De 10 gewoonten van zeer succesvolle Data & AI leiders in overheidsinstellingen

Het is geen geheim dat het leiden van een data en inlichtingenbureau bij een overheidsinstantie een moeilijke taak is.

Deze rol staat onder grote druk, zowel intern (voornamelijk met betrekking tot de beschikbaarheid, kwaliteit en technische gereedheid van data) als extern (voornamelijk naleving). Hoewel het data-bureau niet de “eigenaar” van het data is, fungeert het meestal als “bewaarder” en wordt er verwacht dat het de informatiestroom en waardecreatie in de organisatie vergemakkelijkt. In feite meten ministers en leiders van overheidsorganisaties het succes van hun data/informatiebureaus uiteindelijk af aan de mate waarin de juiste informatie op het juiste moment beschikbaar is voor de juiste besluitvormers en belanghebbenden.

Bovendien wordt deze taak niet geleverd met een handleiding, en is deze zeer contextgebonden: wat vaak werkt voor een groot ministerie, kan gemakkelijk mislukken bij kleinere regelgevende instanties.

Door ons werk met overheidsorganisaties hebben we echter 10 praktijken geïdentificeerd die succesvolle data en AI leiders in overheidsinstellingen onderscheiden van de rest.

Succesvolle leiders op het gebied van data en intelligentie erkennen dat wat niet gemeten kan worden, ook niet gemanaged kan worden. Daarom ontwikkelen zij Data en AI-initiatieven die aansluiten bij de overkoepelende doelen van de overheidsinstantie om relevantie te garanderen, redundantie te voorkomen en de impact te maximaliseren. Ze werken nauw samen met strategische planningsteams om manieren te vinden om data te verzamelen op uitdagende KPI's en hun onderliggende drijfveren. Bovendien communiceren ze duidelijk hoe AI-initiatieven resultaten opleveren op belangrijke gebieden zoals dienstverlening aan burgers, overheidsfinanciën en economische ontwikkeling. Tot slot beoordelen ze proactief en regelmatig de impact en afstemming van data-projecten op de algemene strategie.

Effectieve data en intelligence leiders hebben een servicegerichte houding ten opzichte van hun interne en externe stakeholders en behandelen hen als klanten. Ze begrijpen de behoeften en uitdagingen van hun stakeholders en stemmen voortdurend af hoe ze deze samen kunnen aanpakken. Daarnaast lanceren ze selfserviceproducten en -diensten die de toegang tot data en informatie vergemakkelijken en zelfs democratiseren op basis van vooraf gedefinieerde rechten. Ze vragen proactief om feedback om de tevredenheid onder belanghebbenden te meten en het dienstenaanbod te verbeteren.

De beste data en intelligence leiders begrijpen dat investeren in de verkeerde tools of platforms kan leiden tot kostbare fouten en beperkte schaalbaarheid. Ze voeren eerst een behoeftebeoordeling en een marktscan uit om technologieën af te stemmen op de doelen en behoeften van de organisatie. Ze betrekken multifunctionele teams bij het technologische selectieproces om bruikbaarheid en compatibiliteit te garanderen. Ze bouwen modulaire en schaalbare architecturen om afhankelijkheidsrisico's te beperken. Tot slot testen ze tools met kleinschalige implementaties voordat ze in de hele organisatie worden uitgerold.

Topleiders weten heel goed dat data de brandstof is voor Bedrijfsinformatie, Machinaal leren, en Kunstmatige Intelligentie. Ze brengen de data die nodig is voor besluitvorming en bedrijfsvoering in kaart en streven ernaar deze te verzamelen, hetzij uit primaire systemen en bronnen, premium databases, secundaire data samenwerkingsverbanden, of openbaar beschikbare bronnen. Ze creëren gecentraliseerde data-catalogi om bestaande datasets beter vindbaar te maken en zorgen voor een duidelijk eigenaarschap en verantwoordelijkheid voor elke data-bron.

