AI is een banenmotor, zeker in de IT

Nog geen drie jaar terug joeg de Amerikaanse econoom Martin Ford met zijn boek ‘Rise of the robots’ iedereen in crisistijd de schrik aan. De helft van de Amerikaanse beroepsbevolking zou binnen twee decennia werkloos raken door de opkomst van een nieuwe generatie cognitieve software robots. In de huidige overspannen arbeidsmarkt is dit perspectief volledig omgedraaid. Robotisering wordt als het antwoord gezien op het tekort aan personeel op te vangen. Zeker in de IT-sector.

Het punt is dat AI geen hele banen overbodig maakt, maar dat het vooral gaat om het vervangen van taken en specifieke werkzaamheden. In het rapport ‘A future that works: automation, employment, and productivity’ schat McKinsey dat in 60 procent van bestaande beroepen rond de 30 procent van de activiteiten door robots over te nemen zijn. Activiteiten die een verhoogde kans op robotisering hebben, zijn voorspelbare en repeterende fysieke handelingen in productie- en detailhandel. Dit geldt ook voor kernactiviteiten als het verzamelen en verwerken van gegevens. In sectoren met veel kenniswerk kan het automatiseren van informatieverwerking een hoge vlucht nemen.

Radicaal omgedraaid

Op deze manier wordt robotisering een middel om het personeelstekort in diverse sectoren te lijf te gaan. Want die tekorten zijn een veel grotere bedreiging voor verdere groei en innovatie. Automatisering van activiteiten kan bedrijven juist in staat stellen om hun prestaties te verbeteren, meer werk met minder mensen te verzetten en door fouten te verminderen en de kwaliteit en snelheid te verbeteren een inhaalslag te maken. Dat soort toepassingen komen niet vanzelf tot stand. AI is een grote toevoeging aan informatie verwerkende processen, zolang voldoende voorbeelddata beschikbaar is. Deze technologie is nooit 100 procent foutloos. De accuratesse hangt onder andere af van de hoeveelheid data, de kwaliteit en diversiteit van data en labels om de robots te kunnen trainen. Zoom je uit dan zal de robotisering van kenniswerk bepaald worden door de technische haalbaarheid en de kosten die met het ontwikkelen en inzetten van dit soort oplossingen gemoeid zijn. Daarnaast zijn de dynamiek op de arbeidsmarkt tussen het aanbod van personeel, de vraag naar arbeid en de kosten om menselijke arbeid te automatiseren bepalend.

Manuren besparen

In een recente podcast van Automation Anywhere vertelde Maarten Laarakker, VP Business Services Finance bij Ahold Delhaize, dat robotisering onnodige processtappen kan elimineren. Het bedrijf heeft het zogenaamde Robotic Process Automation (RPA) ingezet voor natuurlijke taalgeneratie om rapportages geautomatiseerd van commentaar te voorzien. In de RPA-toolbox zoals een Automation Anywhere dit beschikbaar stelt, zit een verzameling AI technieken om de rapportage informatie te kunnen interpreteren en er zijn voorzieningen om rapporten geautomatiseerd van commentaar te voorzien. De gemiddelde kosten van deze software bedraagt tussen de 25 tot 60 duizend Dollar. Dit is afhankelijk van de complexiteit en de moeite die het kost om een bedrijfsproces ermee te verbeteren. Na een aantal pilots met optimalisatie van cognitieve robots is het bedrijf een centre of excellence begonnen, om zo een breed programma van software robots op te kunnen zetten. Rapportages rond broodbestellingen en processen zoals het controleren van orders, dagrapportages, leveringsproblemen en het automatisch verwerken en artikelen uit het assortiment halen zijn ermee verbeterd. In totaal heeft Ahold Delhaize 188 bedrijfsprocessen geautomatiseerd en daardoor naar schatting 115 duizend manuren bespaard.

