De intelligence-architectuur voor stakeholderrisico
Op maat gemaakt. Deterministisch. Controleerbaar.
Op maat gemaakt. Deterministisch. Controleerbaar.
Bij complexe projecten moet stakeholderrisico vroeg zichtbaar worden, zichtbaar blijven tijdens besluitvorming en actief worden opgevolgd tijdens de uitvoering. De architectuur van SOLV ondersteunt dit over de volledige levenscyclus van een project. Zo behouden teams grip op de dynamiek en kunnen beslissingen onderbouwd en verdedigbaar richting een gedragen JA worden gebracht.
SOLV is geen generiek AI-systeem, maar een doelgericht intelligentiemodel voor het structureren van stakeholderrisico in complexe omgevingen met veel actoren. Het model beschrijft hoe stakeholders zich tot elkaar verhouden, welke waarden zij hanteren en waar hun exposure ligt. Dit gebeurt via formele modellen uit de sociale wetenschappen, waaronder actor-netwerktheorie en vector-gebaseerde representaties van invloed, conflict en afstemming.
Interacties tussen stakeholders worden expliciet en gestructureerd vastgelegd. Daardoor kan stakeholderrisico systematisch worden geanalyseerd en over tijd worden vergeleken, in plaats van fragmentarisch of anekdotisch te worden geïnterpreteerd.
De eerste uitdaging is schaal en versnippering. Stakeholderinformatie zit verspreid over documenten, gesprekken, media en publieke bronnen, vaak in volumes die manueel niet beheersbaar zijn.
AI fungeert binnen SOLV als waarnemingslaag. Het detecteert relevante signalen in ongestructureerde bronnen en zet deze om naar gestructureerde input. AI voert zelf geen redeneringen, scores of strategische afwegingen uit. Alle geëxtraheerde data wordt gecontroleerd op context en consistentie voordat ze deel uitmaakt van het model. Analyse gebeurt uitsluitend op gestructureerde gegevens, niet op vrije tekst.
Na validatie wordt alle informatie samengebracht in een gestructureerde digital twin van het stakeholderveld. Stakeholders, hun posities, relaties en relatieve invloed worden vastgelegd in één samenhangend en doorzoekbaar systeem.
Wanneer nieuwe informatie wordt toegevoegd, evolueert het model mee. Veranderingen in posities, nieuwe actoren en verschuivende coalities worden zichtbaar en vergelijkbaar doorheen de tijd. Dit is cruciaal in lange uitvoeringsfases, waar stakeholderdynamiek continu beweegt.
Risicoanalyse en scenariovergelijking binnen SOLV zijn volledig algoritmisch en reproduceerbaar. Voor een gegeven toestand van de digital twin levert het model altijd dezelfde uitkomst. Gelijke input leidt tot gelijke resultaten.
Naarmate extra data wordt toegevoegd, verfijnt het model zich en worden analyses herberekend. De precisie neemt toe zonder dat de uitkomsten instabiel worden. Dit onderscheidt SOLV fundamenteel van probabilistische AI-tools, waarbij resultaten per bevraging kunnen verschillen.
Projecten en beleidskeuzes maken deel uit van bredere portfolios waarin middelen, capaciteit en politieke aandacht verdeeld worden. SOLV past dezelfde modelleringslogica toe op dit niveau.
Stakeholderrisico kan daardoor consistent worden vergeleken tussen scenario’s en initiatieven. Zo wordt zichtbaar hoe risico’s zich opstapelen, verschuiven of concentreren binnen één coherent analytisch kader.
Stakeholderrisico ligt aan de basis van reële beslissingen en vereist controleerbaarheid. Elk element in het SOLV-model blijft gekoppeld aan zijn bron. Inputs, curatie en analytische stappen zijn op elk moment inspecteerbaar.
Omdat de analyse vertrekt vanuit expliciete logica en niet uit probabilistische inferentie, blijft de volledige redeneringsketen transparant. Conclusies kunnen worden gereconstrueerd en herbekeken naarmate de context evolueert, door projectteams, management of externe reviewers.
