waar is AI precies nodig, en wat moet het oplossen?
13 augustus 2020 -
In een poging om efficiëntie te verhogen en kosten te verlagen zijn ondernemingen steeds meer bereid te investeren in AI, machine learning en andere nieuwe technologieën. Probleem is echter dat de investeringen zich tot nu toe niet terug lijken te betalen in verhoogde winstmarges en harde euro’s.
Hala Zeine is Chief Product Officer bij Celonis en zegt hierover: "De resultaten rechtvaardigen de methoden niet, en het is tijd dat ondernemers een meer doelgerichte aanpak omarmen. Een belangrijk knelpunt is dat bedrijven vaak ontzettend veel in technologie zoals AI investeren en hier blindelings op vertrouwen, zonder duidelijke strategie vooraf. Maar AI is geen wondermiddel. Bedrijven moeten teruggaan naar de basis en vaststellen hoe het er nu voorstaat en waar het beter kan, en daarmee de basis voor een strategie leggen. Alleen dan kan AI op een succesvolle manier worden ingebed."
Verspilde tijd
Boardrooms in het bedrijfsleven geven massaal toe dat hun aanpak tot nu toe niet genoeg oplevert. Uit onderzoek van Celonis blijkt dat de helft van de senior leidinggevenden doelen heeft bepaald voor hun transformatieprogramma, zonder van tevoren vast te stellen wat er überhaupt verbeterd moest worden en waar ze moesten beginnen. Hala: "Hierdoor deden zij investeringen, onder andere in de inzet van AI, op plaatsen waar dit misschien niet nodig was. Bovendien is de kans groot dat ze ook juist kansen misten voor het daadwerkelijk effectief inzetten van AI. Het gevolg: in hetzelfde onderzoek noemt 58 procent van de Nederlandse seniors hun bedrijfstransformatie tot nu toe verspilde tijd."
Desondanks willen velen alsnog blijven investeren in AI. "Het is daarom belangrijk dat bedrijven begrijpen hoe dit aangepakt moet worden," legt Hala uit. "Goed toegepaste AI functioneert binnen een vrij smalle context; het heeft een zeer specifieke input en output. Velen verwarren het met eenvoudige automatisering, maar het gaat om de context van die automatisering. AI ziet niet alleen een fout in een systeem, maar het begrijpt ook de reden van die fout en leert hoe dergelijke fouten in de toekomst voorkomen kunnen worden. Maar het moet wel correct worden toegepast in een bedrijf."
Begin bij het begin
Het overslaan van de analyse (‘waar is AI precies nodig, en wat moet het oplossen?’) lijkt de grootste oorzaak van het uitblijven van een goede ‘return of investment’ (ROI). "Bedrijven gaan aan de slag met hun digitale transformatie zonder inzicht te hebben in hun huidige processen, terwijl dat juist de belangrijkste eerste stap is," vervolgt Hala. "AI-tools aangedreven door process mining kunnen hierbij helpen. Door data uit verschillende systemen te verzamelen en op te schonen en deze bruikbare data vervolgens aan elkaar te rijgen, wordt een volledig proces zichtbaar. Dit proces kan real-time gevolgd worden. De hoofdoorzaken van inefficiënties kunnen worden geïdentificeerd en de juiste automatiserings- en taakaanbevelingen worden met de eindgebruiker gedeeld. Door te bepalen welke processen de meeste aandacht en flexibiliteit nodig hebben, kunnen bedrijven zich richten op specifieke afdelingen en deze prioriteren, en daar vervolgens de mogelijkheden van AI op toepassen. Uiteindelijk kunnen er acties worden doorgevoerd met een maximale ROI."
Data staan centraal in het succes en de toepassing van deze technologie. "Het kan worden gebruikt om business process maps te maken, waardoor bedrijven een uitgebreid overzicht krijgen van alle processen binnen de organisatie. Door de huidige stand van zaken in een organisatie op deze manier fysiek te illustreren, kunnen grote belemmeringen gemakkelijk worden opgespoord om te bepalen wat als eerste moet worden aangepakt met een transformatie-initiatief. Dit betekent dat het initiatief, wanneer het eenmaal is ingezet, de organisatie kan helpen om kosten te besparen en de efficiëntie te verhogen op de meest effectieve, doelgerichte manier."