Productiviteitsverbetering

Dit uitstapje naar Ahold Delhaize laat zien dat AI bedrijven tal van mogelijkheden biedt om concurrentievoordeel te behalen. Dat komt niet alleen door verlaging van hun loonkosten tot stand, maar vooral ook door productiviteitsverbeteringen zoals kortere doorloopprocessen en hogere kwaliteit en kortere uitvaltijd. In die zin is RPA ook een belangrijk middel voor de CIO om de bestaande IT-infrastructuur met een minimum aan menselijke resources te beheren en de interne vraag naar IT-toepassingen beter bedienen met een vergelijkbaar team van omvang maar heel anders van karakter. En dat geldt zeker ook voor de mogelijke toegevoegde waarde voor het primaire proces. Hier is de inzet van RPA-tooling een essentieel middel om manuren terug te brengen, de doorlooptijd van processen te versnellen en meer productiviteit te realiseren. Voor analyse en identificatie van bedrijfsprocessen die zich hiervoor lenen en een juiste configuratie van RPA zal een nieuwe generatie IT-ers nodig zijn.

Er is op dit vlak veel winst te behalen. Pioniers die AI op brede schaal inzetten, hebben vergeleken met hun concurrenten tot 15% hogere winstmarges rekent McKinsey ons voor in het eerdergenoemde onderzoek. Een brede adoptie van AI op macro-economisch niveau zou de productiviteitsgroei wereldwijd kunnen verhogen met maar liefst 0,8 tot 1,4 procent per jaar over een langere periode. Dat is nog eens een flinke impuls voor de economie.

Wie zorgt dat deze tredmolen van innovatie begint te draaien? Het is de CIO die nu al met RPA de productiviteit en de innovatiekracht van de IT-afdeling aanzienlijk zal kunnen vergroten en zo een antwoord bieden op een tekort aan personeel. Dit is bepaald geen toekomstmuziek, want deze technologie is al enige tijd voor handen. METRI gaat later dit jaar een strategic report wijden aan de toepassing van RPA en andere vormen van AI om innovatie in de IT-functie te organiseren. Er is transparantie nodig tot hoever deze technologie in te zetten is en wat daarvoor nodig is. En ook meer duidelijkheid wat voor impact dit zal hebben op de kosten van het operationeel beheer van IT-omgevingen. Vanuit die basis kunnen prima stappen worden gezet naar business processen.

AI: groots denken of klein houden?

It Intelligence metri

Artificial Intelligence (AI) heeft in een tijdsbestek van een paar jaar het standaardbeeld van robots ingrijpend veranderd. Dacht voorheen iedereen bij robots aan machines die routinematige, fysieke handelingen veel sneller uitvoerden dan mensen. De AI-toepassingen die op dit moment op de markt verschijnen bootst menselijke cognitie in tal van vormen na en overtreffen deze zelfs in sommige gevallen. Het kan een krachtige bron voor innovatie zijn binnen individuele organisaties, maar ook voor het grotere geheel van de Nederlandse economie. Het is tijd om groots te denken voordat we het klein houden.

Voorbeelden van software robots die menselijke cognitie zijn chatbots in websites, slimme speakers waar je tegen kunt praten en virtuele assistenten die natuurlijke taal kunnen begrijpen en gebruiken maar ook algoritmes die de redeneertrant en logica van mensen kunnen nabootsen. Nederlanders zijn dol op AI. Je ziet het aan de adoptie van een van de bekendere voorbeelden van zo’n cognitie robot. In geen enkel ander land buiten de VS is Google Assistant zo snel aangeslagen als in Nederland. Eind vorig jaar kwam er een Nederlandse versie van deze persoonlijke assistent uit die als losstaande app op smartphones gebruikt kan worden of in een slimme speaker verwerkt kan zitten. In geen enkel ander land werd Google Assistant in het eerste half jaar na lancering zoveel gebruikt als in Nederland. Naar schatting gebruikt 1 op de 2 Nederlandse consumenten dit soort spraaktechnologie op de smartphone, 1 op de drie doet dit dagelijks. Binnen twee jaar wordt 30% van de zoekopdrachten met de stem aangestuurd, is de verwachting.

