De rol van AI in business IT

Stel je een landschap voor waarin repetitieve en routinematige taken worden overgenomen door slimme algoritmen. Jouw IT-teams kunnen zich veel meer richten op het aanpakken van complexe uitdagingen en strategische doelen. Kunstmatige intelligentie tilt automatisering naar the next level, waarbij het niet alleen efficiëntie vergroot, maar ook nieuwe mogelijkheden ontsluit. 

Deze nieuwe mogelijkheden komen natuurlijk voort uit de ongeëvenaarde analytische kracht van AI. Door enorme hoeveelheden gegevens te verwerken en te analyseren, kunnen AI-modellen verborgen patronen ontdekken, trends voorspellen en waardevolle inzichten genereren die voorheen onbereikbaar waren. Deze inzichten, die productontwikkeling en marketingstrategieën kunnen verrijken, vormen de ruggengraat van besluitvorming en innovatie binnen jouw organisatie.  

AI gaat overigens verder dan alleen het verbeteren van interne processen. Het kan ook een revolutie teweegbrengen in klantenservice en betrokkenheid. Denk alleen al aan de talloze AI-aangedreven chatbots, aanbevelingssystemen en spraakgestuurde interfaces. AI wordt bovendien een steeds krachtiger schild dat jouw IT-infrastructuur beschermt tegen potentiële gevaren en dat de veiligheid van je gegevens waarborgt. 

Wat verwachten wij de komende jaren aan AI-gerelateerde changes in jouw IT-landschap die bijdragen aan het behalen van jullie businessdoelstellingen?  Laten we de voorbeelden opsommen waar volgens ons de meeste winst te behalen valt: 

• IT-teams kunnen AI-gestuurde chatbots ontwikkelen die zijn geïntegreerd in de bedrijfswebsite of klantenserviceplatforms. Deze chatbots kunnen vragen van klanten in een meer en meer gepersonaliseerde vorm beantwoorden, problemen oplossen en zelfs transacties voltooien, waardoor de klanttevredenheid wordt verhoogd en de werklast van de klantenservice wordt verminderd. 
• Door AI te gebruiken voor het analyseren van sensorgegevens en historische onderhoudsgegevens kunnen bedrijven in de maakindustrie voorspellend onderhoud uitvoeren op machines en apparatuur. Dit kan helpen bij het identificeren van potentiële storingen voordat ze zich voordoen, waardoor ongeplande downtime wordt verminderd en de operationele efficiëntie wordt verbeterd. 
• AI-gedreven analyses van klantgegevens leveren marketeers steeds betere inzichten op. Zij kunnen hiermee op maat gemaakte marketingcampagnes en proposities ontwikkelen, die steeds relevanter worden voor klanten.  
• Door AI-modellen te ontwikkelen die gegevens analyseren uit verschillende bronnen, zoals juridische documenten, regelgevende rapporten en interne controles, kunnen bedrijven potentiële risico's vroegtijdig identificeren en proactief maatregelen nemen om naleving te waarborgen en bedrijfsrisico's te verminderen. 
• Energieverbruik, uitstoot en afvalproductie: waar zit je grootste voetafdruk? Door AI-gegenereerde inzichten helpen je bij het implementeren van de juiste duurzaamheidsinitiatieven.  Dit kan je natuurlijk ook de nodige kostenbesparingen opleveren. 
• AI-gedreven analyses kunnen inzichten opleveren over markttrends, consumentenvoorkeuren en onvervulde behoeften, waardoor bedrijven innovatiever kunnen zijn en zich beter kunnen aanpassen aan veranderende marktomstandigheden. 

AI kan aanzienlijke veranderingen teweegbrengen in je IT-landschap, zowel in termen van technologie als in de manier waarop IT wordt georganiseerd en beheerd. 

Alles in AI draait natuurlijk om gegevens. Daarom vereist de implementatie ervan vaak een herziening van de data-infrastructuur en van je beheer. Gegevens moeten niet alleen verzameld en opgeslagen worden, maar ook op een veilige en efficiënte manier toegankelijk zijn voor AI-toepassingen.  Beoordeel ook je bestaande IT-infrastructuur en bepaal of deze geschikt is voor de implementatie van AI-oplossingen. Kan een AI-functionaliteit communiceren met andere applicaties, databases en workflows?  Voor veel bedrijven is dit bijvoorbeeld het moment om legacy achter zich te laten en (deels) over te stappen op cloud computing.  

