The Future of Business Technology 'Leaders of Innovation' - juni 2021

Thema Data & AI Verschijningsdatum: Juni 2021 Uitgave van Dutch IT-channel en Executive-People

‘Leaders of Innovation’ Met medewerking van Rocking Robots

Business Transformation Services

■ Voorwoord

Data en AI komen samen Beste lezer, Wat biedt de toekomst van Data en AI? Dat is het centrale thema dit jaar van deze Future of Business Technology - Leaders of Innovation, een speciale uitgave voor IT-beslissers en innovatie managers door Dutch IT-channel en Executive People.

Deze uitgave is een onderdeel van Het Future of Business Technology Project. Bestaande uit een reeks interviews en talkshows met thought leaders op het gebied van innovatie. De interviews zijn gepubliceerd op dutchitchannel.nl/fobt en gebundeld in deze special. Op 7 oktober wordt het project afgesloten met een event waarbij het thema data & AI centraal staat. In Pathé theater Leidsche Rijn vinden onder leiding van dagvoorzitter en moderator Danny Frietman diverse interessante keynotes plaats, van onder andere Gartner analist Pieter den Hamer, die de laatste trends rond Data en AI belicht. Danny Frietman gaat in een CIO Innovatie panel in gesprek met IT-leiders waaronder Vopak CIO Leo Brand en CBR CIO Bob van Graft en Jean Louis Coolen van Vattenval. Verder zal Irakli Beridze, directeur van het United Nations Interregional Crime and Justice Research Institute (UNICRI) ingaan op de manier waarop criminelen gebruik maken van AI. We belichten ook Nederlandse AI innovaties met sprekers van onder andere Techleap.nl en de Nederlandse AI Coalitie. Het event wordt afgesloten door Jan Lammers, Autocoureur & Sportief Directeur Dutch F1 Grand Prix Zandvoort. Kijk voor meer informatie en de definitieve agenda op dutchitchannel.nl/fobt.

Data en AI zorgen voor revolutie in de manier waarop dataspecialisten regels, beslissingen en voorspellingen uitvoeren.

Het geeft een holistische kijk op alle datagegevens, waarbij er verbindingen kunnen worden gemaakt tussen belangrijke set gegevens.

De meeste organisaties realiseren zich, dat de gegevens die ze opslaan beter worden gebruikt in een combinatie van artificial intelligence (AI), machine learning (ML) en data. Deze combinatie geeft een beter inzicht in datagegevens, zeker ook in voorspellende zin: wat er in de toekomst gaat gebeuren. Dit helpt managers bij het maken van de juiste datagestuurde beslissingen om zo hun organisatie toekomstbestendig te houden en verder te groeien. AI wordt daarbij steeds beter wanneer er meer data voor analyse worden ingevoerd. Dit helpt organisaties hun klanten een stuk beter te begrijpen.

De manier waarop we datagegevens analyseren verbetert dankzij slimme en snelle AI en ML toepassingen die inzichten geven die organisaties nodig hebben. Mensen spelen nog steeds een cruciale rol bij databeheer en analyse, maar processen die dagen of weken in beslag namen, komen dankzij AI in een ware stroomversnelling. Inzichten worden sneller verkregen en beslissingen kunnen dan ook sneller plaatsvinden. De combinatie van data en AI is daarnaast een cyclische relatie geworden. Het leidt niet alleen tot sneller en beter inzicht in datagegevens, maar ook tot nieuwe businesscases en, daaruit voortkomend, nieuwe methoden voor het analyseren van gegevens.

Er is een wederzijdse relatie tussen data en AI: de laatste is sterk afhankelijk van de eerste voor succes, terwijl het organisaties ook helpt om het potentieel in hun datastores te ontsluiten op manieren die voorheen vrijwel onmogelijk waren.

De koppeling van data en AI vraagt ook om moderne infrastructuur, gegevensvoorbereiding en governance toepassingen.

Zo is er bij de combinatie van data en AI enerzijds een operationele analyselaag, die vooral voor managers relavant is, maar deze is anderzijds afhankelijk van een krachtige data storage laag, die door IT-professionals wordt beheerd.

Komende jaren zal de combinatie van data en AI verder evolueren. Er ontstaan in de toekomst meer technieken om gegevens te analyseren voor realtime inzichten. Door de vraag naar data en AI toepassingen zal de vraag naar dataprofessionals, business analytics specialisten en data scientists komende jaren eveneens toenemen. Bedrijven en overheden verbreden met slimme dataspecialisten de komende jaren hun data-analyses die afkomstig zijn uit onder andere notebooks, smartphones, edge, cloud en IoT omgevingen. Daar is goede business technologie voor nodig om uw organisatie ‘Data en AI ready’ te maken. Specifiek hierover vertellen diverse thought leaders in deze speciale uitgave met groot enthousiasme.

Veel leesplezier!

Witold Kepinski, Director Content en Editor in Chief Dutch IT-channel & Executive People

■ Colofon Future of Business Technology ‘Leaders of Innovation’ is een uitgave van Dutch IT Channel B.V. Verschijningsfrequentie 1 keer per jaar Directeur uitgever Rob de Kleijnen rdekleijnen@dutchitchannel.nl telefoon 06-402 36 803 Hoofdredacteur Witold Kepinski redactie@dutchitchannel.nl Twitter: @witoldkepinski Linkedln: linkedin.com/in/witoldkepinski Telefoon 06- 410 03 906

Redactie: Marco van der Hoeven, Martijn Kregting, Anne van den Berg, Witold Kepinski

Drukwerk Ten Brink, Meppel Dutch IT-channel B.V. Kantoor en correspondentieadres: Nieuwe Parklaan 17, 2597 LA Den Haag www.dutchitchannel.nl www.executive-people.nl

Operations Manager Monique Vreeswijk m.vreeswijk@dutchitchannel.nl telefoon: 06 - 281 17 617 Fotografie Wim van IJzendoorn

Deze uitgave is met de grootste zorg samengesteld. Desondanks kunnen er (druk) fouten of onvolledigheden in voorkomen.

Hiervoor aanvaardt de uitgever geen enkele aansprakelijkheid. Overname van artikelen na goedkeuring van Dutch IT Channel B.V.

Vormgeving en fotobewerkingen John Buys, Villa DTP

T h e

F u t u r e

o f

B u s i n e s s

Te c h n o l o g y

[ 3 ]

■ Inhoud Innovatie en AI: wat wordt de doorbraak?

Marco van der Hoeven - Dutch IT-channel

6

AI gaat om mensen en hun gedrag Frank Buytendijk, Jorge Heizenberg, Pieter den Hamer - Gartner

8

Met AI op weg naar de smart society Petra Claessen - Branchevereniging BTG

12

Spelenderwijs businessproblemen oplossen met het nieuwe goud: data & AI Pieter Lacroix - Codit Nederland

14

Citizen developers stimuleren innovatie Renzo Taal - UiPath

16

AI-assisted development democratiseert softwareontwikkeling Johan den Haan - Mendix

18 56416464684

46434164146

Consolidatie data bespaart kosten, biedt schaalbaarheid, geeft meer inzicht Innovatie met voertuigdata Paul de Goede - Cohesity

68764146353

20 26871696976

54173641147

Innovatie met voertuigdata Michiel Alkemade - Smart Profile

54643436436

22

49146163546

54641683643

Innovatie is slimme keuzes maken en goed combineren Frank Arts - Enable-U

24 61146233616

64164161434

Nieuwe businessmodellen met data en AI Eugene Tuijnman - SLTN

[ 4 ]

T h e

F u t u r e

o f

32654687466

26

AI houdt het netwerk gezond Steven Blees - Juniper Networks

28

AI in de Zorg: het is niet de vraag of het kan, maar vooral waarom Corné Mulders , Teus Kappen - UMC Utrecht

30

AI in cybersecurity: zowel geliefd bij criminelen als bij bedrijven Eric van Sommeren - SentinelOne

34

Blijf flexibel met data voor innovatie met AI Joost van Drenth, Oscar Wijnants - NetApp

38

Koester realistische verwachtingen over AI Dr Scott Robbins - University of Bonn

40

Centraal dataplatform vormt basis voor digitale transformatie Jacob Beeuwkes, Jurgen Duijster - Transfer Solutions

42

B u s i n e s s

Te c h n o l o g y

Nieuw paradigma voor data en AI Rob Hoefnagel - Axians

44

Innoveer de werkplek met platform management Chris Akerberg - Liquidware

46

Data centric architecture vraagt om nieuwe architectuur Patrick Lastennet - Interxion

48

AI krijgt een grote rol, maar is nu vaak nog een hype Bert Neef, Marcel Dunk - Insight

50

Van digitale transformatie naar digitale innovatie Boudewijn Aelbers - VMware

52

Resellers zoeken positie op snel groeiende markt voor AI Bastiaan Schoonhoven, Robin van Looij - Tech Data

54

AI biedt steeds meer toegevoegde waarde Patrick van de Coolwijk - Dell

56

Samenwerking leidt tot innovatie met AI Bart van Rheenen - Arrow

58

Wendbaarheid maakt of kraakt een bedrijf Henry Barenholz - Workday

60

Zonder inzicht in data en processen kun je niet meer meekomen Anton Loeffen - Eshgro

62

AI draait om het versterken van de mens Vicky Bunyard - IBM Benelux

64

Maak van ruwe data waardevolle inzichten Bart Buschmann - eMagiz

66

Zonder juiste datafundament is het einde oefening voor AI Ronald Ooms - Veeam

68

Adequate monitoring maakt innovatie mogelijk Srinivas Ramanathan - eG Innovations

70

Digitale transformatie vraagt om kennisoverdracht Sacha Wingers - Copaco

72

T h e

F u t u r e

o f

B u s i n e s s

Te c h n o l o g y

[ 5 ]

Innovatie en AI: wat wordt de door 56416464684

46434164146

68764146353

26871696976

54173641147

54643436436

49146163546

54641683643

61146233616

64164161434

32654687466

Marco van der Hoeven

Innovatie met Artificial Intelligence (AI) heeft ongekende potentie voor bedrijven en organisaties. Dit wordt wel vrij algemeen erkend. Maar wat dit concreet betekent voor de toekomst is minder duidelijk. Want er bestaat een duidelijke discrepantie tussen de hype, de wetenschappelijke stand van zaken en de daadwerkelijk inzet van AI. We staan op een kantelpunt, maar de echte doorbraak laat op zich wachten. Daarbij gaat het minder om technologie dan om een andere relatie tussen mens en machine.

G

Auteur: Marco van der Hoeven

ebrek aan aandacht is het niet. AI wordt op alle niveaus actief besproken. De Nederlandse overheid investeert bijvoorbeeld 276 miljoen euro in het AiNed investeringsprogramma Artificiële Intelligentie van de Nederlandse AI Coalitie (NL AIC), als één van de gehonoreerde innovatievoorstellen vanuit het Nationaal Groeifonds. Het kabinet heeft ruim een jaar geleden ook het Strategisch Actieplan voor Artificiële Intelligentie naar de Tweede Kamer gestuurd.

currerende economie, met een gecoördineerde kabinetsaanpak op het gebied van AI. Door publiek-private samenwerking moeten zo maatschappelijke en economische kansen op het thema AI worden benut. Daarnaast gaat de strategie in op voorwaarden als onderzoek, scholing, gebruik van data, en de benodigde digitale infrastructuur en de wijze waarop mensen en bedrijven erop kunnen vertrouwen dat AI zorgvuldig wordt ingezet.

■ Concurrerende economie De overheid formuleert hierin de ambitie om met Nederland en Europa mee te doen in de voorhoede van een wereldwijd con-

■ Europese commissie Dat laatste onderwerp is een belangrijk gespreksthema in Brussel, waar de Europese Commissie al enige tijd aandacht

[ 6 ]

T h e

F u t u r e

o f

B u s i n e s s

Te c h n o l o g y

orbraak? heeft voor met name de maatschappelijke en ethische kanten van AI. Al in een vroeg stadium werden door de High Level Expert Group on Artificial Intelligence Ethics Guidelines for Trustworthy AI gepresenteerd. Deze vonden eerst hun weg in het door Ursula von der Leyen gepresenteerde visiedocument My Agenda for Europa. Onlangs zagen we het vervolg, in een concreet wetgevingsvoorstel voor AI door de Europese Commissie. Hierin zal worden vastgelegd dat rondrechten en Europese waarden de kern zullen vormen voor de Europese benadering van AI. ■ Bias Die ethische kant van AI krijgt steeds meer aandacht, en niet zonder reden. Want steeds vaker komt AI negatief in het nieuws, bijna zonder uitzondering door verkeerd gebruik van dit gereedschap, gebaseerd op blind vertrouwen. Bekend zijn de algoritmen die op basis van training met eenzijdige datasets gekleurde mensen discrimineren.

MIT heeft bijvoorbeeld vorig jaar zijn veelgebruikte dataset van 80 miljoen Tiny Images offline gehaald, na berichten dat er racistische en beledigende typeringen waren gekoppeld aan de afbeeldingen. De afbeeldingenset werd veel gebuikt om AI te trainen in het herkennen van mensen en voorwerpen.

Om te voorkomen dat de gewraakte typeringen in AI terecht komen is de dataset niet meer raadpleegbaar, en roept MIT op om geen gebruik te maken van eerder gedownloade versies.

Technologiesite The Register ontdekte namelijk dat afbeeldingen van vrouwen waren gelabeld met termen als whore en bitch, terwijl zwarte mensen de typering nigger kregen in de dataset.

■ Massamoord Verkeerd gebruik van AI kan ook levensgevaarlijk zijn, blijkt nu af en toe al. De twee Boeing 737-MAX-toestellen die zijn neergestort, waarbij alle inzittenden omkwamen, crashten omdat de menselijke piloten werden overruled door een algoritme. Dit heeft Steve Brazier, CEO van Canalys, ertoe gebracht dit, niet geheel onterecht, te typeren als “Het eerste geval van massamoord door Artificial Intelligence.” Daarnaast zijn de afgelopen jaren al diverse dodelijke ongelukken gebeurd met autonome voertuigen.

Deze voorbeelden schetsen natuurlijk een vrij negatief beeld.

Het totale verhaal is echter genuanceerder. Om bij het voorbeeld van de autonome voertuigen te blijven: iedere dag sterven er wereldwijd ongeveer 3.700 mensen in het verkeer, overwegend door menselijke fouten. Het is een veilige aanname dat autonome voertuigen aanzienlijk minder ongelukken zouden veroorzaken en daarmee levens zouden redden. Volledig veilig zal het verkeer ook met autonome voertuigen echter nooit worden.

■ Relatie mens-machine En daarmee raken we de kern van omgang met AI: de relatie tussen mens en machine. Want mensen accepteren fouten van andere mensen, maar niet van machines. Dat is begrijpelijk, maar niet rationeel. En dat is waar het bij AI vaak om gaat. Aan de ene kant kan er sprake zijn van irrationele angst, vaak voor de gevaren van Artificial General Intelligence, ofwel, robots nemende wereld over. Aan de andere kant zijn er de hooggespannen verwachtingen over alles wat AI kan doen.

Dr Scott Robbins, die in deze editie van The Future of Business Technology nog aan het woord zal komen, pleit heel beeldend voor ‘saaie’ AI. Zet AI in voor taken die voor mensen misschien niet heel spannend zijn, erg veel werk kosten, maar waar AI juist meerwaarde heeft. Een voorbeeld is het onderwerp van zijn dissertatie, waarin hij kijkt naar AI en terrorismebestrijding. Het analyseren van enorme hoeveelheden tekst op zoek naar tekenen van radicalisering bijvoorbeeld is saai en enorm tijdrovend voor mensen. AI kan heel goed een eerste selectie maken, op basis waarvan mensen, met de nodige voorzichtigheid, vervolgens gericht aan de slag kunnen.

■ Medisch In de medische wereld is AI bijvoorbeeld goed in analytisch werk. Een praktijkvoorbeeld is een recent project in het Leids Universitair Medisch Centrum (LUMC), dat gaat onderzoeken of met behulp van AI het risico op infecties na operaties kan worden voorspeld. De meest gepubliceerde onderzoeken over medische toepassingen van AI hebben te maken met medische diagnose op basis van analyse van data of visueel materiaal.

Kern van deze inzet is het assisteren van mensen. Dat gebeurt al steeds meer in de vorm van Robotic Process Automation (RPA), waar op zichzelf nog weinig AI in zit. Maar ook daar komt steeds vaker AI om de hoek kijken, bijvoorbeeld in de vorm van process mining om taken te analyseren die gerobotiseerd kunnen worden.

Ook hierbij gaat het niet meer primair over technologie, maar over het ondersteunen van mensen in hun werkzaamheden.

