Opleiding: MKB AI Masterclass

Ontdek hoe je met kunstmatige intelligentie meer kunt halen uit je bedrijf

Beschrijving

Wat houdt deze masterclass in en voor wie?

Tijdens deze masterclass ontdek je hoe jij met kunstmatige intelligentie direct meer kunt halen uit je bedrijf.

Je leert hoe je AI verantwoord inzet, in lijn met de nieuwe EU AI Act, zonder te verzanden in regels of theorie. We kijken ook naar de sociale, ethische en praktische kanten, zodat jij innovatie combineert met vertrouwen en compliance.

De masterclass (13.00–16.30 uur) wordt geleid door Joop Snijder, Head of Research Center van Info Support, in samenwerking met ICT Campus, en is speciaal bedoeld voor ondernemers en professionals uit de Foodvalley-regio die praktisch aan de slag willen met AI.

Het programma

De inloop is vanaf 12.30 uur met koffie en thee, en om 13.00 uur starten we met het programma.

Je ontdekt hoe je AI slim, praktisch en verantwoord inzet binnen jouw MKB-organisatie.

We vertalen AI naar gewone taal, met herkenbare voorbeelden uit het MKB, zoals voorraadbeheer, klantenservice en planning. Je leert waar je vandaag al mee kunt beginnen, welke data je daarvoor nodig hebt en hoe je dat concreet aanpakt.

Samen prikken we mythes door, bedenken we concrete use cases en bespreken we hoe je AI inzet met gezond verstand: innovatief, maar ook veilig en verantwoord.

Onderwerpen

• Herkenbare start: Iedereen heeft al iets met AI gedaan maar hoe maak je er echt iets nuttigs van in je bedrijf?
• Digital Maturity Model als kader (eerste treden: bewustwording en experimenteren).
• AI-geletterdheid: niet techniek snappen, maar weten hoe je AI slim en verantwoord inzet.
• Doelen van de sessie:
  • Basisbegrip in gewone taal.
  • Eerste concrete ideeën voor eigen werk.

• Uitleg kernbegrippen: data, algoritme, machine learning, generatieve AI.
• Voorbeelden uit dagelijks leven en het MKB (Netflix en voorraadbeheer, fraudedetectie en klantenservice).
• Interactief: oefening mythes doorprikken (wat AI wel/niet kan).

• Zonder goede data geen waardevolle AI.
• Praktische vertaalslag: welke data een MKB’er al heeft (klantgegevens, voorraad, website, e-mails).
• Belang van data-kwaliteit, privacy en bias.
• Mini-oefening: inventariseren welke data deelnemers zelf al in huis hebben.

• Hoe herken je kansen:
  • Repetitieve taken.
  • Beslissingen met veel data.
  • Voorspellende scenario's.
• Wanneer geen AI: kleine datasets, creatieve nuance, menselijk contact.
• Inspiratie: sectorgerichte voorbeelden (retail, bouw, dienstverlening, zorg, logistiek).
• Groepsopdracht: bedenk in kleine teams één concreet use case idee voor de eigen werkpraktijk.

• Waarom ook MKB verantwoordelijkheid draagt richting klanten en medewerkers.
• Kernprincipes: transparantie, privacy, bias, verantwoordelijkheid.
• Voorbeelden van mislukkingen in begrijpelijke taal (bv. discriminatie bij werving, privacy).
• Praktische tips: veilig omgaan met klantdata en AI-tools (zoals ChatGPT).

• Gezamenlijke reflectie: wat neem je mee naar morgen?
• Koppeling naar digital maturity roadmap:
  • Nu: bewustwording en experimenteren.
  • Straks: processen verbeteren en strategisch gebruik.
• Concreet: hoe ieder kan bijdragen:
  • AI gebruiken met gezond verstand.
  • Kansen signaleren in dagelijkse praktijk.
  • Kritisch blijven en ervaringen delen.