Inleiding
Beslissen kan soms een ingewikkeld zijn. Soms vereist het een grondige analyse van diverse factoren. In veel situaties zijn deze criteria helder en meetbaar. AI kan als slimme beslisser deze criteria snel analyseren en gebruiken om beslissingen te nemen – veel sneller dan een menselijke analist.
Bovendien is AI niet onderhevig aan menselijke fouten, vooroordelen of emotionele besluitvorming, wat bijdraagt aan de consistentie van beslissingen. Deze week verkennen we een prikkelende stelling: elke beslissing in een proces kan door AI worden vervangen. Het wordt tijd om omgekeerd te denken: kom eens aantonen waarom een beslissing niet door een AI-model kan genomen worden.
Waarom AI een slimme beslisser is?
Snelheid en efficiëntie
Beeld je een groot telecombedrijf in. Het heeft tientallen dossierbeheerders in dienst. Dagelijks beslissen zij over goed- of afkeuringen van bijvoorbeeld terugbetalingsaanvragen. Elke aanvraag vergt zorgvuldige analyse en tijd. De dossierbeheerders worstelen met een groeiende achterstand en de klachten van klanten stapelen zich op. De klok tikt, en de stapel dossiers groeit, terwijl klanten ongeduldig wachten op een besluit. Nu stel je AI voor die de arena betreedt. In een oogwenk analyseert het de aanvragen en neemt beslissingen. Hierdoor kunnen de dossierbeheerders zich concentreren op complexere taken.
De reactietijd verkort drastisch en de efficiëntie schiet omhoog. Dit leidt tot betere klanttevredenheid en een sterke concurrentiepositie in de snelle telecommarkt.
Consistentie
In deze telecomarena moeten de dossierbeheerders consistent beslissen, ondanks verschillende persoonlijke interpretaties en mogelijk subjectieve meningen. AI, met zijn onbevooroordeelde en gestandaardiseerde aanpak, verzekert een gelijkmatige behandeling van elke aanvraag, ongeacht de hoeveelheid. Het schept een omgeving van eerlijkheid en transparantie. Een AI systeem als slimme beslisser draagt op die manier bij aan een positieve klantbeleving en vertrouwen in het bedrijf.
Het blijft een uitdaging in hetzelfde type beslissingen, zoals goed- of afkeuringen. Wanneer verschillende mensen deze moeten nemen, ontbreekt vaak de consistentie. Dat wordt nog moeilijkere als er ook een vorm van persoonlijke interpretatie bij komt kijken. AI-technologieën bieden het voordeel van onpartijdigheid en het vermogen om beslissingen te nemen zonder menselijke fouten of vooroordelen. Dit leidt tot een hogere mate van consistentie in beslissingen, wat op zijn beurt bijdraagt aan betere voorspelbaarheid en stabiliteit in bedrijfsprocessen en -resultaten. AI biedt een eenduidige meetlat voor alle aanvragen, waardoor de subjectiviteit die inherent is aan menselijke beoordelingen, wordt geëlimineerd.
Adaptief leren
AI-systemen kunnen leren van grote datasets en hun prestaties verbeteren met adaptief leren. Met meer feedback en data verfijnen ze hun modellen, verbeteren ze de nauwkeurigheid van voorspellingen en beslissingen.
Vergelijk het leren van een dermatoloog en een AI-systeem. Een dermatoloog kan gedurende zijn carrière kennis opdoen uit duizenden patiëntencasussen. Aan de andere kant, kan een AI-systeem worden getraind op miljarden afbeeldingen van huidaandoeningen uit de hele wereld. Het kan zo continu leren en zich aanpassen om nauwkeuriger diagnoses te stellen. Deze schaal van leren tilt de kwaliteit van besluitvorming naar een ander niveau. Elk nieuw datapunt draagt bij aan het verbeteren van toekomstige beslissingen en de snelheid van leren het verschil kan maken tussen leven en dood. Dit soort uitgebreide training stelt de AI in staat om zeldzame of complexe gevallen te identificeren. Zo tillen we deze belsissingen op een hoger niveau.
