×
×

Slimme systemen denken met ons mee

door One magazineDossier11/04/2017

Slimme systemen denken met ons mee
Neem de analyse van big data als uitgangspunt, voeg daar artificiële intelligentie aan toe en je opent de deur naar nieuwe businessmodellen. Het gebruik van artificiële intelligentie verandert op termijn alles: van klantenservice en het nieuwe werken, tot preventief onderhoud en geneeskunde.

We leven in het datatijdperk. Almaar meer toestellen zijn verbonden met het internet. Dat levert meer data op, die op hun beurt de bron vormen voor nieuwe inzichten en toepassingen. “We beschikken over historische big data, die we in het verleden hebben verzameld”, zegt Jan Sonck. “Daarnaast hebben we meer en meer realtime big data. Dat zijn data die op het moment zelf beschikbaar zijn, die we in de reële tijd verwerken en waarvan we de output meteen terugkoppelen.” 

De leerervaring die je met historische en realtime big data opdoet, maakt de weg vrij naar voorspellende big data. “Dat maakt het bijvoorbeeld mogelijk om vrij accuraat de intensiteit van verkeersproblemen te voorspellen, op basis van historische data over files op specifieke locaties, op werkdagen, tijdens vakantieperiodes, enzovoort, gecombineerd met realtime data over onder andere het weer en ongevallen.”

Ervaringsgericht leren

Zo komen we op het terrein van de artificiële intelligentie terecht. Eenvoudig gesteld gaat het daarbij om een opeenvolging van geautomatiseerde beslissingen die de computer neemt, in functie van vroegere ervaringen die die computer heeft opgedaan. De eerste toepassingen ervan zijn onder andere te vinden in de wereld van het Internet of Things (IoT). 

Concreet gaat het om het gebruik van een intelligente reasoning engine: een systeem dat elke nieuwe ervaring terugkoppelt en meeneemt in de vorming van de volgende beslissing. Stel: in een straat die gevoelig is voor wateroverlast bevindt zich een sensor. Het systeem weet dat het vanaf een bepaalde waterstand een oproep moet uitsturen naar de brandweer. Afhankelijk van de weersverwachting – hoeveel regen zal er nog vallen? – gebeurt dat op een ander moment. Jan Sonck: “Het systeem leert achteraf ook uit het resultaat van de interventie. Zo kan het een volgende keer – in functie van de omstandigheden – een kleiner of groter team ter plaatse sturen.”

Het slimme werken

Het gebruik van artificiële intelligentie biedt ook heel wat mogelijkheden in het kader van het nieuwe werken. Een tool om een vergaderzaal te boeken, kan zelf beslissen welke locatie voor de deelnemers de optimale oplossing biedt. “De analyse van het wifigebruik op het bedrijfsnetwerk is doorgaans een goede bron van inzicht”, zegt Jan Sonck. “Uit die data kan je makkelijk afleiden waar, wanneer en hoeveel mensen er aan het werk zijn. 

Meer nog: dankzij artificiële intelligentie kan het systeem de bezettingsgraad van de kantoren ook accuraat voorspellen. Stel dat een bedrijf de invulling van zijn gebouwen wil herschikken om de samenwerking tussen collega’s te verbeteren, dan reikt zo’n systeem een passende oplossing aan.”

De computer kijkt en luistert mee

Vooral het voorspellende karakter van de oplossing maakt het verschil. “We hebben heel wat IoT-partners die actief zijn rond fleet management”, vertelt Jan Sonck. “Vandaag gebruiken ze de data voor tijdregistratie en de berekening van trajecten. We zouden ook andere data kunnen aggregeren, daar intelligentie op loslaten en naar de klanten terugkoppelen. Informatie over slijtage maakt dan preventief onderhoud mogelijk, informatie over rijstijl kan de input vormen voor maatregelen rond milieuvriendelijk rijden, enzovoort.” 

Computers zorgen zo niet alleen voor snellere, maar vaak ook betere resultaten. Ze helpen artsen bij het stellen van de juiste diagnose, omdat ze – veel sneller dan de arts – een tumor herkennen op medische beelden. Computers helpen klanten sneller in het contactcenter, omdat ze via de analyse van natuurlijke taal de veelgestelde vragen meteen herkennen.

“De computer analyseert niet alleen de vraag, maar ook de emotie van de klant”, zegt Jan Sonck. “Detecteert het systeem een boze klant, dan kan dat het sein zijn om een operator in te schakelen. Maar evengoed is het ook dan de computer die – op basis van eerdere ervaringen – de operator de juiste informatie influistert.”

Jan Sonck

Studeerde ICT aan de Erasmushogeschool Brussel. In 2000 ging hij aan de slag bij Proximus en werkte onder meer bij marketing en aan de ontwikkeling van verticale markten. Sinds 2014 is hij Head of Enterprise Innovation.

Meer nieuws over:

  • Artificial Intelligence
  • Dossier

Geef je mening over dit news

Wil je je mening delen of een commentaar posten?

Log je in via facebook.

Nieuws filtering op :

Ander nieuws

Contacteer ons

Onze medewerkers staan klaar om u te helpen!

Contacteer ons