Hoe Nederlandse organisaties AI volledig kunnen benutten

AI heeft de potentie om enorme winst te genereren voor organisaties over de hele wereld, door bijvoorbeeld processen te stroomlijnen, besluitvorming te verbeteren of innovatieve probleemoplossing mogelijk te maken. De sleutel tot het benutten van dit potentieel ligt in gegevens.

AI-modellen leren van patronen in de gegevens waarmee ze zijn getraind. Als je slechte informatie invoert, komt er slechte informatie uit. Als een gegevensset bevooroordeeld, onvolledig of niet representatief is, kan de output van AI deze gebreken overnemen.

Het probleem is dat veel organisaties moeite hebben met het gebruik van waardevolle informatie binnen hun bedrijf. Dat moet snel worden opgelost, want goede gegevens maken het verschil tussen AI-modellen die bedrijven vooruit helpen, en modellen die juist alles compliceren.

De problemen bij het gebruik van gegevens

Een veelvoorkomende oorzaak van problemen bij het gebruik van gegevens binnen organisaties, is een verouderde infrastructuur die niet voldoet aan de moderne gegevensvereisten. Volgens een onderzoek van Public First maakt 27% van de Nederlandse bedrijven gebruik van grote gegevenssets (big data) die voor traditionele software te groot en complex zijn om te verwerken.

Vanwege hun gebrek aan snelheid en beperkte functionaliteit hebben verouderde systemen moeite met het extraheren, verwerken en beheren van de enorme hoeveelheden gegevens die nodig zijn voor het trainen van AI-modellen.

Een tweede obstakel wordt gevormd door gegevenssilo's die ontstaan door het gebruik van verschillende systemen binnen de organisatie. Doordat gegevens op verschillende servers zijn opgeslagen, kan het bijzonder moeilijk en tijdrovend zijn om bruikbare informatie te vinden. Vaak is het alleen mogelijk om gefragmenteerde gegevenssets te verzamelen, wat leidt tot inconsistenties die de AI-output meer schaden dan goed doen.

Nu organisaties geconfronteerd worden met een tekort aan gegevens, moeten ze verouderde systemen en processen tegengaan met moderne technologie en geïntegreerde systemen die informatie eenvoudiger toegankelijk en beter te beheren maken. Dat klinkt misschien als een enorme reorganisatie, maar het proces is veel minder ingewikkeld dan je zou denken.

De basis leggen voor gegevens

De oplossing voor het beheer van verspreide gegevens is het creëren van een gecentraliseerde hub. Wanneer gegevens worden geconsolideerd, zijn ze veel toegankelijker. Dat betekent dat het minder tijd kost om verschillende systemen te doorzoeken en er meer tijd is voor het trainen van AI.

Deze centrale hub kan in twee stappen worden ontwikkeld:

1. Identificeer alle verschillende gegevensbronnen binnen de organisatie en beoordeel de kwaliteit van elke bron. Het identificeren en corrigeren van onnauwkeurigheden is van essentieel belang om ervoor te zorgen dat de centrale hub is ontwikkeld op basis van betrouwbare gegevens van hoge kwaliteit.
2. Implementeer een digitaal platform dat als de kern van gegevensbeheer zal dienen. Het Now Platform kan bijvoorbeeld worden geïntegreerd met verschillende systemen en zorgt ervoor dat gegevens naadloos via één architectuur worden verwerkt.

Als de hele organisatie werkt vanuit één betrouwbare bron, wordt het risico op verkeerde interpretatie beperkt. Dat kan ervoor zorgen dat de informatie die aan AI wordt geleverd consistenter is en de output van hogere kwaliteit is.

Het juiste digitale platform maakt gegevensbeheer eenvoudiger door processen zoals gegevensinvoer, -validatie en -migratie te vereenvoudigen. Door deze taken te versnellen, blijft informatie up-to-date en toegankelijk zodat AI-modellen voortdurend verfijnd worden.

AI aan het werk zetten

De volgende stap is het uitvoeren. Houd er rekening mee dat niet elke AI-toepassing geschikt is voor ieder bedrijf: elk bedrijf heeft namelijk verschillende doelen en uitdagingen.

Een centrale gegevenshub kan een holistisch beeld bieden van waar AI verbetering mogelijk maakt binnen jouw organisatie. Met dat inzicht is het vervolgens mogelijk om AI-modellen verder aan te passen aan specifieke behoeften.

We nemen als voorbeeld een bedrijf in de financiële dienstverlening dat de klantervaring wil verbeteren met behulp van AI:

• Dit bedrijf heeft te maken met diverse soorten klanten, elk met verschillende financiële voorkeuren en investeringsdoelen.
• In dit scenario creëert het bedrijf een centrale gegevenshub met klantinformatie, transactiegeschiedenis en interactielogs van alle systemen.
• Het resultaat is een uitgebreid overzicht van klantgegevens met patronen en voorkeuren; informatie die voorheen verspreid was door de hele organisatie.
• Vanaf hier kan het bedrijf een AI-model aanpassen aan specifieke klantbehoeften.
• Het AI-model kan bijvoorbeeld worden ontworpen om uitgavenpatronen te analyseren, investeringskansen te helpen voorspellen en budgetteringsstrategieën aan te bevelen.

Door AI af te stemmen op klantpersona's, kunnen dergelijke organisaties unieke uitdagingen van klanten aanpakken en hun serviceniveau versterken, terwijl de klanttevredenheid en -loyaliteit worden verbeterd.

Het volledige potentieel van AI benutten

Geïntegreerde systemen zijn de sleutel tot het benutten van gegevens en het profiteren van AI. Door gegevensbronnen op één platform samen te brengen, kunnen bedrijven de gegevens eenvoudig identificeren en verifiëren.

Met betrouwbare gegevens kunnen organisaties AI-technologie perfect aanpassen aan hun bedrijfsvereisten, de voordelen van technologie benutten en ervan profiteren.

Ontdek hoe platformintegraties jouw organisatie kunnen helpen.