Prominente rol

Net zoals bij de adoptie van internettechnologie eerder is gebeurd, omarmen consumenten ook bij AI voornamelijk toepassingen die door Amerikaanse bedrijven ontwikkeld zijn. Dat is jammer, want de Nederlandse informatica heeft sinds de jaren ’70 een prominente rol gespeeld ook op AI-vlak. De wiskundige concepten als algoritmes en neurale netwerken die de motor vormen van AI bestaan al tientallen jaren. Van de ruim 100 Nederlandse wetenschappers die zich met AI bezighouden hebben zo’n veertig een bovengemiddelde citatie- index, een belangrijke graatmeter voor wetenschappelijke impact. Het Nederlandse onderzoek rond AI verliest op dit moment in een razend tempo aan belang, omdat andere landen veel meer geld steken in fundamenteel onderzoek naar AI en de financiering van het Nederlandse onderzoek te versnipperd is. Daarnaast profiteert de Nederlandse economie te weinig van de wetenschappelijke kennis. Op Nederlandse AI gebaseerde starters zijn niet op eigen kracht doorgebroken op het internationale toneel. Tal van sprekende voorbeelden als Booking.com, Euvision en Scyfer zijn allemaal in Amerikaanse handen beland.

Zijn we te laat en heeft Nederland de boot gemist? Zeker niet. We zijn nog maar net bij het startpunt van een brede toepassing van AI aanbeland. De grootste doorbraken op het gebied van AI hebben pas de laatste jaren plaatsgevonden. Grote Amerikaanse technologiereuzen als Microsoft en AWS hebben een sleutelrol gespeeld in het bruikbaar maken van AI voor beeld en spraakherkenning. Algoritmes in de vorm van neurale netwerken zijn los gelaten op hun grote datasets die zij verzamelen over gebruikers van hun internetdiensten. In combinatie met op grafische processoren gebaseerde servers werden raamwerken en practices opgebouwd om machines aan de hand van grote datasets te trainen. Het begon met Google die een neuraal netwerk aanleerde om de populaire kattenvideo’s op Youtube geautomatiseerd te labelen. Wat de machines leerden van beeldherkenning konden zij later ook toepassen bij het herkennen en leren van taal. Ziedaar de relatief snelle komst van een Nederlandse versie van Google Assistant. Wil je meer weten over deze ontwikkeling dan kun je het METRI strategic report over de renaissance van AI erop naslaan.

De Googles van deze wereld hebben AI niet alleen in tal van hun producten en diensten verwerkt. Zij hebben er ook voor gezorgd dat hun frameworks om AI in verschillende sectoren en organisaties toe te passen via laagdrempelige clouddiensten beschikbaar gesteld aan bedrijven, klein of groot. Nederlandse organisaties zien de relevantie van AI en zijn hier in vergelijking met het buitenland veel mee bezig. Maar het blijft vooral bij proeven die vooral in de periferie en minder in kernprocessen toegepast worden. Van de ontwikkeling van nieuwe businessmodellen gebaseerd op AI komt het meestal niet. De adoptie onder het MKB en het aantal startups en scale-ups zou flink omhoog kunnen. Gemiddeld genomen heeft het Nederlandse bedrijfsleven baat bij meer kennis, meer talent, bruikbaardere data en heldere regelgeving.

Relevante initiatieven

Een nationale AI-strategie zou veel kunnen betekenen voor individuele organisaties maar ook voor de Nederlandse economie. Er zijn verschillende initiatieven om het AI-onderzoek aan te zwengelen en de toepassing van AI te verbreden. Het meest relevante is het publiek-private samenwerkingsverband AINED, waar TopTeam ICT (boegbeeld René Penning de Vries), VNO-NCW, ICAI, NWO en TNO deel van uit maken. Eind vorig jaar publiceerden zij het rapport ‘AI voor Nederland’, hetgeen bedoeld is als een eerste aanzet voor een nationale AI-strategie. Sommigen wachten de komst van officieel nationaal beleid niet af. Zo kondigde de industriekoepel FME begin 2019 aan dat zij het Platform Artificial Intelligence aan om toepassers en ontwikkelaars van AI binnen de technologische industrie samen te brengen.

