Bedrijfskeuzes maken op basis van onderbuikgevoel of de mening van degene die het hardst schreeuwt? Dat komt in jouw business al jaren niet meer voor. Eén data-platform waar al je databronnen samenkomen en waar iedere afdeling in een handomdraai slimme rapportages uittrekt? Dat is zelfs voor de laggard in je team een appeltje-eitje.

Datagedreven werken hebben jullie al behoorlijk onder de knie. En dus is het tijd voor de volgende stap: Artificial Intelligence (AI) inzetten om nóg slimmer te opereren.

Als we tot zover één ding kunnen zeggen over 2023, is het wel dat de ontwikkeling van AI-technologie gaat als een raket. Het ging zelfs zo snel, dat techprominenten vroegen om een tijdelijke pauze van deze ontwikkelingen. 

Dankzij die ontwikkelingen vliegen ook de artikelen over de toepassing van AI in jouw business je om de oren. Dat die mogelijkheden jou een beetje overweldigen, begrijpen we daarom goed. Hoe zet je dit nou in om nog meer te halen uit de data in je business? Hieronder onze twee punten. 

LEES DE BLOG

Robotic Process Automation (RPA) is niets nieuws en het automatiseren van repeterende (en veelal eentonige) taken ken je inmiddels als geen ander. Maar zet je RPA helemaal links op een timeline, dan vind je daar - door de ontwikkelingen van AI -voortaan hyperautomation rechts. En dit fenomeen biedt jou behoorlijke kansen. Hierin worden allerlei technieken zoals AI, RPA en Machine Learning (ML) met elkaar gecombineerd om jou zo op het allerhoogste tempo processen te laten automatiseren. 

Hiermee automatiseer je zelfs de meest geavanceerde workflows en met de kracht van AI en ML voer je deze op veel grotere schaal uit dan voorheen. Er bestaan inmiddels zelfs AI-tools die zelfstandig aangeven welke processen in je business geautomatiseerd kunnen worden én dit vervolgens direct onder handen nemen. 

Ooit, lang, lang, geleden... Kreeg je de eerste inzichten over een bepaalde omzet een jaar na dato. En gebruikte je data vooral om terug te kijken. Hoewel je inmiddels dankzij real-time data en slimme dashboards op ieder moment op de hoogte bent van je resultaten, voorspel je hiermee tegenwoordig – hoe gek het ook klinkt – ook de toekomst. 

Want dankzij AI en algoritmes analyseer je sneller dan ooit jouw data. Laat je hier vervolgens ML-tools op los? Dan kunnen deze na voldoende oefening bijvoorbeeld iets zeggen over de voorraad van volgend jaar of te verwachten piekmomenten: forecasting on steriods. Daarnaast maak je zo de gevolgen van strategische keuzes inzichtelijk vóórdat je ze uitvoert. Handig, he? 

Een mooi voorbeeld over de toepassing van ML in het automatiseren van je processen, komt van IT-luchtvrachtplatform Cargonaut. Om vracht en logistiek af te handelen, werden er voorheen handmatig vrachtbrieven aan een adresdatabase gekoppeld. 

Eenvoudig klusje, denk je, maar die database bestond uit meer dan 4500 mogelijke adressen! Ga dát maar eens onthouden. Dit was niet alleen foutgevoelig, maar ook flink tijdrovend. Want er moeten meer dan 1500 vrachtbrieven per dag gecontroleerd worden. Tijd voor een verbeterslag, dus. 

Hun Machine Learning Operations-oplossing leest de adressen op de vrachtbrieven en matcht deze met hun database. Hierdoor kunnen logistieke medewerkers identificeren wie vervolgens jouw pakketje gaat oppakken, denk bijvoorbeeld aan een partij als DHL. Dit verhoogt niet alleen de efficiëntie, maar elimineert ook fouten in het proces! 

Is het dan alleen maar koek en ei op het AI-feestje? Absoluut niet. Want het verder integreren van AI in jouw business is geen kwestie van plug and play. Security wordt hiermee namelijk nóg belangrijker. Je kunt AI-tools zien als een heel groot en donker bos, vol met complexe code. En dus moet je éxtra goed kijken of zich hier geen gevaarlijke roofdieren (lees: gaten in de beveiliging en open deuren voor cybercriminelen) verschuilen op de donkerste plekken.

Jij bent namelijk niet de enige die de kansen van AI benut - cybercriminelen doen dat natuurlijk ook. En zij lopen vaak mijlenver voor op de massa, dus zijn de risico’s ook aanzienlijk groter. Hoe je dit aanpakt? Bijvoorbeeld door het hermetisch afsluiten van het bos: on-premise werken zonder internetverbinding. Of het toepassen van virtuele isolatielagen zoals in een Virtual Private Cloud (VPC). Hoe dan ook: wees je bewust dat het gebruik van AI niet zonder risico’s is.

Ga je hiermee aan de slag? Dan heb je dus iemand nodig met verstand van zaken op dit complexe gebied. Ook de governance mag hierbij niet vergeten worden. Al die dingen die je gaat doen – zeker op dit bizarre tempo – moeten getraceerd en gemonitord worden. 

Word jij hierin zelf de expert? Huur je een externe partij in? De mogelijkheden zijn eindeloos. Maar je moet hierin wél bewuste keuzes maken. Onze datagekken denken daarom graag met je mee. Meer weten over onze aanpak in data intelligence? Kijk dan vooral hier verder.