In een snel veranderende economische omgeving staan financieel directeurs voor een dubbele uitdaging: hun data-assets beheren en artificiële intelligentie op een gestructureerde manier integreren. Ludovic Michaux, COO & Managing Partner bij Easi, legt uit.
Datagovernance: informatie omzetten in een strategisch asset
Het volume aan data dat bedrijven produceren verdubbelt elke vier jaar. Toch blijft 90% van deze data onbenut, verborgen in silo’s en vaak onvoldoende betrouwbaar. Deze vaststelling raakt rechtstreeks de financiële directies, die als eerste afhankelijk zijn van de kwaliteit van de indicatoren die hun beslissingen sturen.
“Datagovernance is niet langer een onderwerp dat enkel voor IT-teams bestemd is. Het vormt een performantiehefboom opgebouwd rond vier pijlers: datakwaliteit, veiligheid en naleving van regelgeving (GDPR, NIS2, DORA, …), duidelijke rolverdeling en een gemeenschappelijke taal tussen business en technische teams”, verklaart Ludovic Michaux.
Het te hanteren governance-model hangt af van de maturiteit van elke organisatie. In alle gevallen blijft het doel hetzelfde: van data een betrouwbaar, veilig en gedeeld asset maken. Zonder deze basis is elk data-analyse- of AI-project gedoemd te mislukken. Goed gestructureerde data wordt zo een doorslaggevend concurrentievoordeel.
Artificiële intelligentie: van marketingpraat naar echte waarde
AI heeft een plaats veroverd op alle strategische agenda’s, maar tussen de beloftes en de tastbare voordelen blijft de kloof vaak groot. Veel bedrijven worden geconfronteerd met een overvloedig aanbod, ondoorzichtige kostenmodellen en het ontbreken van een gestructureerde visie.
“De echte waarde van AI komt tot uiting op drie niveaus: snelheid (repetitieve taken automatiseren), kwaliteit (deliverables verbeteren en het niveau van teams verhogen) en engagement (routinewerk verminderen en de tevredenheid op het werk verbeteren)”, gaat Ludovic verder.
“Om hier concreet voordeel uit te halen, zijn drie factoren essentieel: een ROI-gedreven AI (use cases identificeren en vertalen naar meetbare waarde), een pragmatische AI (starten met domeinen met hoge impact en de uitrol afstemmen op de absorptiecapaciteit) en een schaalbare AI (een herbruikbare architectuur opbouwen ondersteund door een duidelijke governance). De aanbevolen roadmap volgt drie stappen: teams informeren en inspireren, een op ROI gebaseerde roadmap definiëren en vervolgens implementeren via een pilootproject”, besluit Ludovic Michaux, COO & Managing Partner bij Easi.
Over Easi
Easi is een bedrijf gespecialiseerd in IT-diensten en -oplossingen. Het onderscheidt zich door de ontwikkeling van eigen businesssoftware, ontworpen om te voldoen aan de behoeften van middelgrote en grote ondernemingen.
Naast het leveren van IT-oplossingen positioneert Easi zich als een strategische partner met hoge toegevoegde waarde, waarbij duurzame relaties met klanten worden bevorderd. De aanpak steunt op nabijheid, vertrouwen en operationele uitmuntendheid.
Vandaag telt Easi 682 medewerkers. Het bedrijf hecht bijzondere waarde aan het welzijn van haar teams met de overtuiging dat klanttevredenheid vooral voortkomt uit de voldoening van de eigen werknemers die hen dagelijks begeleiden.