In een tijdperk waarin AI‑modellen razendsnel worden ingezet, staan organisaties voor een nieuwe uitdaging: hoe weet je of een algoritme werkt zoals bedoeld? Bij Coney Minds hebben we de ambitie om niet alleen jaarrekeningen, maar ook algoritmes te doorgronden. In dit blog beschrijven we twee fictieve praktijkcases — één rondom prijsbepaling op basis van weerdata en één rondom onderhoudsvoorspelling in een windmolenpark — die illustreren hoe we de ‘black box’ openzetten en assurance leveren op AI‑applicaties.
Case 1: Verkoopprijs bepalen op basis van weerddata en marktsignalen
Stel: een groothandel in sierteelt gebruikt een intern algoritme dat de aanbevolen verkoopprijs berekent op basis van weervoorspelling, marktdata en kostprijzen. Het model genereert automatisch prijsvoorstellen die door de commercieel manager worden beoordeeld.
Voor auditors vormt dit een black‑box‑risico: hoe betrouwbaar is de weervoorspelling? Welke data zitten in de marktanalyse? Hoe actueel zijn transportkosten?
Bij Coney Minds brengen we eerst de datastructuren in kaart, inspecteren de marktsignalen en analyseren de modellogica. Daarna vergelijken we voorspelde prijzen met historische uitkomsten. Zo kunnen we assurance afgeven dat het algoritme conform het vastgestelde beleid werkt — mits de mens‑in‑de‑lus het voorstel beoordeelt.
Case 2: Onderhoudssignalen bij een windmolenpark
Een exploitant van een windmolenpark gebruikt een AI‑model dat op basis van sensordata (vibratie, temperatuur, geluid, weer) voorspelt wanneer onderhoud nodig is. Het doel: stilstand voorkomen.
Voor auditors is relevant hoe betrouwbaar de sensoren zijn, welke historische data zijn gebruikt en of engineers correct opvolgen.
Onze aanpak: eerst de sensorketen en datastromen analyseren, vervolgens de modellogica beoordelen en tot slot de voorspellingen vergelijken met interventies. Daarmee leveren we assurance dat het onderhoudsmodel adequaat is ingericht — met expliciete rapportage over onzekerheden zoals sensorkwaliteit of modelveroudering.
Waarom deze aanpak werkt
Deze aanpak laat zien dat AI‑applicaties niet mysterieus hoeven te zijn. Ze kunnen worden gecontroleerd met bekende assurance‑principes: datakwaliteit, procesrisico’s, logica‑verificatie en resultaat‑evaluatie. Cruciaal is de rol van de mens: in beide cases wordt duidelijk dat menselijke review noodzakelijk blijft.
De controle‑agenda voor AI‑applicaties
Voor organisaties die AI inzetten ontstaat een nieuwe agenda rondom governance, transparantie, operationalisatie en monitoring. Niet of een model ‘slim’ is, maar of het uitlegbaar, controleerbaar en toetsbaar is, bepaalt of AI betrouwbare waarde levert.
Slot
In een wereld waarin algoritmes steeds meer beslissingen ondersteunen, is transparantie essentieel. Bij Coney Minds helpen we organisaties om de black box open te zetten, toezicht te organiseren en assurance te leveren — zodat AI‑toepassingen hun belofte waarmaken én het vertrouwen verdienen.
