AI in België - Revolutie met twee snelheden
Artificiële intelligentie is hot. Meer nog: rond de ontwikkeling van innovatieve toepassingen met behulp van AI behoort ons land tot de wereldtop. De voorbije jaren schoten er heel wat start-ups uit de grond, die intussen concrete toepassingen kunnen voorleggen. Maar vinden die beloftevolle oplossingen ook makkelijk hun weg naar de praktijk? (Dries Van Damme)
De snelheid waarmee AI evolueert, is bijna niet bij te houden. De aanhoudende hype rond ChatGPT is er een goed voorbeeld van. In 2021 voerde het Vlaams Agentschap Innoveren & Ondernemen (VLAIO) een enquête uit die peilde naar het gebruik van artificiële intelligentie bij Vlaamse bedrijven. Die inzichten moesten helpen om de toepassing ervan door de bedrijven verder te stimuleren. De resultaten riepen gemengde gevoelens op. In de eerste plaats bleek dat bijna een kwart van de bedrijven al gebruikmaakt van AI. Bovendien gaf 57% ook aan plannen te hebben om binnenkort AI-toepassingen te implementeren.
In de praktijk blijkt gebruik van AI-technologieën vandaag vooral een zaak van middelgrote en grote ondernemingen. Procesautomatisatie, tekstanalyse en machine learning zijn de vaakst gebruikte toepassingen, voornamelijk voor de automatisering van administratieve processen en ICT-beveiliging. Heel wat bedrijven, en dan vooral de kleine ondernemingen, ondervinden nog veel uitdagingen bij de implementatie van AI, voornamelijk door een gebrek aan expertise.
Hefboom
Bedrijven zien AI vooral als een hefboom voor groei en innovatie. Ze kijken daarbij naar meer dan alleen kostenbesparing en omzetstijging. AI helpt bij het stroomlijnen van bedrijfsprocessen en automatisering. Het genereren en analyseren van data, die uit bedrijfsprocessen voortvloeien, vormt hierbij de basis om patronen en trends te identificeren die bedrijven anders mogelijk over het hoofd zien. Hierdoor is het mogelijk om snelle en beter geïnformeerde beslissingen te nemen en zo bedrijfsprocessen te optimaliseren.
Voor heel wat bedrijven helpt AI ook om een betere klantenervaring te bieden. Door gedrag van klanten en hun voorkeuren automatisch te analyseren, kunnen bedrijven producten en diensten beter afstemmen op de behoeften van de klanten en zo een concurrentievoordeel behalen tegenover andere spelers in de markt.
Veranderingsprocessen
De evolutie van AI-toepassingen bevindt zich momenteel in een stroomversnelling, onder meer dankzij de introductie van ChatGPT, zo meent ook Bart Baeyens, CEO van het Belgische AI-bedrijf Faktion. “Bedrijven schieten wakker. Ze zien de opportuniteiten van AI en willen versnellen.” Dat gebeurt volgens Baeyens op twee manieren. Uiteraard zijn er bedrijven die aangeven ‘iets met AI te willen doen’, maar evengoed zijn er meer en meer die duidelijk begrijpen wat AI concreet voor hun business kan betekenen. In dat laatste geval hebben AI-transformatieprocessen meer kans op slagen. “De omgekeerde weg is dus beter. Niet starten vanuit AI, maar vanuit een analyse die pijnpunten blootlegt – en daarna kiezen voor een oplossing op basis van AI.”
“Bij de implementatie van AI-tools in een bestaande bedrijfscontext komen nieuwe workflows kijken. Dat maakt het geen evidente oefening”, zegt Tone De Cooman, creative director bij het videobureau StoryMe. Om het creatieve denken van zijn team te ondersteunen, volgt hij de evoluties binnen het AI-landschap nauw op. Hij merkt op dat de snelle evolutie op het vlak van AI een bijkomende moeilijkheid vormt voor bedrijven. “Het is niet makkelijk om in te schatten welke tool een blijvende meerwaarde zal betekenen.”
De Cooman voegt daaraan toe dat het nastreven van meer efficiëntie met minder mensen niet de drijfveer mag zijn om AI-toepassingen te implementeren. “De focus moet liggen op hoe AI-toepassingen medewerkers ondersteunen om hun competenties maximaal te ontplooien. Machine learning zal de jobs waar intellectuele arbeid en creativiteit mee gemoeid zijn niet vervangen, wel aanvullen. Met andere woorden: medewerkers die met AI-tools kunnen werken, zullen het meest gegeerd zijn.”
