Persona's
Niet iedereen heeft dezelfde data- en AI-vaardigheden nodig. Een klantenservicemedewerker die een dashboard leest, een marketingmanager die een AI-workflow ontwerpt en een directeur die beslist waar geld naartoe gaat: dat vraagt elk iets anders. Ons Data & AI Skill Framework verdeelt de organisatie in drie persona's, zodat een programma gericht is op echte functies in plaats van op iedereen tegelijk.
Achter de persona's zit ons Data & AI Skill Framework: 21 vaardigheidsdomeinen in vier categorieën, met ruim 900 vaardigheden eronder. Daarmee meten we waar iemand echt staat, richten we een training op het gat, en meten we vaardigheidsgroei in plaats van aanwezigheid.
Het framework kent ook een vierde persona: de Data & AI-specialist — data-analisten, data scientists, data engineers en ML-engineers. Onze programma's zijn nu gebouwd voor de drie persona's hierboven. Neem contact op als je ook specialistentrajecten nodig hebt.
Eerst dacht ik dat het heel technisch zou worden, maar het was juist goed te volgen. Het liet me beseffen dat ik AI vaker gebruik dan ik dacht.
Learner, AI Literacy Fundamentals — Data & AI-gebruiker
De praktijkopdrachten waren het sterkste onderdeel. Daarmee wordt het geen cursus meer, maar iets waarmee je daadwerkelijk aan de slag kunt.
Learner, Data & AI School — Data & AI-bouwer
Wat Data Booster voor ons onderscheidt, is dat de trainingen vanaf dag één speciaal voor Jaarbeurs zijn ontwikkeld. De diepgaande ontdekkingsfase zorgde ervoor dat de inhoud direct aansloot bij de dagelijkse praktijk van onze mensen.
Corine Bos, CTO Jaarbeurs — Data & AI-leider
Staat je vraag er niet bij? Neem gewoon contact met ons op.
Met een vaardigheidsmeting aan het begin van het programma. Functietitels zijn een startpunt, geen antwoord — een marketingmanager is bij de één een gebruiker en bij de ander een bouwer. De meting zet mensen naast het framework en de uitkomst laat zien wie waar zit.
Mensen schuiven. Een gebruiker die dashboards gaat bouwen wordt een bouwer, en bouwers die doorgroeien naar leiding hebben de vaardigheden van een leider nodig. We richten een training op waar iemand vandaag echt werkt, en meten opnieuw als het programma loopt.
Nee. Veel organisaties beginnen bij de gebruikers, omdat dat de grootste groep is en de basis voor de rest. Wat we wél aanraden: sla de leidinggevenden niet over. Teams zien snel of data en AI echt meedoen in de besluitvorming.
Die vormen de vierde persona in ons framework: de Data & AI-specialist. Onze programma's zijn nu gebouwd voor de drie persona's hierboven, dus specialistentrajecten zijn iets om te bespreken in plaats van iets van de plank.
De aanpak wel — cohort-based, hands-on, opdrachten op jullie eigen tools en data. De inhoud niet. Elke persona krijgt een eigen training, gericht op de vaardigheidsdomeinen die voor die groep tellen.
We meten vaardigheden voor en na langs hetzelfde framework, dus groei is gemeten en niet zelf gerapporteerd. Over onze programma's komt dat uit op 21% gemiddelde vaardigheidsgroei, bij een afrondingspercentage van 79%.
