De hype rondom machine learning loopt op zijn eind. De technologie lost zijn belofte in en begint daadwerkelijk van waarde te zijn bij het automatiseren van processen binnen bedrijven. De meerderheid van de progressieve cio’s verwacht dat het automatiseren van beslissingen op basis van machine learning de omzetgroei van het bedrijf stimuleert. Daarvoor zijn nog wel een aantal belangrijke stappen nodig. Dit zijn de vijf belangrijkste.
1. Bouw een goed fundament en verbeter de kwaliteit van de data
Eén van de grootste obstakels voor het succesvol implementeren van machine learning is de kwaliteit van de data. Als machines beslissingen nemen op basis van slechte data, dan zullen de resultaten ook geen toegevoegde waarde bieden. In het ergste geval brengt het zelfs extra risico’s met zich mee, doordat beslissingen op basis van machine learning slechter worden. Cio’s doen er goed aan om technologie te gebruiken die niet alleen het onderhouden van data versimpelt, maar ook de transitie naar machine learning vereenvoudigt.
2. Bepaal prioriteiten op basis van toegevoegde waarde
Bij het ontwikkelen van een roadmap is het verstandig om eerst in kaart te brengen welke diensten het meeste worden gebruikt. Het automatiseren van deze diensten leveren namelijk de grootste voordelen op voor het bedrijf. Bekijk binnen de top van het bedrijf welke ongestructureerde werkpatronen het meeste profiteren van automatisering. Het doel hierbij is om niet alleen de huidige processen in een nieuw model in te passen, maar ook om deze diensten en processen geheel opnieuw te ontwikkelen als onderdeel van de transformatie.
3. Bouw aan een uitmuntende klantervaring
Een belangrijk voordeel van het verhogen van de snelheid en nauwkeurigheid van besluitvorming is het creëren van een betere klantervaring, zowel intern als extern. Houd bij het ontwikkelen van een roadmap voor de implementatie van machine learning-capaciteiten dan ook de ideale klantervaring in het achterhoofd. Dit kan vervolgens als doel dienen bij het bepalen van investeringen en prioriteiten.
4. Bouw aan vaardigheden en cultuur
Cio’s moeten bepalen welke rollen in de toekomst belangrijk zijn voor het bedrijf en anticiperen op de manier waarop medewerkers de interactie met machines aan zullen gaan. Als hiervan een goed beeld bestaat, kunnen cio’s namelijk alvast beginnen met het aannemen en trainen van deze medewerkers. Het is hierbij van belang om aan een bedrijfscultuur te bouwen die deze vaardigheden en werkzaamheden weet te benutten en gebruikt om als bedrijf te groeien. Dat betekent dat er richtlijnen over de manier van werken met machines moeten worden opgesteld voor executives, engineers en front-line medewerkers. Daarnaast moeten er richtlijnen komen over de toekomst van de samenwerking tussen mens en machine.
5. Meet en rapporteer resultaten
Voor cio’s is het wellicht duidelijk wat de voordelen van machine learning zijn, maar aan het c-level en de board moet de waarde hiervan vaak nog worden uitgelegd. Cio’s kunnen dit doen door doelstellingen te bepalen en meetmodellen te ontwikkelen voordat machine learning wordt geïmplementeerd. Hiermee kunnen ze een solide business case bouwen die helpt bij het binnenhalen en behouden van de benodigde budgetten. Daarnaast kunnen cio’s overwegen om geautomatiseerde benchmarks te ontwikkelen voor vergelijkbare bedrijven in hun sector en bedrijven van vergelijkbare grootte.
Chris Bedi, cio bij ServiceNow
