Artificial Intelligence
Zes archetypen data scientists – kies je kleur
Data scientist Egbert Clevers moet elke familiebijeenkomst opnieuw uitleggen 'wat hij nou eigenlijk doet'. Om zijn leven - en dat van organisaties die data scientists willen aannemen - makkelijk te maken, presenteert hij zes archetypen data scientists. Kies je kleur!
Zes archetypen data scientists – kies je kleur
De jaarlijkse familiedag: ideaal om weer eens bij te praten over werk en privé. De een is journalist, de ander werkt in de zorg; beroepen die zich in één woord laten uitleggen. Maar als data scientist heb ik er altijd een flinke kluif aan om te vertellen wat mijn beroep nou precies inhoudt.
Binnen de werkomgeving trouwens even zozeer: volop vertwijfelde blikken of volop (vaak verkeerde) aannames. Volgens mij komen deze aannames door de voorbeelden van data innovaties die eenieder om zich heen ziet. Met technische hoogstandjes van Google of YouTube lijkt data science een goudmijn van slimme apps en algoritmes met deep learning. Met KPI dashboards in het bedrijfsleven lijkt data science een manier om ongestructureerde data (eindelijk) inzichtelijk te maken. Met grondige analyse van wetenschapsdata lijkt data science vooral op statistiek. Kortom: over de betekenis van data science loopt het kennisniveau nogal uiteen. Terwijl in Nederland toch vele duizenden organisaties één of meerdere data scientists in dienst hebben of op het punt staan te rekruteren. Ik vraag me wel eens af hoeveel van die organisaties zelf weten wie of wat ze nou écht in huis halen. Tijd voor opheldering!
Data science als verzamelbak met competenties
Voor de grap neusde ik eens rond op de LinkedIn-profielen van een duizendtal professionals die zichzelf als data scientist betitelen, alsmede enkele andere data-rollen ter referentie. Er blijkt een sterke clustering te zitten in de competentieprofielen van data scientists. Dit volgt uit een latente klasse analyse, zoals weergegeven in onderstaande figuur in twee principale componenten.
Zo kom ik op zes archetypes:
- De wiskundig onderlegde data scientist. Begrijpt de statistische achtergrond van analyses en beschikt zo over een solide ’toolbox’ van data analysemethoden. Vaak een achtergrond in de fysica of wiskunde.
- De data scientist met developer achtergrond. Programmeert en bouwt (web)applicaties met een data-component. Vaak ontwikkeld vanuit een achtergrond in life sciences of sustainability.
- De specialist in kunstmatige intelligentie (AI). Kan technisch-complexe vraagstukken aan, zoals het geautomatiseerd verwerken van beeldmateriaal of tekst, vaak met deep learning.
- De business consultant. Combineert een economische of bedrijfskundige achtergrond met data-affiniteit voor het tackelen van alledaagse uitdagingen in het bedrijfsleven.
- De (technisch) data consultant. Heeft ervaring met diverse softwarepakketten in verschillende markten. Allround competentieprofiel.
- De data science ‘manager’. Vertaalt data-kennis naar strategie & beleid. Zowel skills op data-technisch vlak (vooral commerciële pakketten) als op management vlak.

Het juiste kleurenpallet
Mocht jouw organisatie willen groeien of starten met data: wat wil je precies gaan doen op data-gebied? Mocht je overwegen een data scientist aan te nemen: welk van bovenstaande competentieprofielen sluit het best aan op hetgeen je al in huis hebt? Dergelijke en andere vragen liggen aan de basis van het hebben van een data team waarin iedere data professional op z’n plekje landt en zich helemaal happy voelt. En dat laatste is voor de familiedag al lang voldoende!
Ontmoet de auteur
Alle inzichten over Artificial Intelligence van onze specialisten.

AI is geen tool die u uitrolt. Het is een mindset die u moet organiseren.
De techniek wordt met de week sneller en slimmer. De schaarste verschuift naar mensen die kunnen beslissen, ontwerpen en sturen in plaats van bouwen.

Pensioenfonds Metaal en Techniek (PMT) maakt zijn strategie concreet en uitvoerbaar, midden in de pensioentransitie.
Pensioenfonds Metaal en Techniek (PMT) werkte midden in de pensioentransitie met Turner aan een nieuwe langetermijnstrategie. Door strategische doelen te vertalen naar concrete activiteiten, prioriteiten en expliciet eigenaarschap ontstond een

AI maakt behandeltijd bijna gratis. Waarom ontwerpen we processen dan nog alsof mensen de bottleneck zijn?
AI verandert procesontwerp in de financiële dienstverlening fundamenteel: niet langer eerst informatie verzamelen en dan behandelen, maar continu beoordelen wat de beste vervolgstap is.

Klantsegmentatie volstaat niet meer. De stap naar hyperpersonalisatie vraagt nu om een besluit.
Voor financiële instellingen verschuift hyperpersonalisatie van toekomstbeeld naar een actueel strategisch vraagstuk.

De vraag is niet wat Agentic AI kan beslissen. De vraag is wat het mag.
Agentic AI heeft altijd een mandaat. Ontwerpt u het niet expliciet, dan ontstaat het vanzelf uit wat het systeemtechnisch kan en dat is vrijwel altijd ruimer dan wat u zou

Agentic AI haalt uw doel. Precies dat is het gevaar.
Wie op één KPI stuurt, krijgt alleen dat. Agentic AI maximaliseert wat u meet, niet wat u bedoelt. Het verschil tussen die twee vormt een groot risico.

De mens als premium feature: de mens verdwijnt niet uit het proces, maar zijn rol wordt opnieuw gedefinieerd
Human-by-design: Zet mensen in waar ze waarde toevoegen..

De governance die u als rem ziet, is uw grootste kans voor Agentic AI
Compliance is geen sluitpost, maar moet vanaf de eerste dag zijn ingebakken in het ontwerp van Agentic AI. En het werk dat u daarvoor vreest, het afvinken en verantwoorden, is

Een formulier was nooit de beste manier om iemand te begrijpen. AI maakt multimodale input mogelijk.
Van minimale invoer naar rijke context: multimodale input door AI verandert hoe financiële instellingen beslissingen nemen.

Het optimale proces bestaat niet meer. Alleen de beslissing telt.
Wie zijn proces perfectioneert, optimaliseert het verkeerde. Het proces was nooit het doel. De beslissing was het doel en een groot deel van wat u uitvraagt verandert die allang niet

Standaardisatie van klantbediening was nooit het doel. Het was de prijs.
Financiële instellingen die AI toevoegen aan hun bestaande processen zonder de onderliggende standaardisatielogica los te laten, betalen opnieuw de prijs van een keuze die niet meer nodig is.

Zo realiseer je de waarde die AI belooft
Bijna elke financiële instelling gebruikt AI. Nog lang niet elke organisatie weet die inzet te vertalen naar aantoonbare waarde. Het verschil zit niet in de techniek, maar in de vraag
Contact
We leren je graag kennen.
Neem contact op voor een kennismaking.
Huize de Boom
Arnhemseweg 107
3832 GK Leusden
Telefoon: +31 (0)33 – 285 93 00
Email: info@turner.nl
Maak een afspraak
Wilt u meer informatie of een offerte op maat ontvangen? Vul het formulier in voor een vrijblijvende afspraak.