5 redenen waarom het niet lukt een Algorithmic Business te worden

Digital Days object recognition

AI (Artificial Intelligence) Technologie wordt steeds normaler. Consumenten kijken tegenwoordig niet meer op van slimme toepassingen zoals stofzuigers, gezichtsherkenning of het herkennen van foto’s met AI.

Beslissingen op basis van AI

Bedrijven zien de mogelijkheden en duikelen over elkaar heen om de meest slimme toepassingen te bedenken. Het hele bedrijf dient veranderd te worden. Veel bedrijven willen graag een Algorithmic Business worden, waarbij de beslissingen in het bedrijf op basis van AI worden genomen.

Waarom zien veel toepassingen rondom AI dan nooit het levenslicht en waarom lukt het niet om het hele bedrijf beslissingen te laten maken op basis van data? Uit mijn eigen ervaringen zie ik het vaak mis gaan op verschillende terreinen:

  • Labs

We zetten gewoon een Lab op! AI ontwikkelingen bevinden zich vaak in een ‘Lab’ of andere innovatieve afdeling. Deze ideeën worden ontwikkeld vanuit een labgedachte, zonder rekening te houden met hoe we deze vernieuwende ideeën en technologieën naar de rest van de business brengen. De rest van het bedrijf heeft vaak geen weet van de mogelijkheden die ontwikkeld worden. Die afstemming heb je wel nodig om te transformeren.

  • De juiste infrastructuur

Maar het werkte op mijn laptop! Veel werk rondom algoritmes gebeurt nog vaak lokaal, zonder testen op juiste omgevingen. Ook het opschalen van algoritmes is vaak niet mogelijk. Zonder de juiste tooling is het voor een bedrijf lastig om veel van het innovatieve AI-werk naar de rest van de business te brengen.

  • Tekort aan Engineers

We hebben een Data Scientist nodig! Zonder na te denken waarom? Data Scientisten ontwikkelen modellen en gebruiken methoden om nieuwe inzichten uit data te halen. Het sleutelwoord hier is data. Zonder goede data is het ‘Garbage in, Garbage out’. Alle databronnen omtoveren in het juiste formaat en klaarmaken, zodat de business hier gebruik van kan maken is het werk van zeer getalenteerde Data Engineers. Voor je begint aan het bouwen van een Algorithmic Business heb je eerst Data Engineers nodig om je data te ontsluiten.

  • Management

Kun jij hier even een algoritme voor schrijven? Ik zie het vaak gebeuren: er is geen strategie ontwikkeld om te transformeren naar algoritme-gericht werken. Zonder na te denken wordt er een team neergezet dat vaak zeer kleine problemen oplost. Men durft vaak niet essentiële processen aan te pakken.

  • Niet alles is AI

Je bent niet bezig met AI! SQL queries, dashboards, rapportages, powerpoint slides. Allemaal zeer belangrijk, maar geen AI en het gaat je niet helpen om een Algorhitmic Business te worden.

Hoe doen we AI dan goed?

Dit zijn een aantal factoren, die ik vaak mis zie gaan als een bedrijf zichzelf wil ontwikkelen naar een algoritme gestuurde besluitvorming. Maar hoe doen we het dan goed? Hoe kunnen we ons bedrijf transformeren naar een Algorithmic Business?

Meer weten?

Uiteraard zijn er voldoende mogelijkheden om echt een Algorithmic Business te worden. Tijdens de Digital Day op 18 januari laat ik zien hoe je dit met meer success kunt aanvliegen.