AI en machinedistributie - trap niet in de hype

De media zijn geobsedeerd door kunstmatige intelligentie (AI) en hoe het de wereld zal overnemen, een kracht ten goede zal zijn en/of de planeet zal vernietigen - en alles daartussenin. De realiteit zal waarschijnlijk minder dystopisch zijn - maar veel nuttiger in praktische termen. Maar het kan niet - en zou niet alles moeten kunnen, dus is zorgvuldigheid geboden bij de implementatie. De basisprincipes voor het inzetten en implementeren van digitale oplossingen gelden ook voor AI. Beginnen met technologie en dan proberen een passend probleem te vinden is een recept dat in de meeste gevallen gedoemd is te mislukken. Je moet de pijnpunten en kansen van je bedrijf kennen en op basis daarvan gebieden identificeren die moeten worden aangepakt. Je moet klein beginnen, implementeren met een vertrouwde partner en ervoor zorgen dat je teams en medewerkers met je mee op reis gaan. Na de eerste fase van het project evalueer je, hergroepeer je en bouw je verder op basis van je prioriteiten. Ouderwets, maar effectief. 

Kwaliteit van gegevens is de sleutel 

We hebben geleerd dat bij elk data-analyse/datawarehouse initiatief de consistentie, compatibiliteit en nauwkeurigheid van je data de belangrijkste factoren zijn. De uitdrukking 'garbage in - garbage out' geldt net zo goed voor AI als voor elk ander project. Onvolledige of onnauwkeurige datasets kunnen ervoor zorgen dat AI-algoritmes essentiële patronen en correlaties missen, wat leidt tot onvolledige of bevooroordeelde resultaten. Bij elk AI-project moet je je in een vroeg stadium richten op het evalueren van de gereedheid van je gegevens. Gebruik indien nodig datakwaliteitstools voor opschoning en stel datagovernancepraktijken op, zodat de datakwaliteit ook na verloop van tijd goed blijft. 

Integraties beheren 

AI is geen op zichzelf staande technologie. Het moet worden geïntegreerd en interoperabel zijn met bestaande platforms, oplossingen en bedrijfsprocesworkflows om de databehoeften te voeden. Hoe diverser en gefragmenteerder de omgeving, hoe meer aandacht er nodig is om een robuuste en repetitieve integratie op te zetten. Je legacy-oplossingen moeten naadloos kunnen communiceren met AI-componenten via goed gedefinieerde API's (application programming interface). Alternatieven voor directe API's van je legacy-platform zijn middleware-oplossingen of een cloudintegratieplatform. Zoals de naam al doet vermoeden, is middleware software die tussen legacy systemen en de AI-applicatie zit. De middleware vertaalt de gegevens en opdrachten tussen de twee systemen, zodat ze met elkaar kunnen communiceren. 

Waar te beginnen met het gebruik van AI 

Hoewel de langetermijnvoordelen van het gebruik van AI groot kunnen zijn, is het verstandig om een iteratieve aanpak te kiezen - klein beginnen en je richten op gebieden waar je substantiële bedrijfsverbeteringen kunt zien. Richt je op gebieden waar je doorlooptijden kunt verkorten door minder tijd te besteden aan het uitvoeren van repetitieve taken, of waar AI inzicht kan geven in enorme datasets.

Sommige klanten van abcg™ overwegen bijvoorbeeld om AI te gebruiken om de voorraadniveaus in filialen en hoofdmagazijnen te optimaliseren. Hier zou AI nauwkeurige voorraadprognoses kunnen maken door patronen en schommelingen te vinden in de voorraad- en verkoopgegevens van het bedrijf. Het creëren van optimale prijsstrategieën voor onderdelenassortimenten is een andere mogelijkheid. Hier zou AI markttrends, prijzen van concurrenten, historische verkoopgegevens en klantgedrag analyseren en de cijfers kraken om een prijsplan op te stellen. Anderen denken aan het gebruik van AI om de effectiviteit van marktcampagnes en productlanceringen te verbeteren. (bijv. het helpen begrijpen van klantgedrag, het creëren van klantgerichte lanceringsboodschappen en marketingmateriaal, enz.) In de service en aftermarket kan AI-technologie, gekoppeld aan enorme hoeveelheden technische/servicedocumentatie, klanten en uw back-office servicecentrum helpen om sneller antwoorden te vinden op machineproblemen en zo de stilstandtijd van machines te verminderen. 

Tot slot, als het gaat om het omarmen van AI herhalen we ons advies om in eerste instantie te kiezen voor projecten die bedrijfsprocessen snel verbeteren. Te ambitieus zijn in het begin is een valkuil waar veel projecten (AI en meer traditionele veranderingsprojecten) in trappen - en de gevolgen van ondervinden. Met een nieuwe technologie als AI wordt het risico op mislukking nog groter als je in het begin te ambitieus bent. Richt je op het automatiseren van repetitieve, tijdrovende of foutgevoelige taken om middelen effectiever in te zetten. Het identificeren van deze taken met een grote impact kan onmiddellijke winst opleveren en de basis, het momentum en het enthousiasme creëren voor verdere AI-integratie in een bedrijf. 

Om het beste uit AI te halen is echte intelligentie nodig - en degenen die beginnen te experimenteren met een lerende instelling zullen de leiders van morgen worden. Externe assistentie kan u en uw teams helpen het laaghangende fruit te identificeren en de voordelen van AI te ontdekken, zonder in de hype te trappen.