Niet ieder AI-experiment is een project

Bij veel zorgorganisaties zie ik iets gebeuren dat ik goed begrijp, maar waarvan ik me steeds vaker afvraag of het ons nog helpt.

Er ontstaat een goed idee vanuit de praktijk. Bijvoorbeeld om administratie te verminderen, informatie sneller beschikbaar te maken of medewerkers slimmer te ondersteunen. En nog voordat iemand echt iets heeft kunnen proberen, ontstaat er al snel een project. Een projectplan. Businesscase. Risicoanalyse. Stuurgroep. Architectuurplaat. Privacytoets. Securitytoets. Inkoop. Besluitvorming.

Allemaal relevante zaken. En ook allemaal nodig op het juiste moment. Maar volgens mij zit daar precies de crux. We maken bij AI nog te weinig onderscheid tussen experimenteren en implementeren.

Bij een experiment wil je eerst vooral een paar eenvoudige vragen beantwoorden:

• Welk probleem proberen we op te lossen?
• Met welke data werken we?
• Wat zijn de belangrijkste risico’s?
• Hoe bepalen we of het werkt?
• Wanneer stoppen we?

Dat kan vaak klein, tijdelijk en beheerst. Pas wanneer blijkt dat iets echt waarde toevoegt, komt voor mij de volgende fase: hoe gaan we dit breder implementeren, beheren, beveiligen en goed borgen in de organisatie?

Ik merk dat we die twee fasen nog weleens door elkaar halen. Een experiment wordt dan vanaf dag één behandeld alsof het al een bedrijfskritisch systeem is. Dat is begrijpelijk. Zeker in de zorg, waar zorgvuldigheid essentieel is. Maar het heeft ook een keerzijde: we maken leren soms onnodig zwaar.

Dat betekent wat mij betreft niet dat privacy, security of ICT minder belangrijk zijn. Juist niet. Ik denk alleen dat hun rol in de experimenteerfase iets anders mag zijn: niet alleen toetsen wat wel en niet kan, maar vooral helpen bepalen onder welke voorwaarden we iets veilig en verantwoord kunnen proberen.

Daarvoor is experimenteerruimte nodig. Met duidelijke afspraken over data, veiligheid, budget en stopcriteria. Geen vrijplaats zonder kaders. Wel ruimte om klein te beginnen, te leren en op basis van bewijs te besluiten wat de volgende stap moet zijn.

Want met de snelheid waarmee AI zich ontwikkelt, is te snel handelen absoluut een risico. Maar te langzaam leren begint dat volgens mij ook te worden.