AI is great for facilitating BI self-service and ad-hoc functionality. You can ask questions in natural language and get answers instantaneously.

For critical formal reporting, however, the outcome has to be deterministic. Changes have to be properly managed and quality assurance has to be in place. The use case for AI here is assisting the development process, especially with complex, non-intuitive problems.

To ensure higher quality, a declarative approach proves much more effective than an imperative one: describing the end state and parameterizing inputs beats programming step-by-step logic explicitly. Keeping the logic generic creates more complexity — and that is exactly where AI can be a great enabler.

AI is uitstekend geschikt voor het faciliteren van BI self-service en ad-hoc functionaliteit. Je kunt vragen stellen in natuurlijke taal en krijgt direct antwoord.

Voor kritische formele rapportage moet de uitkomst echter deterministisch zijn. Wijzigingen moeten goed worden beheerd en quality assurance moet op orde zijn. De use case voor AI ligt hier in het ondersteunen van het ontwikkelproces, vooral bij complexe, niet-intuïtieve problemen.

Om hogere kwaliteit te waarborgen blijkt een declaratieve aanpak veel effectiever dan een imperatieve: het beschrijven van de end state en het parametriseren van inputs is beter dan stap-voor-stap logica expliciet programmeren. Generiek houden van logica leidt tot meer complexiteit — en juist daar kan AI een geweldige enabler zijn.