Flexibiliteit
Stel je voor, er komt nieuwe telecomwetgeving die invloed heeft op terugbetalingsprocedures. Menselijke dossierbeheerders zouden moeten worden bijgeschoold, een proces dat weken of zelfs maanden kan duren. Echter, een AI-systeem kan binnen no-time worden bijgewerkt met de nieuwe regels en onmiddellijk accurate beslissingen nemen conform de nieuwe wetgeving. Deze vorm van flexibiliteit maakt AI een onschatbare bondgenoot in een dynamische en regelgevingsintensieve sector. De naadloze en weerstandloze aanpassing van AI aan nieuwe regels verlicht de stress van verandering voor menselijke medewerkers. Het versnelt de overgang naar nieuwe regelgeving enorm.
Nieuwe inzichten
AI-technologieën hebben het vermogen om ‘onzichtbare’ patronen en correlaties in data te ontdekken die voor mensen moeilijk te identificeren zijn. Dit vermogen om diepere inzichten te verkrijgen kan leiden tot beter geïnformeerde beslissingen en een beter begrip van complexe marktdynamieken. Ik herinner me een analyse die we eens deden van verkiezingsuitslagen in Nederland. We zagen een verrassende correlatie tussen het weer op de verkiezingsdag en de stemmen voor CDA. Dit soort onverwachte inzichten is goud waard en AI is een meester in het graven naar dergelijke schatten in bergen data. Het ontrafelt patronen en correlaties die vaak over het hoofd worden gezien, biedt frisse perspectieven, en helpt bij het nemen van goed geïnformeerde beslissingen die een strategische voorsprong kunnen bieden. Door zulke onverwachte correlaties te ontdekken op een schaal en snelheid die voor mensen onmogelijk is, helpt AI organisaties om innovatieve strategieën te ontwikkelen en hun concurrentiepositie te versterken.
Voorbeelden van toepassingen
Het implementeren van AI in besluitvormingsprocessen kan een aanzienlijke impact hebben op de efficiëntie en effectiviteit van organisaties. Hier zijn enkele concrete voorbeelden van hoe bedrijven AI hebben gebruikt om hun besluitvorming te verbeteren.
Kredietscore bepaling bij banken
Banken zoals JPMorgan Chase hebben AI en machine learning geïmplementeerd om hun kredietrisicobeoordelingsprocessen te verbeteren. Door een veelheid aan financiële data te analyseren, kunnen deze AI-systemen nauwkeurigere en snellere kredietscores genereren, wat resulteert in beter geïnformeerde leningbeslissingen en verminderde risico’s.
Selectie van sollicitanten in HR
Bedrijven zoals Unilever hebben AI gebruikt om het wervingsproces te stroomlijnen. Met behulp van AI-gestuurde assessments en video-interviews kunnen HR-managers sneller en efficiënter de meest geschikte kandidaten identificeren op basis van vooraf bepaalde criteria, wat leidt tot een verbeterde matching en een sneller wervingsproces.
Prioritering van klantenservice tickets
Bedrijven in de klantenservice-sector, zoals Zendesk, hebben AI geïmplementeerd om inkomende tickets automatisch te prioriteren. Door het analyseren van de inhoud van klantvragen en historische data, kunnen deze systemen bepalen welke tickets onmiddellijke aandacht vereisen, wat resulteert in een verbeterde klanttevredenheid en efficiëntie.
Voorraadbeheer in retail
Retail-giganten zoals Walmart en Amazon gebruiken AI om hun voorraadniveaus te beheren en te voorspellen. Door analyse van verkoopgegevens, seizoensgebonden trends en andere factoren, kunnen deze AI-systemen helpen om overstocking of understocking te voorkomen en zo de kosten te verlagen en de efficiëntie te verbeteren.
