes en de juiste plek in je processen. Daar draaien mijn onderzoek en mijn loopbaan om: de potentie van data en AI realiseren om organisaties en de mensen erin vooruit te helpen, van de strategische vraag tot het algoritme dat het waarmaakt.

Onderzoek en rol

Ik ben gewoon hoogleraar Business Informatics aan de Universiteit Hasselt en stuur mee de onderzoeksgroep Business Informatics aan, een groep van een twintigtal onderzoekers. Samen met Prof. dr. Yannick Bammens richtte ik de onderzoekscluster AI4Business op, die het AI-onderzoek binnen de faculteit Bedrijfseconomische Wetenschappen samenbrengt: van interne lezingen tot gezamenlijke projecten en gesprekken met bedrijven. Daarnaast maak ik deel uit van het Digital Future Lab, het UHasselt-onderzoekscentrum dat onderzoekt hoe we digitale technologie en AI vormgeven met de mens centraal.

Mijn onderzoek ligt op het snijvlak van data mining en process mining, in een bedrijfscontext: hoe leer je uit de digitale sporen die processen en beslissingen achterlaten, en hoe zet je dat om in beter inzicht en betere beslissingen? Ik begeleidde meer dan twintig doctoraatsonderzoekers en ben medeoprichter van de workshop Event Data & Behavioral Analytics.

Filosofie

AI is voor mij een middel, geen doel. Bijna elke nieuwe technologie wordt vandaag als de heilige graal aangekondigd. Er wordt meer beloofd dan waargemaakt. Maar wie door de hype heen kijkt, vindt wél de echte waarde. Ik ben ervan overtuigd dat technologie ons werk, onze organisaties, onze samenleving én ons persoonlijke leven beter kan maken, op voorwaarde dat we vertrekken van het juiste punt: het probleem, niet de tool.

Tegelijk wil ik de moeilijkheid niet minimaliseren: écht waarde halen uit technologie is lastig, en het loopt meestal op drie plaatsen mis. Eerst het probleem zelf. We overtuigen onszelf te snel dat iets “hét probleem” is en lossen dan het verkeerde op; de kunst is om tot de échte, scherp gedefinieerde vraag te komen. Dan de vertaling naar concrete AI-projecten: zien waar AI wél iets toevoegt vraagt een brede kennis van wat technologie kan en niet kan; wie AI als toverstok voorstelt, verbergt meestal net dat inzicht. En ten slotte de uitvoering, waar het draait om de juiste data van goede kwaliteit en een model dat echt leert wat het moet leren; zelfs met een helder AI-project blijft de vraag of je de nodige prestaties haalt. Op elk van die drie punten help ik organisaties vooruit.

Van onderzoek naar praktijk

Met BIARU, de toegepaste onderzoekscel die ik aanstuur, begeleid ik organisaties door precies die drie uitdagingen heen, van een scherp gedefinieerd probleem tot een werkend prototype dat ze verder kunnen laten integreren. Daarnaast geef ik lezingen voor organisaties over wat AI wél en niet voor hen kan betekenen.

Buiten de aula

Wie liever luistert dan leest: in de DataTalks-podcast sprak ik over AI als nieuwe infrastructuurtechnologie, en voor de Universiteit van Vlaanderen legde ik uit hoe het ijskarretje altijd op het juiste moment voorbij jouw huis kan komen.