Redactie - 20 januari 2017

Waarom alle bedrijven koers moeten zetten richting machine learning en AI

Wie weleens online shopt of een muziekstreamingdienst gebruikt, kent ze: aanbevelingen. “Misschien vind je dit ook leuk?” Wellicht verbaast het je hoe nauwkeurig die zijn. Maar aanbevelingen worden echt niet willekeurig gedaan. Wat eraan ten grondslag ligt? Geavanceerde machine learning-technieken, patroonanalyses en geautomatiseerde besluitvorming.

Zulke systemen werken op basis van een technologie-infrastructuur die in staat is grote hoeveelheden data te importeren, analyseren en interpreteren en de nodige actie te ondernemen – en dat allemaal zonder dat er een mens aan te pas komt. Dit gebeurt al bij de aanbevelingen zoals in het voorbeeld hierboven. De volgende stap is dat artificial intelligence (AI) en machine learning-technologieën onderdeel worden van de klantenservice en andere afdelingen binnen bedrijven.

De strijd om automation
De introductie van zogenoemde Intelligent Applications laat zien dat er een belangrijke ontwikkeling gaande is: machine learning-technologieën worden voor steeds meer doeleinden ingezet. Hiermee wordt het voor bedrijven gemakkelijker om diensten te ontwikkelen die acties automatiseren op basis van de analyse van werknemers- en klantdata of financiële gegevens.

En naarmate het Internet of Things meer voet aan de grond krijgt, komen er steeds meer klantdata beschikbaar, in exponentieel grotere hoeveelheden. Zo verwacht Gartner dat er in 2020 6,4 miljard connected things in gebruik zijn. De strijd is dus begonnen: bedrijven moeten AI-diensten ontwikkelen die processen automatiseren en actie ondernemen op basis van die gigantische datahoeveelheden.

De volgende grote stap
Machine learning en IoT komen steeds dichter bij elkaar, en samen maken ze een volgende grote stap mogelijk op het gebied van verkoop en productie. Dit wordt ook wel Industry 4.0 genoemd. Doel van dit soort innovatie is om betere, slimmere en snellere geautomatiseerde diensten te leveren op basis van nauwkeuriger inzicht in specifieke omgevingen. Dit is wat nu al gebeurt, en niet alleen in B2C-organisaties. Sectoren die er ook al van profiteren, zijn bijvoorbeeld de gezondheidszorg, transport en industrie.

In de gezondheidszorg wordt realtime monitoring gecombineerd met feedback op gedrag. Het resultaat: meer gepersonaliseerde behandelingen en efficiëntere uitgaven. In de landbouw helpen nauwkeurigere en superlokale weersvoorspellingen boeren meer opbrengsten te behalen tegen lagere kosten. Machine learning en geautomatiseerde diensten zijn essentieel als je alles uit die opkomende enorme hoeveelheden data wilt halen wat erin zit. Veel organisaties weten dat. Uit onderzoek dat we recent uitvoerden, bleek dat 62 procent van de bedrijven op dit moment AI implementeert of van plan is dat binnenkort te doen.

Waar begin je?
Wil je geautomatiseerde AI-oplossingen effectief implementeren en er echt de vruchten van plukken, dan moet je als bedrijf technologiesystemen hebben die zo coherent en flexibel mogelijk zijn. De beste manier is te kiezen voor een geïntegreerde aanpak, waarin je compute-services en cloudplatforms combineert. Dat betekent dat data zich gemakkelijk van de ene naar de andere tool beweegt.

Meer dan de helft van de organisaties die wij ondervroegen (56 procent) ziet het belang van integratie van deze cloudfuncties om te kunnen profiteren van AI. Nu de rest nog. Zorg ervoor dat data benutten topprioriteit wordt binnen je organisatie. En kies voor een geïntegreerde cloudstrategie, zodat je straks niet bij de achterblijvers hoort.

Door: Neil Sholay, Head of Oracle Digital, EMEA @NeilSholay 

Trend Micro BW BN week 10-11-13-14-2024 Copaco | BW 25 maart tm 31 maart 2024
Trend Micro BW BN week 10-11-13-14-2024