Implementatie
In deze fase wordt het algoritme of AI-systeem in de praktijk gebracht en duurzaam geïntegreerd in het bedrijfsproces. In de praktijk worden veelal eerst een pilot uitgevoerd voor een afgebakende periode of over een beperkt aan zaken. In deze situatie, een pilot, wordt tijdelijk productiedata verwerkt. Dit vraagt om een goede samenwerking tussen het ontwikkelteam en de gebruikers van het algoritme of AI-systeem. Niet alleen de prestaties van het algoritme of AI-systeem worden nogmaals gevalideerd, maar bijvoorbeeld ook of de output zodanig wordt gepresenteerd dat gebruikers hiermee kunnen werken. Na deze pilot wordt onderzocht in hoeverre het algoritme of AI-systeem presteert conform wens en verwachting. Er kan worden gekozen om het algoritme eerst nog door te ontwikkelen op basis van de bevindingen, uit te faseren of om de oplossing structureel onderdeel te maken van de bedrijfsvoering door het te implementeren.
Als een besluit wordt genomen om de oplossing te implementeren, dan is het van belang dat gebruikers goed begrijpen hoe de resultaten van het algoritme of AI-systeem moeten worden geïnterpreteerd, dat de rest-risico's bekend zijn, de verantwoordelijkheden belegd zijn en dat er duidelijke werkinstructies zijn over het gebruik van het algoritme of AI-systeem. Service- en incidentmanagement moet volledig worden geoperationaliseerd, zodat gebruikers kunnen worden geholpen bij vragen of incidenten. Een kenmerkend element van deze fase is dat vanaf nu betrokkenen onderhevig zijn aan de werking van het algoritme of AI-systeem. Beslissingen en besluiten komen nu bijvoorbeeld mede of geheel door de werking van het algoritme of AI-systeem tot stand. Waar passend, bijvoorbeeld bij impactvolle of hoog risico AI-systemen wordt dit duidelijk gecommuniceerd naar betrokken, voordat de oplossing volledig is geïmplementeerd.
Vereisten
Maatregelen
Disclaimer
Het Algoritmekader is nog volop in ontwikkeling. Op deze plek willen we vooral aan de slag gaan op een open en transparante wijze. Het is dus niet definitief. Dat betekent dat er dingen opstaan die niet af zijn en soms zelfs fout. Mocht er iets niet kloppen, laat het ons weten via GitHub.