Dan is er geen sprake meer van een robot, AI of algoritmen, maar digitale medewerkers. Deze digitale collega’s, die onder meer steeds vaker bij de overheid worden ingezet, krijgen niet zelden een menselijke naam. Een recent voorbeeld is robot Truus bij thuiszorgorganisatie TWB die zorgt voor een tijdwinst van 35 uur per week, die de medewerkers kunnen besteden aan de klant.

■ Digital twin Ook in de game-industrie heeft AI opvallend zijn intrede gedaan. Microsoft heeft een showcase gemaakt van de combinatie software, cloud en AI met Flight Simulator 2020, waarbij in feite een digital twin is gebouwd van de hele wereld. Op basis van Bing Maps en een grote hoeveelheid aanvullende data bouwt AI in de Azure Cloud een compleet 3D-model met alle 1,5 miljard gebouwen, wegen, terreinkenmerken èn weersomstandigheden. Niet voor niets noemde Microsoft CEO Satya Nadella deze franchise -de oudste van zijn bedrijf- in een call met analisten. En een spelletje is het al lang niet meer: wereldwijd is de game-industrie jaarlijks goed voor een omzet van 180 miljard dollar, tachtig miljard meer dan de filmindustrie.

AI is er, en zal alleen nog maar meer gebruikt worden. Die trend is onomkeerbaar. Wel is het zaak er realistisch naar te kijken, zonder hype en zonder angst. Want AI is een technologie, zij het een zeer krachtige, en net als bij alle andere technologieën dient dit de mens. Wanneer AI goed doordacht wordt ingezet kan met kleine, ‘saaie’, toepassingen al veel winst worden behaald. De wereldheerschappij door robots laat nog wel even op zich wachten.

T h e

F u t u r e

o f

B u s i n e s s

Te c h n o l o g y

[ 7 ]

AI gaat om m hun gedrag Het enorme effect dat AI kan hebben op organisaties leidt tot veel vragen. Dat merken analisten bij onderzoeksbureau Gartner ook, die alle aspecten rond data en AI intensief volgen. Voor The Future of Business Technology spraken we daarom met drie analisten die AI in hun portefeuille hebben: Pieter den Hamer, Frank Buytendijk en Jorge Heizenberg.

Auteur: Marco van der Hoeven

56416464684

46434164146

68764146353

26871696976

54173641147

54643436436

49146163546

54641683643

61146233616

64164161434

32654687466

Frank Buytendijk

[ 8 ]

T h e

F u t u r e

o f

B u s i n e s s

Te c h n o l o g y

mensen en P

ieter den Hamer onderscheidt drie actuele trends op het gebied van AI: Smarter AI, More Responsible AI en Scalable AI. Hij legt uit: “Bij smarter AI is het uitgangspunt dat AI nu eigenlijk nog steeds dom is. We noemen het wel ‘intelligence’, maar eigenlijk gaat het niet verder dan het doen van een aantal voorspellingen op basis van de analyse en categorisatie van grote hoeveelheden data.”

“Maar het gaat daarbij eigenlijk altijd alleen maar over één onderwerpje. Dat is op zich natuurlijk wel waardevol, maar echt intelligent is het niet. We zouden met z’n allen toch graag willen dat AI wat generalistischer en robuuster wordt, en hopelijk ook wat minder data nodig heeft. Een ècht intelligent persoon heeft immers ook aan een half woord genoeg. Die heeft namelijk iets wat je ‘gezond verstand’ noemt. Hoe mooi zou het zijn als AI daar ook over zou kunnen beschikken.”

■ Transparantie “Bij more responsible AI gaat het over ethiek, over de vraag: hoe kunnen we ervoor zorgen dat we AI op een transparante en verantwoorde manier gebruiken? Dan heb je het over privacy en het voorkomen van bias en discriminatie. En de ethiekdiscussie gaat verder dan alleen privacy en profilering. De vraag welke impact de inzet van AI op de werkgelegenheid gaat hebben is bijvoorbeeld ook een ethisch vraagstuk. En hoe kwetsbaar maken we ons als maatschappij bij de verdere inzet van AI ten opzichte van hackers en vijandige naties?”

“Scalable AI gaat om de vraag hoe we uit de experimentele- en proof-of-concept-fase kunnen raken. Hoe kunnen we de stap zetten die het mogelijk maakt om AI echt breder toe te passen?

En wie die vraag probeert te beantwoorden krijgt enerzijds te maken met culturele- en change management-aspecten, maar anderzijds ook met de staat van de techniek.”

ervan op de communicatie tussen mensen. Die discussie kwam pas jaren later op gang, toen de gevolgen al zichtbaar waren.

Nu, bij de invoer van AI, wordt die ethische discussie vaak aangezwengeld door de ontwikkelaars zelf. Dat is uniek.”

“Mijn optimisme op dit gebied wordt overigens lang niet altijd begrepen, want er gaat immers nog heel veel mis. Maar dat heeft te maken met mijn overtuiging dat de discussie die nu gevoerd wordt zal leiden tot de volgende fase van implementatie van AI. Bij de invoer van een nieuwe technologie heb je namelijk altijd te maken met een aantal fases, die sowieso doorlopen moeten worden.”

“Zo moet je in de beginfase accepteren dat er nog veel misgaat en dat je nog veel moet leren. Met AI zitten we nog volop in die leerfase. In de daaropvolgende fase moet je reguleren. Dan leer je van de constante conflicten tussen de toezichthouder en de markt. Die conflicten ontlokken uitspraken en zo wordt er een jurisprudentie opgebouwd. In de derde fase wordt het verantwoordelijk gebruik van een technologie in die technologie zelf ingebouwd. In die fase bestaan er best practices.”

■ Mensheid “Er zijn op dit moment al meer dan honderd bedrijven die hun AI-principes gepubliceerd hebben. En het is interessant om te zien dat ongeacht de branche of regio van die bedrijven, die principes eigenlijk allemaal geformuleerd zijn rond dezelfde thema’s. Iedereen is het er wel over eens dat AI human centric moet zijn. De toepassing ervan moet de mensheid verder brengen. In het verlengde hiervan zie je ‘maatschappelijke relevantie’ ook steeds als thema terugkomen.”

“Het integreren van experiment bedachte algoritmes met operationele bedrijfsapplicaties blijkt bijvoorbeeld nog niet zo eenvoudig. En zodra je AI-oplossingen op grotere schaal gaat uitrollen worden er natuurlijk ook weer hogere eisen gesteld aan performance en monitoring.”

“Daarnaast is men het erover eens dat de uitkomsten van AI ‘fair’ moeten zijn. Transparantie en uitlegbaarheid worden dan genoemd als derde thema, om die fairness te kunnen bewijzen.

Het vierde thema is ‘security’ en ‘safety’. Bij virtuele AI gaat dat onder meer om privacy, maar bij robotisering gaat het natuurlijk vaak ook om fysieke veiligheid. En tenslotte is men het erover eens dat de ‘accountability’ op orde moet zijn. Het moet duidelijk zijn wie wat moet doen als er iets fout gaat.”

■ Discussie Frank Buytendijk, die zich veel bezighoudt met de ethische kant van AI, vervolgt: “Ik heb nog niet eerder meegemaakt dat de discussie over de ethische aspecten van de toepassing al zo intensief gevoerd wordt tijdens de ontwikkeling en implementatie van een nieuwe technologie. Ik vind dat heel positief.

Bij de invoer van social media en mobiele telefoons is er nooit een brede maatschappelijke discussie gevoerd over de impact

■ Responsible AI “Vanuit Gartner volgen we de ontwikkelingen op het gebied van responsible AI al geruime tijd op de voet en recent zien we daar wel een omslag in. Waar men voorheen vooral bezig was met de vraag ‘waarom zijn de ethische aspecten belangrijk?’, is men nu vooral bezig met het vinden van antwoorden op de vraag ‘hoe gaan we er nou voor zorgen dat we daadwerkelijk verantwoord met deze techniek om kunnen gaan?’

T h e

F u t u r e

o f

B u s i n e s s

Te c h n o l o g y

[ 9 ]

32654687466 64164161434 61146233616 54641683643 49146163546 54643436436 54173641147 26871696976 68764146353 46434164146 56416464684

Jorge Heizenberg

“Er zijn meerdere manieren om die ‘hoe-vraag’ te beantwoorden. De meest voorkomende -maar foute- manier is: schrijf je principes op, zet ze op de website en denk vervolgens dat je klaar bent. Dat gaat niet werken. Maar wat evenmin werkt is alle principes, werkwijzen en impact heel nauwgezet uit te schrijven in een vuistdik beleidsstuk. Niemand heeft namelijk ooit zo’n document serieus gelezen. Ethiek leent zich niet voor een uitputtende behandeling.”

■ Dilemma’s Maar hoe moet je het dan wel aanpakken? “Wij adviseren om de gedefinieerde principes te vertalen in onderliggende dilemma’s. Neem bijvoorbeeld het gedefinieerde principe dat AI ‘fair’, ofwel ‘eerlijk’ ingezet moet worden. Als je dat wilt concretiseren zul je eerst moeten bepalen wat eerlijk is. Is het bijvoorbeeld eerlijk om iedereen gelijk te behandelen, of is het eerlijk om iedereen afhankelijk van zijn situatie te behandelen?

Dat is allebei eerlijk, maar wel elkaars tegenovergestelde.”

“Dergelijke dilemma’s moet je vervolgens afstemmen met de stakeholders, om te bepalen welke definities je hanteert.

‘Transparantie’ is ook een goed voorbeeld. Je kunt wel hebben gedefinieerd dat je algoritmes transparant moeten zijn om de ‘fairness’ ervan te kunnen bewijzen, maar geldt dat dan ook voor je fraude-algoritmes? En betekent transparantie van je algoritmes ook dat je er geen IP voor kunt claimen?”

■ Bottom-up “Bij het oplossen van dergelijke dilemma’s is het belangrijk om je te realiseren dat AI een bottom-up fenomeen is. De techniek is er nu eenmaal en we moeten leren er mee om te gaan. En de algoritmes zelf worden ook steeds slimmer, omdat zij voort-

[ 1 0 ]

T h e

F u t u r e

o f

B u s i n e s s

Te c h n o l o g y

durend bij leren. En een bottom-up fenomeen, moet je niet top-down willen tackelen.”

“Dus geef het lijstje met de dilemma’s niet aan de directie met de vraag even de antwoorden te geven, maar discussieer ze uit met het team van de werkvloer. Vertaal de dilemma’s in heel herkenbare praktijk-casussen en probeer zo de antwoorden te vinden.

Op die manier bouw je ook impliciet institutionele kennis op over de dilemma’s en hoe ermee om te gaan in de praktijk.”

■ Adoptie Jorge Heizenberg vult aan: “Waar het in de kern bij de invoer en adoptie van nieuwe technologie altijd om gaat is ‘menselijk gedrag’. Dat geldt ook voor AI. De techniek is er wel en de data ook.

Data kunnen we tegenwoordig zelfs synthetisch creëren. Maar het gedrag van de mens blijft de meest grillige component.”

“Mensen nemen gemiddeld 35.000 beslissingen per dag. Veel daarvan volstrekt onbewust, overigens. En we zijn ook nog lang niet zo ver dat we echt begrijpen wat er in dit opzicht allemaal in ons brein omgaat. En juist daarom blijft het willen automatiseren van onze intelligentie mogelijk heel gevaarlijk. Daar moeten we ons goed bewust van zijn.”

“Een volgende stap is dat de mens zich ook daadwerkelijk gaat gedragen als een homo analyticus, een mens die zich bewust is van het feit dat elke beslissing die hij neemt gebaseerd is op een combinatie van feiten, impulsen en driften. Als je je dat beseft, begrijp je ook waarom het zo belangrijk is om de casussen die je gebruikt bij het oplossen van dilemma’s te bespreken met een zo divers mogelijke groep.”

56416464684

46434164146

68764146353

26871696976

54173641147

54643436436

49146163546

54641683643

61146233616

64164161434

32654687466

Pieter den Hamer

■ Gedragsverandering Hij vervolgt: “Het begint met de bewustwording van de noodzaak tot gedragsverandering. Iemand verandert zijn gedrag immers pas als hij zich ervan bewust is dat zijn huidige gedrag niet goed is. Een tweede stap is het creëren van een visie. Bepaal als organisatie wat je zou willen doen met AI. Vervolgens zul je dan moeten nadenken over de vraag waar je op dit moment staat, om zo het transitieplan te bepalen. Daar hoort weer training bij.”

“Bij het opstellen van dit transitieplan gaat het vaak mis. Er is vaak te veel focus op techniek, en te weinig aandacht voor soft skills. Dat wordt veelal vermeden, omdat je bij het aanraken van de soft skills vaak in de allergiezone van mensen terecht komt. En eigenlijk is dat juist goed; want dan raak je de kern van de te bewerkstelligen verandering.”

Pieter den Hamer: “Bedrijven ervaren vaak dezelfde hindernissen. Die hebben enerzijds te maken met veranderbereidheid, of juist het gebrek daaraan, maar anderzijds ook met onvoldoende antwoord op de vraag: “waar kunnen we AI nou toepassen in ons bedrijf?”

■ Samenwerking “Een derde hindernis bij de implementatie van AI gaat over samenwerking en technische integratie. AI-toepassingen worden vaak embed in andere technische oplossingen, zoals een bedrijfsapplicatie of een website. De AI-ontwikkelaar moet daarom niet in zijn ivoren toren blijven zitten, maar juist ook andere mensen erbij betrekken. En dat embedden van AI geldt ook op het gebied van bedrijfsprocessen.”

“Daarmee zijn we terug bij dat menselijk gedrag. De mensen die een rol spelen in het proces waarin AI een plek krijgt, zullen echt meegenomen moeten worden in het hoe en waarom.

De multidisciplinaire samenwerking die nodig is om AI succesvol te maken geldt niet voor niets als een best practice op dit gebied. De kennis van data scientists enerzijds en business-owners en domein-experts anderzijds vult elkaar uitstekend aan. Er is samenwerking nodig om van AI een succes te maken.”

“Een andere hindernis bij de uitrol van AI is het datamanagement, dat vaak niet goed op orde blijkt te zijn, En de beschikbaarheid van dat is natuurlijk wel voorwaardelijk voor AI. Want AI zonder data is blind. Het verbeteren van datakwaliteit wordt doorgaans niet als de meest aantrekkelijke activiteit gezien, maar het is wel een inspanning die beloond wordt bij de inzet en uitrol van AI.”

T h e

F u t u r e

o f

B u s i n e s s

Te c h n o l o g y

[ 1 1 ]

Met AI op weg naar de smart society AI is primair technologie, maar de impact ervan gaat veel verder dan traditioneel het geval is bij technologie. Alle aspecten van de maatschappij worden geraakt door de ontwikkelingen die nu plaatsvinden op het gebied van AI. Branchevereniging BTG is zich bewust van die impact en is daarom op diverse manieren betrokken bij de ontwikkelingen die uiteindelijk leiden tot de smart society.

Auteur: Marco van der Hoeven

B

TG bestaat 35 jaar en is in Nederland dé branchevereniging voor ICT/Telecom met ca. 200 aangesloten bedrijven en organisaties. “Dagelijks brengen we vraag- en aanbod bij elkaar”, zegt Petra Claessen, CEO van BTG en TGG bij de service organisatie van BTG,” met aan de ene kant de gebruikers en aan de andere kant de solution partners.

In feite lossen we marktimperfecties op, dit doen we op diverse gebieden van ICT/Telecom. Een belangrijk thema daarin is AI.” Ze vervolgt: “AI gaat ingrijpende gevolgen hebben voor alle geledingen van de maatschappij, verticaal en horizontaal en van Gezondheidszorg en de Overheid tot Agri en Retail en smart society (incl. smart cities)”. “Dat raakt dus ook onze leden.

Als Branchevereniging zijn wij daarom betrokken bij een breed scala aan initiatieven op het gebied van AI, zoals een specifieke Expertgroep AI en de Nederlandse AI Coalitie, onderdeel Onderwijs.”

■ Bijdrage leveren Dit is mogelijk door de strategische beslissing die Claessen bij haar aantreden nam om de activiteiten van BTG niet te beperken tot Telecom, maar uit te gaan van communicatie in bredere zin, zoals dat wordt gebruikt in de term ICT. “Dat leidt tot een groter palet aan zaken en onderwerpen waar je je mee bezig kunt houden. En het heeft ons gebracht bij de positie waar we nu staan, met intensieve samenwerkingsverbanden met tal van organisaties als The Hague Security Delta, DDA, ECP, iPoort, FCF, ACM, EZK, AT en nog vele andere partijen.”

