×
×

Een kwestie van visie, niet van technologie

door One magazineRondetafel12/04/2017

Een kwestie van visie, niet van technologie
Zelflerende systemen die beslissingen nemen. Computers die met mensen interageren. Dankzij artificiële intelligentie verbeteren ondernemingen hun dienstverlening en bedenken ze compleet nieuwe modellen. De technologie is er, maar er blijven nog veel opportuniteiten te ontdekken.

Over de definitie van artificiële intelligentie bestaat weinig consensus. Er zijn heel wat links naar andere domeinen binnen ICT. Naar het Internet of Things (IoT), voor de collectie van data, maar ook naar het gebruik van algoritmes bij de analyse van die data en naar machine learning. Hebben we het over de toepassing van artificiële intelligentie in de bedrijfswereld, dan gaat het in grote lijnen om zelflerende systemen die – op basis van de analyse van data en eerdere beslissingen – voorspellingen doen en besluiten ondersteunen.

Op die manier laat artificiële intelligentie een bedrijf toe om van de loutere analyse van historische data te evolueren naar inzicht in real time en naar voorspellende analyse.

“We geven de voorkeur aan de term verhoogde intelligentie”, zegt Cédric Mulier Cognitive Solutions Leader Benelux bij IBM. “Het gaat om een toepassing met toegevoegde waarde, aangebracht door een lerende en interagerende oplossing die mensen helpt om betere beslissingen te nemen.” Wat ook de gebruikte omschrijving is, de meeste grote bedrijven denken over het fenomeen na. Wie over veel data beschikt, beseft dat hij op een potentiële goudmijn zit. 

“Veel bedrijven hebben inderdaad die data”, zegt Stéphane Jacobs, Director Mobility Payment Solutions bij Be-Mobile, “alleen slagen ze er niet altijd in hun doelstellingen te vertalen in de juiste toepassingen.” Be-Mobile toont alvast aan hoe het wel kan. Stéphane Jacobs: “We combineren data over het verkeer uit driehonderd verschillende bronnen, staan in voor de analyse ervan en verkopen de resultaten aan bijvoorbeeld autoconstructeurs die deze gebruiken om de bestuurder intelligent door het verkeer te loodsen.”

“De historische data van een bedrijf kan een hindernis vormen en nieuwe spelers de kans bieden in de markt te komen.”
– Cédric Mulier, Cognitive Solutions Leader Benelux bij IBM

Nieuwe modellen 

In de wereld van de artificiële intelligentie beperkt een toepassing zich uiteraard niet tot het aanbieden van verkeersinformatie. Stéphane Jacobs: “De volgende stap bestaat uit advies. De toepassing kan je dan bijvoorbeeld aanraden om nog even thuis te werken, omdat er verkeershinder is, of om de trein te nemen om tijdig op een afspraak te verschijnen.” Hier komt het zelflerende aspect van artificiële intelligentie naar voren. De suggesties zijn het resultaat van de analyse van historische en realtime data – en van de resultaten die dat eerder opleverde. 

Cédric Mulier: “Dat is onder andere wat we ook bij de IBM-toepassing Watson Health bij UCB zien. De computer verwerkt en analyseert medische beelden en gegevens en kan daarbij in zeventig procent van de gevallen de juiste diagnose – en bijbehorende behandeling – voorspellen. Met iedere nieuwe diagnose leert de machine weer iets bij, waardoor ze alsmaar betere diagnoses en behandelingen kan voorstellen.”

Om artificiële intelligentie in de bedrijfswereld toe te passen, moeten we op zoek gaan naar use cases. Maar waar bevinden die zich? Richten bedrijven zich op concrete resultaten, zoals kostenreductie of betere klantenservice? Of brengt artificiële intelligentie compleet nieuwe businessmodellen binnen handbereik? Cédric Mulier: “Het kan allebei. Zo gebruikt liftbouwer KONE een IoToplossing met sensoren die gegevens verzamelen om de werking van de liften op te volgen en zo te voorspellen wanneer een onderhoudsbeurt nodig is. Evengoed krijgt het bedrijf inzicht in het aantal mensen dat de lift gebruikt, op welke momenten, enzovoort.” 

Op dat moment ontstaat een basis voor nieuwe services. “Klopt”, zegt Philippe Van Impe, oprichter van de Brussels Data Science Community, “maar dat lukt pas als het bedrijf al enig inzicht heeft in wat er op dat vlak mogelijk is. En zover zijn de meeste ondernemingen nog niet. Er is in de eerste plaats nood aan meer bewustwording rond de opportuniteit van artificiële intelligentie.”

Geen keuze

Eenmaal dat inzicht er is, liggen de kansen voor het grijpen. Stéphane Jacobs: “Verkeersinformatie is niet alleen interessant voor wie zich in het verkeer bevindt. Onze informatie is ook nuttig voor de exploitanten van reclameborden langs de drukke invalswegen. De densiteit van de file vormt een element dat mee de prijs van de billboards bepaalt.” Het voorbeeld toont eens te meer aan dat de data op zich niet voor toegevoegde waarde zorgen, wel de analyse ervan.

