De waarde van AI ligt in het realiseren van efficiëntie door optimaal gebruik te maken van je eigen data. Hoewel veel bedrijven enthousiast zijn over de mogelijkheden van AI, worden cruciale stappen in de strategische planning vaak over het hoofd gezien. Dit resulteert in een hoog aantal mislukte AI-projecten.
Een succesvolle implementatie van AI begint met een solide basis: het benutten van je eigen data. Bedrijven die deze basis goed leggen, kunnen profiteren van talloze mogelijkheden waarin data en AI samenwerken om processen aanzienlijk efficiënter te maken. Dit verhoogt niet alleen de operationele efficiëntie, maar versterkt ook de concurrentiepositie van bedrijven.
AI voor elke sector
Elke sector kan profiteren van AI, of het nu gaat om procesoptimalisatie, CRM-beheer of werving. Data en AI hebben diverse toepassingen in verschillende industrieën, met sectorspecifieke impact. In productieprocessen automatiseert AI-kwaliteitscontroles door middel van Computer Vision technologie, terwijl het in de retail koopgedrag voorspelt. In het onderwijs en de zorg wordt AI bijvoorbeeld gebruikt voor het verbeteren van interacties en medische diagnoses. Zelfs wanneer AI op de achtergrond werkt, zoals in de administratie van de horeca, draagt het bij aan efficiëntere processen.
Het laaghangende fruit: data benutten
Een van de eerste en meest toegankelijke stappen is het implementeren van AI in bestaande processen. De doorzoekbaarheid en vindbaarheid van bestaande informatiebronnen en documenten wordt vaak aangeduid als het ‘laaghangende fruit’. Door gebruik te maken van technologieën zoals Large Language Models (LLM) en vergelijkbare AI-oplossingen, kunnen bedrijven niet alleen bestaande interne informatie hergebruiken, maar ook hun processen aanzienlijk efficiënter maken.
Een concreet voorbeeld hiervan is het beter toegankelijk maken van eerdere klantvoorstellen en projecten. Dit stelt bedrijven in staat om sneller en efficiënter in te spelen op nieuwe Request For Proposal (RFP)’s door gebruik te maken van eerder geschreven voorstellen of aanbestedingen uit hun archief, waardoor waardevolle kennis en ervaring niet verloren gaan. Een ander voorbeeld is het overstappen van preventive maintenance naar predictive maintenance door gebruik te leren van historische data. Met predictive maintenance kunnen bedrijven toekomstige problemen voorspellen en onderhoud inplannen voordat er daadwerkelijk storingen optreden.
Valkuilen en kansen
Het draait niet om willekeurig gebruik van data en AI, maar om het strategisch inzetten van deze technologieën om gerichte efficiëntieverbeteringen te realiseren. Bedrijven worden geconfronteerd met specifieke uitdagingen die met data en AI effectief worden aangepakt, waarbij IT een ondersteunende rol speelt. De focus ligt eerst op het identificeren van kansen voor optimalisatie binnen een specifiek bedrijf, het vaststellen van een passend budget, en het selecteren van de AI-oplossingen. Niet andersom.
Met de juiste tools en expertise kunnen bedrijven hun bestaande data omzetten in waardevolle inzichten en concrete resultaten. Succesvolle AI begint niet met de technologie, maar met een sterke basis: je eigen data. Door deze basis goed te leggen, kunnen bedrijven het volledige potentieel van AI benutten en aanzienlijke efficiëntieverbeteringen realiseren.
Lees ook: Besluitvorming met behulp van AI kan mensen dichter bij elkaar brengen