Het lijkt er soms op dat AI en machine learning al decennialang belangrijke buzzwords van de toekomst zijn. De beloften van supercharged business, een efficiënte overheid en het einde van saai en repeterend werk worden nog steeds gedaan. We vragen ons af: wat weerhoudt organisaties ervan om vandaag de dag te profiteren van de voordelen die deze technologieën bieden?

De waarde van AI en machine learning voor uw bedrijf

Het implementeren van ‘AI’ of machine learning in een organisatie is geen snelle klus en het is ook geen eenmalige taak. Dit omdat het daadwerkelijke potentieel van de technologieën niet in een eenmalige pilot ligt maar in een brede AI-implementatie als een strategische kernactiviteit.

Als we echt impact willen maken dan moeten we AI en machine learning van het hoekje van hippe innovatieprojecten in het hoekje van onderliggende systemen en infrastructuur zien te manoeuvreren.

Het is voor de meeste organisaties van groot belang helder te hebben waar ze staan op het gebied van AI en machine learning om zo te identificeren wat de beste use cases zijn om mee te beginnen. Dit maakt het gemakkelijker om nieuwe oplossingen te verzinnen, oplossingen te verbeteren en resultaten te optimaliseren.

Veel organisaties experimenteren of doen al iets met business intelligence of data warehousing. Dat is iets anders dan de daadwerkelijke structurele implementatie van AI en machine learning.

Veel organisaties behalen hun doelstellingen met AI en machine learning niet. Dit komt (onder andere) omdat ze wel beschikken over geavanceerde algoritmen die ze kunnen integreren in hun applicaties maar niet over de juiste data, de juiste kwaliteit data of niet in staat zijn om deze data op de juiste manier te managen.

Elke organisatie die ernaar streeft daadwerkelijk te profiteren van de voordelen van AI en machine learning doorloopt vaak een aantal stadia.

1. De eerste fase gaat om het verzamelen van gegevens.
2. De tweede fase gaat om het organiseren van gegevens, deze fase voorziet voornamelijk in governance en compliance.
3. De derde fase gaat om analyseren en kwaliteitscontrole, hierdoor kunnen organisaties vol vertrouwen AI- en machine learning applicaties ontwikkelen en opschalen waardoor hun teams nieuwe inzichten kunnen verwerven en betere beslissingen kunnen nemen.
4. De vierde en laatste fase draait op het operationeel maken van AI en machine learning in de gehele organisatie. Of het nu gaat om het ontwikkelen van AI-applicaties of het bouwen van uw eigen AI-modellen om de manier waarop uw organisatie voorspelt, automatiseert en optimaliseert te verbeteren.

Continue en structurele verbeteringen met machine learning

Een strategisch opgestelde (technische) architectuur kan leiden tot verrassende operationele efficiëntieverbeteringen. AI en machine learning faciliteren tweaks in uw bedrijfsvoering die anders zijn dan oplossingen die door mensen zouden worden geformuleerd. De oplossingen of optimalisaties die met AI en machine learning worden bereikt zijn vaak niet meteen grootse oplossingen, het zijn continue verbeteringen.

Constante en structurele innovatie

Het gebruik van AI in het bedrijfsleven zou vandaag de dag niet over innovatieve ‘trucs’ moeten gaan. AI moet business as usual worden; continue aandacht krijgen die met kleine stapjes leidt tot die innovatie die u verlangt!