Inleiding
In de afgelopen weken heb ik jullie laten zien hoe AI ons leven op veel manieren eenvoudiger maakt, van het automatiseren van routinetaken tot het nemen van beslissingen of zelfs het personaliseren van klantinteracties. In dit deel focussen we op een minder belicht aspect. Het gaat om de rol van AI in probleemoplossing. We verkennen AI’s vermogen voor innovatieve oplossingen. Deze zijn bedoeld voor complexe uitdagingen. Zo ontpopt AI zich als een ware ‘AI-probleemoplosser’.
De grenzen van traditionele probleemoplossing
In organisaties stuiten we vaak op problemen die weerbarstig lijken – complexe uitdagingen waar traditionele methoden tekortschieten. Traditionele benaderingen zijn vaak gebaseerd op lineair denken, vertrouwen op bekende patronen en eerdere ervaringen. Dit werkt goed voor alledaagse problemen. Maar de huidige wereld zit vol nieuwe technologieën en snel veranderende markten. Deze methoden kunnen ons vast laten lopen. Neem een bedrijf dat kampt met plotselinge marktveranderingen. Of een technologische verstoring. Gebruikelijke strategieën werken daar vaak niet meer.
Laten we dit illustreren met een persoonlijke ervaring. Toen ik 16 was, kreeg ik de kans om een schrijnwerker te helpen met een uitdagend project: honderden houten sterren zagen uit een beperkte hoeveelheid hout voor een lokaal festival. Het was een klassiek ‘stock cutting problem’, een scenario waarin traditionele methoden al snel tot inefficiënte resultaten leiden. Met alleen een zaag en een liniaal zou de schrijnwerker aanzienlijke hoeveelheden hout verspillen. Echter, door de kracht van algoritmes en programmeren ontdekte ik een manier om het probleem op een veel efficiëntere manier aan te pakken. Na uren in de bibliotheek en eindeloos programmeren in GW PASCAL, ontwikkelde ik een algoritme dat de snijpatronen optimaliseerde om het houtafval te minimaliseren. Deze ervaring, hoewel decennia geleden, toont aan dat wanneer traditionele methoden ons in de steek laten, een creatieve en technologische benadering ons kan leiden naar oplossingen die we ons eerder niet konden voorstellen. Maar wat zou er gebeuren als het geen sterren meer zouden zijn en eerder cirkels? Of als het niet meer gaat over hout zagen maar eerder over het optimaal vullen van een zeecontainer?
AI – de creatieve probleemoplossing
AI breekt deze beperkingen door zijn vermogen om complexe patronen te herkennen en nieuwe verbanden te leggen. Neem bijvoorbeeld de wereld van bordspellen zoals schaken of Go. AI-programma’s, zoals AlphaGo, ontwikkelen nieuwe strategieën. Deze waren voorheen ondenkbaar voor mensen. Ze analyseren patronen en speelstijlen. Dit gebeurt op een manier die onze hersenen overstijgt. Deze zelfde principes kunnen worden toegepast in zakelijke scenario’s. AI kan ongeziene verbanden in data ontdekken, nieuwe markttrends voorspellen of innovatieve productontwikkelingsstrategieën voorstellen.
Net zoals het algoritme dat ik ontwikkelde voor het snijden van hout, gaat AI verder dan het simpelweg volgen van voorgeprogrammeerde instructies. Het leert van datasets en past zich aan om nieuwe, onbekende uitdagingen aan te gaan. Stel je voor dat een AI-model getraind wordt met verschillende houtafmetingen en vormen. Na voldoende training kan het model oplossingen bieden voor totaal nieuwe scenario’s, zoals andere houtsoorten of vormen. Dit toont aan dat AI niet alleen gaat over het automatiseren van taken, maar ook over het creëren van systemen die kunnen leren en zich aanpassen aan nieuwe situaties, in staat om problemen op te lossen die te complex of veranderlijk zijn voor handgeschreven code.