Wellicht de grootste impact, is dat een succesvolle implementatie van kunstmatige intelligentie ook om andere vaardigheden en rollen binnen je IT-team vraagt. Denk aan de juiste expertise op het gebied van machine learning, data-analyse en softwareontwikkeling. Dit kan betekenen dat IT-teams moeten worden bijgeschoold of dat nieuwe experts moeten worden aangetrokken om het potentieel van AI volledig te benutten.  

Je zet kunstmatige intelligentie in om jouw IT- en businessdoelen te behalen. Valkuilen voorkomen en minimaliseren is daarom een belangrijk onderdeel van de implementatie. De meest voorkomende van dit moment is waarschijnlijk het gebrek aan expertise en ervaring binnen jouw IT-team. Artificial Intelligence heeft een enorme vlucht genomen en tegelijkertijd is onze houding in het adopteren ervan nog afwachtend geweest. Het ontwikkelen en implementeren van AI-oplossingen vereist vaak gespecialiseerde vaardigheden en kennis van geavanceerde technologieën zoals machine learning en data science. Veel AI-modellen, zoals deep learning-modellen, zijn bovendien complex en moeilijk te begrijpen. Dit kan het moeilijk maken om de beslissingen van AI-systemen te begrijpen. Leid daarom zowel het IT-team als de business op of schakel externe experts in die jullie kunnen helpen bij de implementatie van AI-oplossingen. Bij Bolt it bijvoorbeeld, hanteren we een gedegen aanpak om IT-changes van dit formaat goed te laten landen binnen jouw organisatie.  

Controleer ook of je wel echt over hoogwaardige data beschikt. AI-systemen zijn afhankelijk van grote hoeveelheden data van goede kwaliteit om effectief te kunnen functioneren. Als de beschikbare data onvolledig, verouderd of van lage kwaliteit is, kunnen de resultaten van jouw AI-toepassingen onbetrouwbaar uitpakken. Het is daarom belangrijk om te investeren in datakwaliteit en data governance.  

Stel sowieso vanaf het begin altijd duidelijke doelen. Ontwikkel een strategie voor het gebruik van AI die aansluit bij de bredere doelstellingen van jouw organisatie. Dit helpt je echt om focus te behouden en zorgt er gegarandeerd voor dat de implementatie van AI-waarde toevoegt en bijdraagt aan het succes dat je voor ogen hebt. Deze doelen helpen je ook om in een later stadium te evalueren op de effectiviteit van je AI-implementatie. Hoe slim AI ook is: itereren op je modellen, processen en strategieën om continue verbetering te stimuleren kan natuurlijk nooit kwaad.  

Je zet kunstmatige intelligentie in om jouw IT- en businessdoelen te behalen. Valkuilen voorkomen en minimaliseren is daarom een belangrijk onderdeel van de implementatie. De meest voorkomende van dit moment is waarschijnlijk het gebrek aan expertise en ervaring binnen jouw IT-team. Artificial Intelligence heeft een enorme vlucht genomen en tegelijkertijd is onze houding in het adopteren ervan nog afwachtend geweest. Het ontwikkelen en implementeren van AI-oplossingen vereist vaak gespecialiseerde vaardigheden en kennis van geavanceerde technologieën zoals machine learning en data science. Veel AI-modellen, zoals deep learning-modellen, zijn bovendien complex en moeilijk te begrijpen. Dit kan het moeilijk maken om de beslissingen van AI-systemen te begrijpen. Leid daarom zowel het IT-team als de business op of schakel externe experts in die jullie kunnen helpen bij de implementatie van AI-oplossingen. Bij Bolt it bijvoorbeeld, hanteren we een gedegen aanpak om IT-changes van dit formaat goed te laten landen binnen jouw organisatie.  

Controleer ook of je wel echt over hoogwaardige data beschikt. AI-systemen zijn afhankelijk van grote hoeveelheden data van goede kwaliteit om effectief te kunnen functioneren. Als de beschikbare data onvolledig, verouderd of van lage kwaliteit is, kunnen de resultaten van jouw AI-toepassingen onbetrouwbaar uitpakken. Het is daarom belangrijk om te investeren in datakwaliteit en data governance.  

Stel sowieso vanaf het begin altijd duidelijke doelen. Ontwikkel een strategie voor het gebruik van AI die aansluit bij de bredere doelstellingen van jouw organisatie. Dit helpt je echt om focus te behouden en zorgt er gegarandeerd voor dat de implementatie van AI-waarde toevoegt en bijdraagt aan het succes dat je voor ogen hebt. Deze doelen helpen je ook om in een later stadium te evalueren op de effectiviteit van je AI-implementatie. Hoe slim AI ook is: itereren op je modellen, processen en strategieën om continue verbetering te stimuleren kan natuurlijk nooit kwaad.  

Roel Joosten
Co-founder en Director of Results