Factories of the future
Sommige traditionele sectoren staan vandaag al vrij ver in het gebruik van AI, stelt Baeyens. “Telecomspelers en diverse banken en verzekeraars zijn op dat vlak zeer vooruitstrevend, al hebben ze wel nog te kampen met oude systemen en beperkende regelgeving. Ook in de retail beweegt er veel. Denk aan het voorbeeld van Colruyt, dat met SmartWithFood op basis van productdata zijn klanten een gepersonaliseerde ervaring aanbiedt, met specifieke services rond gezonde voeding.”
Vooral productiebedrijven hebben doorgaans nog veel werk voor de boeg om hun processen smart en data-driven te maken. Bart Baeyens: “Maar er zijn natuurlijk wel al bedrijven die sterk inzetten op het concept van de factory of the future, zoals Atlas Copco en Barry Callebaut. We zien heel wat bedrijven in de procesindustrie die van smart manufacturing een strategisch doel maken: productieprocessen modelleren en optimaliseren aan de hand van beschikbare procesdata en AI. Hierdoor kunnen bedrijven verder automatiseren, energie besparen, minder uitstoten, hogere opbrengst halen, afval en defecten reduceren, onderhoud aan machines voorspellen, enzovoort.”
Democratisering van AI
Naast smart manufacturing is er nog een belangrijker domein waar zowat alle bedrijven met AI waarde kunnen creëren: dat van de data. AI gaat typisch hand in hand met grote datavolumes en een hoge datakwaliteit. Net daarin schuilt het grootste revolutionaire karakter van AI voor bedrijven, meent Bart Baeyens. “Om bedrijfsprocessen smart te maken had je voorheen grote hoeveelheden gelabelde en gestructureerde data nodig. Net dankzij nieuwe AI-modellen en -technieken kan je in vele gevallen al waarde halen uit een kleine hoeveelheid data of kan je data van lage kwaliteit naar een hoger niveau tillen.” De datadrempel om AI toe te passen komt zo lager te liggen, wat het gebruik ervan toegankelijker maakt voor almaar meer bedrijven.
De ene waardecreatie is de andere niet
Toch komt de stroomversnelling in het gebruik van AI ook met een keerzijde. Baeyens: “Er zullen op korte termijn heel wat start-ups opstaan die claimen AI-oplossingen te ontwikkelen, maar in essentie geen nieuwe innovatie creëren. Ik denk daarbij aan toepassingen en interfaces die rechtstreeks gebaseerd zijn op bestaande taalmodellen, zoals ChatGPT of GPT4.” Hij vreest dat start-ups en bedrijven er onnodig kapitaal of budget aan zullen verbranden, aangezien dergelijke tools op korte termijn tot een standaardfunctie uitgroeien binnen de generieke toepassingen van Google en Microsoft.
“Voor bedrijven zal de echte toegevoegde waarde en het echte concurrentiële voordeel van artificiële intelligentie te vinden zijn in oplossingen, al dan niet op maat, voor specifieke domeinen”, zegt Bart Baeyens, “waarbij AI-tools bedrijven toelaten meer te doen met hun data voor domeinspecifieke applicaties. Die kunnen ze maximaal valoriseren door er ook menselijke expertise aan toe te voegen. De wisselwerking tussen mens en machine maakt de AI steeds krachtiger, waardoor net minder menselijke interactie nodig is.”
Strategisch plan
Om tot een op maat gemaakte oplossing te komen, doorloop je als bedrijf idealiter een iteratief proces met initieel een R&D-mindset, benadrukt Baeyens. “Je moet in kaart brengen welke pijnen en opportuniteiten je best eerst aanpakt, over welke data je beschikt, wat je ermee kan doen en welke verbeteringen nodig zijn. Je moet ook exploreren hoe performant de AI-applicatie zal zijn en hoe je ze daarna kan opschalen.” Dat hele traject doorloop je niet zomaar van vandaag op morgen. “Bedrijven stippelen best een roadmap uit, met een primaire focus op het laaghangende fruit: de use cases met veel waarde en lage complexiteit. Dat maakt het rendement van een investering in AI snel zichtbaar voor iedereen. Zo ontstaat er enthousiasme om in de toekomst ook complexere processen met AI aan te drijven.”
Dit artikel is verschenen in Top ICT, die beschikbaar is in pdf.