Veel organisaties zijn nog zoekende, andere zijn druk met het vormgeven van hun digitale strategie. Hierin spelen artificial intelligence (AI) en de data strategie een belangrijke rol. Bij twee onlangs gehouden High Performance Digital Organisation Challenges zijn deze twee onderwerpen ruimschoots aan bod gekomen. Wat kunnen we leren van CZ, ERIKS, Philips en PostNL?

De concurrentie neemt hand over hand toe. “Niet alleen de kleine start-up zet de markt in beweging, maar ook traditionele marktpartijen nemen initiatief”, zegt Amit Walia, President Products & Marketing bij Informatica, mede-organisator van de bijeenkomsten. “De dynamiek in de markt is enorm! Door de toename van de beschikbare datavolumes zijn de mogelijkheden van AI oneindig.”

Informatie-beveiligingsissues en strenger wordende wet- en regelgeving leggen echter beperkingen op en maken aandacht voor data strategy en master data management noodzakelijk. Het ontwikkelen en vormgeven van een digitale strategie is er daarmee niet eenvoudiger op geworden.

Artifical intelligence

De afgelopen decennia is het strategische belang van AI alleen maar toegenomen. Met AI kunnen organisaties niet alleen de kosten van hun bedrijfsvoering verlagen, maar vooral klantervaringen verrijken en hun omzet vergroten door het introduceren van nieuwe producten en diensten en/of het verbeteren van de huidige producten en diensten.

Een goed voorbeeld is de digital twin die Philips aanbiedt. “Met behulp van AI brengen we alle relevante informatie van een patiënt samen: genomische profiel, röntgenfoto’s en scans, familiehistorie en resultaten van onderzoeken”, zegt Maurice Verhagen, Global head of Insights & Analytics bij Philips. “Dit zorgt ervoor dat artsen preventief en effectief kunnen handelen.”

Ook ziektekostenverzekeraar CZ heeft AI in zijn callcenter ingezet om te zorgen dat de callcenter agents hun reacties en antwoorden kiezen op basis van een vraaggestuurd gesprek in plaats van scriptgestuurd. Daarnaast kunnen ze met behulp van AI ook beter anticiperen op mogelijke vervolgvragen van de klant in een eerste gesprek en wordt de allocatie van calls geoptimaliseerd.

“Master data management en tooling vormen de basis voor iedere datastrategie”

Ton van Rhijn, Director IT, Information management and Data Science van CZ: “We hebben voor ons callcenter ook behoorlijk ingezet op natural language programming (NLP). Dit vraagt een behoorlijke voorbereiding in de vorm van een taxonomie/ontologie, maar het heeft ons enorm geholpen om de effectiviteit van gesprekken met verzekerden en de klanttevredenheid te verhogen.” Inzet van deze technologieën heeft daarnaast geleid tot verkorting van de gemiddelde afhandeltijd en daarmee tot lagere kosten.

AI wordt ook gebruikt voor het optimaliseren van bedrijfsprocessen en om managementbeslissingen aan de hand van simulatieresultaten te nemen. Gerrie de Jonge, CIO Parcels & Logistics en CISO bij PostNL: “Op dit moment zetten we artificial intelligence in om te voorspellen of een tweede bezorgpoging succesvol kan zijn. Als de kans klein is, sturen we het pakketje gelijk door naar de retail-locatie die het dichtst bij de ontvanger gelegen is.” Dit geeft het management een tool in handen voor de uitvoering van hun werkzaamheden.

Naast toepassingen in het bedrijfsleven is AI ook het antwoord op belangrijke uitdagingen waar de maatschappij voor staat, zoals de ontwikkeling van medicijnen, de behandeling van ziektes of het minimaliseren van de impact van intensieve landbouw en veeteelt. Maar het blijft belangrijk om de sociaal-economische, juridische en ethische aspecten van AI in het oog te houden.

Daarom houden nationale en Europese overheden de technologie scherp in de gaten maar investeren zij er ook in. De Europese Commissie (EC) heeft middelen ter beschikking gesteld voor het volgen van opleidingen. Om te zorgen voor meer juridische zekerheid rondom de Algemene verordening gegevensbescherming is er een richtlijn opgesteld voor de interpretatie van de Product Liability Directive. Voor de ethische aspecten heeft de EC een AI Ethics Guideline opgesteld.

Data strategy & master data management

Door digitalisering neemt het volume van data dat door organisaties gebruikt en uitgewisseld wordt exponentieel toe. Denk hierbij niet alleen aan AI en big data, maar ook aan het Internet of Things (IoT) en digital twins. Alleen door een data strategy geeft meer data ook meer inzicht en een hogere voorspelbare waarde. Organisaties zijn beter in staat om meer waarde te halen uit hun data. Master data management en tooling vormen de basis voor iedere datastrategie. Hiermee wordt ook de basis gelegd om data te delen met andere partijen in de waardeketen.

