Betoog over autonoom kunstenaarschap, ontwerpers en kunstenaarspraktijk.
DOCUMENT
This Article presents the PSO matrix as a tool for making choices in change projects – choices for simplicity or for complexity. A good process structure is essential for a simple organization, but it is the employees and the managers who are expected to take the lead in the changes and the improvement proposals. The PSO matrix is a useful and usable instrument that promotes simplicity and respects the intelligence that is already present in the organization, particularly that of the ordinary employees. The approach leads to drastic savings. Do as much nothing as possible.
MULTIFILE
The Internet is changing the way we organize work. It is shifting the requirement for what we call the ‘schedule push’ and the hierarchical organization that it implies, and therefore it is removing the type of control that is conventionally used to match resources to tasks, and customer demand to supplies and services. Organizational hierarchies have become too expensive to sustain, and in many cases their style of coordination is simply no longer necessary. The cost complexity of the industrial complex starts to outweigh the benefits and the Internet is making it redundant.
MULTIFILE
Hoe kan zorgvernieuwing structureel en efficiënt gerealiseerd worden door inzet van 3D-technieken en welke praktische medische vraagstukken worden hiermee opgelost? Dat was een vraag die voortkwam uit experimenten van MST (afdeling Radiotherapie) voor het KIEM-project ‘Zorgvernieuwing door de inzet van 3D’. Hierin is onderzoek gedaan naar state-of-the-art 3D-technieken in de zorg. Op basis hiervan is een roadmap ontwikkeld waarin de kansen voor MST zijn samengevat. Dit heeft MST-intern geleid tot intensieve discussies over de vraag HOE deze 3D-technieken gerealiseerd kunnen worden in de huidige workflow. Uit de roadmap is een selectie gemaakt waar 3D-technieken een duidelijke meerwaarde kunnen bieden, als deze goed geïntegreerd kunnen worden met de ontwikkelende workflow binnen het in het KIEM-project opgezette Medisch-3D-Printlab bij het MST. De uitdaging is enerzijds om 3D-printen succesvol te introduceren en implementeren in de bestaande workflow van verschillende afdelingen in het ziekenhuis, waardoor innovatie in de zorg plaatsvindt en de kwaliteit van deze zorg verbeterd kan worden. Anderzijds een volgende stap in de mogelijkheden van 3Dprinten te verkennen: combinatie harde-zachte materialen. Het MST, Saxion Lectoraat Industrial Design en FabLab Enschede slaan de handen ineen, samen de met nieuwe partners uit de regio Siemonsma Tandtechniek en LAYaLAY om 3D-technieken daadwerkelijk te implementeren binnen de complexe wereld van het ziekenhuis. Doel van dit project is drieledig: 1) Implementatie van nieuwe 3D-technieken uit de roadmap en deze te optimaliseren aan de hand van praktijkcasussen. 2) Het verkennen van kansen binnen verschillende medische disciplines alsmede nieuwe 3Dscan/ printtechnieken (combinatie van harde-zachte materialen). 3) Het bijeenbrengen van nieuwe kennispartners en andere specialismen om dit thema grootschalig uit te werken in een vervolgproject.
De vraag: ‘Zal kunstmatige intelligentie (AI) mijn werk vervangen?’ is steeds vaker te horen, specifiek ook onder artsen in ziekenhuizen. AI wordt tegenwoordig ingezet voor allerlei doeleinden in de zorg, variërend van diagnoses stellen tot opereren. De belofte is dat AI de zorg efficiënter en nauwkeuriger maakt, maar er heerst ook onzekerheid onder artsen over de impact op hun werk. Om de vaak gestelde vraag te kunnen beantwoorden of en hoe AI het werk van de arts vervangt, is inzicht nodig in wat dat werk precies inhoudt. Daarvoor introduceren we het woord ‘vakmanschap’. Vakmanschap staat voor bekwaamheid in een vak. We onderzoeken hoe AI het vakmanschap van de arts beïnvloedt en houden rekening met diverse medische specialismen en typen AI. Vervolgens maken we de vertaalslag naar hoe impact van AI op vakmanschap mee te nemen in een verantwoord ontwerp- en implementatieproces van AI. Ons consortium vertegenwoordigt de stem van de arts in ziekenhuizen, het perspectief rondom ‘vakmanschap’ en een veranderende arbeidsmarkt, het perspectief van de AI-ontwikkelaar, de methodische kennis rondom de KEM Ethiek & Verantwoordelijkheid en het mensgericht ontwerpen perspectief. Uiteindelijk beogen we zorg duurzaam te kunnen verlenen met een optimale interactie tussen arts en AI.
Artificial Intelligence (AI) wordt realiteit. Slimme ICT-producten die diensten op maat leveren accelereren de digitalisering van de maatschappij. De grote innovaties van de komende jaren –zelfrijdende auto’s, spraakgestuurde virtuele assistenten, autodiagnose systemen, robots die autonoom complexe taken uitvoeren – zijn datagedreven en hebben een AI-component. Dit gaat de rol van professionals in alle domeinen, gezondheidzorg, bouwsector, financiële dienstverlening, maakindustrie, journalistiek, rechtspraak, etc., raken. ICT is niet meer volgend en ondersteunend (een ‘enabling’ technologie), maar de motor die de transformatie van de samenleving in gang zet. Grote bedrijven, overheidsinstanties, het MKB, en de vele startups in de Brainport regio zijn innovatieve datagedreven scenario’s volop aan het verkennen. Dit wordt nog eens versterkt door de democratisering van AI; machine learning en deep learning algoritmes zijn beschikbaar zowel in open source software als in Cloud oplossingen en zijn daarmee toegankelijk voor iedereen. Data science wordt ‘applied’ en verschuift van een PhD specialisme naar een HBO-vaardigheid. Het stadium waarin veel bedrijven nu verkeren is te omschrijven als: “Help, mijn AI-pilot is succesvol. Wat nu?” Deze aanvraag richt zich op het succesvol implementeren van AI binnen de context van softwareontwikkeling. De onderzoeksvraag van dit voorstel is: “Hoe kunnen we state-of-the-art data science methoden en technieken waardevol en verantwoord toepassen ten behoeve van deze slimme lerende ICT-producten?” De postdoc gaat fungeren als een linking pin tussen alle onderzoeksprojecten en opdrachten waarbij studenten ICT-producten met AI (machine learning, deep learning) ontwikkelen voor opdrachtgevers uit de praktijk. Door mee te kijken en mee te denken met de studenten kan de postdoc overzicht en inzicht creëren over alle cases heen. Als er overzicht is kan er daarna ook gestuurd worden op de uit te voeren cases om verschillende deelaspecten samen met de studenten te onderzoeken. Deliverables zijn rapporten, guidelines en frameworks voor praktijk en onderwijs, peer-reviewed artikelen en kennisdelingsevents.