Er is een grote behoefte aan deze gecoördineerde actie. FME-leden als NXP, IBM, ABB, DAF, Tata Steel, KPN, Philips en ASML willen de bredere toepassing van AI binnen de technologische industrie versnellen, én de technologische industrie een stem geven in het maatschappelijke debat over het toepassen van AI bij het oplossen van maatschappelijke uitdagingen. Voorbeelden zijn de toepassing van AI in smart cities, binnen de zorg en binnen de agri-foodsector. Een belangrijk knelpunt is dat Nederland een tekort heeft aan kennis en geschoolde werknemers op dit vlak. Voor deze inhaalslag is eind vorig jaar het doek gehaald van een nationale AI cursus. De cursus is gebaseerd op een vergelijkbaar initiatief in Finland en gebaseerd op bijdragen van Nederlandse topexperts als Max Welling, die verbonden is aan de Universiteit van Amsterdam en gespecialiseerd is in machine learning. Het doel is om 1 procent van de Nederlanders de basisprincipes van AI bij te brengen. Ook binnen andere verbanden wordt er volop samengewerkt. Zo zijn de politie, de Universiteit Utrecht en de Universiteit van Amsterdam een Nationaal Politielab AI begonnen. Retailconcern Ahold Delhaize heeft een vergelijkbare samenwerking opgezet met de Technische Universiteit Delft.

Buitenland

Wil Nederland relevant blijven, dan is het nu zaak om niet alleen groots te denken maar daar vooral ook naar te handelen. Zeker als je naar de initiatieven in het buitenland kijkt. Buitenlandse overheden hebben de afgelopen periode in sneltreinvaart hun torenhoge ambities rond AI de wereld in geslingerd. Zo heeft China de ambitie uitgesproken om in 2030 wereldleider te zijn in AI, heeft de Europese Commissie recent 2,5 miljard euro vrijgemaakt voor onderzoek en heeft president Macron een ambitieuze Franse AI-strategie. Het Verenigd Koninkrijk is met een AI Sector Deal, gericht op talent en economische meerwaarde, en ook een Duits initiatief wordt zeer binnenkort verwacht.

Het is tijd voor een overkoepelende Nederlandse AI-strategie. Er zijn volop mogelijkheden voor organisaties om aan te haken bij innovaties en in breder verband om de hele Nederlandse economie ermee te vernieuwen. In een volgende blog leg ik uit waarom de kansen van robotisering groter zijn dan de bedreigingen.

Reshoring met robots

Als er één trend is die de outsourcingsmarkt op zijn grondvesten doet schudden dan is het wel de opkomst van Artificial Intelligence. Leveranciers hebben de mond vol van deze trend om de boot niet te missen in de grootste investeringsgolf sinds de opkomst van mobile computing. Tegelijkertijd lijken software robots voor hen juist een wolf in schaapskleren. De outsourcingsmarkt komt er heel anders uit te zien.

Het was vice-president Delmar S. Harder van Ford die in 1948 voor het eerst het woord automation gebruikte om de trend aan te duiden dat er steeds minder handen nodig waren aan de lopende band in de fabrieken van de autofabrikant. In de loop der jaren hebben robots inderdaad de hoofdmoot van het werk overgenomen van fabrieksarbeiders. Eenzelfde trend is momenteel in de IT-industrie te zien, waarbij steeds meer operationele beheertaken te automatiseren zijn. Dit heeft een grote impact op de traditionele outsourcing model waarbij het verdienmodel vooral gebaseerd is op het verplaatsen van werk naar lagere lonenlanden.

‘The name of the game’ is veranderd. Dienstverlening vindt nu dichtbij de klant plaats en is vooral gericht op implementatie en consultancy. Het operationele beheer is in hoge mate geautomatiseerd. Je ziet het aan de vlucht naar voren van spelers als Cognizant en Wipro. Cognizant kocht enige tijd terug digital agency Mirabeau en Wipro recent het gerenommeerde Amerikaanse Cooper, geestelijk vader van digital personas, om hun klanten te helpen met de digitalisering van hun bedrijfsvoering. Het geld moet tegenwoordig op een andere manier verdiend worden.