Predictief onderhoud in productie
Productiebedrijven zoals Siemens hebben AI geïmplementeerd om predictief onderhoud van machines mogelijk te maken. Door het analyseren van machinegegevens kunnen deze AI-systemen potentiële storingen voorspellen voordat ze zich voordoen, wat resulteert in een verminderde downtime en lagere onderhoudskosten.
Deze case studies tonen aan hoe AI kan worden ingezet in verschillende sectoren en functionele gebieden om de besluitvorming te verbeteren. Door de lessen van deze toepassingen te leren, kunnen andere organisaties de potentieel transformatieve impact van AI op hun eigen besluitvormingsprocessen beter begrijpen en benutten.
Technologieën voor AI als slimme beslisser
De technologische vooruitgang in AI heeft een reeks tools en methodologieën voortgebracht die van cruciaal belang zijn voor verbeterde besluitvorming. Hieronder zijn enkele van deze technologieën uitgelicht.
Beslissingsbomen
Beslissingsbomen zijn een soort superviserende machine learning-algoritmen die op een intuïtieve en visuele manier werken, waardoor ze bijzonder nuttig zijn voor besluitvorming. Ze volgen een ‘als dit, dan dat’-logica, die lijkt op menselijke besluitvorming, door een reeks vragen te stellen en op basis van de antwoorden tot een besluit te komen. Dit biedt een heldere en transparante manier om de besluitvormingslogica te visualiseren en te begrijpen.
Rule-based Systems
Rule-based systemen werken door een vooraf gedefinieerde set van regels te volgen. Ze zijn zeer effectief waar de regels duidelijk en onveranderlijk zijn. Hoewel ze betrouwbaar zijn, kunnen ze minder flexibel zijn in vergelijking met machine learning-modellen, vooral wanneer er nieuwe data of veranderende omstandigheden zijn.
Predictive Analytics
Predictive analytics gebruikt statistische algoritmen en machine learning om toekomstige uitkomsten te voorspellen op basis van historische data. Dit helpt organisaties om proactiever te zijn in hun besluitvorming door potentiële toekomstige gebeurtenissen te anticiperen en dienovereenkomstig te plannen.
Deep Learning
Deep learning, een subveld van machine learning, maakt gebruik van neurale netwerken met vele lagen (deep neural networks) om complexe patronen in data te herkennen. Dit stelt organisaties in staat om inzichten te verkrijgen uit complexe, ongestructureerde data zoals afbeeldingen, tekst en geluid, wat kan bijdragen aan beter geïnformeerde besluitvorming.
Reinforcement Learning
Reinforcement learning is een type machine learning waarbij een agent leert om beslissingen te nemen door interactie met een omgeving. Dit kan bijzonder nuttig zijn in situaties waar de beste beslissingen worden geleerd door trial-and-error, en kan leiden tot geautomatiseerde systemen die zichzelf verbeteren over de tijd.
Natural Language Processing (NLP)
NLP-technologieën stellen machines in staat om menselijke taal te begrijpen en te genereren, wat cruciaal is voor besluitvorming in gebieden zoals klantenservice, sentimentanalyse en marktonderzoek.
Door deze technologieën te integreren, kunnen organisaties hun besluitvormingsprocessen drastisch verbeteren, waardoor ze sneller en nauwkeuriger worden, terwijl ze ook nieuwe inzichten verkrijgen die voorheen onbereikbaar waren. Elk van deze technologieën brengt unieke voordelen en mogelijkheden met zich mee, waardoor organisaties hun benadering van besluitvorming kunnen aanpassen aan de specifieke eisen van hun domein en operationele context.