“We zitten eigenlijk in het hart van de ICT/Telecom. Vanuit BTG verkeren we dus bij uitstek in de positie om onderwerpen als AI op te pakken. We willen ook een belangrijke bijdrage leveren aan de Digitale Agenda van de Overheid en ook hierin speelt AI een grote rol. BTG geeft support bij en aan het beleid van de Overheid, en als voorbeeld is de vraag vanuit EZK om

[ 1 2 ]

T h e

F u t u r e

o f

B u s i n e s s

Te c h n o l o g y

Consultatierondes te verrichten via BTG in de Markt. Dit kunnen we doen vanuit onze onafhankelijke positie in de markt, waarbij ook diversiteit, inclusiviteit en pluriformiteit, centraal staan.”

■ Kaders “AI heeft kaders nodig waarbinnen beleid gevoerd kan worden. Want er is heel veel mogelijk met AI en het advies vanuit BTG is, dat de Overheid meer zou kunnen samenwerken met de diverse brancheverenigingen. Deze weten immers wat er speelt in de markt en wij kunnen de Overheid optimaal informeren. Zelf heeft Petra Claessen zitting genomen in de Onderwijscommissie van de Nederlandse AI-Coalitie, met als reden om hier de verbinding te leggen tussen het bedrijfsleven en het onderwijs.”

“Om AI te stimuleren is nogmaals samenwerking met een grote diversiteit aan organisaties essentieel. In de Onderwijswerkgroep bijvoorbeeld kijken wij naar de toepassing van AI in de hele onderwijsketen, van student tot en met docent. Want je wilt bijdragen aan beter onderwijs, en het veel beter benutten van talent. Dit alles leidt ertoe, dat we studenten afleveren in de maatschappij die meteen aan de slag kunnen bij werkgevers.”

■ Drempels verlagen “Wanneer je wilt dat AI gebruikt gaat worden in het Onderwijs wil je dat docenten ook in staat zijn, met de juiste vaardigheden en tools, AI te gebruiken. We willen drempels verlagen, en belemmeringen wegnemen, zodat je de kansen kunt benutten die worden geboden door AI. Dat gebeurt in feite met een quadruple helix, bestaande uit overheid, bevolking, techniek en wetenschap.”

“Tegelijkertijd werken we aan een AI-agenda waarbij we het onderwijs meenemen, in combinatie met het bedrijfsleven.

Want hier is het bij uitstek belangrijk dat je denkt in co-creatie en ecosystemen. Dat geldt overigens niet alleen voor het onderwijs, maar voor alle aspecten waar AI een rol speelt. Je kunt dat breder zien. Op die manier zouden we bijvoorbeeld die nieuwe vaste kamercommissie voor digitale zaken adviseren.”

56416464684

46434164146

68764146353

26871696976

54173641147

■ Innovatiecirkel Het model dat zij hierin voorstaat is het Innovatie Platform, waarbinnen ook gewerkt werd met een cirkel van deskundigen om de Overheid heen.

“Op deze wijze heb je een cirkel van deskundigen om en bij de Overheid en met name bij de Vaste Kamercommissie voor Digitale Zaken. Zo bouwen met name de nieuwe Kamerleden snel kennis op over zaken als AI. Zo maak je de Overheid slimmer, waardoor ze meer geëquipeerd zijn om de noodzakelijke investeringen die ze moeten doen, goed en verantwoord te besteden. Zo dragen we ook weer bij aan het Digitale Deltaplan voor de BV Nederland.”

AI is overigens niet alleen een Nederlands onderwerp. “Er ligt een duidelijke connectie met de Europese ontwikkelingen. Het is dus zaak om ook over de grenzen heen te kijken, want onze economie is internationaal georiënteerd. En eigenlijk gaat dat verder dan alleen Europa, het is natuurlijk een fenomeen dat wereldwijd speelt. AI is zeker niet grensgebonden.”

■ Aandacht Claessen benadrukt dat AI een breed scala aan onderwerpen raakt, van economie en ethiek tot wetenschap en landbouw. “Het grijpt zo diep in in ons leven, dat je aandacht moet hebben voor al die aspecten. Het is een ecosysteem waarin alles met elkaar verbonden is. Die ontwikkelingen raken elkaar, en daar moet de Overheid goede beslissingen in nemen. En het is onze taak de Overheid daarbij te helpen.

54643436436

49146163546

54641683643

61146233616

64164161434

32654687466

Petra Claessen

Er is ook behoefte aan meer kennis. “Bij onze leden zien we dat enorm veel vraag is naar informatie over de toepassing van AI, over de beschikbare tools en de vraag naar concrete praktijkvoorbeelden.

Dat zien we bijvoorbeeld niet alleen in de gezondheidszorg, maar ook in steden. Waar het in mijn optiek met AI naartoe gaat is een combinatie van al die zaken, van smart cities en smart healthcare bijvoorbeeld, tot een smart society. Daarin komt het allemaal samen.”

■ Mensen AI is daarmee ingrijpender dan veel andere technologieën. “5G bijvoorbeeld is een tool. Data is iets wat je uiteraard nodig hebt. Maar AI geeft ook vorm aan de maatschappij waarin we leven. Dat werd pas nog geïllustreerd door een bewindsman met wie ik onlangs sprak, die zei niet meer te willen spreken over smart cities, hetgeen in feite een technologisch fenomeen is, maar over een smart society. AI speelt een rol in alle aspecten, verticaal en horizontaal in de smart society, dat is waar het in de toekomst om gaat, want het draait uiteindelijk allemaal om mensen.”

T h e

F u t u r e

o f

B u s i n e s s

Te c h n o l o g y

[ 1 3 ]

Spelenderwijs businesspro oplossen met het nieuwe

data & AI

Auteur: Anne van den Berg

Pieter Lacroix

De potentiële use cases met AI en machine learning zijn gigantisch, maar toch beginnen veel projecten klein en speels, vertelt Pieter Lacroix, general manager Codit Nederland. ‘Veel vraagstukken gaan over efficiëntie, continuïteit en de concurrent voorblijven, maar dat neemt niet weg dat bedrijven echt aan de slag willen met AI. Overigens: de workshops zijn misschien speels, maar de ideeën lossen wel degelijk een businessprobleem op.’

[ 1 4 ]

T h e

F u t u r e

o f

B u s i n e s s

Te c h n o l o g y

Z

onder data geen slimme oplossingen’, aldus Pieter Lacroix. ‘Daarom is Codit van origine vooral een integrator: wij brengen data bij elkaar om efficiëntie, concurrentievoordeel en nieuwe businessmodellen te realiseren bij klanten.’ Als het echter gaat om echte innovatieve projecten, dan begint Codit klein.

‘Klanten hebben het gevoel dat ze iets moeten met AI, IoT en machine learning, maar wat is vaak onduidelijk.’

■ Een goede vibe om te innoveren Lacroix is general manager Nederland van het internationale Codit, onderdeel van de Proximus Group. ‘We werken vrij zelfstandig van de rest van de organisatie en dat is belangrijk om echt innovatief te kunnen zijn’, vertelt hij. ‘Het is dan ook een great place to work met een goede vibe

roblemen goud: om dingen te laten ontstaan.’ Die stemming gebruiken ze ook in workshops om met klanten spelenderwijs de gouden ideeën te ontwikkelen.

56416464684

46434164146

68764146353

26871696976

54173641147

54643436436

49146163546

54641683643

61146233616

64164161434

32654687466

‘We beginnen met de vraag wat ze in grote lijnen zouden willen bereiken en dan gaan we spelenderwijs de correlaties opzoeken.’ Data is daarin de grote gemene deler: ‘Ik denk dat data het nieuwe goud is. Maar je moet altijd nadenken: wat is je drive? Wat wil je ermee doen? Wil je je concurrentie verslaan, kosten besparen of nieuwe business realiseren? Wil je klanttevredenheid verhogen of je carbon footprint verlagen? Wat wil je bereiken?’

■ Technologie en innovatie onlosmakelijk verbonden Lacroix zit vooral om tafel met business- en innovatiemanagers, en pas op de tweede plaats met IT. Hoewel pas wordt gesproken met IT als de integratie aan bod komt, zijn innovatie en IT moeilijk los van elkaar te zien, aldus Lacroix. ‘Engie, een klant van ons, wil realtime inzicht in hun windparken.

Daarvoor hebben we data uit de systemen van 500 locaties bij elkaar gebracht.’ Technische integratie is dus nodig om data leidend te kunnen maken.

Een voorbeeld dat met data bereikt kan worden is het verbeteren van de corporate social responsibility, vertelt Lacroix. ‘Je kunt met de blockchain bijvoorbeeld bewijzen dat grondstoffen uit plekken komen waar geen slavenarbeid wordt bedreven.

Door data te integreren en vast te leggen in de blockchain kan je aantonen dat er niet gesjoemeld is met de data en de integriteit waarborgen.’

■ Flexibele houdbaarheidsdatum Een ander voorbeeld komt uit de voedselindustrie: ‘Wat nu heel actueel is, is bewijzen dat een product niet warmer is geweest dan -5 graden, bijvoorbeeld. Maar stel dat de temperatuur tot -2 graden is gestegen, dan kan je bijvoorbeeld de houdbaarheidsdatum aanpassen. Zo bespaar je kosten omdat je voedsel niet hoeft weg te gooien. Dat vergt natuurlijk integratie van veel verschillende systemen, maar uiteindelijk levert het veel op.’

Zelf speelt Codit ook met AI, vertelt Lacroix: ‘Het EK komt eraan en we onderzoeken hoe we uitslagen kunnen voorspellen. Dat doen we op basis van de geschiedenis, het aantal blessures en zelfs het privéleven van een voetballer. Door machine learning en AI kan je een hele goede voorspelling doen. Natuurlijk zijn de voorspellingen voor volgend EK nog beter, want naar mate meer data wordt verzameld, wordt de voorspelling ook beter.’

■ Projecten als speeltuin Wat is de belangrijkste vraag die nu speelt bij klanten? ‘We zitten in een crisis, dus continuïteit garanderen door kostenbesparing en het borgen van de concurrentiepositie blijven het belangrijkst.’ Grote investeringen zijn dan ook niet wenselijk, maar toch willen bedrijven data en AI benutten. ‘Projecten beginnen als speeltuin, waarin wel een concreet probleem wordt opgelost.’

Na de workshop is het een kwestie van klein beginnen. ‘We proberen het eerste idee uit en dan bouwen we langzaam, stapsgewijs uit. Je mag fouten maken en dan bijsturen, dat is de kracht van AI en machine learning. Het verbetert continu, je schaaft het bij en het leert tot het je brengt wat je voor ogen had.’

■ Voorkomen dat een schip stil komt te liggen Een klant van Codit uit de maritieme sector wilde kosten verlagen door voorspellend onderhoud te kunnen plegen. ‘Als een schip stil komt te liggen, dan kost dat miljoenen. Dus wordt een machinekamer eens in de zes maanden onderhouden, of de machine het nu nodig heeft of niet. Maar wat als je nu zou kunnen voorspellen wanneer de machine onderhoud nodig heeft?

Hierdoor kun je je onderhoudskosten met miljoenen verlagen.’

‘Daarom hebben we sensoren in de machines geplaatst die ons vertellen wanneer een machine onderhoud nodig heeft.’ Een van de sensoren vangt geluid op. ‘Op basis van historische data kunnen we zien dat als de motor een bepaald geluid maakt dat die na drie maanden stopt. Bij het ene schip ontstaat dat geluid al na vijf maanden en bij een ander na een jaar: op basis daarvan pas je het onderhoud aan.’

■ Relatief eenvoudig idee, implementatie complex Het is natuurlijk niet zo, dat zo’n idee makkelijk geïmplementeerd is. ‘Het is een relatief eenvoudig idee, maar de implementatie is complex. Je hebt bijvoorbeeld te maken met edge componenten, schepen die niet altijd goed bereikbaar zijn, waarbij je je moet afvragen: welke data wisselen we uit, doen we dat realtime of in bulk, hoe voeren we updates uit? Maar de businesscase is helder, dus dan willen klanten ook de investering doen.’

Volgens Lacroix zou innovatie niet binnen de bedrijfsmuren moeten blijven. ‘De echt gouden ideeën zitten in de bedrijfsoverstijgende ecosystemen. Kijk naar de scheepvaart: je kan routes pas echt optimaliseren als je niet alleen weet waar je eigen schepen zijn, maar als je ook weet waar andere schepen of voorraden zijn. Als je de data durft samen te voegen als branche, dan zijn de mogelijkheden daarvan echt voor alle partijen mind blowing.’

T h e

F u t u r e

o f

B u s i n e s s

Te c h n o l o g y

[ 1 5 ]

Citizen developers stimuleren innovatie

Auteur: Marco van der Hoeven

Steeds meer bedrijven zetten automation-oplossingen als robots in om medewerkers te ondersteunen in hun werk. Deze trend beweegt zich in toenemende mate van losse projecten naar end-to-end automation. Maar wie gaat dat doen? In praktijk kunnen de medewerkers zelf een belangrijke factor zijn in de adoptie van automation en het schalen ervan, om zo te komen tot innovatie met data en AI. “De vraag die we nu zien bij bedrijven is dat processen end-toend geautomatiseerd moeten worden”, zegt Renzo Taal, Senior Vice President en Managing Director EMEA bij UiPath. “Door Covid-19 hebben we gemerkt dat processen die niet volledig geautomatiseerd zijn problemen kunnen opleveren. En dan kan het ook gaan over heel eenvoudige zaken, het hoeft niet direct complex te zijn.”

“Door die noodzaak is de acceptatie voor automation er nu, en zien we dat robots worden ingezet bij een breed scala aan toepassingen, van administratieve hulp bij het uitvoeren van Covid-steun tot hulp in de service omgeving van telecombedrijven. De mate van automatisering is ondertussen al een factor geworden die mede de waarde van bedrijven bepaalt bij overnames.”

■ Robots “In de logistieke sector werken fysieke en virtuele robots samen. Robots verwerken pakketten, en softwarerobots helpen bij de administratieve processen. Het mooie van deze trend is dat mensen direct het effect zien, en de opbrengsten zijn gelijk meetbaar.”

Hij erkent dat er soms nog veel uitgelegd moet worden over het potentieel van innovatie met robotics, maar hij is daar optimistisch over: “Een vergelijkbare ontwikkeling heb ik zeven jaar geleden ook gezien toen ik in de CRM ben gaan werken.

Bij sommige bedrijven zien de business owners duidelijk de impact, en vragen zij ons om te helpen dat verhaal bij de board voor het voetlicht te brengen.”

■ Use cases “Wat daarbij helpt is dat het niet alleen gaat om verwachtingen, maar er zijn al legio concrete use cases met RPA en AI. Een recent voorbeeld is een grote telecomprovider in Zuid-Europa, die een robot heeft ingezet om er bij de uitrol van een nieuw toestel voor te zorgen dat de meest loyale klanten als eerste die telefoon kregen. Het mooie aan dit proces is dat het van de grond is gekomen doordat iemand binnen de organisatie als

[ 1 6 ]

T h e

F u t u r e

o f

B u s i n e s s

Te c h n o l o g y

een citizen developer zelf aan de slag is gegaan om die robot te maken. Binnen de organisatie wordt die case nu gebruikt als best practice voor de rest van de organisatie.”

“Een bijkomend effect van robotisering van processen in deze case was dat het servicelevel voor de klanten omhoog is gegaan, omdat zo’n robot geen fouten maakt, en precies doet wat hij moet doen. Daardoor is het aantal service calls merkbaar omlaag gegaan.”

■ Slimmer maken De volgende stap in automation is het steeds slimmer maken van dergelijke trajecten met zaken als process mining en AI om daadwerkelijk tot de Fully Automated Enterprise te komen.

“Het gaat om het hele proces, van begin tot eind. Van discovery met behulp van process mining èn task mining. We zien dat mensen op basis daarvan zelf robots kunnen gaan bouwen, omdat alle handelingen die te automatiseren zijn op die manier goed in kaart worden gebracht. Daarbij wordt ook gebruik gemaakt van technologie als document understanding om geautomatiseerd documenten te verwerken.”

“Dat is begonnen bij zogenoemde unattended robots, die draaien aan de achterkant. De volgende stap is het neerzetten van attended robots, die mensen aan de voorkant helpen. Uiteindelijk kun je daar allerlei zaken als apps en chatbots omheen bouwen.

Dan heb je het hele proces geautomatiseerd. Dat is waar partijen over willen praten. Het gaat verder dan het traditionele RPA, dat is er een onderdeel van, net als process mining.”