Hete adem

Traditionele leveranciers voelen de hete adem van hyperscale providers als AWS, Facebook, Google en Microsoft. Dit soort partijen hebben de afgelopen jaren verschillende innovaties rond kunstmatige intelligentie tot stand gebracht door hun gigantische databergen te lijf te gaan met een combinatie van grafische chips en neurale netwerken. Wat begon met het herkennen van katten in Youtube video’s, groeide al snel door naar systemen die mensen versloegen bij complexe spellen als Go en poker. Hierdoor zijn software robots steeds beter in staat om in natuurlijke taal te communiceren, kunnen robots applicaties bedienen en zijn robots vooral in staat om te leren.

Deze technologiereuzen hebben AI laagdrempelig beschikbaar gemaakt in de vorm van clouddiensten of frameworks. Net als met andere clouddiensten kunnen klantorganisaties hier vanuit een DIY-aanpak mee aan de slag. Het is reshoring met robots in optima forma en tijd voor een grondige update van de sourcingstrategie.

Achtergrond en best practices

Een robot die 24 uur/7 vragen beantwoordt, lijkt het summum van servicemanagement. METRI Research zet in de whitepaper ‘Robotisering van de servicedesk’ uiteen wat de CIO van software robots kan verwachten en wat essentiële best practices zijn. Meer info en downloaden: bit.ly/2imKyB1

Angst voor vernieuwing, dit keer voor robotisering

Men lijdt het meest onder het lijden dat men vreest. En we lijden vooral ook aan angst voor nieuwe, onduidelijke ontwikkelingen die we als gevaarlijk inschatten. Wat te denken van de angst voor robots? Terecht of valt het mee?

Laatst mocht ik aanwezig zijn bij de World Summit AI in Amsterdam die, het laat zich raden, over Artificial Intelligence ging. De conclusie: veel mensen vrezen de toekomst. Artificieel Intelligence, ofwel robotisering, begint steeds meer een hype te worden. Mensen praten erover, zien dingen gebeuren en worstelen vooral met de vele onduidelijkheden. En toch verwacht ik een zelfde sensatie als bij de millennium-bug: namelijk dat hij nogal gaat meevallen. Ik denk dat AI er gewoon ingroeit, zijn weg vindt. Dat het een onderdeel van de maatschappij wordt waarvan we over vijf jaar denken: waar maakten we ons nou toch zo druk om? Op dat moment weten we al niet beter. Net als met internet. Of televisie. Of de zomertijd.

Startpunt

Toch is er veel scepsis, omdat angst niet als los verschijnsel gezien wordt, maar geprojecteerd wordt op de nieuwe technologie zelf. Die ontstaat met name doordat wij als mensen moeite hebben met zaken die we ons niet zo goed kunnen voorstellen. En helemaal als die zaken zich in hoog tempo ontwikkelen en wij daar niet voldoende duidelijkheid over krijgen. Die scepsis zit Artificial Intelligence nu ook in de weg. En dat is jammer. Feitelijk is het zo dat we pas aan het startpunt van deze ontwikkeling staan. Wat we de afgelopen jaren vooral gezien hebben, is dat AI gebaseerd is op slimme algoritmen die databases en Big Data kunnen ontrafelen om daar zinvolle patronen en trends uit te halen. Die ons weer van waardevolle informatie en inzichten kan voorzien.
Terwijl toekomst van AI veel meer gaat over het zelflerende karakter van de slimme robots, die op basis van real-time data autonoom kunnen denken, doen en zichzelf verbeteren. En dat zelflerende bereik je niet door het ontrafelen van statische info uit allerlei data, maar met name door situationeel inzicht te creëren met technologie die krachtig genoeg is om het verzamelen, analyseren en handelen op basis van die data in het moment zelf te doen. Dat situationele wordt ook wel cognitive computing genoemd. Vanuit cognitive computing wordt geleerd: welke indrukken en omstandigheden zijn relevant in een specifieke context en hoe kun je op basis van die informatie de beste beslissingen nemen?

