Kmo's hebben behoefte aan tastbare voorbeelden: Hoe kan AI hun bedrijfsactiviteiten verbeteren? Opleidingen moeten daarom uit concrete praktijkvoorbeelden putten, die relevant zijn voor het type kmo waarop de opleiding zich richt. Door te laten zien hoe AI in vergelijkbare bedrijfsomgevingen succesvol werd toegepast, kunnen kmo-leiders de potentiële voordelen voor hun eigen bedrijf beter visualiseren. Voorbeelden uit grote high-tech bedrijven zijn daarom vaak niet geschikt voor de kleinere Vlaamse kmo.

• Wel: een voorbeeld van AI-implementatie bij een ijskarretje voor de voedingsindustrie.

• Liever niet: fragment van automatisering bij een megabedrijf als Coca-Cola voor de Vlaamse voedingsindustrie.

Medewerkers in kmo’s zijn in eerste instantie geïnteresseerd in het oplossen van problemen in hun werk, niet in het integreren van de nieuwste technologie. En zij werken heel vaak in het Nederlands. Daarom kan het technische en vaak Engelse jargon van de meeste AI-opleidingen intimiderend zijn voor niet-technische kmo-leiders. Succesvolle opleidingen leggen AI-concepten en -terminologie in begrijpelijke taal uit. Ze vermijden complexe technische termen en beperken de hoeveelheid Engels. Daarmee kunnen de opleidingen een breder publiek aanspreken en de drempel tot AI-adoptie verlagen.

Alleen al in titels wordt dit verschil meteen duidelijk. Dit zijn twee mogelijke titels voor dezelfde opleiding:

• Wel: Bespaar kosten en tijd met slimme beslissingssystemen
• Liever niet: Knowledge Base Paradigm and the IDP system

Een van de belangrijkste overwegingen voor kmo's bij de beslissing om AI te omarmen, zijn de financiële implicaties ervan. Kmo's vinden het heel moeilijk om hier zicht op te krijgen. Ondernemingsgerichte opleidingen zouden daarom educatieve modules moeten bevatten die helpen om de kosten én opbrengsten van AI-implementatie te berekenen. Door inzicht in de investeringsvereisten en potentiële rendementen te leveren, kunnen opleidingen kmo's helpen om weloverwogen beslissingen te nemen over hun AI-strategie.

• Wel: een praktijkgerichte opleiding over de concrete implementatie van AI.
• Liever niet: een opleiding die alle technische mogelijkheden toont, maar niet informeert over de implementatie.

De aanbevelingen gaan verder onder het blok.

Elke kmo is uniek, met verschillende behoeften en uitdagingen op het gebied van AI-adoptie. Daarom is het belangrijk dat opleidingen flexibel zijn en verschillende leertrajecten aanbieden die zijn afgestemd op de specifieke kenmerken van de doelgroep. Door gepersonaliseerde opleidingswegen aan te bieden, kunnen kmo's de kennis en vaardigheden verwerven die het meest relevant zijn voor hun individuele situatie. Vertrek dus niet van de inhoud die mogelijk hetzelfde is voor verschillende doelgroepen, maar vertrek van de doelgroep.

• Wel: opleidingen in veel kleine modules, gericht op specifieke doelgroepen
• Liever niet: dezelfde opleiding over AI in zorg organiseren voor apothekers en verpleegkundigen tezamen.

Daarnaast is er behoefte aan meer AI-ambassadeurs in Vlaanderen. Deze profielen hebben kennis ten gronde van zowel data & AI als bedrijfsprocessen. Door specifieke opleidingen te bieden voor deze beroepsprofielen, kunnen meer kmo’s een AI-ambassadeur aanstellen om AI effectief in hun organisatie te installeren én is de concurrentie voor deze profielen ook minder moordend.

• Wel: meer opleidingen voor AI-ambasseurs
• Liever niet: uitsluitend opleidingen die vanuit IT-zijde of managementzijde vertrekken. We hebben brugfiguren nodig die in beide bedrijfstakken kunnen staan.