■ Iedereen een robot Wat die robots betreft heeft UiPath de visie ‘A robot for every person’, en in praktijk zijn er steeds meer bedrijven die robotisering inzetten om hun medewerkers zoveel mogelijk te helpen met veelvoorkomende, repetitieve taken. “Op die manier krijgen de medewerkers als het ware een digitale personal assistent die allerlei zaken automatisch doet, van rapportages draaien tot afspraken maken. Dat is een voorbeeld van the future of business technology.”

56416464684

46434164146

68764146353

26871696976

54173641147

54643436436

49146163546

54641683643

61146233616

64164161434

32654687466

Renzo Taal

En ook hier hoeft het niet gecompliceerd te zijn om effectief te zijn. “Een voorbeeld is een out of office-robot voor een topontwikkelaar. Dat klinkt eenvoudig, maar het is in praktijk cruciaal. Want hij werk bij een bedrijf dat een SLA heeft waarbij binnen twee uur een support-aanvraag wordt opgepakt.

Gebeurt dat niet, dan volgt er volgens het contract een hoge boete. Nu zorgt de robot ervoor dat calls van klanten niet meer per ongeluk worden gemist als iemand niet aanwezig is, maar wordt alles aan de achterkant geregeld.”

■ Workforce Citizen development is democratiseren om zelf je eigen robots te kunnen bouwen. “Consultants doen goed werk, maar zij kijken vooral naar zaken als processen. Als dat eenmaal is gebeurd kan er ook veel vooruitgang worden geboekt met mensen die zelf aan de slag gaan met het bouwen van robots. Zo empower je ook nog eens die medewerkers.”

“De maatschappelijke component is dat onderwijs en bedrijven aan mensen wel de kans geven om zich te ontwikkelen. Want je wil niet dat mensen achterblijven. Het is dus belangrijk om mensen in staat te stellen de juiste skillsets aan te leren om hun bijdrage te leveren. Dat is niet alleen waar het in de toekomst naar toe gaat, die toekomst is er nu al. We zien dat zowel overheid als bedrijfsleven daar nu mee bezig zijn.”

Dat geeft mensen vervolgens ruimte om met menselijke kwaliteiten als creativiteit en empathie hun werk te doen, en hun toegevoegde waarde te laten zien.”

“Het is de toekomst, maar tegelijkertijd natuurlijk relatief nieuw. Dit betekent dat het belangrijk is om ervoor open te staan. Bij organisaties die zich hiervoor openstellen zien we dat het ontzettend snel kan gaan. Ga ermee experimenteren, want zodra de medewerkers de smaak te pakken hebben zijn ze enorm enthousiast, en komen ze zelf met allerlei ideeën om nog meer verbeteringen door te voeren.”

De impact die een fully automated enterprise kan maken wordt gevoeld

■ Impact “De impact die een fully automated enterprise kan maken wordt gevoeld, en we zien dat dit nu ook aandacht krijgt van executives als de CFO. De impact op kosten en kwaliteit is meetbaar, ook in audits. Want een robot maakt geen fouten. Je kunt audits doen op een schaal die voorheen onmogelijk was.

T h e

F u t u r e

o f

B u s i n e s s

Te c h n o l o g y

[ 1 7 ]

AI-assisted develo democratiseert softwareontwikkelin 56416464684

46434164146

68764146353

26871696976

54173641147

54643436436

49146163546

54641683643

61146233616

64164161434

32654687466

Johan den Haan

[ 1 8 ]

T h e

F u t u r e

o f

B u s i n e s s

Te c h n o l o g y

opment

ing

De vraag die bij steeds meer organisaties speelt is ‘hoe haal ik waarde uit de enorme hoeveelheden data die ik verzamel?’ Het slim inzetten van AI is daarbij onontbeerlijk. Dat is aan de ene kant complex, maar aan de andere kant zijn er technologieën als low-code die dit aanzienlijk vereenvoudigen.

“O

rganisaties verzamelen steeds meer data”, zegt Johan den Haan, CTO van Mendix. “Maar om daar ook iets mee te kunnen is de inzet van AI onvermijdelijk. AI zorgt ervoor dat zeer grote hoeveelheden data kunnen worden omgezet in inzichten en acties. Laat ik een aantal voorbeelden noemen van klanten van ons. Als eerste Zürich Verzekeringen in de UK. Die zagen zich voor de uitdaging gesteld om levensverzekeringen te verkopen aan een steeds jonger publiek. Maar wie denkt er nu rond zijn twintigste aan het afsluiten van een levensverzekering.”

“Wij hebben toen een app voor hen ontwikkeld waarbij jongeren een selfie konden maken en uploaden. Een AI engine schatte dan de leeftijd van degene die de selfie had gemaakt en er werd automatisch een aanbod voor een levensverzekering gegenereerd. Dat is best een succes geworden; we hebben er zelfs een aantal innovatieprijzen mee gewonnen. Ik vind het een mooi voorbeeld van hoe nieuwe technologie creatief ingezet kan worden om een geheel nieuwe doelgroep te bereiken.”

■ Lift “Een ander voorbeeld is afkomstig van het Nederlandse bedrijf Liftinsight. Dat bedrijf plaatst sensors op liften, die precies registreert hoe vaak die lift op en neer gaat. Hierdoor hoeft het onderhoud niet meer bijvoorbeeld elk half jaar uitgevoerd te worden, maar hoeft dit alleen plaats te vinden als de lift een bepaald aantal bewegingen heeft gemaakt. Tevens plakken ze dan op die lift een QR-code, die de monteur kan inscannen om meteen de hele historie van de lift te kunnen uitlezen.”

“Dus ook in dit voorbeeld gaat het om een combinatie van data verzamelen en AI. De sensor verzamelt de data en een AI engine bepaalt vervolgens op basis van die data wanneer onderhoud nodig is. Deze voorbeelden geven precies de trend aan die wij in de markt zien, namelijk dat er niet alleen meer data verzameld wordt en in rapporten aan de beslissers getoond wordt, maar dat die beslissingen zelf nu ook geautomatiseerd genomen worden.”

■ Goud “Persoonlijk geloof ik echter dat de meeste bedrijven het verkeerd aanpakken. Iedereen jaagt op data; het verzamelen lijkt nooit op te houden. Ze plakken overal sensoren op en geloven dan met al die data goud in handen te hebben. Ze verwachten dat de business value ervan zich vervolgens automatisch zal aandienen. Maar dat gebeurt niet vanzelf. Ik sprak laatst nog iemand van een hijskranenbedrijf, die trots vertelde dat hij op elk moment van elke hijskraan die zij waar ook ter wereld hadden kon vertellen hoeveel gewicht er op dat moment aan hing. “Fantastisch!”, zei ik. “Maar levert dat ook meer business op?” En toen bleef het stil, want het antwoord op die vraag was eigenlijk ‘nee’.”

Auteur: Marco van der Hoeven

ontwikkeling voor nodig. En het liefst in een vorm waarin je snel kunt experimenteren, omdat je van tevoren niet weet hoe het nieuwe businessmodel eruit zal zien. En juist daarom is het zo belangrijk dat alle aspecten van de automatisering die met data en AI te maken hebben gedemocratiseerd worden. Je hebt niets aan nieuwe technologieën als zij niet toegankelijk zijn voor grote groepen mensen. Noem het “No-Code”, noem het “Low-Code”, noem het “Citizen Development”. Dat maakt mij even niet uit: als het gebruik ervan maar simpel is.”

■ Creativiteit Wie zijn nu in de praktijk de mensen binnen een organisatie die met deze nieuwe technologieën aan de gang gaan? “Ik denk dat dat altijd een cross-functional team moet zijn. Maar het start toch echt bij de organisatie zelf. Daar moet iemand zijn die het domein kent, die creatief is en die de durf heeft om dingen uit te proberen. Wat er nu helaas vaak gebeurt is dat de mensen die een creatief idee hebben van de IT-afdeling te horen krijgen dat er de eerstkomende tijd geen tijd is om dat idee te verwezenlijken. Zo wordt de creativiteit van medewerkers helaas maar al te vaak de nek om gedraaid. Een low-code platform, waarop ideeën veel sneller verwezenlijkt en uitgeprobeerd kunnen worden, stimuleert in dat opzicht de creativiteit binnen organisaties enorm. En die creativiteit is natuurlijk voorwaardelijk voor innovatie.”

■ Suggesties Ook Mendix zelf is bezig met het verzamelen van data en het toepassen van AI. “Heel concreet is dat met Mendix Assist, een oplossing die wij twee jaar terug voor het eerst gelanceerd hebben en die je helpt met suggesties over de volgende stap in een ontwikkeltraject. Hierdoor zie je de productiviteit van development trajecten enorm stijgen.”

In Mendix 9, de nieuwste versie van ons platform, is ook een zogenaamde ‘Performance Bot’ opgenomen. Dat is een engine die je volledige applicatie analyseert en de pijn- en verbeterpunten automatisch detecteert. Zo zie je dat er een verschuiving plaatsvindt van low-code platforms naar AI-assisted development.

Hierdoor kan er steeds sneller software ontwikkeld worden door mensen met een steeds beperktere technische achtergrond. In het verleden hebben we met ons low-code platform het proces van softwareontwikkeling in organisaties al tien keer kunnen versnellen. Nu hebben we ons als doel gesteld om met AI-assisted development en alle bots die daarbij komen kijken de softwareontwikkeling nog eens tien keer te kunnen versnellen. En we zien dat in meer dan 95% van de gevallen de door bots aangedragen suggesties correct zijn. In de praktijk wordt meer dan 50% van de activiteiten in procesflows aangemaakt via Mendix Assist suggesties. De adoptie van het gebruik is dus erg hoog.”

“In mijn optiek heeft het alleen zin om data te verzamelen en door AI te laten interpreteren als je de verkregen inzichten ook kunt omzetten in acties. En daar heb je dan iets van software-

T h e

F u t u r e

o f

B u s i n e s s

Te c h n o l o g y

[ 1 9 ]

Consolidatie data kosten, biedt scha geeft meer inzicht Betere schaalbaarheid, eenvoudiger beheer en een solide beveiliging: volkomen logisch bij je primaire data, maar vaak nog niet op orde bij ‘secundaire’ data-opslag. Terwijl het hier toch gaat om de overgrote meerderheid van alle opgeslagen gegevens. Het toepassen van een overkoepelend dataplatform en inzet van technologie zoals AI-gebaseerde analysetools, kan van zowel primaire als secundaire data een solide en kosteneffectieve bron van inzichten maken, meent Paul de Goede van Cohesity. “Er zit een enorm waardeverschil tussen je data alleen wegschrijven en er actief gebruik van te maken.”

Auteur: Martijn Kregting

M

ulti-cloud data management specialist Cohesity biedt software die datamanagement belooft te transformeren, zoals Data Management as a Service. Het multicloud-dataplatform Cohesity Helios stelt organisaties onder meer in staat om eenvoudig hun gegevens te beheren, de risico’s van ransomware-aanvallen te verkleinen, infrastructuursilo’s te elimineren en massale datafragmentatie op te lossen.

Als je naar de toekomst van de datamanagementmarkt kijkt, moet je ook het verleden kennen, weet Paul de Goede, Channel Development Manager Cohesity, uit zijn lange ervaring in de IT-sector. Kijk je naar dat verleden, dan zie je dat er in elke IT-markt in eerste instantie vooral point-oplossingen voor specifieke problemen werden ontwikkeld. Voorbeelden zijn de markten voor security en datacenter-infrastructuur.

Het gevolg van die losse oplossingen: organisaties hadden (en hebben deels nog) te maken met een vaak complexe, gefragmenteerde ICT-omgeving. In bovengenoemde twee markten heeft een consolidatieslag plaatsgevonden, waarbij een platformgedachte het gebruik van losse oplossingen geleidelijk vervangt. Voordelen zijn onder andere beter beheer van IT - en dus minder kosten - meer schaalbaalbaarheid en veel meer mogelijkheden om IT de business te laten ondersteunen.

Paul de Goede

[ 2 0 ]

T h e

F u t u r e

o f

B u s i n e s s

Te c h n o l o g y

■ Voortborduren op bestaande concepten De Goede: “Dezelfde ontwikkeling zie je nu in de markt voor backup en storage, waar tot voor kort vooral werd doorgeborduurd op bestaande concepten. Er werden wel nieuwe technologieën ontwikkeld voor primary en secundary storage.

Maar meer gemak, veiligheid en kostenefficiency bleef beperkt.

In ieder geval op het gebied van secondary storage. Dat omvat echter wel 80 procent van alle data van organisaties.”

Voor primary storage zijn er allemaal SLA’s, het moet goed beheerd en snel toegankelijk zijn en er zijn steeds meer overkoepelende managementplatforms beschikbaar, schetst De Goede. Als er iets misgaat – door een hack of een brand in het datacentrum waar je primary data staat – dan zijn er al goede oplossingen voor disaster recovery beschikbaar om zo snel mogelijk weer toegang tot die data te hebben.

bespaart haalbaarheid, ht ■ Veel fragmentatie, weinig innovatie Op het gebied van secondary storage bestaat echter veel fragmentatie en weinig innovatie. Er komen wel nieuwe, maar geen vernieuwende producten. “We krijgen steeds vaker vragen van klanten of het niet slimmer, handiger kan: centraal management van elk soort data in elke toepassing, ongeacht waar die zich bevindt. Zelf maak ik me ook zorgen over compliance – hoe en waar wordt mijn data weggeschreven - en cyberdreigingen in dit gefragmenteerde landschap. Je moet niet alleen je eigen data beschermen, maar ook je klanten en je werknemers.

Bovendien is ook secondary data waardevoller dan je denkt.

Dan is het een groot verschil of je daar na een hack of ander probleem na een paar uur of na twee maanden weer toegang tot hebt.”

Een grote uitdaging is ook dat data vaak verdeeld staat over veel oplossingen. On premise, in een publieke cloud-oplossing, in een hybride cloud-dienst. “Die doen het allemaal vaak wel goed, maar op hun segment. Ga er maar eens aanstaan om dat gefragmenteerde landschap te beheren. En dan heb ik het nog niet over duplicatie van data. Zeker als je gebruik maakt van cloud, vaak toch duurder dan on premise, kan het daarbij gaan om behoorlijke onnodige kosten.”

■ Meer mogelijk door consolidatie Een back-up maken van data is een soort brandverzekering.

Door die data op een overzichtelijke wijze te consolideren, kun je er echter veel meer mee doen. Cohesity-oprichter Mohid heeft met dit in het achterhoofd bij Nutanix- en Google een file-systeem ontwikkeld dat hij mee mocht nemen en waarvan de vierde generatie nu een basis vormt onder het Cohesity Helios multicloud-dataplatform.

Het doel is om organisaties de tools te bieden om hun gefragmenteerde data-omgeving eenvoudiger in te richten, te beheren en toegankelijk te maken. “Het moet dan niet uitmaken waar de data staat, het maakt het makkelijker om die data te consolideren en via één user interface goed over- en inzicht te hebben. Zo zie je bijvoorbeeld waar data gedupliceerd is, wat alleen al tot een flinke kostenbesparing kan leiden.”

■ Van back-up naar databeheer Hoewel Cohesity begon met een focus op back-up, is het steeds meer een aanbieder van volledig datamanagement geworden.

Zo’n twee derde van de klanten zet het platform inmiddels hiervoor in, vertelt De Goede: “Backup en disaster recovery blijven belangrijke elementen. Maar organisaties krijgen in deze digitaliserende wereld steeds meer behoefte aan het halen van informatie en inzichten uit al die opgeslagen data.”

Dat betekent dat je ook moet werken aan een goede, snelle toegankelijkheid én interoperabiliteit, stelt de channel development manager. “Je kunt als aanbieder niet alles leveren. Dat

betekent dat een platform zo gebouwd moet worden dat toepassingen van derden voor bijvoorbeeld dev-testen of analytics er probleemloos mee moeten kunnen samenwerken. Bovendien hoef je daarvoor je primary data niet meer in te zetten.”

Uiteindelijk kun je zo je data op veel meer manieren inzetten, zodat opslag en beheer ervan geld gaat opleveren. “Dat kan op veel manieren. Een klein voorbeeld: wanneer er veel data op bepaalde plaatsen wordt opgevraagd en dat wijkt af van gebruikelijke trends, kan er sprake zijn van een hack. Het inbouwen van kunstmatige intelligentie kan dit geautomatiseerd opmerken en voorkomen dat een hack verder komt. Maar ook de wijze van opslag – zo werkt onze architectuur met blocks en pointers in plaats van files – kan beveiligingsproblemen voorkomen. Zo zijn files hackable, terwijl blocks en pointers dat niet zijn.”

■ Beperkt bewustzijn Hoewel steeds meer dataverantwoordelijken zoals CISO’s zoeken naar opties voor dergelijk overkoepelend databeheer, is dit bewustzijn nog lang niet overal aanwezig. Niet als het gaat om de voordelen van meer een veelzijdig gebruik van de data, maar ook niet om het meer basale voordeel van kostenefficiency door minder duplicatie en gefragmenteerd datamanagement.