Neem bijvoorbeeld de zelfrijdende auto die eraan komt. Je kunt een auto nu al zo programmeren dat hij op basis van sensoren die de eigen snelheid vaststellen, medeweggebruikers en de verkeersregels ter plekke binnen de lijnen kan rijden en in de meeste gevallen weet wat er moet gebeuren. In de algoritmes moet geen afweging komen als deze: rijd ik een oude dame aan of twee spelende kinderen? Nee, het systeem is zo geprogrammeerd dat een auto zelfstandig ieder mogelijke verkeerssituatie correct kan bepalen en verzamelen en vervolgens de situatie zo interpreteren dat de beste mogelijke actie uitgevoerd wordt. Precies zoals wij mensen doen. Wij maken ook onze afwegingen, continu. De computer zal net als wij handelen naar de situatie. En elke situatie is weer anders. Dus dat gaat met vallen en opstaan zoals wij mensen ook niet alles leren zonder een vieze broek te krijgen.

Sneller dan verwacht

De opkomst van AI zal geleidelijk gaan maar wel sneller dan verwacht. We zullen in toenemende mate het onderscheid of je met een mens of computer te maken hebt niet meer gaan merken. Maar tegen alle sceptici zou ik willen zeggen: robots worden ontwikkeld om ons leven beter te maken, aangenamer ook. Het doel van een robot moet ook nooit zijn: coute que coute een doel bereiken. Want dan gaat de robot ervoor zorgen dat ie niet meer uitgezet kan worden of dwars overal doorheen gaat. Dan wordt het inderdaad tricky. Die risico’s moeten we blijven onderkennen en ondervangen.

Maar het is belangrijk dat we naast de risico’s het belang inzien, zodat nieuwe mogelijkheden vanuit de juiste bedoelingen uitgewerkt worden. Dit vindt al plaats, want robotsering heft met name in de zorg al enorme verbeteringen teweeg gebracht. AI kan verkeerd gebruikt worden als het in verkeerde handen valt. Daar moeten we dus waakzaam op zijn. De ontwikkeling van AI gaat ons veel goeds brengen, zolang het maar in een gecontroleerde omgeving gebeurt.

Achtergrond en best practices?

Een robot die 24 uur/7 vragen beantwoordt, lijkt het summum van servicemanagement. METRI Research zet in de whitepaper ‘Robotisering van de servicedesk’ uiteen wat de CIO van software robots kan verwachten en wat essentiële best practices zijn. Meer info en downloaden.

Volg je ons al?


IOT en cloud? Het draait om vragen en luisteren

METRI - IOT

Wat is de belangrijkste eigenschap voor een toekomst waarin Internet of Things en datacenters een hoofdrol gaan spelen? De gave om te kunnen luisteren. Wat kan technologie doen zodat een klantorganisatie efficiënter opereert of meer omzet realiseert? Wie de beste vragen stelt, creëert het beste antwoord. Wer fragt, der führt.

Waar zit de toegevoegde waarde van een IOT-toepassing? Dit is een van de meest relevante vragen als je het hebt over het internet der dingen. De praktijk heeft bewezen dat die waarde op dit moment niet zozeer ligt bij het sneller bij elkaar zoeken van losse sokken voor in de was of de koelkast automatisch aanvullen. Tal van toepassingen laten zien dat deze eerder in de logistiek en de industrie te vinden zijn. Zo heeft Vopak op zijn Amerikaanse terminalvestiging in Georgia het elektriciteitsgebruik van pompen en verwarmingssystemen in de opslagtanks met een kwart weten te verminderen door ze slim te maken. Nutsbedrijven zijn in staat om verstoringen in transformatoren veel sneller op te sporen en te verhelpen.

Door de opkomst IOT en cloud is er een enorme beweging op gang gekomen op de markt, waarna er grote datacenters zijn gebouwd om alle gegevens op te kunnen slaan. In het grote IT-speelveld stel ik die datacenters en al hun IT-infrastructuur voor aan de aan de linkerkant van het spectrum. Geheel aan de andere kant van het spectrum bevinden zich de sensoren en tal van IOT-toepassingen die applicaties verrijken met data uit deze sensoren. Momenteel veel toegepast in industrie en logistiek, maar de komende jaren gaat deze technologie ook nieuwe businessmodellen mogelijk maken.

