Van informatie naar inspiratie

De opkomst van generatieve AI is een game changer op de werkvloer. We verzamelen en analyseren data sneller dan ooit, en zowat alle kenniswerkers gaan er binnenkort rechtstreeks mee aan de slag. Een mijlpaal, waardoor de menselijke factor bij datagedreven besluitvorming centraal komt te staan. Bij RGF Staffing werken Data Strategist Christophe Halart en Data Lead Tom Teck samen aan de transformatie naar deze nieuwe bedrijfscultuur. 

Er is tegenwoordig steeds meer technologie beschikbaar. Hoe kiezen jullie de beste tools op maat van RGF? 

Tom: “Een goede vraag, die meteen de kern raakt. De omschakeling naar datagedreven besluitvorming vertrekt namelijk niet vanuit de beschikbare technologieën, maar vanuit concrete noden. Technologie moet de mensen ondersteunen en hun werk gemakkelijker maken. Je moet weten wat je wil bereiken en hoe je dat gaat doen – en daarbij staan mensen en processen centraal, niet technologie.”

Christophe: “Binnen RGF vertrekken we vanuit use cases: kleine, concrete doelen, die we uitwerken van a tot z. Als je veel use cases opzet, krijg je veel meer inzichten en resultaten dan als je start vanuit de technologie zelf. Daar komt ook mijn rol als Data Strategist bij kijken. Ik werk rechtstreeks met alle stakeholders, zowel intern als extern, en breng relevante use cases aan.”

Binnenkort werken we met chatbots op maat die de kennis van het bedrijf toegankelijk maken voor alle medewerkers. Ook RGF Staffing gaat hiermee aan de slag. Hoe gaan jullie te werk? 

Tom: “Bij RGF streven we ernaar om de toegang tot de benodigde data zo makkelijk mogelijk te maken; een selfservice systeem voor data. Maar welke data voor iemand een meerwaarde bieden, verschilt volgens functie. En je kan niet voor elke medewerker een aparte dataset bouwen. Daarom is stap 1 het clusteren van de functies in verschillende doelgroepen. Stap 2 is het ontwikkelen van datasets voor die doelgroepen, en stap 3 is het creëren van toegang tot die data. Met generatieve AI-bots kunnen we deze toegang nog meer laagdrempelig maken.”

Christophe: “Enkele maanden geleden zijn we gestart met een AI-bot, gevoed door onze database. We hebben kleine use cases opgezet. Omdat ze beperkt zijn in omvang, kunnen we de mogelijkheden en de valkuilen van deze technologie onderzoeken binnen een veilige omgeving. Zo kunnen we leren welke databronnen we toegankelijk kunnen maken, wat het correctheidspercentage van de bot is en wat de technologie kan en mag doen – rekening houdend met de wetgeving en de veiligheid. ”

Tom: “Wanneer je dan nieuwe tools overweegt aan te kopen, is afstemmen met de juiste mensen opnieuw heel belangrijk. Bij ons wordt elk nieuw initiatief gepitcht via onze advisory board; een platform van specialisten. Zij onderwerpen elk voorstel aan een reeks basischecks: is het wettig, veilig, schaalbaar enzovoort. Als het die controle doorstaat en we vinden het nuttig, gaat het door naar de directie. Die bepaalt of het een prioriteit kan zijn.”

Het doel is om alle kenniswerkers te motiveren om datagedreven aan de slag te gaan; een grote uitdaging, want voor velen is dit een nieuwe manier van werken. Welke stappen zijn cruciaal? 

Tom (lacht): “In een HR-organisatie, waar ‘mensenkennis’ en ‘intuïtie' cruciale factoren zijn, vormt de overgang naar een besluitvorming op basis van data zeker een uitdaging! Elke succesvolle cultuurswitch start bovenaan in de piramide vanuit een heldere visie en strategie. Daarnaast is opnieuw samenwerking cruciaal. De datateams zijn de katalysator, maar kunnen dit niet alleen. Alle afdelingen zijn betrokken en ondersteunen waar nodig. En  ten slotte vergt het ook veel tijd. Het is een evolutie – geen revolutie. 

Om die transformatie mogelijk te maken, moet je het datateam natuurlijk wat herdenken. We hebben onze legacy even losgelaten om een helder beeld te schetsen van de datagedreven organisatie die we willen zijn. We inventariseerden welke functies we hebben, welke vaardigheden we verder kunnen vormgeven door werknemers te trainen en welke kwalificaties we nog moeten aantrekken. Daarbij maximaliseren we de inzet van onze eigen mensen, want zij hebben een enorme kennis over de organisatie. Elke medewerker heeft dan ook een individueel opleidingstraject.”

Christophe: “In onze ‘Proof of Concept’-fase, waarbij we de technologie via use cases onderzoeken, hebben we een werkgroep opgericht met mensen uit de verschillende afdelingen. Zij experimenteren met ‘hun’ bot, en wij gaan wekelijks bij hen langs om te overleggen. Zo werken we aan de AI-maturiteit van elk team. Deze fase leert ons veel over de technologie, maar vooral ook over hoe de mensen die gebruiken. Wanneer we de technologie uitrollen, weten we daardoor ook beter hoe de opleiding van de medewerkers eruit moet zien.”

Tom, wat zijn de sleutelrollen in je team vandaag, en welke nieuwe profielen zijn belangrijk voor morgen? 

“An sich zijn de sleutelfuncties niet zo hard veranderd. Strategen, analisten, architecten en engineers zijn nog steeds de basis en dat zullen ze morgen ook zijn. Inhoudelijk zijn deze functies uiteraard wel geëvolueerd en blijven dit profielen in evolutie. 

Anderzijds verhoogt de complexiteit en is er ook meer specialisme. Data Scientist is bijvoorbeeld een belangrijk nieuw profiel, net als Expert in Data Ethiek. Dat zijn profielen die we insourcen. Zo maken we maximaal gebruik van de sterktes van de eigen organisatie, en vullen dit aan met (tijdelijke) expertise vanuit de markt. Project sourcing speelt hierin een belangrijke rol. We hebben als organisatie niet altijd voldoende middelen en expertise om de technologische evolutie te volgen, en het gaat vaak over gegeerde en dure profielen. Die kennis brengen we via onder meer USG Professionals tijdelijk in huis.”