“In sommige gevallen kan de TCO met 50 tot 70 procent dalen.

Dus zelfs al wil je niet méér doen met je data, dan nog is overkoepelend beheer nuttig. Uit het oogpunt van de kosten, maar ook omdat nieuwe regulering zoals de AVG/GDPR goede compliance veel belangrijker maken. Als je niet weet waar je data staat, dan is het lastig om compliant te zijn. Ik denk dat deze elementen nog onvoldoende aandacht hebben gekregen.”

Bovendien, stelt De Goede, zijn technologieën zoals AI ook inzetbaar voor (kosten)efficiency. “Denk aan het goed voorspellen op basis van eerdere back-up trends of je over bijvoorbeeld een maand extra opslagcapaciteit nodig hebt en wat de meest efficiënte vorm hiervoor is: on premise, een cloud-omgeving.”

■ Aandacht voor distributiemodel Voor veel bedrijven, met name midmarket en mkb, klinkt datamanagement en ‘overkoepelende’ platformen vaak nog als duur en lastig. Cloud-diensten kunnen ook hier een alternatief bieden als het gaat om ontzorging en gemak. Reden voor Cohesity om enkele maanden terug in de VS een pilot te starten met ‘datamanagement as a service’.

“Dat kan ook voor Nederlandse organisaties een oplossing zijn. We hebben hier al een service provider die op basis van ons platform ‘backup as a service’ aanbiedt en daar succesvol mee is. Daaruit blijkt ook dat je je niet alleen moet richten op de oplossing of het platform, maar ook de vorm en het kostenmodel waarin je het aanbiedt aan organisaties. As a service is niet het enige model, maar het zal de komende jaren wel steeds belangrijker worden.”

T h e

F u t u r e

o f

B u s i n e s s

Te c h n o l o g y

[ 2 1 ]

Innovatie met voertuigdata Meer dan ooit genereren voertuigen grote hoeveelheden data. Tegelijkertijd is de technologie aanwezig om die data om te zetten in bruikbare inzichten. Smart Profile is daarom samen met Crossyn een innovatief project gestart om marktpartijen te voorzien van data waarmee zij hun operaties aanzienlijk efficiënter kunnen maken.

“B

innen Smart Profile hebben we een special team genaamd Smart Profile Labs welke zich bezighoudt met innovatie rondom data. In dit geval heeft die innovatie alles te maken met voertuigdata”, zegt Michiel Alkemade, CEO van Smart Profile. “Rijdende voertuigen generen enorm veel data per seconde. Om die data om te zetten naar bruikbare informatie is het belangrijk deze data te verzamelen in een platform waardoor het via onder andere dashboards inzichtelijk kan worden gemaakt.”

Smart Profile werkt hierin samen met het Tilburgse bedrijf Crossyn. Een bedrijf dat zich bezighoudt met de coaching van rijgedrag is één van de eersten die daadwerkelijk gebruik maakt van dit platform.

“Het gedrag van een bestuurder heeft namelijk invloed op heel veel terreinen. Zo is het economische aspect: als iemand zuiniger rijdt verbruikt hij minder benzine. Maar er zijn ook

[ 2 2 ]

T h e

F u t u r e

o f

B u s i n e s s

Te c h n o l o g y

Auteur: Marco van der Hoeven

ecologische aspecten. Hoe lang laat je je auto bijvoorbeeld stationair rijden, en hoe groen ben je daarmee eigenlijk? Hoeveel Co2 stoot jij eigenlijk uit? En dan heb je nog het schade-aspect; mensen die slecht rijgedrag vertonen maken eerder een ongeluk dan mensen die zich altijd netjes aan de maximumsnelheid houden. Voor al deze aspecten gebruiken wij de verzamelnaam ‘eco-driving’.”

■ Verzekeren Dat heeft direct een praktische business case: “We zien dat het voor veel bedrijven lastig is om hun wagenpark te verzekeren tegen redelijke kosten. Ze worden elk jaar opnieuw geconfronteerd met hogere tarieven. Maar we zien ook dat verzekeraars steeds meer bereid zijn om goed gedrag te belonen.

Zorgverzekeraars belonen gezond leven bijvoorbeeld met premiekortingen. Precies dat zien we ook bij autoschadeverzekeringen in het B2B-segment.”

Michiel Alkemade

Rijdende voertuigen generen enorm veel data per seconde

56416464684

46434164146

68764146353

26871696976

54173641147

54643436436

49146163546

54641683643

61146233616

64164161434

32654687466

“Daarom is het voor vloothouders dus belangrijk om het rijgedrag van hun chauffeurs inzichtelijk te maken, om aan te kunnen tonen dat die verantwoord rijden. En daar hebben wij nu een platform voor gebouwd: het Fleet Insights Platform. In dit platform wordt alle data die Crossyn verzameld door Smart Profile inzichtelijk vertaald in een dashboard. En vervolgens hangen wij dan scores aan de diverse grafieken en meters op het dashboard, zodat er een gamificatie aspect ontstaat en de chauffeurs tegen elkaar op gaan boxen om zo verantwoord, veilig en zuinig mogelijk te gaan rijden. Hierdoor gaan de chauffeurs als groep beter presteren.”

■ Morele vragen Bij het inrichten van dit platform en het bijbehorende dashboard is Alkemade wel gestuit op enkele morele vragen. “Wie het dashboards afneemt kan bijvoorbeeld in real-time van zijn hele wagenpark zien waar alle voertuigen rijden. Bij sommige type organisaties, zoals bijvoorbeeld taxibedrijven, is dat al heel normaal, maar er zit natuurlijk wel een privacy-aspect aan.

Op basis daarvan hebben we een aantal toestemmings-mechanismen moeten inbouwen, waarbij de chauffeur bepaald welke data hij deelt.”

Maar uiteraard speelt technologie een centrale rol. “Dat begint al bij het vergaren van de data. Elke moderne auto is uitgerust met een boordcomputer waarin data uit verschillende sensoren kan worden opgevangen. Maar wanneer je dat soort data uit verschillende type voertuigen vervolgens centraal gaat verza-

melen, loop je er tegenaan dat die gegevens allemaal net anders zijn. Om ze met elkaar te kunnen vergelijken zul je dus eerst die data moeten transformeren volgens afgesproken definities.”

■ Champions League Data Verzamelen “Maar je kunt ook in elke auto een uniform device plaatsen om data te verzamelen, los van wat de fabrikant er toevallig al in geplaats heeft. Crossyn heeft voor deze laatste oplossing gekozen. Maar dan nog moet de data uit al die devices centraal binnengehaald worden. En gezien de hoeveelheden data die het betreft is die exercitie echt wel ‘Champions League Data Verzamelen’ te noemen. Maar de klant vindt dat natuurlijk helemaal niet spannend. Die wil gewoon iets zien waar hij waarde uit kan halen. De techniek die daaronder zit interesseert hem niet. Maar dat maakt de techniek niet minder belangrijk.”

De informatiebehoefte kan per type klant ook sterk verschillen.

“Bij bedrijven die meer dan één vloot hebben – denk daarbij bijvoorbeeld aan leasemaatschappijen – bestaat vooral de behoefte om de prestaties van de verschillende vloten met elkaar te vergelijken. Bij bedrijven met één vloot op de weg wil men doorgaans vooral de prestaties van hun individuele chauffeurs inzichtelijk hebben. En dan als derde groep heb je de chauffeurs zelf die ook graag inzicht willen hebben in hun eigen rijgedrag.”

■ Groen De eerste klant, Hello Mobility, gebruikt het platform al voor de coaching van chauffeurs van meerdere koeriers- en transportbedrijven. “Daarnaast zijn we ook bezig met een groot leasebedrijf dat ons platform inzet om de verzekeringskosten te drukken. En ook om het proces van elektrificeren van wagenparken te begeleiden wordt onze oplossing al op diverse plekken ingezet. Bovendien, wat we in toenemende maten zien is dat bedrijven gevraagd wordt aan te tonen wat de footprint van hun wagenpark is. Ons platform wordt dan gebruikt om de gegevens hiervoor aan te leveren, zodat organisaties kunnen aantonen hoe groen ze zijn.”

Uiteindelijk heeft Smart Profile met het platform een Europese ambitie. “De oplossing is makkelijk schaalbaar. Uiteindelijk zou je het platform natuurlijk ook kunnen gebruiken voor een heel ander soort voertuigen, zoals fietsen en boten, maar die ambitie hebben we op dit moment niet. We houden het voorlopig even bij auto’s, trucks en busjes en richten ons op het ‘eco-driving’. Ik kan me wel voorstellen dat we op termijn meer gaan doen met data gericht op pro-actief onderhoud van auto’s. Uiteindelijk zou hierdoor bijvoorbeeld onderhoud ook voor een vast bedrag per maand aangeboden kunnen worden.”

T h e

F u t u r e

o f

B u s i n e s s

Te c h n o l o g y

[ 2 3 ]

Innovatie is slimme maken en goed co Vaak zijn de onderdelen voor een innovatieve oplossing al aanwezig in een organisatie. In andere gevallen is er een goede technische oplossing beschikbaar. Het is vooral belangrijk de juiste keuzes te maken, en de juiste ingrediënten te combineren om tot innovatie te komen. Daar is de juiste infrastructuur voor nodig. Dat is wat Enable-U mogelijk wil maken, zegt Frank Arts, CEO van Enable-U in dit interview.

“I

nnovatie begint bij het toelaten en stimuleren van diversiteit”, zegt Frank Arts, CEO van Enable-U stellig.

“En dan bedoel ik dat in een brede zin. Hoe meer smaken en ingrediënten je immers hebt, hoe meer gerechten je daarmee kunt bereiden. En tevens denk ik dat je open moet staan voor vragen en problemen die je nog niet kent, waar je nog niet eerder over nagedacht hebt. Sta open voor behoeftes die je nog niet eerder bent tegengekomen.”

“Het vervolg is ervoor zorgen dat je al die smaken op een goede manier kunt combineren. Elke oplossing, voor elk probleem en elk nieuw plan, is altijd gebouwd op zaken die er al waren. Ze worden eigenlijk gevormd door een nieuwe manier van combineren van de oude elementen. En dat ‘anders combineren van bestaande elementen’ is precies hetgeen dat wij mogelijk willen maken. Wij helpen organisaties met innoveren door ze nieuwe combinaties te laten maken.”

■ Data Daarbij is het vooral zaak om de juiste keuzes te maken met data. “Bij applicatielandschappen gaat het erom dat je per functie keuzes kunt maken over welk data-element je waar vandaan haalt. Moet je de gegeven ophalen uit een systeem dat je al hebt, of uit een nieuwe SAAS applicatie? Van een bestaande leverancier of juist van een nieuwe partij? Daar wil je vrij uit kunnen kiezen, om zo optimaal mogelijk te kunnen combineren.”

Nog een stap verder is het betrekken van ‘dingen’ of ‘apparaten’ in die informatie-architectuur. “De triggers en gegevens die daaruit voortkomen wil je kunnen gebruiken in je functionele processen. Ook kunstmatige intelligentie speelt hierbij een steeds grotere rol. Door dit allemaal onderdeel te laten zijn van je informatie-palet creëer je de diversiteit die benodigd is voor innovatie.”

■ Technische uitdagingen Het maken van die nieuwe combinaties zorgt wel voor technische uitdagingen. “Het is zeker niet makkelijk. Het format waarin data zijn opgeslagen verschilt nogal eens, en ook zaken als eigenaarschap en de definitie van data spelen een rol. En dan heb ik het nog niet eens over zaken als privacywetgeving en authenticatiemechanismen.”

“Wanneer het dan gelukt is om een combinatie mogelijk te maken, moet je ervoor zorgen dat het blíjft werken. Helaas is er niets statisch in de wereld, dus je moet het hele construct van combinaties constant blijven onderhouden. Je moet het zo bouwen dat je elementen kunt vervangen of aanpassen zonder dat alles stilvalt.”

[ 2 4 ]

T h e

F u t u r e

o f

B u s i n e s s

Te c h n o l o g y

Auteur: Marco van der Hoeven

den ook moet gebruiken. Sterker nog: ik denk dat je op heel veel plekken waar we nu van plan zijn om AI toe te gaan passen juist niet zou moeten automatiseren.”

Hij noemt als voorbeeld chatbots. “Natuurlijk zijn die behulpzaam om een voorsortering te maken, bijvoorbeeld om de juiste afdeling aan de telefoon te krijgen. Maar wie vindt het nou fijn om geholpen te worden door een robot? Persoonlijk haat ik dat.

En uit onderzoek blijkt ook dat juist overal waar we proberen AI in te zetten om menselijk gedrag na te bootsen, het daar enorm veel pijn doet in de relaties met je klant. We moeten dus de menselijke kracht om emoties te laten meewegen niet onbenut laten. Ook in de toekomst niet. Daarom geloof ik ook dat er heel veel werk zal blijven voor mensen.”

■ Actoren In de toekomstige business zal ook Blockchain een grotere rol spelen. “Ik denk, zoals iedereen inmiddels weet, dat die nog heel wat schatten in zich heeft. Daarnaast verwacht ik dat het Internet of Things nog een enorme vlucht zal nemen. Dat zal met name in de landbouw heel hard gaan. Maar ook in de sector logistiek en vervoer zullen veel processen automatisch gestart worden. De trigger om het proces te starten ligt dan niet meer bij een mens, maar bij gebeurtenissen die opgemerkt worden door sensoren.”

“En als je dan nog één stap verder denkt, geloof ik dat die things’ ook steeds meer autonoom met de buitenwereld gaan interacteren, als onderdeel van een proces dat al gestart is. De sensoren worden dan zelf actoren. En daarmee zijn het veel interessantere objecten, die uiteindelijk een eigen waarde vertegenwoordigen.”

■ Defensief Een beetje meer durf zou volgens hem wel mogen. “Als er veranderingen worden doorgevoerd is het vaak omdat het moet, bijvoorbeeld om compliant te blijven met nieuwe wetgeving. Ik noem dat ‘defensieve innovatie’. Wat veel mooier zou zijn is als organisaties één bepaald probleem centraal stellen en dan met stakeholders kijken naar de juiste oplossing. Vervolgens kun je van daaruit proberen los te komen van de beperkingen die we denken te hebben.”

“Vooral ook in kaart brengen welke elementen van de mogelijke oplossingen je al in huis hebt. Je zult dan vrijwel altijd zien dat je een heel eind komt met het simpelweg anders combineren van reeds bestaande elementen. Dat is bovendien duurzaam: hergebruik van bouwstenen die er al zijn. En door gebruik te

me keuzes combineren ■ Mensen Maar innovatie is meer dan alleen technologie. Zeker bij AI komen vraagstukken over ethiek al snel op tafel. “Het is belangrijk om daarover na te denken. Mijn mening is dat je uitermate voorzichtig moet zijn met leunen op AI. Want zelfs wanneer ‘verborgen verbanden’ die binnen gegevens bestaan door AI worden blootgelegd, wil dat nog niet zeggen dat je die verban-

maken van wat je al hebt kun je sneller innovaties doorvoeren.

Voorwaarde voor deze methode van innoveren is echter wel dat je beschikt over een infrastructuur die het maken van nieuwe combinaties met bestaande componenten mogelijk maakt.

Maar als je die infrastructuur hebt, ben je klaar voor de toekomst.”

56416464684

46434164146

68764146353

26871696976

54173641147

54643436436

49146163546

54641683643

61146233616

64164161434

32654687466

Frank Arts

T h e

F u t u r e

o f

B u s i n e s s

Te c h n o l o g y

[ 2 5 ]

Nieuwe business met data en AI De financiële sector is al langer een voorloper op het gebied van data en AI, maar ook minder voor de hand liggende sectoren zoals bouw- en nutsbedrijven zetten deze technologieën steeds vaker in. Dit brengt diverse uitdagingen met zich mee, niet in de laatste plaats het vinden van de juiste mensen. We spraken hierover met Eugene Tuijnman, CEO van SLTN.

56416464684

46434164146

68764146353

26871696976

54173641147

54643436436

49146163546

54641683643

61146233616

64164161434

32654687466

Eugene Tuijnman

[ 2 6 ]

T h e

F u t u r e

o f

B u s i n e s s

Te c h n o l o g y

smodellen Auteur: Marco van der Hoeven

N

u al spelen AI en data een steeds grotere rol bij veel organisaties, maar er is nog volop ruimte voor verdere innovatie. “Ik zie daarin drie categorieën van bedrijven,” zegt Eugene Tuijnman, CEO van SLTN. “De eerste is een groep organisaties die er helemaal niet mee bezig is. Zij zijn – zeker in deze tijd – puur bezig met overleven. Dan is er een groep die de ontwikkelingen op dit gebied wel omarmt, maar er eigenlijk nog maar mondjesmaat en heel voorzichtig mee aan de gang is. En tenslotte heb je de categorie die er volop mee bezig is.”

