Artificial Intelligence (AI) Model Canvas Deel 1

In dit eerste deel van de uitleg van het artificial intelligence model canvas: de waarde propositie, de standaardactie en de verwachte waarde.

1 Waardepropositie | Value proposition

De waardepropositie biedt waarde door middel van verschillende elementen zoals nieuwheid, prestaties, maatwerk, “getting the job done”, ontwerp, merk/status, prijs, kostenreductie, risicoverlaging, toegankelijkheid en gemak/bruikbaarheid.

De waardeproposities kunnen zijn:

 

 

Kwantitatief – prijs en efficiëntie

Kwalitatief – algehele klantervaring en resultaat

 

De waardepropositie van je AI-oplossing is het unieke voordeel dat het de gebruikers of klanten biedt. Het kan gaan om het efficiënter oplossen van een specifiek probleem, het verbeteren van de besluitvorming door datagestuurde inzichten of het automatiseren van tijdrovende taken. Het is essentieel om niet alleen de algemene waarde te beschrijven, maar ook de specifieke pijnpunten die je AI-oplossing aanpakt en de voordelen die het biedt in vergelijking met alternatieve oplossingen op de markt of in je organisatie. 

Waarom ga je de business owner overtuigen de “standaardactie” anders te doen?

2 De standaardactie | Default action

Welk bestaand bedrijfsproces ga je anders doen? Hoe kan een datagestuurde oplossing helpen om betere beslissingen te nemen in dit proces?

Zie Cassie Kozyrkov Statistical Thinking op YouTube, aflevering 10. over toegepaste statistiek: als er geen standaardactie is, als we niet van gedachten willen veranderen, is het niet nodig om statistiek te gebruiken.

De standaardactie verwijst naar de actie die gebruikers momenteel uitvoeren. Je standaardactie is bijvoorbeeld dat je een standaard antwoordmail stuurt naar een klant na een klacht. Dezelfde inhoud voor elke gebruiker. Je wilt dat een AI-systeem gepersonaliseerde e-mailinhoud genereert op basis van eerdere interacties over klachten, toon van de stem, enzovoort.

3 Verwachte waarde | Expected value

Kwantificeer en specificeer de verwachte waarde die gebruikers of klanten kunnen ontlenen aan je AI-oplossing. Dit kan gaan om kostenbesparingen, het genereren van inkomsten, tijdsefficiëntie of risicoverlaging. 

Geef realistische prognoses op basis van gebruikersbehoeften en marktvraag. Leg uit hoe je AI-model tastbare voordelen oplevert die de invoering en het gebruik ervan rechtvaardigen.

Probeer zoveel mogelijk in euro’s te denken. Hoe kun je de voordelen van je oplossing vertalen in euro’s? Door dingen slimmer, sneller of beter te doen.