Jacky Malgas, Business Development Manager bij PBT Group
De komst van kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning (ML) in moderne organisaties, en terwijl ze de push naar digitale transformatie omarmen, hebben onvermijdelijk geleid tot discussies over computers die mogelijk het menselijke personeelsbestand vervangen. Maar dat hoeft niet het geval te zijn, want er zijn complementaire rollen die beide kunnen vervullen om bedrijfswaarde te ontgrendelen door middel van data-analyse.
De afgelopen jaren is de druk om innovatieve technologie te implementeren bij bedrijven ongeacht branche, sector en omvang enorm geweest. Vaak gaat dit ten koste van het uitvoeren van zakelijke gebruiksscenario’s en kijken hoe dit het beste kan worden geïntegreerd in bestaande processen en structuren.
Door de haast om naar de openbare cloud te migreren, hebben veel bedrijven bijvoorbeeld hun aanpak heroverwogen vanwege onvoorziene kosten en de impact op de gegevensstroom en bescherming binnen openbare clouddiensten. Nu ligt de focus op het verschuiven naar hybride omgevingen waar organisaties het beste van on-premise voor gevoelige informatie en cloudomgevingen kunnen gebruiken voor samenwerking en high-performance computing (HPC) -mogelijkheden.
Analytics verbeterd
Het is op dit laatste gebied waar AI en ML echt naar voren zijn gekomen.
Door gegevens naar de cloud te verplaatsen, wordt de mogelijkheid ontgrendeld om deze technologieën te gebruiken om de informatie die ze bij de hand hebben beter te analyseren en te begrijpen. Aangezien een groot deel van de bedrijfsfocus ligt op het ontwikkelen van meer gepersonaliseerde en op maat gemaakte oplossingen, is deze analyse van cruciaal belang om te begrijpen wat klanten willen en hoe deze het beste aan hen kunnen worden gegeven.
In dit tijdperk van augmented analytics zullen besluitvormers minder geld moeten uitgeven aan het analyseren van onbewerkte informatie, waarbij AI, ML en automatisering een integrale rol spelen bij het overnemen van dit aspect. Maar hiermee komt de bezorgdheid dat bepaalde functies bij organisaties achterhaald zullen raken.
Dit is vooral het geval als we kijken naar het potentieel van AI om veel administratieve, administratieve taken bij bedrijven over te nemen. Die werknemers die uren van hun dag bezig zijn geweest met ‘zwaar tillen’, hoeven dat ineens niet meer te doen.
Nieuwe manier van zakendoen
De realiteit is dat de combinatie van AI, ML, automatisering en human resources aanzienlijke veranderingen teweegbrengt bij bedrijven. Maar in plaats van een of / of scenario te zijn, kan het analytische potentieel dat deze innovatieve technologieën ontsluiten een manier zijn om effectievere besluitvorming te ontsluiten.
Zoals het er nu uitziet, vereist zelfs de meest geavanceerde automatisering via HPC nog steeds dat mensen optimaal werken. Geen enkel bedrijf kan blindelings AI en ML gebruiken in plaats van menselijke middelen en hoopt waarde te leveren. Deze technologieën stellen werknemers in staat om beter te worden in hun werk. Door veel van de dagelijkse administratieve functies weg te nemen, kunnen mensen zich gaan concentreren op het leveren van een hoge cognitieve waarde aan het bedrijf.
Ja, AI kan dingen doen die mensen niet kunnen, maar evenzo kan deze technologie niet denken als het menselijk brein. Om de juiste balans te vinden die doelgericht bij het bedrijf past, moeten bedrijven de rollen van mensen opnieuw definiëren in een tijd waarin automatisering steeds gewoner wordt.
Onderdeel hiervan is het bijscholen en omscholen van mensen voor functies die een jaar geleden nog niet bestonden. Bedrijven kunnen daarom zoeken naar meer banen gericht op deze hogere cognitieve waarde dan voorheen. Dus in plaats van banen te vervangen, kan de technologie een omgeving creëren waarin meer strategische waarde uit mensen wordt gehaald dan voorheen.