Door deze lens bekeken, wordt AI een essentiële partner in het overwinnen van zakelijke uitdagingen. Het verbetert niet alleen efficiëntie. Of automatiseert taken. Het opent ook deuren naar nieuwe mogelijkheden. En biedt innovatieve oplossingen voor voorheen onoplosbare problemen.
Praktische toepassingen van AI als probleemoplossing in organisaties
Een uitstekend voorbeeld van AI in actie is de logistieke sector. Hier kan AI niet alleen routes optimaliseren voor efficiëntie, maar ook anticiperen op veranderende omstandigheden zoals weersveranderingen of verkeerspatronen. In de financiële sector ontwikkelde AI complexe modellen. Deze beoordelen onder andere risico’s. Ook optimaliseren ze bijvoorbeeld beleggingsstrategieën. Dit overtreft de huidige traditionele methoden. Deze ‘outside the box’-benaderingen zijn onmisbaar in snel veranderende industrieën waar de ‘oude manier van doen’ simpelweg niet meer voldoet.
Probleemoplossing in klantenservice
- AI-chatbots verbeteren de klantenservice aanzienlijk, door vragen te beantwoorden en assistentie te bieden, wat de wachttijd voor klanten vermindert.
- Intercom gebruikt een combinatie van menselijke medewerkers en een AI-chatbot om klantvragen te beantwoorden en proactief ondersteuning te bieden.
- Twilio biedt een contact center platform met chatbots en automatiseringsfuncties om de klantenservice te personaliseren en aan te passen aan verschillende communicatievormen.
- Emplifi ontwikkelt klantenserviceproducten met een conversatiebot die real-time productaanbevelingen en updates geeft, wat resulteert in een meer gepersonaliseerde online klantenservice.
Probleemoplossing in Cybersecurity
- AI wordt gebruikt om online informatie te beschermen, dreigingen te detecteren, aanvallen af te weren en toekomstige inbreuken te voorspellen.
- LogRhythm ontwikkelt AI-cybersecurityoplossingen die dreigingsdetectie, incidentrespons en beheertaken automatiseren.
- SparkCognition biedt een reeks AI-aangedreven diensten aan voor verschillende industrieën, waaronder deep learning, NLP en vision technologie voor cybersecurity.
Toepassingen in werving en personeelsbeleid
- Eightfold gebruikt deep learning AI in hun talentintelligentieplatform om bedrijven te helpen de ideale kandidaten te vinden en loopbaanadvies te geven.
- Leoforce’s rekruteringsplatform Arya gebruikt AI om talent te vinden en te betrekken, door gegevens te analyseren om relevantere kandidaten te selecteren en verloop te verminderen.
- Textio benut natuurlijke taalverwerking om recruiters te helpen effectievere wervingsmarketingcontent te produceren.
AI, de Hype voorbij!
In mijn boek “AI, de hype voorbij!” en in mijn keynotes heb ik het nog over andere sprekende voorbeelden:
- De implementatie van Kate door KBC als een digitale assistent voor bank- en verzekeringszaken illustreert hoe AI de klantenservice kan transformeren.
- Kazou’s gebruik van AI voor het personaliseren van brochures en webpagina’s op basis van klantprofielen toont aan hoe AI de klanttevredenheid en loyaliteit kan verbeteren.
- AI wordt verder in mijn boek nog behandeld voor voorspellende analyses in projecten met een zorgverzekeraar en stadsanalyses, waar het helpt bij het proactief analyseren van gezondheids- en veiligheidsrisico’s.
Deze voorbeelden laten zien hoe AI bedrijven helpt. Ze werken niet alleen efficiënter. Maar anticiperen ook proactief op toekomstige uitdagingen. Dit leidt tot innovatieve oplossingen. En tot verbeterde dienstverlening.
