De it-sector is altijd vatbaar geweest voor hypes en beloftes van wondermiddelen. Vaak lopen de marketeers op de ontwikkelaars vooruit en steken de loftrompet over the next big thing. Congressen staan in het teken van een trendy nieuwe technologie en journalisten schrijven artikelen vol. Ondertussen zoeken durfkapitalisten de hele wereld af naar startups die zich in de nieuwe technologie specialiseren. Dat gebeurde met rfid, service-oriented architecture, de cloud, blockchain, 5G en tientallen andere technologieën. En nu is het de beurt aan artificiële intelligentie (ai).
Ai is geweldig en het is absoluut een van de meest veelbelovende technologieën voor het veranderen van de toekomst van it en bedrijfsautomatisering, maar we moeten we onszelf er soms aan herinneren dat het als concept al ongeveer een halve eeuw bestaat. De verleiding is groot om, wanneer een onderwerp zoveel aandacht krijgt, te doen alsof het een soort universeel wondermiddel is dat breed toepasbaar is. Maar laten we eerlijk zijn: veel it-processen kunnen zonder ai.
Nieuwe tools
‘Voor een man met een hamer lijkt alles op een spijker’, zei Mark Twain ooit. Dat geldt ook voor ai, en het is belangrijk om na te gaan waarom dat zo is. Als we op zoek zijn naar een oplossing voor it-problemen, is onze eerste impuls om naar nieuwe tools te kijken. Maar cio’s moeten zich een veel belangrijkere vraag stellen: op welke huidige zakelijke problemen en kansen moeten we ons richten?
Het is makkelijk om toe te geven aan de hype rond het automatiseren van bedrijfsomgevingen met behulp van ai. Het meegaan in deze trend helpt bijvoorbeeld ook om investeerders aan te trekken. Cio’s doen er zeker goed aan om de ontwikkelingen op het gebied van ai te volgen en de toepassingsscenario’s daarvan te bestuderen. Maar ai is bij tachtig procent van de erp-processen onnodig. Dat wil natuurlijk niet zeggen dat ik geen waarde zie in het inzetten van ai voor bijvoorbeeld de project- of personeelsplanning. Een ml-algoritme zou bijvoorbeeld herhalingspatronen kunnen uitlichten en het succes of falen van verschillende benaderingen kunnen voorspellen. Maar zelfs hier is ai niet per definitie nodig: we kunnen veel van deze dingen al lang en breed doen met behulp van in de praktijk bewezen algoritmes en op de markt verkrijgbare development-tools.
Succes met erp
Succes op erp-gebied vraagt om integratie van alle mogelijke applicaties. Dit is nodig voor het ontwikkelen van snelle informatieverwerking en het voorkomen van datasilo’s. Goede erp-systemen dwingen gebruikers om rekening te houden met alle praktische aspecten en helpen hen om onregelmatigheden aan het licht te brengen. Een hechte integratie van verschillende componenten is het ticket naar succes. Maar als kerncriteria, zoals tijd en facturatie, onvoldoende met elkaar zijn geïntegreerd heb je een groot probleem.
Het doel is dus om in je organisatie te zoeken naar alle data-elementen die nodig zijn voor een bepaald bedrijfsproces en die naadloos met elkaar te verbinden. Dankzij de juiste automatisering weet het erp-systeem bijvoorbeeld dat een medewerker aan het reizen is en daardoor meer informatie moet hebben over de onkostendeclaraties in de lokale valuta en de verwerking daarvan. Dat zorgt vervolgens weer voor tijdsbesparingen voor de gebruikers en financiële teams.
Overstokje
Ai is dus geen toverstokje. Ook in gebieden waarin deze technologie het verschil kan maken, is het belangrijk om te onthouden dat ai nog altijd vraagt om feitelijke accurate en op een centrale locatie ondergebrachte data. De singularity zal nog lang op zich laten wachten, en ai is niet per definitie in staat om antwoord te geven op complexe vraagstukken met diverse variabelen. Algoritmes werken simpelweg niet zo. Als we geen platform ontwikkelen voor het bepalen van de omvang van een proces en het verwerven van inzicht daarin, zal ai ons nul komma nul bieden.
Een goede cio moet altijd kritisch kijken naar wat een nieuwe technologie brengt. In dit innovatietijdperk moeten cio’s zichzelf altijd de volgende vraag stellen: hoe worden wij er beter van? Nieuwe technologieën zijn geen universele oplossingen. Vaak zijn ze geknipt voor bepaalde toepassingen, maar voor andere zaken totaal niet. Laat je niet meeslepen door de hype.
Nogmaals: het is niet mijn bedoeling om de zeer reële huidige en toekomstige toepassingen van ai in een kwaad daglicht te stellen. Ik wil alleen aangeven dat je heel ver kunt komen met onderlinge verbindingen en integratie. De meeste organisaties benutten nog altijd slechts een fractie van de mogelijkheden van hun erp-systeem. Als we de tijd nemen om de mogelijkheden van ai en van erp-systemen te verkennen, maken we een veel grotere kans om tastbare voordelen te halen uit onze tijd en tools.
(Auteur Marc de Vries is sales director new business Western Europe bij Unit4.)
Helemaal eens. AI stelt allerlei extra eisen aan bestaande brondata dat eerder op die punten verwaarloosd had kunnen worden vanwege toch niet in gebruik voor hetgeen die extra eisen er eerder eventueel aan stelde. Dus eis van nieuw of zorgvuldiger gebruik van bestaande applicaties. AI kan data produceren dat eventueel geschikt voor batch-invoer in bestaande IT maar niet alles wat zich daar niet voor leent, is bij voorbaat oninteressant. Dus daarvoor eventueel ook nieuwe conventionele applicaties. Daar komt metadata zoals onzekerheidsmarges e.d. dan ook nog eens bij. Dus nieuwe conventionele applicaties specifiek voor AI als bron.