en nl nl es en en en en nl en en en en nl it nl en en en en de nl nl nl nl nl nl it nl nl nl nl nl en nl nl de nl nl nl nl nl nl en nl az en en nl en nl en fr nl nl nl nb nl nl en nl nl nl nl en nl nl de nl nl nl nl nl nl fr en en en sq en en en en nl en en en en nl de en en nl nl en en it nl fr en en en en nl en en en en nl en en en en nl it nl en en en en
Wij maken gebruik van Google Recaptcha om spam tegen te gaan. Zonder het accepteren van de marketing cookies kunt u geen gebruik maken van het contactformulier. U kunt ons mailen op één van de bovenstaande adressen.
Jorgen Heizenberg en Pieter den Hamer, Gartner Research
28-10-2019 | door: Marco van der Hoeven
Gartner Research Directors Pieter den Hamer en Jorgen Heizenberg houden zich in hun onderzoek onder meer bezig met het uiterst actuele artificial intelligence. Veel bedrijven zijn ermee bezig, en veel bedrijven bieden het op de een of andere manier aan. Maar hoe maak je een zo abstract begrip concreet, en vooral: hoe maak je het operationeel, en nuttig voor de bedrijfsvoering?
“Artificial Intelligence is een onderwerp waar we heel veel vragen over krijgen van klanten”, zegt Pieter den Hamer. “Zij zijn ermee bezig en willen er graag verder mee geholpen worden. We hebben er onderzoek naar gedaan, en daar komen een paar belangrijke trends uit. Laten we voorop stellen dat artificial intelligence een enorm breed gebied is. Het is een parapluterm voor veel onderwerpen, variërend van data science tot chatbots en slimme robotica. Een van de eerste bevindingen is dat organisaties die bezig zijn met AI, en wie is dat nu niet op dit moment, goed moeten kijken naar de soort AI waar ze mee bezig zijn.”
Daar heeft Gartner daarom een framework voor ontwikkeld, het capability framework. Dit geeft een overzicht van de soorten AI die er zijn. “De eerste aanbeveling is om goed te kijken naar het framework, om te ontdekken welke soorten AI het meest relevant zijn voor je organisatie. Ga daar vervolgens de mensen in je organisatie op trainen om de juiste skills te krijgen, kijk wat je nodig heb voor die vormen van AI. Kijk daarnaast ook goed hoe ver je bent met AI. De meeste organisatie zitten in de fase waarin ze experimenteren, in de vorm van pilots en Proof of Concepts. Allemaal ergens in de organisatie, zijn mensen bezig met AI.”
Maar al snel komen organisaties er achter dat, wanneer ze van experimenteren naar echt doen willen gaan, ze dat goed moeten organiseren. “De eerste stap zou bijvoorbeeld kunnen zijn een AI Lab of en Center of Excellence in te richten. Dus: kijk naar waar je staat met AI, en pas je organisatie aan op dat ontwikkelniveau. ”
De derde bevinding is dat ze in veel gevallen een significante overlap zien tussen aan de ene kant AI en aan de andere kant de mensen, skills, tools en data die ze nodig hebben op het gebied van data en analytics, dus traditioneel rapportage en dashboarden, inclusief self service, data exploratie en data analyse. “Daar hebben veel organisaties de afgelopen jaren enorm veel in geïnvesteerd, en we zien dat zij zich nu afvragen hoe zij dat kunnen combineren met AI. Daar zijn allerlei manieren en criteria voor.”
Organisaties worden aan alle kanten bestookt door partijen die claimen iets met AI te doen. “Veel dienstverleners en productverkopers zeggen wel iets met AI te doen. Er zit dus wel veel hype omheen, het is dus zaak het kaf van het koren te scheiden. Daar kunnen we als Gartner dan ook bij helpen, want je wilt ook niet in een semantische discussie terecht komen. Het is wel handig in je eigen organisatie en werkdefinitie te hebben, ook om te voorkomen dat de verwachtingen te hoog gespannen zijn. Om miscommunicatie door ruis te voorkomen. Maak dus expliciet wat je doet, en wat je er reëel mee wilt bereiken.”
Zijn collega Jorgen Heizenberg voegt daaraan toe: “Dat is inderdaad een belangrijk punt. Als je gaat kijken naar AI zit het bovenop de hypecycle. Het is dus zaak om te bepalen wat wel en niet AI genoemd kan worden. Daarbij valt het mij op dat er heel erg gekeken wordt naar de onderliggende technologie, van machine learning tot deep learning. Maar over het algemeen genomen zit het succes van AI helemaal niet in de technologie. Het kan wel fout gaan in de technologie, maar het succes zit juist vaak in de menselijke kant, onder meer in de manier waarop je het organiseert en de rollen die je erbij nodig hebt.”
Wat hij vaak te horen krijg van klanten is dat ze niet goed weten hoe ze het moeten oplossen: moeten ze het centraliseren om meer controle uit te oefenen en het consistent te maken, of moeten ze het juist decentraliseren om het vanuit de organisatie meer vrijheid en snelheid en slagkracht te geven om te experimenteren. “Het antwoord is natuurlijk ‘beide.’ Er zijn een aantal zaken die je strak moet regelen en controleren en centraliseren. En dan in het bijzonder waar het gaat om AI initiatieven die nauw verbonden zijn met de productie.”
“Daarnaast moet er echter ook ruimte zijn in de organisatie om ook vele meer met prototyping aan de slag te gaan en meer pilot te organiseren. Dat is de bottom up benadering, waarbij wel de samenwerking met de centrale initiatieven gezocht moet worden. Uiteindelijk zou dat moeten leiden tot een situatie waarin je beweegt van alles controleren tot samenwerking zoeken.”
Het gaat dus om de stap van experimenteren naar doen. “Een hindernis is al de zoektocht naar de juiste technologieën de juiste data en de juiste organisatievorm. Kortom, de neiging om het van tevoren al helemaal dichtgetimmerd te hebben. Terwijl dat helemaal niet zo hoeft, want als je op zoek bent naar innovatie doe je dat niet door van tevoren van alles uit te sluiten. Dat vraagt om ruimte, en vrijheid om op een prototyping om te gaan met data en analytics. Dan gaan mensen ontdekken wat de relevante data en bruikbare use cases zijn van AI.”
“Zo bouw je de capabilities langzaam op. Daar moet je wel consistentie in aanbrengen, dus moet je wel samenwerken met het centrale team om er op termijn voor te zorgen dat de oplossing robuust genoeg wordt om uiteindelijk in productie te worden genomen.”
Den Hamer: “Wat in praktijk onderschat wordt bij de stap van experimenteren naar doen. Nummer een is dat de menselijke intelligentie cruciaal is. Je moet de juiste mensen hebben. Wees je bewust van de beperkingen van de technologie, zorg dat de verwachtingen realistisch zijn. En omdat de technologie zoveel invloed kan hebben op de organisatie moet je de veranderingen in processen en procedures niet onderschatten. Die veranderkundige kant is enorm relevant, vanwege de grote impact van AI. Kortom, het operationaliseren van AI is cruciaal.”