AI in data-analyse en besluitvorming
AI’s vermogen om grote datasets te doorgronden en unieke inzichten te bieden, is revolutionair. Moderne AI-technologie kan licht werpen op complexe gegevensverzamelingen, waarbij zowel gestructureerde als ongestructureerde data snel en efficiënt worden geïnterpreteerd. Bijvoorbeeld, een organisatie kan AI gebruiken om ongestructureerde sociale media data te interpreteren om te beslissen over het openen van een nieuwe locatie, gebaseerd op de interesse in hun producten in een specifieke regio. Deze tools stellen bedrijven in staat om opkomende kansen te benutten, middelen te optimaliseren, en risico’s te beperken, wat een concurrentievoordeel oplevert doordat AI ongestructureerde data sneller en nauwkeuriger kan analyseren dan concurrenten.
Een ander belangrijk aspect van AI in data-analyse is real-time data-analyse. Dit omvat het verzamelen, verwerken en analyseren van gegevens zodra deze worden gegenereerd of ontvangen, iets dat bijna onmogelijk is voor menselijke werknemers. Deze strategie stelt bedrijven in staat om patronen, trends en afwijkingen te identificeren terwijl ze zich voordoen, waardoor ze geïnformeerde beslissingen en voorspellingen kunnen maken op basis van actuele informatie.
Implementatie van AI-probleemoplossing
De implementatie van AI vereist een open mindset en de bereidheid om conventionele methoden in vraag te stellen. Het erkennen dat de toekomst van bedrijfsvoering in toenemende mate afhangt van onze bereidheid om te experimenteren en te leren van AI-gestuurde technologieën is cruciaal. Real-time besluitvorming met AI betreft het snel evalueren van en reageren op nieuwe informatie, vaak noodzakelijk bij natuurrampen, PR-noodsituaties of onverwachte gebeurtenissen, waardoor bedrijven in het moment strategieën kunnen ontwikkelen om deze situaties aan te pakken.
AI-gedreven real-time data-analyse kan de klantervaring verbeteren door gepersonaliseerde aanbevelingen te bieden en klantvragen op te lossen. Bovendien helpen AI-gedreven inzichten bedrijven nieuwe inkomstenstromen te identificeren, middelen te optimaliseren en operationele kosten te verminderen, waardoor bedrijven hetzelfde werk kunnen doen met minder werknemers.
Enkele gekende voorbeelden zijn:
- Amazon Go: Gebruikt AI-gedreven computervisie en sensoren om klantacties te detecteren en aankopen automatisch te verrekenen zonder traditionele kassa’s.
- Netflix: Past AI toe om real-time gebruikersgegevens te analyseren en gepersonaliseerde contentaanbevelingen te maken.
- Uber: Gebruikt AI-algoritmen om vraag te voorspellen, prijzen te optimaliseren en chauffeurs efficiënt met klanten te matchen.
Deze voorbeelden tonen aan hoe AI niet alleen reageert op de huidige bedrijfsomgeving, maar ook helpt toekomstige strategieën vorm te geven door middel van geavanceerde data-analyse en besluitvormingscapaciteiten.
Conclusie
Terwijl we verdergaan in de wereld van AI, zien we de ware impact. AI is meer dan een trend of hype. Het overstijgt de grenzen van probleemoplossing en besluitvorming. En opent nieuwe horizonten in vele sectoren.
Het optimaliseert logistieke processen en transformeert klantenservice. Het revolutioneert ook cybersecurity en personeelswerving. Zo wordt AI een onmisbare bondgenoot in het bedrijfsleven. Het is meer dan een tool voor automatisering. AI is een dynamische partner. Het leert, past zich aan en biedt unieke oplossingen voor complexe problemen.
Mijn eigen ervaring met het optimaliseren van houtsnijpatronen vele jaren geleden was slechts een vroeg voorbeeld van hoe technologie ons kan helpen verder te kijken dan de beperkingen van conventionele methoden. Vandaag de dag, met geavanceerde AI, zijn de mogelijkheden vrijwel onbegrensd.
Vooruitkijkend is het duidelijk: AI omarmen is een noodzaak. Het is essentieel voor competitiviteit en relevantie in onze veranderende wereld. De toekomst is voor hen die conventionele methoden uitdagen. En voor hen die de kracht van AI volledig benutten. Ik kom daar met veel plezier eens in jouw organisatie over praten!