Het gebruik van artificial intelligence krijgt bij steeds meer bedrijven vaste voet aan de grond, concludeert KPMG. Ondernemingen combineren bovendien artificial intelligence met andere technologieën om maximaal te kunnen profiteren van de voordelen van AI.
Volgens Ruben de Wolf, partner bij KPMG, is een belangrijke ontwikkeling die dit mogelijk maakt de opkomst van low-code platforms, zoals Appian, OutSystems, Pega en ServiceNow. “Zij faciliteren de integratie en praktische toepassing van AI. Het helpt AI uit het lab naar de werkvloer te krijgen. Deze nieuwe generatie ontwikkelplatforms stelt bedrijven in staat snel nieuwe bedrijfstoepassingen te bouwen op basis van de bestaande regels en workflow binnen de organisatie. Ook in combinatie met RPA (Robotic Process Automation) kunnen veelvuldig terugkomende handmatige werkzaamheden worden geautomatiseerd en eenvoudige keuzes en inschattingen aan zogenaamde cognitieve software robots worden overgelaten. Dus ook RPA helpt om AI te operationaliseren.”
Adoptie van RPA neemt een vlucht
Uit onderzoek van KPMG onder tweehonderd toonaangevende bedrijven in de wereld blijkt dat 25 procent inmiddels op grote schaal Robotic Process Automation (RPA) inzet. Ruim de helft, 65 procent, geeft aan dat deze technologie selectief binnen de onderneming wordt gebruikt. Ruim 80 procent verwacht RPA binnen drie jaar op grotere schaal te gaan inzetten. De adoptie van AI en machine learning gaat minder hard. Iets minder dan 20 procent geeft aan AI en machine learning op grote schaal te gebruiken en 30 procent gebruikt deze technologieën in bepaalde functies. De helft van de bedrijven verwacht binnen drie jaar een grootschalig gebruik.
AI uit het lab, op de werkvloer
De Wolf constateert dat het AI-landschap zich de afgelopen jaren in een heel snel tempo heeft ontwikkeld. De Wolf: “De bouwstenen van AI, zoals tekst- en beeld analyse zijn volwassen aan het worden, zodat bedrijven er nu al de vruchten van kunnen plukken. Veel van onze klanten zijn dan ook bezig met het operationaliseren en industrialiseren van succesvolle experimenten rondom kunstmatige intelligentie en ‘machine learning’. Bestuurders zien daarbij het belang van de adoptie van zowel RPA, AI, advanced analytics en low-code capaciteiten. In een aantal bedrijven wordt deze gezamenlijke inzet vanuit de ondernemingsleiding aangestuurd. Maar wij zien ook voorbeelden waarbij bestaande teams onder de vlag van incrementele innovatie de kar trekken.”
Forse investeringen
Veel grote bedrijven doen op dit moment forse investeringen in AI met als doel om de inzet ervan op de functionele niveaus binnen de onderneming en andere onderdelen zeker te stellen. De Wolf: “Het investeren in talent is de belangrijkste sleutel om de AI-agenda vooruit te brengen en is tevens de grootste kostenpost. Als wij kijken naar de vijf bedrijven in ons onderzoek die het meest volwassen zijn als het gaat op de adoptie van AI dan zien wij dat zij gemiddeld 375 werknemers hebben die hier fulltime mee bezig zijn. Dat zijn onder meer data scientists, engineers en analisten.
Deze bedrijven geven naar schatting gemiddeld 75 miljoen dollar uit aan het noodzakelijke talent. De marktwaarde van ervaren AI-specialisten is afgelopen jaren geëxplodeerd. En deze ondernemingen zien het aantal medewerkers dat fulltime bezig is met AI de komende drie jaar verder toenemen tot gemiddeld 500 a 600 medewerkers.”
Governance
Overigens vereist het realiseren van concurrentievoordeel met AI volgens De Wolf veel meer dan alleen de inzet van technologie. De Wolf: “Het effectief inzetten van AI in de hele onderneming vereist een combinatie van het juiste talent, zoals nieuwsgierigheid én vakkennis. En een zorgvuldig proces dat wordt gedreven door waardetoevoeging en de vraag wat het oplevert.
En governance speelt een rol. Goed bestuur en toezicht, waarbij bedrijven de vraag moeten stellen of zij de regels volgen. Een succesvolle inzet van AI is dan ook sterk afhankelijk van het ‘organisatorische kapitaal’ van het bedrijf, zoals de werknemers met de juiste kennis en ervaring én een sterk ontwikkeld gevoel voor ethiek. Steeds meer bestuurders onderkennen het belang van deze basisvoorwaarden en zijn ook bereid hierin te investeren.”
7 november (online seminar op 1 middag)Praktische tutorial met Alec Sharp Alec Sharp illustreert de vele manieren waarop conceptmodellen (conceptuele datamodellen) procesverandering en business analyse ondersteunen. En hij behandelt wat elke data-pr...
18 t/m 20 november 2024Praktische workshop met internationaal gerenommeerde spreker Alec Sharp over het modelleren met Entity-Relationship vanuit business perspectief. De workshop wordt ondersteund met praktijkvoorbeelden en duidelijke, herbruikbare ...
De DAMA DMBoK2 beschrijft 11 disciplines van Data Management, waarbij Data Governance centraal staat. De Certified Data Management Professional (CDMP) certificatie biedt een traject voor het inleidende niveau (Associate) tot en met hogere niveaus van...
3 april 2025 (halve dag)Praktische workshop met Alec Sharp [Halve dag] Deze workshop door Alec Sharp introduceert conceptmodellering vanuit een non-technisch perspectief. Alec geeft tips en richtlijnen voor de analist, en verkent datamodellering op c...
10, 11 en 14 april 2025Praktische driedaagse workshop met internationaal gerenommeerde spreker Alec Sharp over herkennen, beschrijven en ontwerpen van business processen. De workshop wordt ondersteund met praktijkvoorbeelden en duidelijke, herbruikba...
Alleen als In-house beschikbaarWorkshop met BPM-specialist Christian Gijsels over business analyse, modelleren en simuleren met de nieuwste release van Sparx Systems' Enterprise Architect, versie 16.Intensieve cursus waarin de belangrijkste basisfunc...
Deel dit bericht