Kunstmatige intelligentie (ai) en machine learning hebben hun impact op organisaties in vrijwel alle sectoren – en deze influentie neemt alleen maar toe. Zo nemen ai en machine learning repetitieve werkzaamheden van medewerkers over en zullen ze vrijwel alle organisaties op een of andere manier helpen.
Spelen ai en machine learning vandaag een centrale rol spelen in het bedrijfsleven en het technologische nieuws, tien jaar geleden speelden die ontwikkelingen zich af in de academische wereld. Immers, de praktische toepassing van ai voor bedrijven was destijds beperkt en niemand verwachtte dat het uit zou groeien tot wat het nu is.
Zoals van vooruitstrevende ceo’s te leren valt, is het verstandig af en toe de gok te wagen en tien procent van het r&d-budget te investeren in een technologie die zichzelf nog niet heeft bewezen, maar in potentie zijn investering flink zal terugbetalen. Bij SnapLogic was de gok acht jaar geleden de investering in machine learning.
Onorthodoxe keuze
Machine learning kwam in 2010 op als een veelbelovende technologie en bedrijven begonnen te onderzoeken hoe zij machine learning konden implementeren in het bedrijf. Wij besloten ook ‘de gok’ te wagen en maakten in de startupfase de onorthodoxe keuze om ondanks een klein budget en weinig personeel een professor computerwetenschappen van de universiteit van San Francisco aan te nemen en hem te vragen met een andere bril naar machine learning te kijken. Greg Benson ging aan de slag met machine learning en de mogelijkheden om dit te koppelen aan enterprise-integratie. Hij koppelde machine learning aan predictive field linking, een techniek die de nadelige aspecten van integratie vermindert, en dit speelde een belangrijke rol in de ontwikkeling van het belangrijkste product van het bedrijf.
Omdat wij vooral vanuit de business naar innovaties keken, hoopten wij tot andere ideeën te komen door out-of-the-box denkers uit zowel de praktijk als de academische wereld samen te voegen. Door de discussies en perspectieven die volgden, maakten we enorme stappen op het gebied van machine learning.
Academische wereld
Dit voorbeeld geeft aan dat er waarde is te halen uit het samenbrengen van professionals uit verschillende disciplines, zeker op het gebied van ai en machine learning.
Ai wordt in de praktijk ontwikkeld voor specifieke doelstellingen, vaak aangejaagd door klantbehoeften of gekoppeld aan product- en omzetdoelstellingen, met specifieke tijdlijnen en resultaten in het achterhoofd. Dee academische wereld experimenteert vooral met ai om erachter te komen waar het toe in staat is, zonder enige beperking. Deze twee benaderingen vereisen verschillende vaardigheden en dienen op het eerste gezicht niet hetzelfde doel. Maar omdat ai steeds meer onderdeel uitmaakt van ons dagelijks leven, is het belangrijk dat beide werelden samenkomen om ideeën, best practices en data uit te wisselen. Om innovatie te stimuleren en te versnellen ten voordele van het bedrijfsleven, de wetenschap en de maatschappij in het algemeen, moet er van elkaar worden geleerd en worden samengewerkt.
Ai en machine learning veranderen de wereld en de ontwikkeling hiervan vereist dat de knapste koppen samenwerken. Academici bezitten de out-of-the-box-creativiteit, maar ontberen vaak tijd en resources om ideeën uit te werken; resources en tijd die bedrijven vaak wel hebben. De samenwerking tussen de academische wereld en de praktijk is de afgelopen jaren dan ook geïntensiveerd. Gerenommeerde universiteiten werken samen met marktleiders op het gebied van ai om enerzijds academici kennis te laten maken met businesscases uit de praktijk en anderzijds het werkveld wetenschappelijke kennis te bieden.
Iris
Een aantal jaar geleden vroegen we Benson nog eens naar machine learning te kijken en dan met name naar nieuwe technologische ontwikkelingen. Zijn focus lag op de vraag hoe deze waren toe te voegen aan het belangrijkste product van het bedrijf en zo de productiviteit voor gebruikers en waarde voor onze klanten te verbeteren. Dit leidde tot de introductie ons product dat machine learning toepast om enterprise-integratie mogelijk te maken.
De gok om te investeren in machine learning en het aannemen van academicus heeft het bedrijf geen windeieren gelegd. Dit is te danken aan de gezamenlijke ideeën, aanpak en ontwikkelingen die voort zijn gekomen uit de samenwerking van zakelijke en academische breinen en vaardigheden. Ai heeft de toekomst. En om voor iedereen een mooie toekomst te realiseren, moeten praktijk en wetenschap samenwerken om het potentieel van ai tot wasdom te laten komen.
Gaurav Dhillon, ceo van SnapLogic
