Is jouw organisatie al bezig met artificial intelligence (AI) en machine learning (ML)? Zo niet, dan is er nog geen man overboord. De VNSG deed onderzoek onder SAP-gebruikers naar het huidige gebruik van AI en ML. Hieruit blijkt dat nog lang niet alle organisaties dit in de bedrijfsstrategie hebben opgenomen. 55 procent geeft aan ermee bezig te zijn, tegenover 17 procent die van mening is dat het voor hen überhaupt niet interessant is. Als jouw organisatie tot de tweede groep behoort, is de kans groot dat je het mis had en er toch aan moet geloven. Het aantal toepassingen neemt namelijk alsmaar toe en voor iedere organisatie bestaat relevantie; denk aan chatbots als toevoeging aan de klantenservice en predictive analytics om organisatieprestaties te verhogen.
Zijn AI en ML cruciaal voor bedrijfssucces?
Maar is de inzet van AI en ML onmisbaar om bedrijfssucces te behalen? 60 procent van de respondenten vindt van niet, tegenover 40 procent die het wel als cruciale factor ziet. Uit het onderzoek blijkt in ieder geval dat er veel kansen worden gezien in de toepassing van AI en ML. Kostenverlaging wordt als belangrijkste kans bestempeld (30%). Een kwart ziet vooral winst in het verbeteren van de efficiency en service naar klanten en ruim 20 procent vindt het verhogen van de klanttevredenheid de belangrijkste kans. Maar hoe zet je het dan concreet in? Dat illustreer ik graag aan de hand van een drietal voorbeelden.
1. Predictive maintenance
Een eerste voorbeeld van de inzet van AI en ML bevindt zich in de industriebranche, namelijk predictive maintenance. Dit betekent dat er op cruciale plaatsen in machineparken sensoren worden geplaatst om data te verzamelen. Deze data wordt vervolgens geanalyseerd. Doordat machines bepaalde signalen gaan herkennen die duiden op een storing voordat deze optreedt, kan er op tijd onderhoud worden gepleegd. Zo wordt kostbare en ongeplande downtime voorkomen.
2. Entertainment van de bovenste plank
Een bedrijf dat door middel van AI en ML haar dienst naar een hoger niveau heeft getild is Netflix. Door slimme analyse van kijkgedrag kan het bedrijf zeer nauwkeurig voorspellen welke films en series de kijker leuk vindt om te kijken. Zo zijn consumenten iedere keer positief verrast. Door het grote aantal gebruikers heeft Netflix de data van miljarden kijkers in handen en de hoeveelheid data blijft alsmaar groeien. Een minder bekend voorbeeld is Pandora, een muziekstreamingdienst die alleen beschikbaar is in Amerika. Ieder lied wordt handmatig geanalyseerd door een team van professionele musici aan de hand van 400 muzikale eigenschappen. Deze criteria worden vastgelegd, waardoor de dienst vervolgens op basis van AI precies de juiste nummers kan aanbevelen op basis van het luistergedrag van de klant.
3. Precies wat de consument wil
Eén product of dienst met één customer journey volstaat al lang niet meer. Iedere consument heeft andere voorkeuren en wil dus ook op een andere manier benaderd worden. Boxever helpt organisaties met het inrichten van de customer journey die zoveel mogelijk op een individu gericht is. Dit doet het bedrijf door middel van AI, waarmee ze allerlei typen consumenten in kaart brengen. Wat vinden ze interessant en wat niet? Hoe willen ze aangesproken worden? En via welk kanaal? Deze data zorgt voor slimmere klantinteractie, waardoor de kans tot aankopen stijgt. Ook ‘John Paul’, een reisconciërge, zet AI in om beter in te spelen op klantwensen. Op die manier bezorgt het bedrijf de consument écht zijn droomreis.
Wat deze voorbeelden laten zien, is dat er op allerlei gebieden winst te behalen is met AI en ML. Dit zijn slechts enkele praktijkvoorbeelden van toepassingen van deze technologieën. Het is aan jou om de vertaalslag naar jouw organisatie te maken.
Dit is een ingezonden bijdrage van Hans de Labije, directeur bij VNSG. Via deze link vind je meer informatie over de vereniging.
8 uur geleden