Industriële dienstverlener ERIKS heeft per jaar meer dan twee miljoen verzendingen. “We werken op dit moment hard aan het optimaliseren van de mogelijkheden om onze product catalogus te kunnen koppelen aan de productcatalogussen van klanten om bijvoorbeeld productinformatie bij tender-processen sneller en beter te kunnen matchen”, zegt Evert Romviel, Director Business Process & Information Management bij ERIKS. Hierbij is er naast aandacht voor master data management veel aandacht voor data governance, hetgeen met name belangrijk is om te zorgen voor consistentie binnen de waardeketen en voor compliance met bijvoorbeeld de Algemene verordening gegevensbescherming.

PostNL heeft een vergelijkbare complexiteit en richt zich op het simplificeren van het IT-landschap, het verminderen van het aantal business intelligence tools en het reduceren van het aantal applicaties. Ook is er veel aandacht voor het IoT. CIO Parcels & Logistics Gerrie de Jonge: “We bekijken de mogelijkheden om alle rolcontainers te voorzien van trackers. Dit geeft PostNL veel informatie die gebruikt kan worden om het bezorgen van post en pakketten verder te optimaliseren.”

“First make it work, then make it better”

Ook koppelen veel bedrijven data aan hun producten. Met behulp van apps wordt gebruikers extra informatie aangeboden. Een goed voorbeeld hiervan is Philips. Maurice Verhagen van Philips: “Met de brushing gamification, die zorgt voor preventieve verzorging van de tanden van kinderen, biedt Philips de combinatie van een elektrische tandenborstel en een applicatie aan. Tijdens het tandenpoetsen kunnen kinderen via hun iPad kijken naar een app die hen tips geeft.”

Met de opkomst van machine learning (ML), dat gericht is op het ontwikkelen van algoritmes en technieken waarmee computers zelf kunnen leren, wordt master data management nog belangrijker. Deze overtreffende trap van AI is nog in ontwikkeling maar zal nog geen decennium op zich laten wachten. Organisaties kunnen nu zelfs al met ML gaan experimenteren. Gerrie de Jonge van PostNL: “Voor met name internationale pakketten, die zijn voorzien van meerdere labels, hebben we algoritmes ontwikkeld die het juiste label eruit pikken zodat de sorteermachine het kan lezen. Hierbij beginnen we gebruik te maken van machine learning in aanvulling op AI.”

Digitale strategie

Voor de digitale strategie van bedrijven is niet alleen aandacht voor technologie noodzakelijk. Commitment van de board blijft bij veel organisaties een punt van zorg. Het continue werken aan bewustwording loont. Dit moet zich echter niet beperken tot board-niveau. Gelukkig omarmen steeds meer business managers ‘digital’. Sterker nog: chief digital officers en chief information officers moeten zich zo langzamerhand zorgen gaan maken of hun eigen technologie-organisaties de veranderingen nog wel kunnen bijbenen. Het tempo ligt hoog en zal het komende decennium nog hoger komen te liggen.

Dat betekent dat er veel werk aan de winkel is. ERIKS heeft bijvoorbeeld, naast een groot team dat gericht is op deduplicatie om de datakwaliteit te verbeteren, een team van ruim tachtig jonge talentvolle medewerkers dat zich volledig richt op de implementatie van ERIKS’ digitale strategie. “Wij werken onder andere aan algoritmes om bestellingen honderd procent te kunnen afhandelen zonder menselijke interventie en om beter te kunnen voorspellen”, zegt Evert Romviel.

Amit Walia van Informatica: “Naast het implementeren van tooling moeten organisaties op zoek gaan naar nieuwe talenten, zorgen dat hun huidige medewerkers de benodigde capabilities krijgen en de organisatie niet verlaten.” Dit vraagt om een zware inspanning van de personeelsafdeling en is een topprioriteit van het management van de technologie-organisatie. Hierbij gaat het om het vinden van medewerkers met het juiste technologieprofiel in combinatie met soft skills en gevoel voor de markt. ‘Digital’ gaat immers ook over veranderen.

Verder vraagt ‘digital’ ook om snelle beslissingen. Durf een pilot die niet echt succesvol is, te stoppen. Philips kiest met zijn centrale Insights & Analytics-team voor een focus op het realiseren van tachtig procent van de ambities (‘first make it work’), om vervolgens door te gaan met het volgende project. Op het moment dat er een relevante integratie/crossover ontstaat met een aangrenzend gebied, wordt de resterende twintig procent opgemaakt (‘then make it better’). De wet van de afnemende meeropbrengsten is ook van toepassing op ‘digital’.

Samenvattend kunnen we stellen dat, ofschoon ‘digital’ nog volop in beweging is, de contouren wel steeds duidelijker worden: data strategy en master data management stellen organisaties in staat om waarde met behulp van data toe te voegen.

Sprekers tijdens de HDPO Challenges waren:

  • Gerrie de Jonge, CIO Parcels & Logistics & CISO, PostNL
  • Ton van Rhijn, Director IT, Information management and Data Science, CZ
  • Evert Romvield, Director Business Process & Information Management, ERIKS
  • Maurice Verhagen, Global head of Insights & Analytics, Philips
  • Amit Walia, President Products & Marketing, Informatica