Partnerbijdrage van

Het inkopen van AI diensten

Het inkopen van AI is anders dan het inkopen van meer traditionele IT. Een uitdaging is dat de klant meestal niet weet hoe de techniek werkt. Degene die de techniek ontwerpt, weet vaak niet hoe de klant de techniek zal gebruiken (of misbruiken). En zelfs als conceptueel bekend is hoe de techniek werkt, dan nog kunnen verrassingen ontstaan door de data die is gebruikt om het AI-systeem te trainen. Ieder van deze uitdagingen zorgt voor risico’s. Wanneer we een inkoop van AI-diensten begeleiden, helpt het als we ons daarvan bewust zijn.

Delen:

Welke specifieke aandachtspunten relevant zijn, kun je vaststellen met behulp van het antwoord op de volgende vragen:

  • Waarvoor wordt het AI-systeem straks ingezet? Waarvoor gaan we erop vertrouwen?
  • Wat proberen we hier te realiseren? Wat is het doel?
  • In hoeverre kunnen en gaan onze mensen de uitkomsten nog controleren voordat die worden toegepast? Kunnen we tijdens de rit nog bijsturen?
  • Wat kan er mis gaan?
  • In hoeverre heeft het AI-systeem zich al bewezen in dezelfde of een goed vergelijkbare omgeving?
  • In hoeverre bepaal je als klant de inrichting van het AI-systeem, bij voorbeeld door het te trainen in de eigen omgeving of met eigen data sets?

Hoe meer de leverancier begrijpt van het specifieke gebruik van de klant, hoe meer je op de leverancier kunt vertrouwen. Als je zelf het specifieke gebruik bepaalt, moet je daar ook meer verantwoordelijkheid voor nemen. Dat betekent onder andere dat je meer zult moeten testen voordat je het in een productieomgeving toepast. Vanuit klantperspectief is het logisch om te willen begrijpen hoe de techniek werkt. Dat is geen blijk van wantrouwen naar de leverancier, maar van het nemen van verantwoordelijkheid door de klant.

Lees meer

Delen:

NGB

Het NGB is dé beroepsvereniging voor bedrijfsjuristen. Door opleidingen en bijeenkomsten stelt het NGB jou als bedrijfsjurist in staat je professionele kennis en kunde…

Meer berichten van partner

Scroll naar boven