Ethiek en Verantwoordelijkheid
Het verkennen van de wereld van AI als slimme beslisser is als het betreden van een complex doolhof, waar elk pad ons naar verschillende ethische overwegingen en verantwoordelijkheidsvraagstukken leidt. Elk van deze elementen eist onze aandacht en zorgvuldige navigatie. Hier zijn enkele van de belangrijkste punten die ik al tegenkwam:
Bias en discriminatie
Het landschap van AI is als een weerspiegeling van de menselijke samenleving, waar AI-systemen leren van de historische data die we hen voeden. Ze zijn dus ook letterlijk echo’s van vooroordelen die op het “internet” leven. Bij het navigeren door dit landschap kwam ik tot het besef dat als deze data bevooroordeeld zijn, de AI-systemen die daarvan leren ook bevooroordeeld kunnen zijn. Ze gaan deze vooroordelen dus potentieel “repliceren”. Dit kan leiden tot onrechtvaardige of discriminerende beslissingen, vooral in gevoelige domeinen zoals HR of het verstrekken van leningen, waar het dan ook kan leiden tot een zware en foutieve impact op mensen.
Transparantie en verantwoordelijkheid
Het is cruciaal dat organisaties transparant zijn over het gebruik van AI in hun beslissingen. De AI-act suggereert ook dat je steeds aangeeft of AI een beslissing heeft genomen. Wie is verantwoordelijk wanneer een AI-systeem een fout maakt of een schadelijke beslissing neemt? Het vaststellen van duidelijke lijnen van verantwoordelijkheid is essentieel en zal vorm krijgen in de komende jaren.
Privacy
AI-systemen hebben vaak toegang tot grote hoeveelheden persoonlijke en gevoelige informatie nodig om effectief te zijn. Het waarborgen van de privacy en beveiliging van deze data is van cruciaal belang om het vertrouwen van het publiek te winnen en te voldoen aan wettelijke en regulatoire vereisten, zoals bijvoorbeeld de GDPR wetgeving.
Explainability
AI als slimme beslisser, en met als beslisser in deep learning-modellen, kan zeer complex en moeilijk te begrijpen zijn. Zelfs voor experts. Het vermogen om de beslissingen van een AI-systeem uit te leggen en te interpreteren is essentieel voor het opbouwen van vertrouwen.
Hoe hiermee omgaan?
- Bewustwording creëren: Het is cruciaal om een cultuur van bewustwording te creëren binnen organisaties over de risico’s van vooroordelen in AI-systemen. Trainingen en workshops kunnen nuttig zijn om teams te leren over hoe bias ontstaat. Het is ook waardevol om partnerships aan te gaan met academische instellingen, industrieorganisaties en andere stakeholders om gezamenlijk te werken aan het opbouwen van een cultuur van ethische verantwoordelijkheid in de bredere samenleving.
- Diverse data verzamelen: Door het verzamelen van een diverse en representatieve dataset, kunnen organisaties proberen de kans op vooroordelen te verminderen. Het is van belang om data uit verschillende bronnen en demografieën te betrekken om een breder perspectief te verkrijgen.
- Bias-detectie tools Gebruiken: Er zijn tools beschikbaar die kunnen helpen bij het identificeren van vooroordelen in AI-modellen. Door deze tools te gebruiken, kunnen organisaties potentiële problemen aanpakken voordat ze schadelijke effecten hebben.
- Transparante algoritmen gebruiken: Waar mogelijk, kunnen transparante en interpreteerbare algoritmen helpen bij het blootleggen van ingebouwde vooroordelen, en bieden ze een venster om te begrijpen hoe beslissingen worden genomen.
Implementatie en evaluatie
- Continue evaluatie en aanpassing: Het is belangrijk om een proces van continue evaluatie en aanpassing te hebben. Om zo vooroordelen in AI-systemen te identificeren en te corrigeren naarmate nieuwe inzichten en data beschikbaar komen.
- Externe audits overwegen: Onafhankelijke audits kunnen een onpartijdige beoordeling bieden van de eerlijkheid en ethiek van AI-systemen. Ze kunnen helpen bij het opbouwen van vertrouwen bij stakeholders en het publiek.