“We merken ook een duidelijk verschil tussen greenfield en legacy”, zegt Jean-Marie Stas, Marketing Manager bij Proximus. “Banken, retailers en telecombedrijven bezitten veel data over hun klanten, maar kunnen niet zomaar de bestaande processen en structuren naast zich neerleggen.”

Cédric Mulier: “Die historiek kan een hindernis vormen en een relatieve inertie creëren die nieuwe spelers de kans biedt om de markt te penetreren. Zo krijg je telecombedrijven en autoconstructeurs die bankproducten gaan aanbieden of digitale ondernemingen die een sterke impact uitoefenen op de marktaandelen en marges van retailers of hotelbedrijven … Dat gezegd zijnde, implementeren heel wat historische spelers de nodige organisatie en cultuur om te innoveren met nieuwe modellen en nieuwe meerwaardediensten die profijt halen uit de (intern en extern) beschikbare gegevens en lerende systemen. 

Daartoe is het cruciaal om zogeheten ‘incubators’ te bepalen, data officers of gerichte vernieuwers die verslag uitbrengen aan de raad van bestuur.” De cruciale ingrediënten om te blijven voortbouwen op hun historische voordelen: hun merknaam, de knowhow van hun werknemers en de geloofwaardigheid bij hun contacten. Cédric Mulier: “De onderneming The North Face communiceert met zijn klanten via een intelligente online oplossing die hen in functie van hun voorkeuren en de context helpt bij de keuze van een jas. Die keuze wordt vervolgens voltooid met de verkoopverantwoordelijke.”

“Door databronnen samen te brengen kom je via A.I. straks uit bij een oplossing voor seamless travel.”
– Stéphane Jacobs, Director Mobility Payment Solutions bij Be-Mobile

De juiste case

In die context speelt ook de komst van de General Data Protection Regulation (GDPR) een rol. De nieuwe wetgeving verplicht bedrijven om hun verantwoordelijkheid te nemen rond databeheer. “Het belangrijkste is nu dat het management van de ondernemingen ermee bezig is”, zegt Philippe Van Impe. “Er is nieuw inzicht nodig: wat mag en kan, legaal en praktisch. Tegelijk blijft het een uitdaging. Data en privacy zijn essentiële, maar niet bepaald sexy onderwerpen.”

En ook hier speelt de tegenstelling tussen greenfield en legacy een rol. Philippe Van Impe: “Starters hebben geen historische data, kunnen met een wit blad beginnen. Voor bestaande bedrijven – met een historiek aan data en processen – liggen de kaarten helemaal anders.”

De technologie mag op zich geen hindernis vormen en er bestaan oplossingen op basis van de verschillende  gegevens-types. Cédric Mulier: “De grootste uitdaging schuilt in de uitwerking van een correcte visie zonder conceptuele fouten: ‘think big, start small’ en wees pragmatisch om je snel te kunnen aanpassen (‘agile’). Je moet de juiste case vinden, een die een zekere dynamiek kan creëren om vervolgens een sneeuwbaleffect te genereren.”

In de praktijk komt het erop aan daar de nodige resources vrij voor te maken. Philippe Van Impe: “Mijn advies is om eenvoudig te beginnen, met een beperkte dataset en een simpel algoritme. Dat biedt doorgaans al meer dan wat er vandaag aan artificiële intelligentie binnen een bedrijf aanwezig is.” Eenmaal de start is genomen, kan het gebruik van intelligente oplossingen stap voor stap uitbreiding krijgen.

Meer service, betere beleving

“Waar leidt dat naartoe”, vraagt Jean-Marie Stas zich af. “Krijgen we straks een computer als baas? Zal het systeem ons zeggen wat we moeten doen?” Voor een stuk wel, zo blijkt, al heeft de computer niet het laatste woord. Cédric Mulier: “De machine geeft advies met een zekere probabiliteit, maar de mens neemt de eindbeslissing.

De computer kan een diagnose voorspellen, maar de dokter beslist.” Veel directe toegevoegde waarde zien we wellicht het eerst bij banken, verzekeraars en retailers, waar de computer sneller en juister een offerte voor een verzekering kan afleveren of een vaak gestelde vraag beantwoorden. “Uiteindelijk gaat het om de klantenbeleving en de geboden dienstverlening”, besluit Stéphane Jacobs. 

“Door databronnen samen te brengen – uit je agenda, over je locatie, over het verkeer – kom je via artificiële intelligentie straks uit bij een oplossing voor seamless travel. Dan zal de toepassing je ook echt instructies geven: vertrek nu, wil je op tijd voor je meeting zijn. En er zal een zelfrijdende auto klaarstaan die je naar jouw bestemming brengt. Als eerste stap naar de zelfrijdende wagen, kunnen vandaag de voertuigen met elkaar en met de weginfrastructuur spreken.”

Uw mening telt!

Wilt u graag reageren op het rondetafelgesprek? Surf naar www.proximus.be/one of tweet mee @ProximusEnt

Meer nieuws over:

  • Artificial Intelligence
  • Round table

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