Bij die laatste categorie gaat het vaak om bedrijven met nieuwe businessmodellen. “Dat hoeven niet per se start-ups te zijn, maar het zijn wel bedrijven die ervoor durven te kiezen om op een hele andere manier verder te gaan, omdat zij zien dat zij zich met het omarmen van nieuwe technologieën nog meer kunnen onderscheiden.”

■ Smart Niet verbazingwekkend is dat in de eerste plaats tech-bedrijven erg druk zijn met het verzamelen van data. “Maar ook in finance en insurance zie je dat AI-toepassingen steeds belangrijker worden. In die sector heeft men ook het geld om te investeren èn is de behoefte om zich te onderscheiden groot. Je ziet niet voor niets momenteel veel ontslagen in de financiële sector terwijl de digitalisering enorm doorzet, al dan niet geholpen door AI. Hier neemt de techniek heel duidelijk de baan van de mens over maar hierdoor ontstaan ook weer andere banen.”

Ook in minder voor de hand liggende sectoren neemt het belang van AI toe. “Door de opkomst van allerlei ‘smart’ –toepassingen, zoals bijvoorbeeld ‘smart buildings’, zie je in sectoren als de bouw en utilities steeds meer AI- ingezet worden. Om met AI aan de slag te gaan moet je als bedrijf wel het geld en de organisatie-capaciteit hebben om andere manieren van werken naast je bestaande bedrijfsprocessen te implementeren.”

■ Data scientists Het effect op de arbeidsmarkt van deze trend is tweeledig. “Aan de ene kant verdwijnen banen. Zo heeft Rabobank bijvoorbeeld enige tijd geleden het proces van kredietverstrekking verregaand gedigitaliseerd. Als een MKB-er een krediet aanvraagt tot 1 miljoen euro komt er geen mens meer aan te pas. Bij een onderneming van die omvang hakt dat er natuurlijk fors in.

Maar tegelijkertijd zie je nieuwe functies ontstaan. Er is zelfs een enorm chronisch tekort aan ontwikkelaars en data-scientists.”

Dat komt voor een deel door de eerder genoemde trend van smart-toepassingen. “Sensoren zijn tegenwoordig zo betaalbaar en beschikbaar dat ze op veel grotere schaal worden ingezet. De impact daarvan wordt echter vaak onderschat. Neem de installatie-branche. Die worstelt nu al met het bijhouden van nieuwe technische ontwikkelingen als warmtepompen, energie-transitie en dan komt daarbij de smart-buildings.”

■ Zinnige toepassingen “Al die nieuwe toepassingen verzamelen data, terwijl die sensoren onderhouden moeten worden en ge-update, want anders

blijven ze niet cyber-secure. En dan moet er ook nog iets met die data gebeuren. Met andere woorden, er is heel veel mogelijk maar het realiseren van zinnige toepassingen heeft nog best veel voeten in de aarde.”

Een beperkende factor blijft bovendien de mens. “Die staat lang nog niet altijd open voor de mogelijkheden, en kan zich soms ook slecht inbeelden wat er allemaal kan met data. Daarnaast beheerst de mens de techniek nog onvoldoende.”

■ Fantasie Ook SLTN zelf is voortdurend op zoek naar de juiste mensen. “Daarbij gaat het niet alleen om mensen die de techniek beheersen, maar vooral om mensen die de link kunnen leggen tussen de technische mogelijkheden en de business behoefte van de klant vanuit een consultancy-perspectief. Je hebt daar de fantasie voor nodig om met de klant mee te kunnen denken over wat er allemaal mogelijk zou kunnen zijn binnen hun specifieke toepassingsgebied.”

“Vervolgens moet je dat dan technisch goed kunnen invullen en aan de klant uitleggen wat je voor hem aan het doen bent, zonder te diep in de techniek te duiken. Je hoeft de klant niet te vertellen hoeveel sensoren er op welke plekken in zijn auto zitten, maar hij moet wel weten dat het lampje gaat branden als hij te weinig olie heeft.”

■ Internationale task forces Voor het voortzetten van innovatie in de toekomst is het dus essentieel dat mensen de juiste competenties hebben. “Het blijft heel lastig, maar we doen het gelukkig erg goed op dat gebied. In het eerste kwartaal van dit jaar hebben we 35 nieuwe collega’s aangenomen. Daar ben ik heel blij mee, vooral omdat het een breed scala van expertises betreft. We zouden zeker nog wel enkele goede data-scientists kunnen gebruiken.”

Hij hoopt dan ook dat de samenwerking met Universiteiten en hogescholen meer geïntensiveerd zou kunnen worden. “We hebben tijdens Corona ook gezien dat de traditionele manier van lesgeven niet altijd efficiënt is. Via Zoom kunnen studenten makkelijk gekoppeld worden aan experts, waardoor je geheel nieuwe educatie-programma’s op kunt zetten. Bij multinationals zie je die ontwikkeling al langer. Daar wordt gewerkt met internationale task forces en is het niet vreemd wanneer een medewerker van een callcenter in India wordt getraind door een expert in Canada.”

■ Robots Naast mensen gaat innovatie met AI steeds vaker over robots.

“In de praktijk kom ik robotics-toepassingen nog niet heel veel tegen. Maar er gebeurt veel op het gebied van ontwikkelingen, en ik denk wel degelijk dat we aan de vooravond staan van grootschalige beschikbaarheid van robots. Nu lopen er bijvoorbeeld ’s avonds en ’s-nachts menselijke beveiligers te patrouilleren in gebieden als de Rotterdamse haven. Maar ik voorzie dat dat over een paar jaar robots zullen zijn, voorzien van camera’s en sensoren. Met dergelijke vormen van innovatie valt veel efficiencywinst, maar ook veiligheid van de mens te behalen.”

T h e

F u t u r e

o f

B u s i n e s s

Te c h n o l o g y

[ 2 7 ]

Steven Blees

AI houdt het netwerk gezond Netwerken zijn een cruciaal onderdeel van innovatie met data. Daarbij speelt AI een belangrijke rol, en niet alleen in het analyseren van de data. Ook voor het gezond houden van het netwerk wordt AI ingezet. Zo krijgen beheerders goed inzicht in alles wat zich op het netwerk afspeelt, wat zorgt voor tijdswinst, kostenbesparing en operationele efficiëntie.

Auteur: Marco van der Hoeven

[ 2 8 ]

T h e

F u t u r e

o f

B u s i n e s s

Te c h n o l o g y

“W

ij zien absoluut een groeiend momentum voor de toepassing van AI in de markt”, zegt Steven Blees, Enterprise Sales Director Benelux bij Juniper Networks. “De netwerkoplossingen die wij in het Enterprise segment aanbieden zijn volledig AI gebaseerd en daar is veel vraag naar. Wat we vaak horen is dat klanten blij zijn dat zij door AI meer inzicht hebben in wat zich allemaal afspeelt binnen hun netwerk, waardoor zij bij problemen beter en sneller kunnen oplossen. Dat levert een hoop tijdswinst en kostenbesparing op en verhoogt de operationele efficiëntie.”

“En wat misschien nog wel het belangrijkste is, is dat de klanten aangeven dat dankzij de toepassing van AI de gebruikerservaring geoptimaliseerd wordt. Dat komt met name doordat AItoepassingen in staat zijn om issues die de gebruikerservaring negatief zouden kunnen beïnvloeden al zijn te detecteren en op te lossen, vóórdat de gebruiker er daadwerkelijk mee geconfronteerd wordt.”

■ Ondersteunend “AI-gedreven, zelfsturende netwerken passen dan ook uitstekend in onze visie dat netwerken ondersteunend moeten zijn aan de bedrijfsprocessen. Het bouwen en onderhouden ervan moet geen doel op zich zijn en de IT-afdeling kan zich beter richten op innovatie dan op het beheer van bestaande zaken. AI helpt daar enorm bij en verhoogt de relevantie van het netwerk gigantisch.”

■ Self Driving Networks “Wij zijn traditioneel sterk in drie domeinen: routing, switching en security-oplossingen. Onze oplossingen zijn allemaal gebaseerd op hetzelfde unieke besturingssysteem, hetgeen eenvoud van operatie geeft. Automatisering is altijd het centrale uitgangspunt van Juniper geweest bij het bouwen van oplossingen. ‘Dat wat geautomatiseerd kan worden, moet je ook automatiseren’, geloven wij. Op basis van dit uitgangspunt hebben wij onze visie van ‘Self Driving Networks’ ontwikkeld.”

“Volgens deze visie moet een netwerk niet alleen zelflerend zijn, maar ook autonoom acties kunnen ondernemen als er ergens binnen het netwerk iets niet goed functioneert. In 2019 hebben wij onze visie versneld kunnen verwezenlijken door de overname van Mist Systems. De Juniper AI-gedreven netwerkoplossingen zijn van de grond af ontwikkeld op basis van de laatste technologieën micro-services in de cloud en AI, met de gebruikerservaring als uitgangspunt. We blijven samenwerken met klanten voor wie het netwerk een strategische differentiator en een bedrijfskritische hulpbron is. AI-netwerkoplossingen voegen een enorme waarde toe voor onze klanten terwijl ze een digitale transformatie doormaken.”

De netwerkoplossingen die wij in het Enterprise segment aanbieden zijn volledig AI gebaseerd

“We zien dat daardoor ruimte ontstaat voor innovatie. Dat zie je ook bij Gartner terug, die ons vorig jaar heeft uitgeroepen tot leider in het 2021 Magic Quadrant voor Wired en Wireless LAN Access Infrastructure. Daar zijn we enorm trots op en het is ook een enorme stap voor ons, want we zijn ineens veel partijen die al jaren in dat kwadrant stonden voorbijgestreefd. En ik denk dat we dat allemaal te danken hebben aan het feit dat we onze oplossing van de grond af aan hebben gebaseerd op AI en de laatste cloud-technieken.”

■ Gebruikerservaring “AI kan de gebruikerservaring verhogen. Daarom hebben we in onze oplossingen service levels gedefinieerd voor die gebruikerservaring. Wij monitoren van elk device in het netwerk hoe het gebruik wordt ervaren, en kunnen er vervolgens proactief op acteren als de gebruikerservaring onder een bepaald service-level dreigt te zakken.”

“Daarnaast verschaft AI inzicht in het netwerk. Je kunt zien wat de gebruikerservaring van iedere gebruiker – of dat nou een mens, of een robot (IoT) – is. Ten derde kun je dankzij AI automatiseren, zodat de uitrol vereenvoudigd kan worden. En door deze drie punten te realiseren, maak je het netwerk ook relevanter voor de business.”

Om van alle voordelen van innovatie met het AI-gedreven netwerk te profiteren is het zaak dit op het juiste niveau aan te pakken: “Wij stellen aan onze klanten altijd een drietrapsraket voor. Als eerste demonstreren we de oplossing en praten over de voordelen op meerdere niveaus. Vervolgens doen wij graag een proof-of-concept op een locatie waar de problemen groot zijn, om te bewijzen dat zij met AI inzichten kunnen krijgen die de ervaring van de gebruikers verbetert. En als derde stap gaan we de oplossing daadwerkelijk uitrollen.”

“AI en cloud zijn daarbij onlosmakelijk met elkaar verbonden.

AI-toepassingen zijn praktisch altijd gebaseerd op zeer grote hoeveelheden data die ergens verwerkt moeten worden. Daar is de cloud uitstekend geschikt voor. De controllerfunctie van onze netwerkoplossingen draait in de cloud, op basis van microservices. Dit maakt de oplossing schaalbaar en biedt de mogelijkheid wekelijks nieuwe functionaliteiten aan klanten beschikbaar te stellen zonder enige impact op het netwerk. Een partij als Netflix gebruikt vergelijkbare technologie en zij kunnen daardoor wijzigingen op jouw televisie doorvoeren, zonder dat je iets hoeft te downloaden of installeren.”

■ Robots “We zien overigens dat er steeds meer devices verbonden worden met het netwerk. Niet alleen chatbots en de robots (IoT) binnen een warehouse, maar bijvoorbeeld ook om barcodescanners. En ook robots moeten een goede gebruikservaring hebben om optimaal te kunnen functioneren. Het grote verschil tussen een mens en een robot is dat een mens IT kan bellen als het netwerk steeds uitval. Een robot kan dat niet, maar die heeft er wel net zoveel last van. Het monitoren van de gebruikerservaring van de end-points in combinatie met de toepassing van AI is bij robots daarom nog veel belangrijker.”

T h e

F u t u r e

o f

B u s i n e s s

Te c h n o l o g y

[ 2 9 ]

56416464684

46434164146

68764146353

26871696976

54173641147

54643436436

49146163546

54641683643

61146233616

64164161434

32654687466

Corné Mulders

[ 3 0 ]

T h e

F u t u r e

o f

B u s i n e s s

Te c h n o l o g y

AI in de Zorg: het is niet de vraag of het kan, maar vooral waarom Het UMC Utrecht experimenteert op veel vlakken met het toepassen van kunstmatige intelligentie (artificial intelligence ofwel AI). Hoewel duidelijke ontwikkelingen te zien zijn in radiologie en dermatologie, vallen de resultaten over het algemeen tegen. Dat heeft vooral te maken met de mens. ‘Ons complexe DNA zit in de weg’, aldus Corné Mulders, CIO van het UMC Utrecht. Om AI op de korte termijn een kans van slagen te geven, denkt Teus Kappen, CSIO en associate professor, dat de focus vooral moet liggen op het snijvlak tussen mens en computer.

‘W

e zijn met AI op veel terreinen aan het experimenteren, maar de daadwerkelijke toepassing is ingewikkeld’, vertelt Corné Mulders, CIO bij het UMC Utrecht. ‘We zijn verder met beeldtechnologie bij radiologie. De technologie helpt de radiologen de röntgenfoto’s te analyseren. Dat geldt ook voor dermatologie waar huidkankervlekken worden herkend. AI begint het daar overigens vrijwel net zo goed te worden als de beste dermatoloog.’

■ Met zoveel variabelen heeft Ai het moeilijk Maar de toepassingsgebieden zijn nog beperkt en Mulders is dan ook gematigd positief in de voortgang. ‘Je ziet dat AI werkt als je veel beelden beschikbaar hebt waarmee de computer kan werken, maar een diagnose stellen voor een patiënt met vage buikklachten is nog veel te ingewikkeld voor AI. De DNA van de mens maakt voorspellen te ingewikkeld. Je hebt zoveel variabelen in je lijf waarvan we zelf nog onvoldoende weten.’

Ook Teus Kappen, CSIO en associate professor bij het UMC Utrecht, is sceptisch over de huidige toepassing van AI in de zorg. Volgens hem worden ook vaak modellen ontwikkeld om te kijken of ze nauwkeurig zijn, terwijl daar nog een vraag aan vooraf zou moeten gaan, namelijk de waarom vraag. ‘Als voorbeeld, het model dat Google ontwikkelde om te bepalen welke kans iemand heeft dat hij in het ziekenhuis overlijdt nadat hij al 24 uur in het ziekenhuis is opgenomen.’

■ Wat heb ik aan die informatie?

‘Natuurlijk, het was een conceptuele exercitie, maar de vraag blijft nog steeds: waarom wil je weten welke kans iemand heeft

Auteur: Marco van der Hoeven

om in het ziekenhuis te overlijden? Wat heb ik aan die informatie? Misschien zou ik kunnen bepalen wie er naar de IC gaat?

Maar op welk moment dan, want dit model is alleen bedoeld voor iemand die precies één dag in het ziekenhuis is.

En kun je het tij nog keren? Want een deel van de mensen is zo ziek dat de kans op genezing nihil is. Dan is opname op de IC vaak niet zinvol meer. Wat kan je dan precies met zo’n kans?’

Het is natuurlijk een zwaarbeladen onderwerp waar velen niet over na willen denken. Maar het is wél een duidelijk voorbeeld dat bij het ontwikkelen van AI-modellen vaak met de verkeerde vraag wordt begonnen, namelijk bij de vraag of je het model kunt maken en niet waarom je het model zou willen gebruiken.

Maar het voorbeeld geeft ook aan dat het idee dat beslissingen kunnen worden genomen op basis van één model, met beperkte inzichten, voorlopig onhaalbaar is.