De beste leiders erkennen dat slechte data kwaliteit het vertrouwen ondermijnt en leidt tot gebrekkige besluitvorming. Daarom stellen ze data kwaliteitscontroles en controles in. Ze graven diep in de oorzaken van data kwaliteitsproblemen en vinden lange termijn oplossingen. Bovendien ondersteunen ze hun teams bij het implementeren van geautomatiseerde kwaliteitscontroles voor nauwkeurigheid, volledigheid en tijdigheid en definiëren ze zakelijke en technische regels om de consistentie, geldigheid en integriteit te beoordelen. Daarnaast zetten ze een speciaal data stewardship team op om voortdurend de kwaliteitsproblemen aan te pakken.

De beste leiders op het gebied van data en intelligence zien in dat een goed geformuleerd inzicht het vermogen heeft om besluitvorming tot een vrij eenvoudig proces te maken. Daarom begrijpen ze dat hun rol niet alleen technisch is en investeren ze in het begrijpen en structureren van zakelijke problemen. De beste leiders vinden zelfs proactief creatieve oplossingen door gebruik te maken van data en intelligentie en delen deze met hun belanghebbenden. Zij presenteren hun oplossingen met krachtige storytelling en leveren blijvende resultaten.

Succesvolle leiders erkennen dat ze zo sterk zijn als hun zwakste teamleden. Vanwege de complexiteit van data en AI-initiatieven zijn diverse vaardigheden en een responsieve aanpak “must-haves”. Daarom werven deze leiders toptalent aan op het gebied van data wetenschap, techniek, analyse en ontwerp. Ze zorgen voor wendbare werkmodellen om iteratieve ontwikkeling en snellere levering van use cases mogelijk te maken, terwijl ze een leercultuur bevorderen door middel van bijscholing en certificering.

Bekroonde leiders begrijpen dat proactief bestuur ervoor zorgt dat de regelgeving wordt nageleefd en dat de risico's tot een minimum worden beperkt. Daarom betrekken ze cyberbeveiliging-, privacy- en compliance-teams al vroeg bij het projectontwerp en verankeren ze beveiligings- en privacy-by-designprincipes in alle AI-workflows. Ze houden ook uitgebreide documentatie bij om ervoor te zorgen dat ze klaar zijn voor audits en maken gebruik van tools voor geautomatiseerde nalevingscontroles tegen industriële kaders en lokale overheidsvoorschriften en -normen.

De beste leiders beoordelen eerst of er een echt tekort aan capaciteiten of middelen is. Zij weten dat merknamen alleen, zonder de juiste expertise, weinig zullen uithalen om kernproblemen op te lossen. Daarom zijn ze selectief in hun partnerkeuze en nemen ze alleen diegenen in dienst die deze specifieke lacunes echt kunnen aanpakken. Daarnaast zorgen ze voor robuuste mechanismen voor kennisoverdracht en controleren en evalueren ze hun partners voortdurend op basis van hun expertise, culturele fit en prestaties tot nu toe.

Topmanagers weten dat zichtbaarheid in de directie zorgt voor blijvende investeringen en steun van bovenaf. Daarom organiseren zij een reeks briefings voor leidinggevenden om belangrijke mijlpalen en ROI te benadrukken. Ze presenteren casestudy's en organiseren demodagen om succesvolle producten onder de aandacht te brengen. Ze delen ook wat wel en niet heeft gewerkt. Tot slot kwantificeren ze de resultaten (bijv. kostenbesparingen, tijdsbesparing) en koppelen deze aan strategische doelstellingen.

De rol van data- en intelligentieleiders in overheidsinstellingen wordt steeds crucialer voor het algehele succes van ondernemingen. Door deze tien gewoonten aan te nemen, doorbreken data- en AI-leiders de grenzen van traditioneel bestuur en leveren ze zinvolle, meetbare resultaten voor zowel de overheid als het publiek. De ware maatstaf voor succes ligt niet alleen in de geavanceerdheid van de technologie, maar in het vermogen om echte problemen op te lossen, het vertrouwen van het publiek te vergroten en de weg vrij te maken voor een slimmere, flexibelere overheid.