I&C in een socio-technische context

Hoe ontwerp je een datagedreven systeem dat waarde oplevert voor alle betrokken partijen?

Denk aan een AI-systeem dat leert van patiëntdata. Moeten die data centraal worden opgeslagen, of blijven ze beter lokaal bij zorgaanbieders? Hoe houd je bij welke patiënten toestemming hebben gegeven voor het gebruik van hun data, zonder nieuwe privacyrisico’s te creëren? En wat voor businessmodellen passen bij zulke datagedreven toepassingen?

In dit vak onderzoek je dit soort vragen aan de hand van een complexe casus, waarin zowel AI (voor datagebruik) als blockchain (voor datatoegang) een rol spelen. Denk bijvoorbeeld aan slimme recyclingsystemen of medische besluitondersteuning.

Je krijgt nieuwe modelleerbenaderingen aangereikt om datagedreven architecturen te analyseren en ontwerpen:

• Waardenetwerkanalyse en businessmodellen om de waardecreatie te begrijpen,

• Enterprise-architectuurmodellen (zoals ArchiMate) om technische ontwerpkeuzes inzichtelijk te maken (bijv. centraal vs. decentraal).

Deze modellen gebruik je in een project om verschillende architectuurvarianten te ontwerpen, af te wegen en te onderbouwen. Je past je eerdere kennis uit vakken over data science en I&C-technologie toe, en verdiept je in de maatschappelijke impact van zulke systemen.

Je leert niet alleen hoe I&C bijdraagt aan maatschappelijke oplossingen, maar ook hoe je omgaat met ethische, privacy- en veiligheidsvraagstukken – voortbouwend op je kennis van I&C-risicobeheer (bijv. TB243I).