We zijn met AI op veel terreinen aan het experimenteren, maar de daadwerkelijke toepassing is ingewikkeld

T h e

F u t u r e

o f

B u s i n e s s

Te c h n o l o g y

[ 3 1 ]

De focus zou te allen tijde moeten liggen op de vraag hoe we AI toepasbaar maken in de werkelijkheid

■ Beslissingen ondersteunen met voorspellende informatie: werkt dat?

Kappen moet bekennen dat hij in zijn eigen promotieonderzoek ontdekte dat ook hij de waan van alledag onderschatte.

‘Ik heb onderzoek gedaan naar misselijkheid en braken die na een operatie optreedt. Ik heb niet een model ontwikkeld, maar een bestaand model gebruikt om beslissingen van artsen om medicamenten te geven te ondersteunen. Het opmerkelijke: in het onderzoek waaraan 12.000 mensen meededen zag ik nauwelijks verschil.’

‘Er zijn meerdere redenen te definiëren waarom bij de controlegroep net zoveel mensen misselijk werden als bij de onderzoeksgroep: het kan aan het medicamenten liggen, aan het model of aan de artsen, en of ze wel of niet het model hadden gebruikt om zich te laten informeren. Daarom deden we een tweede onderzoek, waarbij de onderzoeksgroep een stoplicht

[ 3 2 ]

T h e

F u t u r e

o f

B u s i n e s s

Te c h n o l o g y

56416464684

46434164146

68764146353

26871696976

54173641147

54643436436

49146163546

54641683643

61146233616

64164161434

32654687466

Teus Kappen

AI-diagnoses kan gaan stellen, welke rol speelt de mens dan nog in het ziekenhuis? Mulders: ‘We hebben intern een discussie gehad over de vraag: wil je als patiënt de diagnose straks krijgen van een AI-achtig systeem of van een arts? Hoewel sommigen denken dat AI de eerste diagnose zou moeten geven, denkt de meerderheid dat de patiënt een voorkeur zal hebben voor de arts.

■ Hoe IT echt voor de zorg zou kunnen werken Kappen denkt dat het nog wel even duurt voordat AI echt zover is dat het volledig zelfstandig diagnoses kan gaan stellen en kijkt dan ook liever naar de kortere termijn. Hij neemt daarbij voorbeeld aan het Amerikaanse academisch ziekenhuis Vanderbilt University Medical Center in Nashville, Tennessee.

‘Zij hebben hun technologie goed op orde en spelen goed in op laaghangend fruit. Ze automatiseren simpele processen waar patiënten en zorgverleners direct wat aan hebben.’

Een voorbeeld zijn de gepersonaliseerde planningen die artsen en verpleegkundigen dagelijks ontvangen, waarbij ze direct informatie ontvangen over relevante protocollen. Een ander voorbeeld is de communicatie over operaties van zwangere vrouwen die niet met de zwangerschap te maken hebben. ‘De obstetrische anesthesie fellows daar willen graag bij de operaties aanwezig zijn, maar waren meestal pas last minute op de hoogte.’

■ Tijd kunnen nemen betekent dat ze hun zaken goed op orde hebben ‘Vanwege de late berichtgeving konden de fellows vaak niet meer wisselen in de planning. En dus werden de businessanalisten gevraagd om een e-mailnotificatie op te zetten die twee dagen voor de operatie verstuurd zou worden. Dat ze daar tijd voor nemen om dat te programmeren en ze dat ook binnen notime klaar hadden, betekent dat het ziekenhuis hun zaken op orde heeft. Dat het systeem goed is ingericht.’

Eén van de ontwikkelingen binnen het UMC Utrecht is het samenbrengen van alle data uit het hele IT-landschap van het ziekenhuis, vertelt Mulders. ‘Om onderzoekers hun werk te laten doen, hebben ze veel data nodig. Wij brengen dat nu gestandaardiseerd, veilig bij elkaar, zodat zorgverleners en onderzoekers toepassingen kunnen creëren die wij als IT niet kunnen bedenken. Om de samenwerking met andere instituten goed te faciliteren hebben we met de UMCs een veilig cloud research platform gemaakt.

te zien kreeg om duidelijker advies te geven over het geven van medicamenten, in plaats van alleen de kans op misselijkheid en braken. We zagen nu wel dat het hielp, maar nog steeds niet echt overweldigend.’

■ Informatie in context plaatsen ‘Ik heb naderhand artsen bevraagd en het blijkt dat ze met zoveel meer aspecten rekening moesten houden en niet precies wisten hoe ze het advies moesten interpreteren dat ze het niet wilden of konden opvolgen.’ De werkelijkheid is, met andere woorden, weerbarstiger en informatie moet altijd in de context geplaatst worden. ‘We moeten ons dus eigenlijk meer focussen op de vraag hoe mens en computer samen kunnen werken’, aldus Kappen.

Kappen en Mulders zijn misschien sceptisch over AI in het hier en nu, maar als toekomstmuziek klinkt het zeker. Maar stel dat

■ In het zorgproces is nog zoveel onduidelijk Het moet duidelijk gesteld worden: Kappen en Mulders zijn niet sceptisch over AI in het algemeen, maar vooral over de hype en de mogelijkheden die het vandaag de dag biedt. Kappen: ‘AI heeft ons verrast met het schaken tegen de mens. Dat komt omdat de computer beter is in afgebakende situaties, maar in het zorgproces is nog zoveel onduidelijk. Heeft de patiënt alle details wel verteld? Klopt die uitslag wel? Dan is het herkennen van een patroon ook door een computer niet te doen.’

‘De focus zou te allen tijde moeten liggen op de vraag hoe we AI toepasbaar maken in de werkelijkheid’, aldus Kappen. ‘De meeste meerwaarde zit ‘m nu in hoe de mens en AI kunnen samenwerken en welke informatie daadwerkelijk toegevoegde waarde biedt in de dagelijkse praktijk.’ Mulders vult aan: ‘De technologie zit ons niet in de weg, maar geneeskunde is niet alleen feitelijk. Er zal altijd een arts zijn die met de mens, de patiënt praat.’

T h e

F u t u r e

o f

B u s i n e s s

Te c h n o l o g y

[ 3 3 ]

Eric van Sommeren

zowel geliefd bij cr als bij bedrijven AI in cybersecurity:

Kunstmatige intelligentie heeft ook binnen cybersecurity zijn intrede gedaan. Alleen is AI populairder bij de criminelen dan vele organisaties, vertelt Eric van Sommeren, Regional Director voor Noord-Europa van SentinelOne. Daar moet verandering in komen. ‘AI in cybersecurity zet de doorgewinterde securityspecialist in zijn kracht. De traditioneel ingestelde IT-organisaties zetten met AI juist grote stappen in hun digitale weerbaarheid.’

C

ybercriminaliteit is aan de orde van de dag: zeker door de razendsnelle adoptie van digitale werkplekken en de opkomst van IoT worden organisaties steeds kwetsbaarder: ‘Werkplekken zijn getransformeerd, terwijl de digitale beschermingsmechanismen nog steeds uitgaan van een veilige kantooromgeving. Cybercriminelen maken dankbaar gebruik van deze nieuwe kwetsbaarheden’, vertelt Eric van Sommeren.

[ 3 4 ]

T h e

F u t u r e

o f

B u s i n e s s

Te c h n o l o g y

Auteur: Anne van den Berg

56416464684

46434164146

68764146353

26871696976

54173641147

54643436436

49146163546

54641683643

61146233616

64164161434

32654687466

■ Kunstmatige intelligentie in de verkeerde handen Hoe kunnen virussen zo snel verschijnen en continu veranderen? Het antwoord: kunstmatige intelligentie. ‘Georganiseerde cybercriminelen maken gebruik van AI, waardoor virussen zich supersnel ontwikkelen. Er zijn helaas weinig organisaties die erin slagen om snel genoeg mee te innoveren. Zeker organisaties die nog vertrouwen op traditionele antivirusprogramma’s lopen achter de feiten aan. Vertrouwen op voorkennis van specifieke dreigingen is niet meer van deze tijd.’

Het beeld dat Eric van Sommeren schetst klinkt somber, maar ook hier kunnen we vuur met vuur bestrijden. Kunstmatige intelligentie in cybersecurity brengt gedrag van gebruikers en devices binnen en buiten het netwerk continu in kaart om verdachte activiteiten te signaleren en kwetsbaarheden zo snel mogelijk op te lossen. Deels gebeurt dat geautomatiseerd, deels handmatig: dat hangt af van de kennis binnen de organisatie.

■ Traditionele organisaties versus specialisten Grofweg onderscheidt Van Sommeren twee groepen die kunnen profiteren van AI: enerzijds de traditionelen, bij wie cybersecurity nog in de kinderschoenen staat. Anderzijds de vooruit-

riminelen strevende organisaties met genoeg kennis en een security operations center (SOC). Alleen: waar de eerste groep AI zonder al te veel specialistische kennis gebruikt om slim te automatiseren, wordt in de tweede groep AI óók gebruikt door securityprofessionals om slimme beslissingen te laten nemen.

‘Organisaties met traditionele IT-teams vinden we bijvoorbeeld in de lokale overheid, zorg en educatie. Ze lopen niet per se voor in innovatie en dat komt niet in de laatste plaats door de beperkte budgetten, mensen en expertise. Ze hebben wel het idee dat ze meer moeten met cybersecurity, maar denken al snel dat ze niet aan de slag kunnen met kunstmatige intelligentie. Zulke geavanceerde technologie is niet voor hen weggelegd, is het idee.’

■ Een duidelijke behoefte bij traditionele organisaties Maar AI levert voor deze doelgroep júíst veel op.

Enerzijds omdat het direct betere bescherming biedt en anderzijds omdat AI ook zonder al te veel

specialistische kennis ingezet kan worden. ‘Het is juist deze groep die helaas vaak als slachtoffer in het nieuws komt. Het gaat vaak mis door beperkt wachtwoordbeheer, onvoldoende back-ups en kritieke onderdelen die niet worden afgezonderd in de infrastructuur, waardoor bijvoorbeeld ransomware zich snel kan verspreiden.’

‘De combinatie van AI en automatisering levert veel op voor deze doelgroep omdat ze juist met minder expertise en mankracht toch goed beschermd zijn. Neem ransomware: een geavanceerde dreiging, maar tegen te houden met AI. Ransomware is namelijk zeer voorspelbaar in gedrag, waardoor met de juiste middelen ransomware op tijd kan worden gesignaleerd en gestopt. AI in cybersecurity is juist laagdrempelig en het is voor deze organisaties dus niet nodig om een specialist in te huren.’

■ AI en SOC’s: een gouden combinatie: De vooruitstrevende organisaties met hun SOC’s hebben vaak een andere uitdaging: daar komt te veel data binnen, waardoor veel ruis ontstaat. Een menselijke specialist moet de meldingen ontrafelen om te bepalen of die serieus genomen moeten worden of niet. ‘Daar is vaak urenlang handmatig onderzoek voor nodig, terwijl het kritieke pad tussen het moment van detectie en de oplossing zo kort mogelijk gehouden moet worden.’

Het is niet zo gek dat de SOC’s nu juist te veel data binnenkrijgen om te verwerken. Alles werd in werking gesteld om de cybercriminelen voor te zijn. ‘De traditionele aanpak van securityteams in het zoeken naar een naald in de hooiberg is het vergroten van de hooiberg, dus meer tools en meer data binnenhalen en dus meer mensen nodig hebben om te bepalen of de activiteit verdacht is of niet. Dat is alleen geen houdbare oplossing.’

■ Dweilen met de kraan open ‘In het Engels zeggen ze: they’re drinking from the firehose. Dat is niet te doen. Ze lopen continu achter de feiten aan. Daarom is het verloop in de markt ook groot. Maar met kunstmatige intelligentie worden ze meer in hun kracht gezet, doordat ze geholpen worden bij het in kaart brengen van een verdachte activiteit en hulpmiddelen aangereikt krijgen om vervolgens een dreiging te lijf te gaan.’

Het is dus zeker niet zo dat securityprofessionals volledig worden vervangen door robots. In tegendeel: ‘Securityspecialisten zijn moeilijk te vinden en te behouden, maar door ze vooral strategisch in te zetten en complexere zaken te laten oplossen, hoeven ze niet te dweilen met de kraan open. En: mocht een nieuw virus op het nieuws komen, dan kunnen ze binnen luttele seconden bepalen of hun werkgever risico loopt of niet.’

■ AI in cybersecurity Kunstmatige intelligentie in cybersecurity is dus een vloek én een zegen. Maar als het bewustzijn eenmaal groeit dat AI niet alleen de professionals ondersteunt, maar juist ook laagdrempelig is, levert het de inzichten die nodig zijn om de slechteriken eruit te vissen en het bedrijf veilig te houden. ‘Het is vooral triest als weer een organisatie in het nieuws komt vanwege een ransomware-aanval: het is simpelweg niet nodig om hiervoor kwetsbaar te zijn.’

T h e

F u t u r e

o f

B u s i n e s s

Te c h n o l o g y

[ 3 5 ]

THE FUTURE OF BUSINESS TECHNOLOGY De vierde editie van The Future of Business Technology / Leaders in Innovation, met dit jaar een focus op ‘Data & AI’, is in mei van start gegaan. In een reeks interviews en talkshows met thought leaders op het gebied van innovatie, publiceren de platformen Dutch IT-channel en Executive People in samenwerking met Rocking Robots inspirerende interviews, video’s en andere content. De artikelen zijn gebundeld in dit magazine.

Marco van der Hoeven, Manager Content CxO bij Dutch IT Channel: “Na drie succesvolle edities staat de vierde The Future of Business Technology in het teken van Data & AI. Deze technologie raakt meer dan ooit de hele maatschappij, van mensen en bedrijven tot overheid en zorg. Tegelijk biedt het organisaties ongekende kansen om te innoveren en toekomstbestendig te blijven.“

Dutch IT Studio Talkshows

Witold Kepinski, Director Content en Editor in Chief Dutch IT Channel: “De artikelen van het project Future of Business Technology zijn online te vinden op dutchitchannel.nl/fobt. Naast de geschreven interviews zullen ook een aantal ‘Leaders of Innovation’ aan het woord komen in een reeks Dutch IT Channel Studio Talkshows.”

Future of Business Technology Event 7 oktober 2021

Het Future of Business Technology Project wordt op 7 oktober afgesloten met een event. Rob de Kleijnen, directeur-uitgever Dutch IT Channel: “Op 7 oktober staat het thema data & AI centraal tijdens het event Future of Business Technology, ‘Leaders of innovation’ dat zal plaatsvinden in Pathé theater Leidsche Rijn onder de dan geldende COVID-19 regels. Onder leiding van dagvoorzitter en moderator Danny Frietman zijn er diverse interessante keynotes, van onder andere Gartner analist Pieter den Hamer, die de laatste trends rond Data en AI belicht. Danny Frietman gaat in een CIO Innovatie panel in gesprek met IT-leiders waaronder Vopak CIO Leo Brand, CBR CIO Bob van Graft en Jean Louis Coolen van Vattenval. Verder zal Irakli Beridze, directeur van het United Nations Interregional Crime and Justice Research Institute (UNICRI) ingaan op de manier waarop criminelen gebruik maken van AI. AI Innovatie in Nederland. De Nederlandse overheid heeft grote ambities op het gebied van data en AI. Ook van overheidswege wordt daarom volop geïnvesteerd om Nederland in deze sector een toppositie te bezorgen. We praten in deze sessie met sprekers van onder andere Techleap.nl en de Nedelandse AI Coalitie (NL AIC).” Het event wordt afgesloten door Jan Lammers, Autocoureur & Sportief Directeur Dutch F1 Grand Prix Zandvoort met een keynote, ‘Hoe ziet de F1 eruit in 2030’.

Het Future of Business Technology Project wordt mede mogelijk gemaakt door:

Meer informatie over het Future of Business Technology Project: www.dutchitchannel.nl/fobt

Programma

Future of Business Technology

7 oktober 2021, Pathé Utrecht Leidsche Rijn

15.30 uur

Ontvangst

Ontvangst Witold Kepinski en Danny Frietman

16.00 uur

Keynote

Pieter den Hamer, Senior Director Artificial Intelligence at Gartner Research & Advisory

16.30 uur

CIO Innovatie panel

Onder leiding van Danny Frietman met: Leo Brand CIO VOPAK), Bob van Graft (CIO CBR) en Jean Louis Colen (RPA Program and System Manager Vattenval)

17.00 uur

Keynote Crime

Irakli Beridze, directeur van het United Nations Interregional Crime and Justice Research Institute (UNICRI). Beridze zal ingaan op de manier waarop criminelen gebruik maken van AI

17.30 uur

Walking Dinner

18.30 uur

Keynote

AI Innovatie in Nederland: Nederland is koploper met data en AI? We praten in deze sessie met vertegenwoordigers van de Nederlandse AI Coalitie en Tech Leap over de Nederlandse AI-ambities.