Miljoenen consumenten

Elk apparaatje krijgt een chip. In de nieuwste voorspellingen van Cisco gaan we in 2021 naar 3,5 networked devices per wereldburger. Vorig jaar waren dat er nog 2,3. Om dit in een markt met miljoenen consumenten toe te passen heb je speciale netwerken nodig en heel wat datacenters. Want straks rijd je in Doetinchem of Zeewolde en daar weet de straatverlichting dat je eraan komt en springen de lichten aan. IOT zorgt ervoor dat de voorkeuren van miljoenen consumenten gekend zijn. Hij laat je wellicht 2 cent afrekenen, want voor niets gaat de zon op, en het biedt je beveiliging en informatie die op dat moment net even van toegevoegde waarde is. Aan die ‘rechterkant’ gaat de wereld zich om jou vormen, jou helpen om beter te functioneren. Allemaal mogelijk gemaakt door IOT. De wereld om een consument gaat functioneren en voelen als een Personal Assistant.

Mastodonten

Nu weer even terug naar de datacenters, links. Daar draaien de applicaties, de software-lagen, die bewerkingen op de data uitvoeren en ervoor zorgen dat informatie terugvloeit naar een toepassing in de buurt van een consument. Precies in het midden van die twee mastodonten bevindt zich de wereld van de klanten – die gebruikt maken van IT – en de leveranciers. De mate waarin je als adviesbureau en leverancier in staat bent om het ecosysteem daar, in het midden van IT-spectrum, goed te organiseren is voor een groot deel bepalend voor je succes. Heb je geen visie op de toegevoegde waarde, dan ben je out of business.

Die toegevoegde waarde is groot. In die interactie tussen klantorganisatie en leverancier gaat het vaak mis zeker op het vlak van IOT. Waarom? Veel bedrijven zijn onvoldoende op de hoogte van wat de business van een specifieke klant is. De leverancier wil vooral een product of dienst verkopen. Terwijl de sleutel ligt bij het aanboren van de toegevoegde waarde van deze technologie. Hier moet je voor doorvragen en luisteren.

Ik zou nog verder willen gaan. Het gaat er niet alleen om dat je weet wat de klant nodig heeft en dat je weet welke leverancier(s) welke diensten heeft, waardoor je echt als een gids kunt fungeren. Het gaat erom dat je die twee kunt samenbrengen. Daar zit de echte kracht. En dan is de kwaliteit van vragen en het luisteren veel belangrijker dan zelf het woord voeren. Als jij begrijpt waar die twee samen het verschil maken en wat ze bij elkaar brengt, dan zit je op goud. Ik zeg; Wer fragt, der führt! Ik kom graag luisteren.

Volg je ons al?


Er was eens een bot…

Toen ik jong, maar ook later toen mijn kinderen jong waren, was ik verslingerd aan sprookjes. De combinatie van een spannende verhaallijn, een of meer dramatische gebeurtenissen en een moraal in het verhaal deden mij iedere keer weer naar dat dikke boek grijpen. Mannetje Timpetee, de wolf en de zeven geitjes, of roodkapje, net als veel mensen kan ik ze wel dromen.

Van origine heeft het woord robot ook veel met een sprookje te maken. De uitvinder van het woord was de Tsjechische schrijver Karel Čapek. Zo’n honderd jaar geleden wekte hij in zijn toneelstuk Rossum’s Universal Robots uit protoplasma kunstmatig wezens tot leven. Wat deze automaten als eerste deden was het gebruik van geweld afkijken van zijn menselijke scheppers. Het drama loopt uiteindelijk toch nog goed af, want een mannetjes- en vrouwtjesrobot besloten dat verliefd worden toch een hoger en beter doel dient dan geweld.

