Over de hele wereld blijft de inzet van AI toenemen, ondanks de coronacrisis. Dit blijkt uit onderzoek van Capgemini. Meer dan de helft (53%) van alle organisaties wereldwijd is met AI nu voorbij het pilot-stadium. In 2017 was dat 36%. Bovendien blijft 78% van de AI-pioniers in hetzelfde tempo doorgaan met AI-initiatieven als vóór COVID-19, terwijl nog eens 21% zelfs het tempo heeft opgevoerd. Nederland maakt momenteel pas op de plaats.
De situatie bij de koplopers staat in schril contrast tot de bedrijven die nog worstelen met AI: 43% van hen heeft zijn investeringen ingetrokken, terwijl nog eens 16% alle AI-initiatieven heeft opgeschort vanwege grote onzekerheden door COVID-19. In Nederland heeft zelfs 3 van de 4 organisaties investeringen in AI stopgezet door de huidige onzekerheden.
Nederland
Nederlandse bedrijven lijken ten opzichte van bedrijven in de rest van de wereld pas op de plaats te maken met investeringen in AI. 37 % van de Nederlandse bedrijven heeft vanwege de door COVID-19 veroorzaakte onzekerheden alle investeringen in AI opgeschort. Wereldwijd ligt dit percentage aanzienlijk lager: 16%. Nog eens 42% van de Nederlandse organisaties zegt investeringen in AI-initiatieven met een lage impact te hebben opgeschort (wereldwijd: 43%).
Slechts 22% van de ondervraagde Nederlandse bedrijven zegt de geplande AI-investeringen te continueren (wereldwijd: 47%). De onderzochte bedrijven in Nederland gaven tenslotte geen van allen aan hun investeringen in AI juist op te schroeven ondanks de crisis, terwijl wereldwijd 4% van alle ondervraagde bedrijven aangaf dit wel te doen.
Achterop raken
“Nederlandse bedrijven moeten ervoor waken niet achterop te raken bij hun internationale concurrenten. De toegevoegde waarde van AI staat inmiddels buiten kijf. Kijk bijvoorbeeld naar zoiets als klantenservice. Uit ons onderzoek blijkt dat 62% van de voorlopers in het toepassen en opschalen van AI een daling van ten minste 25% in het aantal klachten van klanten zag. Op het gebied van cybersecurity ziet 71% van de voorlopers een daling van ten minste 25% in het aantal security-incidenten,” zegt Ruben Sardjoe, hoofd AI & Automation Strategy bij Capgemini Invent.
Hoogwaardige data
Voorlopers in het opschalen van AI noemen “het verbeteren van de datakwaliteit” als de nummer één benadering die hen helpt om meer voordeel te halen uit hun AI-systemen. Een sterke data governance zorgt ervoor dat de AI-teams de juiste kwaliteit van de gegevens hebben en verbetert het vertrouwen in de gegevens bij leidinggevenden. Het opzetten van de vereiste technologieplatforms, zoals een hybride cloudarchitectuur en het democratiseren van de datatoegang, dienen als bouwstenen voor het opschalen van AI.
AI-talent
Het onderzoek van Capgemini laat verder zien dat 70% van de organisaties een gebrek aan middelbaar tot hoger opgeleid op de arbeidsmarkt een grote uitdaging vinden voor het opschalen van AI. Meer dan de helft (58%) van de bedrijven die voorop lopen met het toepassen en opschalen van AI (‘AI-at-scale leaders’) heeft een AI Head/Lead/Chief AI officer aangesteld. Deze kan ontwikkelteams voorzien van een visie en richtlijnen opstellen rond het prioriteren van use cases, ethiek en beveiliging, en tegelijkertijd het gebruik van platforms en tools voor AI-ontwikkeling harmoniseren.
Organisaties moeten zich ook richten op een breed scala aan vaardigheden voor het opschalen van AI-toepassingen. Op dit moment is er echter een belangrijk gat tussen vraag en aanbod in belangrijke disciplines zoals machine learning. Training en bijscholing zijn daarom van cruciaal belang om deze hiaten aan te pakken en ervoor te zorgen dat deze skillsets in eigen beheer kunnen worden gehouden. Ethische AI-interacties spelen een essentiële rol in het creëren van tevredenheid en vertrouwen bij de consument.
Ethische AI
Ongeacht de sterke consumenten- en reguleringsfocus op het gebied van ethische AI, vond Capgemini dat veel organisaties zich niet actief bezighouden met zaken als de noodzaak om een mondig ethisch team te hebben. Het rapport concludeerde dat minder dan een derde van de met AI worstelende organisaties (29% vergeleken met 90% van de voorlopers op het gebied van AI-toepassingen) het erover eens is dat ze een gedetailleerde kennis hebben van hoe en waarom hun AI-systemen de output produceren die ze doen.
Dit is belangrijk voor business executives om te kunnen vertrouwen op organisatorische AI-systemen. Tegelijkertijd is het onmogelijk om het vertrouwen van de consument te winnen als de klantgerichte medewerkers geen vertrouwen hebben in de modellen of data die organisaties gebruiken.
Veerkracht
“Terwijl organisaties kijken naar data en AI om veerkracht te brengen in hun operatie, in het licht van de recente COVID-19 crisis, is er een sterke behoefte aan verbindingen tussen tactische en strategische bedrijfsdoelstellingen en implementatie om schaalgrootte te bereiken,” zegt Anne-Laure Thieullent, Artificial Intelligence and Analytics Group Offer Leader bij Capgemini. “Ons onderzoek benadrukt dat de meest succesvolle organisaties niet alleen hun datalandschap en data governance processen rationaliseren en moderniseren, maar zich ook richten op het brengen van nieuwe agile tools en benaderingen zoals DataOps en MLOps (machine learning ops) om AI-oplossingen te ontwikkelen en te implementeren, diverse teams samen te stellen en evenwichtige operationele modellen op te zetten“.
Het rapport besluit met de aanbevelingen van vier principes voor organisaties om zich te richten op het succesvol opschalen van AI:
- Empowerment: bouw een sterke basis voor een gemakkelijke toegang tot betrouwbare en kwalitatieve data via de juiste data- en AI-platforms en -tools, samen met agile toepassingen.
- Operationalize: implementeer AI via het juiste bedrijfsmodel, geef prioriteit aan initiatieven en zorg voor een evenwichtige governance, terwijl de ethiek wordt verankerd.
- Nurture: koester divers talent en bouw aan samenwerking met partners
- Monitor and amplify: blijf de modelnauwkeurigheid en -prestaties om zakelijke resultaten te verbeteren.
Klik hier voor het volledige rapport
