Leiderschap, data en AI: een goede basis leggen

"Goed leiden doet lijden voorkomen", zegt Dick Lans, sinds maart Country Manager Benelux bij softwarebedrijf Elastic. Hij spreekt uit ervaring. Ruime ervaring zelfs: Lans werkt al jaren in de IT-sector, met vroege rollen bij bedrijven als Xerox en Oracle. Gedurende zijn loopbaan verdiende hij zijn sporen als leider in diverse senior management- en directiefuncties bij toonaangevende organisaties zoals Red Hat, Confluent en, laatstelijk, Pure Storage. Bij Elastic is hij nu verantwoordelijk voor de verdere groei van het bedrijf in de Benelux. Elastic werd in 2012 opgericht in Nederland, groeide van daaruit uit tot een wereldwijde leider op het gebied van Search AI en blijft nog altijd met het hoofdkantoor in Amsterdam gevestigd. Dit kan alleen worden bereikt door “goed leiderschap”, zonder al te veel “leed”. Deze filosofie is gevormd door jarenlange ervaring. “Ik was altijd ambitieus en gedreven,” zegt hij, “maar in de loop der tijd heb ik geleerd hoe belangrijk het is om mensen mee te krijgen, een inclusieve omgeving te creëren en anderen te helpen slagen.”

De omslag kwam bij Red Hat, waar hij kennismaakte met de opensourcecultuur die ook binnen Elastic dominant is. Kenmerkend voor die cultuur is dat mensen zich aan een project verbinden omdat ze het doel onderschrijven, niet omdat ze er opdracht toe krijgen. In een opensourcegemeenschap worden mensen bovendien gewaardeerd om hun bijdragen. Kortom: de hiërarchie die kenmerkend is voor zovele andere organisaties speelt een ondergeschikte rol. In een cultuur van openheid, komen individuele mensen optimaal tot hun recht. Volgens Lans is Elastic een uitbreiding van de open-sourcegemeenschap en -filosofie. Hij geeft de voorkeur aan meritocratie boven hiërarchie en kiest voor het beste idee in plaats van voor de hoogste rang. Lans pleit ervoor dat de organisatiepiramide zoveel mogelijk moet worden omgekeerd. De leider bevindt zich onderaan, niet bovenaan. Lans: "Ik moet ervoor zorgen dat mijn organisatie optimaal kan functioneren, zodat de medewerkers onze klanten zo goed mogelijk van dienst kunnen zijn."

Intelligente laag
De behoeften in de top van de piramide lopen uiteen, maar de klanten hebben met elkaar gemeen dat ze AI willen gebruiken om hun prestaties te verbeteren. "Tegelijkertijd zijn er ook veel zorgen over de betrouwbaarheid van AI – hallucinaties, onnauwkeurigheden, antwoorden die nergens op slaan."

Problemen die hun oorsprong vinden in de datahuishouding van de gebruikers. Een AI-model hallucineert namelijk niet per se omdat het ondeugdelijk is, benadrukt Lans. Het hallucineert omdat het antwoord geeft op basis van onvolledige of slecht geordende informatie. In grote organisaties liggen data vaak verspreid over tientallen systemen: CRM, ERP, interne documenten, logbestanden en mailarchieven die niet met elkaar zijn verbonden. Het AI-model, hoe goed ook, ziet slechts een fractie van al die versnipperde informatie. "En als je AI niet voedt met de juiste data, kan het weliswaar overtuigende antwoorden op vragen geven, maar dat zijn niet per se de meest nauwkeurige of relevante.”

Elastic fungeert als de intelligente laag tussen die verspreide data en het AI-model. Via retrieval-augmented generation – RAG – ontsluit het platform informatie uit alle relevante bronnen, voegt context toe en geeft het model de meest relevante gegevens te zien voor een specifieke vraag. De antwoorden worden niet alleen nauwkeuriger. Er ontstaat daarnaast ook een audittrail, waaruit blijkt waarop die antwoorden zijn gebaseerd. Dat laatste is niet onbelangrijk, zeker niet nu de EU een AI Act heeft geïntroduceerd die hoge eisen stelt aan de transparantie en controleerbaarheid in zogenoemde hoogrisicotoepassingen van AI, zoals voor rechtshandhaving, kredietverlening, personeelsselectie en overheidsbesluiten.

Voorbeeldproject
Nu organisaties te maken hebben met een toenemende complexiteit op het gebied van regelgeving, geopolitiek en technologie, moeten ze in staat zijn om de controle over hun gegevens, AI en bedrijfsvoering te behouden. Dat is precies waar de technologie van Elastic bij kan helpen. Zoals Lans het uitdrukt: "AI die werkt, data die kloppen, systemen die ze begrijpen." Daarbij kunnen IT-leiders er bovendien van profiteren van het feit dat Elastic keuzevrijheid biedt, dat wil zeggen: ze kunnen kiezen voor de AI-modellen van hun voorkeur, hun cloudproviders of de onderliggende infrastructuur die het beste aansluit bij hun bedrijfsstrategie.

"Je kunt de technologie van Elastic volledig on-premise gebruiken, in een private cloud of volledig afgeschermd van het internet", zegt Lans. Voor die laatste optie – in vaktaal 'air-gapped' – heeft het ministerie van Defensie bijvoorbeeld gekozen bij het project Eagle.AI. Elastic zorgt ervoor dat militairen in het veld en andere medewerkers van realtime informatie worden voorzien, zodat ze snel en effectief beslissingen kunnen nemen.

Eagle.AI is wat Lans betreft een schoolvoorbeeld van hoe je AI het beste kunt invoeren. "Veel organisaties beginnen enthousiast met losse AI-proeven. Ze testen bijvoorbeeld verschillende taalmodellen, zonder vooraf te bepalen welk bedrijfsprobleem zij willen oplossen. Daardoor ontstaan veel afzonderlijke pilots die nauwelijks bijdragen aan de strategie."

"De juiste aanpak begint aan de andere kant. Bepaal eerst wat de belangrijkste uitdaging van de organisatie is. Onderzoek vervolgens welke informatie nodig is om die uitdaging op te lossen, waar die data zich bevindt en hoe zij toegankelijk kan worden gemaakt." Zoals Defensie heeft gedaan. De koers is duidelijk bepaald door de top ('Gevechtskracht door rekenkracht') en wordt uitgevoerd door een team van het IT-bedrijf van het Ministerie van Defensie waarbij medewerkers uit het veld - in feite de interne klanten - zijn geraadpleegd.

Uiteindelijk vormt dezelfde omgekeerde piramide die Lans voor leiderschap bepleit ook de basis voor succesvolle AI: begin bij de mensen, verbind de juiste data en de technologie kan waarmaken wat zij belooft.