De Goudse Verzekeringen bouwt sinds drie maanden intensief aan een nieuw dataplatform op Microsoft Fabric. En rolt parallel drie AI-toepassingen uit die nu al meetbaar effect hebben.
Het bedrijf voorspelt waterschade op daken met een geofysisch model. Het automatiseert het verzamelen van loonstaten met GenAI. En het laat medewerkers hun eigen werk efficiënter indelen met een co-pilot.
Achter alle drie ligt dezelfde belofte. Zonder een schoon dataplatform schaalt geen van de toepassingen. Patrick Hennen, Chief Data Officer bij De Goudse Verzekeringen, vertelt hoe het bedrijf data-fundament en concrete AI-resultaten parallel laat lopen.
De aanpak wijkt af van de markt-default 'eerst data, dan AI'. De Goudse bouwt beide tegelijk. Dat vraagt een partner die de architectuur snapt én meedenkt over volgorde.
InSpark werkt al langer voor De Goudse. De samenwerking begon op Microsoft 365 en werkplek-diensten en groeide vorig jaar door naar het dataplatform. De laatste drie maanden van die samenwerking zijn vrij intensief geweest.
Patrick noemt het verloop "super goed". Erik Aalbregt, product owner van het Data Enablement team, leidt de uitvoering aan de kant van De Goudse. InSpark denkt mee bij het ontwerp en de uitbouw van het platform.
Voor de implementatie van Fabric leunt het Data Enablement team op een combinatie van InSpark-expertise en eigen domeinkennis. Microsoft Fabric brengt data uit verschillende bronnen samen op één platform, met ingebouwde governance-lagen. Voor De Goudse hoort dat governance-aspect van meet af aan bij de architectuur, niet als latere toevoeging.
Patrick Hennen, CDO bij De Goudse, vertelt het zelf.
De AI-portfolio van De Goudse leunt niet op de hype van het moment. Patrick deelt het werk in drie categorieën, en kiest per probleem een andere techniek:
Drie verschillende technieken, één lijn. Kies de aanpak die bij het probleem past, niet de aanpak waar de markt het meeste over praat.
De grootste worsteling van De Goudse zit niet in de keuze van een model. Die zit in de data-huishouding daaronder. Patrick beschrijft het als de opdracht om data "sneller, strakker, beter en onder een betere governance" neer te zetten.
Zonder dat fundament, zegt hij, lopen de toepassingen vast op het moment dat je wilt schalen.
"Data is uiteindelijk toch echt wel de brandstof voor goede AI."
Patrick Hennen | CDO bij De Goudse Verzekeringen
Daarom werkt De Goudse niet eerst aan het dataplatform en dan aan de AI-pilots. Beide lopen parallel. Het ene werk versterkt het andere.
Voor De Goudse betekent dat de Fabric-sprint van drie maanden geen losstaand project is. Hij is verweven met de drie AI-pilots, omdat elk model laat zien welke data-kwaliteit telt.
Erik Aalbregt, product owner van het Data Enablement team, vertelt het zelf.
Voor Erik draait de samenwerking om iets dat in leveranciersrelaties niet vanzelfsprekend is: dat feedback beide kanten op gaat.
"We kunnen elkaar aanspreken over hoe zaken gaan, zowel naar InSpark toe als vanuit InSpark naar ons, zodat we samen kunnen groeien," zegt Erik Aalbregt.
Het kritische frame werkt twee kanten op. De leverancier mag op de klant scherp zijn waar dat nodig is, en andersom.
Erik benoemt ook twee klussen die parallel lopen. Het oude technologie-fundament vervangen door Fabric, en tegelijk de mensen in zijn team meenemen in een nieuwe manier van werken.
Beide vragen tijd. Beide vragen open feedback.
Voor De Goudse is dit type relatie het verschil tussen een dienstverlener inhuren en samen aan iets bouwen. Het patroon dat hier ontstaat, is opgebouwd over jaren samenwerking, niet over een handtekening op een contract.
Drie observaties voor wie zelf met data en AI worstelt.
Werk je zelf aan een data- en AI-strategie en wil je weten waar jouw organisatie staat? Neem contact met ons op voor een strategiesessie met een van onze experts. We sparren graag over wat er bij jou werkt en wat niet.