Fantasie

De vele verhalen over robotisering die op dit moment opduiken in de IT en het grotere geheel van de economie hebben veel kenmerken van een sprookje. De voorspellingen wat robots ons gaan brengen, prikkelt de fantasie en ze hebben een sterk dreigende lading. Zo stelde Joseph Reger, CTO van de Emeia organisatie binnen Fujitsu, kortgeleden tijdens een bezoek aan Nederland, dat de kunstmatige intelligentie die neurale netwerken brengt, veel werkgelegenheid gaat kosten. Van repetitieve werkzaamheden tot hoogwaardig kenniswerk, geen beroep zal gespaard blijven. Bots kunnen op dit moment in tal van kennisdomeinen autonoom beslissingen nemen op basis van bekende en onbekende patronen. Beter en sneller dan de mens en met een snelle terugverdientijd. De kans is reëel dat werkgevers hier in toenemende mate voor zullen kiezen.

Zo ver is het nog niet. Op dit moment hebben bots nog zo hun beperkingen. Ze kennen de ins en outs van één specialisme, maar gaan onderuit zodra ze zich in een voor hen vreemd kennisdomein begeven. Een volgende stap in de evolutie van robots is algemene intelligentie, waarbij zij net als de mens goed staande weten te houden op onbekend terrein. De overtreffende trap komt als kunstmatige intelligentie zelfstandig innovatie op tal van terreinen vorm gaat geven. Op dat moment zijn mensen ook in dat creatieve proces van vernieuwing niet meer nodig.

Was er nou maar net als in het sprookje van de wolf en de zeven geitjes een oplettende moeder die de geitjes redde door de buik van de gulzige wolf open te snijden. De moraal is het element uit sprookjes die op dit moment ontbreekt aan de vele verhalen over robotisering. Wat is goed, wat is kwaad en welke heldendaad gaat het sprookje van de robot redden? Reger van Fujitsu doet een goede poging door te stellen dat de inzet van robotisering in kenniswerk regulering nodig heeft.

Transparant

Regulering moet allereerst transparantie bieden. Het script van bots, de routines en de gehanteerde algoritmes in het neurale netwerk zijn erop ingesteld om optimaal te leren in een specifiek kennis domein. Maar hoe die kennis precies tot stand komt in zo’n neuraal netwerk is niet transparant. In tegenstelling tot oudere vormen van bot scripting bevindt deze kennis zich niet in de regels softwarecode, die een bot aansturen. De beslissingspatronen zijn nauwer verweven met de data dan het kennissysteem zelf. Overheden moeten om die reden opleggen dat bots transparant zijn over de manier waarop hun beslissingen tot stand komen.

Ook op andere terreinen moet het menselijk belang niet uit het oog verloren worden. Hoe ver wil je gaan met de invoering van deze technologie? Wil je alleen de kosten van een transactiesysteem optimaliseren of ben je erop uit om een toekomstige bank te ontwerpen zonder werknemers? Het is belangrijk in een vroeg stadium na te denken over de impact van robotisering op de werkgelegenheid vindt ook Martin Ford, een Amerikaanse econoom die in zijn boek ‘Rise of the robots, technology and the threat of a jobless future’ aandacht vraagt voor de keerzijde van kunstmatige intelligentie. De mens heeft zich altijd kunnen aanpassen aan technologische vernieuwingen. Dit keer is het anders nu technologie zelf in staat is om te denken en te leren als een mens. Dat maakt deze innovatie zo radicaal anders. Amerikaan Ford is voorstander van een universeel basisinkomen.

De komst van algemene kunstmatige intelligentie die in iedere context zelfstandig de juiste informatie verzamelt en daarnaar handelt, laat nu misschien nog even op zich wachten. Dat gaat niet lang meer duren, waarschuwen kenners als Reger en Ford. Daarom is nu actie nodig nog voordat werk voor een belangrijk deel overgenomen wordt door robots. Er moet een ethisch kader komen dat morele normen en waarden rond de inzet van robots benoemt en bespreekbaar maakt. Alleen op deze manier kun je de mens centraal blijven stellen.

Het zou mooi zijn als de verhalen over robotisering meer doorspekt raken van morele uitspraken, zodat we op een voor een sprookje gebruikelijke manier kunnen eindigen. De robot deed het werk, zodat de mens met een gerust hart achterover kon leunen. En ze leefden nog lang en gelukkig..