- Een aanbevolen aanpak om transparantie te krijgen is het ontwikkelen van een AI-governance raamwerk. Zo een raamwerk bevat duidelijke richtlijnen en procedures voor het gebruik van AI. Het is ook nuttig om een multi-disciplinair ethisch comité op te zetten dat bestaat uit vertegenwoordigers van verschillende afdelingen, evenals externe experts indien mogelijk. Dit comité kan regelmatig bijeenkomen om de implementatie van AI en de bijbehorende ethische overwegingen te beoordelen.
- Naast de naleving van wettelijke en regulatoire vereisten zoals GDPR, is het ook belangrijk om een Privacy Impact Assessment (PIA) uit te voeren vooraleer AI-systemen te implementeren. Dit helpt bij het identificeren en mitigeren van mogelijke privacyrisico’s.
Strategische samenwerkingen en voortdurende innovatie
- Het ontwikkelen en promoten van ethische richtlijnen en gedragscodes die specifiek zijn voor AI- en datawetenschapspraktijken binnen een organisatie kan helpen bij het verankeren van ethische overwegingen in het dagelijks werk van teams.
- Het overwegen van het gebruik van open source-tools en het bijdragen aan open standaarden kan helpen bij het bevorderen van transparantie en samenwerking, zowel binnen als buiten de organisatie.
- Het opbouwen van interdisciplinaire teams met expertise in ethiek, recht, sociologie, en aanverwante gebieden, naast technische en data-expertise, kan een rijker en meer genuanceerd begrip van de ethische implicaties van AI-werk mogelijk maken.
- Het blijven investeren in en verkennen van nieuwe technologieën die de transparantie, uitlegbaarheid, en verantwoordelijkheid van AI-systemen kunnen verbeteren is cruciaal. Dit omvat onderzoek naar en ontwikkeling van technologieën zoals federated learning, differential privacy, en homomorphic encryption, die allemaal kunnen bijdragen aan betere privacybescherming en gegevensbeveiliging.
- Actieve betrokkenheid bij beleidsdiscussies en samenwerking met regelgevende instanties kunnen helpen bij het vormgeven van een gunstig regelgevingskader voor ethische AI en het waarborgen van naleving van bestaande en toekomstige regelgeving
Door deze stappen te nemen, kunnen organisaties streven naar rechtvaardigere en meer ethische AI-systemen, en werken aan het verminderen van de risico’s van bias en discriminatie in hun besluitvormingsprocessen.
AI als slimme beslisser – conclusie
AI is wel degelijk een slimme beslisser. Het belooft de besluitvorming in organisaties drastisch te versnellen, te standaardiseren en in sommige gevallen te verbeteren. Door haar voortdurende evolutie en aanpassingsvermogen wordt het een onontbeerlijk hulpmiddel in de hedendaagse bedrijfsvoering.
Wat kan je nog verwachten?
In ons vorige artikel hebben we besproken hoe AI routinewerk kan overnemen om ruimte te creëren voor creativiteit en innovatie. Dit artikel diept verder uit hoe AI als slimme beslisser een proces sneller, consistenter en kwalitatief beter kan maken. De komende weken worden nog volgende onderwerpen behandeld:
- Week 3: “Directe feedback met AI” – Snelle, accurate en real-time informatie wanneer je het het meest nodig hebt.
- Week 4: “Individuele klantbenadering” – Hoe AI kan helpen in het creëren van een meer gepersonaliseerde klantervaring.
- Week 5: “De AI-probleemoplosser” – Als je steeds vastloopt op hetzelfde punt, vindt AI een uitweg.
- Week 6: “Kwaliteitsbewaking met AI” – Waarborg de kwaliteit van je producten of diensten door continue monitoring.
- Week 7: “Efficiënte goedkeuringsprocessen” – Versnel en verbeter goedkeuringsprocessen door het inzetten van slimme algoritmen.
- Week 8: “Prioriteiten stellen met behulp van AI” – Laat AI het zware werk doen bij het prioriteren van taken.
Dit geeft een vooruitblik op de uiteenlopende toepassingen van AI die in de komende weken zullen worden besproken. We blijven het potentieel van AI schetsen om organisatorische processen te transformeren.