De Nederlandse AI Coalitie wordt vertegenwoordigd door: - Peter Zijlema, lid Strategieteam Nederlandse AI Coalitie en (General Manager IBM Benelux) - Arjan Goudsblom, Senior Connector Technology bij Techleap.nl

19.15 uur

Keynote

Hoe ziet de F1 eruit in 2030 Jan Lammers, Autocoureur & Sportief Directeur Dutch F1 Grand Prix Zandvoort

19.45 uur

Dessert

Het Future of Business Technology Event is uitsluitend gratis toegangelijk voor IT decision makers.

Interesse, stuur een mail naar: y.bansagi@dutchitchannel.nl

Blijf flexibel met da innovatie met AI 56416464684

AI is in staat geweldige resultaten te boeken voor bijvoorbeeld

46434164146

68764146353

organisaties in de gezondheidszorg. Maar in praktijk lopen gebruikers in hun innovatieprojecten vaak tegen allerlei beperkingen aan. De data die nodig is om AI tot volle wasdom te laten komen zit opgesloten in

26871696976

54173641147

54643436436

49146163546

oude applicaties, in private datacenters. En ook privacy-overwegingen 54641683643

spelen regelmatig een rol. Innovatie met AI vraagt dan ook om de juiste opslag van de gebruikte data.

Auteur: Marco van der Hoeven

61146233616

64164161434

32654687466

“N

etApp draait al bijna dertig jaar mee in de IT-wereld en is marktleider op het gebied van data-opslag”, zegt Oscar Wijnants, Directeur bij NetApp Nederland, “en inmiddels gaat dat veel verder dan het realiseren en beheren van datacenters. Wij hebben er in de afgelopen jaren ook voor gezorgd dat onze data-opslag-technologieën beschikbaar zijn op de diverse grote platforms, waar ze als een service afgenomen kunnen worden.”

“En als je het tegenwoordig hebt over data, heb je het ook over AI. Die twee horen onlosmakelijk bij elkaar. Een kenmerk van AI-toepassingen is dat ze zich overal kunnen manifesteren: in een datacenter, in de cloud maar ook steeds meer in the edge, En dat is in veel gevallen ook noodzakelijk. Denk maar eens aan een zelfrijdende auto, die plotseling registreert dat er iemand oversteekt. Dan is er geen tijd om eerst met het datacentrum te communiceren, daar de data te analyseren en pas nadat er een response ontvangen is op de rem te trappen. Dan moet het AI engine toch echt meteen een beslissing nemen op de plek waar de data geregistreerd wordt.”

Joost van Drenth

■ Healthcare Een sector waar veel gebeurt op het gebied van AI is de sector healthcare. Hij vervolgt: “In ziekenhuizen wordt al sinds jaar en dag gewerkt met foto’s. Tot voor kort waren dat altijd zwart-wit foto’s die ook nog eens heel traag beschikbaar kwamen. Op dat vlak gaat de digitale transformatie razendsnel, want het ging eerst van zwart-wit naar kleur, toen naar 3-D en momenteel zie je de transitie van 3D naar 3D-modeling. Bij elke stap in deze transitie werd exponentieel meer data geproduceerd. En de techniek bleek ook nog eens in staat om de fotobestanden veel sneller beschikbaar te stellen.”

Zijn collega Joost van Drenth, Manager Solutions Engineering, voegt daaraan toe: “Een ander voorbeeld van slim datagebruik is King’s College, een Britse universiteit die in een federatie met andere instituten samenwerkt aan het optimaliseren van AI-modellen voor onder meer het maken van scans. Die samenwerking is erg belangrijk, maar tegelijkertijd lastig. Zodra je onderling gegevens wilt gaan uitwisselen heb je immers te maken met zaken als privacy protocollen.”

[ 3 8 ]

T h e

F u t u r e

o f

B u s i n e s s

Te c h n o l o g y

■ Machine learning “Met ons dataplatform kon King’s College de modellen met haar partners delen, terwijl de eigenlijke data toch binnen het netwerk van de afzonderlijke partners bleef. Zo werd er als het ware lokale data gebruikt voor machine learning, waarvan de uitkomsten wel eenvoudig met de partners gedeeld konden worden en dan ook losgelaten konden worden op hùn gegevens. Zo zijn we in staat geweest om bepaalde modellen te voeden met data van 77 miljoen patiënten, zonder ook maar één patiëntendossier uit te wisselen.”

En healthcare is niet het enige marktsegment waarin men naar dergelijke oplossingen kijkt.

data voor

En als je het tegenwoordig hebt over data, heb je het ook over AI

Oscar Wijnants

■ Doelstellingen Wijnants: “De business vraagt om innovatieve AI en dataoplossingen. Veel CIO’s zetten het op de agenda en de IT-afdelingen hebben vaak best moeite om snel te kunnen leveren. Uiteindelijk praten wij daarom ook vaak met IT, omdat wij hen kunnen helpen om aan de vraag van de business te voldoen.”

Drenth: “Alles begint met het goed formuleren van je doelstellingen. En vervolgens is het – zeker bij AI – belangrijk om niet meteen een volle schaal te willen uitrollen. Je moet de ontwikkeling opstarten op kleinere platforms, waarbij je snel kunt opstarten en experimenteren, maar waarbij je ook snel kunt falen. Dat hoort erbij. En daarnaast moet je een dataplatform omarmen dat je de maximale keuzevrijheid geeft in het gebruik van die innovatieve tooling die bij jouw business past. Dat is op dit moment wel een moving target, want de markt is nog lang niet geconsolideerd. Daar komt nog eens bij dat de regelgeving volop in beweging is. Het is daarom belangrijk dat je de data flexibel aan elkaar kunt koppelen en je niet vastzit aan eerder gemaakte keuzes.”

■ Complexiteit Wijnants: “De complexiteit van de platforms is nog altijd dermate hoog, dat de mensen die ermee kunnen werken schaars zijn. Met name in publieke organisaties, waar de budgetten beperkt zijn, zie je dat dit een uitdaging is. En wanneer je niet de wil of de middelen hebt om de gewenste aanpassingen in processen en procedures door te voeren, kun je je afvragen hoe zinvol het geautomatiseerd intelligent analyseren van gegevens eigenlijk is. Daardoor zijn ook lang niet alle AI-projecten succesvol.

Van Drenth: “Met name binnen finance zijn de verwachtingen over AI en data zeer hooggespannen. Maar waar je overal tegenaan loopt is dat de data die nodig is om AI tot volle wasdom te laten komen nu opgesloten zit in de oude applicaties, die voor het overgrote deel nog leven in private datacenters, en niet in de cloud. En het kopiëren van alle data uit die oude applicaties naar de cloud platforms is niet bepaald kosteneffectief.

Ook hier krijgen we dus de vraag om data tussen de diverse platforms te verbinden, zonder dat klanten zich voortdurend druk hoeven te maken om zaken als ransomware, security en privacy.”

Maar er zijn ook veel goede voorbeelden van organisaties die er wel in slagen om hun businessmodel volledig aan te passen op het analyseren van data. “Neem Astra-Zeneca. Tot voor kort was het produceren van vaccins voor hen een nevenactiviteit.

En nu moeten ze in heel korte tijd ineens miljoenen doses van de band laten rollen. Dat heeft enorme impact op dat bedrijf, maar ze bleken wendbaar genoeg.”

■ Succes “Als je naar dit soort succesvolle voorbeelden van businesstransformatie kijkt, dan zie je dat een flexibel dataplatform belangrijk is voor innovatie. Eenvoud is belangrijk, zeker omdat de mensen die de achterliggende techniek ècht begrijpen schaars zijn. Daarnaast is het zaak bereid en in staat te zijn om data toegankelijk te maken voor je hele organisatie, succes komt onder meer door het democratiseren van data-analyse. De oplossing ligt in het kiezen voor hybride toepassingen, waarmee verschillende werelden met elkaar verbonden worden.”

T h e

F u t u r e

o f

B u s i n e s s

Te c h n o l o g y

[ 3 9 ]

Koester realistisch verwachtingen o ‘AI moet saai zijn’, zegt Dr Scott Robbins over een technologie waar juist enorm veel hooggespannen verwachtingen, gebaseerd op fantasierijke voorstellingen, van bestaan.

De potentie is groot, met name die van machine learning (ML), maar om er optimaal gebruik van te kunnen maken is het zaak er op een realistische manier naar te kijken. Dan kan bijvoorbeeld ML bruikbaar zijn in toepassingen als terrorismebestrijding.

Auteur: Marco van der Hoeven

“A

rtificial Intelligence (AI) spreekt al heel lang tot onze verbeelding”, zegt dr. Scott Robbins, Research Fellow, CASSIS, University of Bonn.

“Wanneer we aan AI denken, denken veel mensen aan robots die alles kunnen wat wij ook kunnen. En uiteindelijk zullen zij partners worden, en op den duur zelfs slimmer zijn dan wij.

Tenminste, dat moet de hype eromheen doen geloven. Maar als je je echt in AI gaat verdiepen dan zijn de dingen die het goed doet behoorlijk saai.”

Hij wijst erop dat AI bijvoorbeeld erg goed kan zijn in het categoriseren van afbeeldingen, zoals zoeken of er een kat op een foto staat. Of AI kan tekstanalyse uitvoeren om bepaalde woorden te vinden, of die tekst vertalen. “Ik wil niet zeggen dat vertalen saai is, het is eigenlijk heel spannend. Maar vergeleken met de verwachtingen over universele AI en ‘robots die de wereld overnemen’ is het nogal saai.”

■ Deur openen “We moeten niet vergeten dat robots pas heel recent hebben geleerd hoe ze een deur moeten openen. En dan kun je de robot nog steeds misleiden door de deurknop te veranderen. Het is niet zo spannend als in een science fiction-film. Overigens vind ik het ook belangrijk dat AI juist saai is. We kunnen het veel effectiever gebruiken om bedrijven te helpen, of het onderwijs, of het gebruiken bij terrorismebestrijding.”

“Dan bedoel ik niet AI-terroristen opsporen, voordat ze zelf weten dat ze terroristen zijn, om ze vervolgens uit te schakelen.

AI kan bij uitstek de saaiere taken uitvoeren die nodig zijn om erachter te komen of iemand een tekst heeft geschreven waarin staat dat hij iets slechts gaat doen. Dat is niet echt spannend werk voor mensen, en AI kan het ook nog eens veel sneller.”

■ Machine learning “AI die echt veelbelovend is, is machine learning. Wat voor mij nieuw is aan deze variant van AI dat we voor het eerst de machine niet alleen vertellen iets te doen om een foto te labelen of een tekst te vertalen, maar dat we die machine laten kiezen. Ik gebruik ‘kiezen’ onder voorbehoud, ik denk niet dat machines daadwerkelijk kiezen, maar ze bepalen wèl welke overwegingen tot een bepaalde output leiden. Dus in plaats van de machine te vertellen dat we alle dieren met twee oren en snorharen op foto’s ‘katten’ noemen, zeggen we: vertel me maar op welke foto’s katten staan.”

Hij benadrukt dat het hiermee niet zijn bedoeling is om AI te antropomorphiseren. “Maar welke overwegingen er ook worden gebruikt, uiteindelijk resulteert dit in output. Wij weten niet hoe dit resultaat tot stand komt. Alleen de machine is daar-

[ 4 0 ]

T h e

F u t u r e

o f

B u s i n e s s

Te c h n o l o g y

voor verantwoordelijk. Dus dat is voor mij het nieuwe aspect aan machine learning. En daarom is er veel opwinding maar ook angst over de potentie van deze technologie.”

■ Terrorismebestrijding In zijn recent verdedigde proefschrift gaat hij dieper in op het gebruik van AI in terrorismebestrijding. “Ik heb dit voorbeeld gebruikt om een aantal ethische kwesties met betrekking tot AI, en dan vooral machine learning, naar voren te brengen bij inzet ervan door de staat. Terrorismebestrijding is dan een goed voorbeeld, omdat we dan te maken hebben met een context waarin niemand wil dat terrorisme plaatsvindt. We hebben er dus allemaal veel voor over om een terroristische aanslag te voorkomen. En het is een terrein waar machine learning op zijn minst intuïtief lijkt te kunnen helpen.”

“In het kader van dit voorbeeld stel ik de vraag wat de ethische richtlijnen zouden moeten zijn, en hopelijk vertaalt dat zich in de wettelijke vereisten voor het gebruik van deze technologie.

En nog belangrijker, waar komen alle gegevens vandaan om deze algoritmen te trainen? En hoe wordt dit verzameld, en gebeurt dat verantwoord? Een probleem met toezicht op het gebruik van machine learning door de staat zal er altijd zijn.

Dus ik behandel in mijn onderzoek het hele spectrum, van de data om het algoritme te trainen tot en met het daadwerkelijke gebruik van het algoritme, en de context waarin we AI zouden moeten gebruiken. “ ■ Wapenwedloop “Machine learning bij terrorismebestrijding is een soort wapenwedloop, maar dan in het herkennen van potentiële terroristen. Want hoe identificeer je mensen? Hoe doe je dat op een ethische manier? Je wilt kunnen beoordelen of het algoritme effectief is of niet. Wanneer je begint te voorspellen wie een terrorist wordt lopen we tegen een aantal serieuze problemen aan. Want het zou ook een self-fulfilling prophecy kunnen zijn - door iemand aan te pakken op basis van een algoritme dat aangeeft dat het een potentiële terrorist is.”

“Ik begrijp heel goed dat we informatie moeten verzamelen om te weten waar we onze surveillance-activiteiten op moeten richten. Maar als we het hebben over het daadwerkelijk aanwijzen van mensen, vooral op het gebied van terrorismebestrijding, zou het uiteindelijk als gerechtvaardigd kunnen worden beschouwd om deze mensen te doden als we echt geloven dat ze een terroristische aanslag gaan plegen. Maar als iemand dood zou gaan alleen omdat een algoritme ze een bepaald label geeft, en dat was de enige rechtvaardiging, dan is dat duidelijk in strijd met onze liberale democratische principes.”

che over AI 56416464684

46434164146

68764146353

26871696976

54173641147

54643436436

49146163546

54641683643

61146233616

64164161434

32654687466

Dr Scott Robbins

■ Tekstuele intelligentie “Maar op het gebied van terrorismebestrijding wil ik niet te negatief klinken. Er is namelijk veel tekstuele intelligentie nodig om onderzoek te doen in zaken als e-mails en internetzoekgeschiedenis. En er zijn veel telefoontjes die in verschillende talen worden gevoerd. Er is veel propaganda online. Er staan veel posts op sociale media. Je kunt niet 100.000 analisten fulltime aan het werk zetten omdat allemaal te lezen. Er zijn dus zeker gebieden waar machine learning ons kan helpen, zodat we onze beperkte middelen effectiever kunnen inzetten.”

“Een probleem is wel dat er niet veel gegevens zijn over de bestrijding van terroristische aanslagen. De gegevens die we hebben zijn al oud. ISIS was interessant omdat ze digitale technologie gebruikten zoals terroristen dat nooit eerder hadden gedaan. Maar bij de bestrijding gebruikten we informatie die we nog hadden over het Rode Leger en de IRA uit de jaren 60

en 70. Dat was gewoon niet de juiste dataset. Voor dergelijke doeleinden moeten we AI kunnen trainen.”

■ Zinvolle menselijke controle Zijn huidige onderzoek richt zich op het concept van zinvolle menselijke controle, meaningful human control. “Dit heeft te maken met zaken als controleverlies, bijvoorbeeld wanneer jou een lening wordt geweigerd door AI. Wie heeft de controle als een bedrijf zich verdedigt met ‘het algoritme zegt nee’? Je hebt zelf niet het gevoel dat je daar controle over hebt, omdat je het niet kunt veranderen. Zelf hebben ze evenmin controle omdat ze het niet kunnen omdraaien, want ze weten niet eens waarom de beslissing überhaupt gemaakt is. Dit wordt soms de responsibility gap genoemd. Daarom is zinvolle menselijke controle belangrijk. Ik wil eraan bijdragen dat we allemaal mens kunnen zijn in deze steeds meer geautomatiseerde wereld.”

T h e

F u t u r e

o f

B u s i n e s s

Te c h n o l o g y

[ 4 1 ]

Centraal dataplatf voor digitale trans AI is bij uitstek een technologie waar vertegenwoordigers van de business als ‘citizen datascientists’ zelf in staat zijn waarde uit data te halen. Daarvoor is het echter wel zaak dat de onderliggende infrastructuur voor data op orde is. We spraken hierover met Jurgen Duijster CEO van Transfer Solutions, en Jacob Beeuwkes, manager technologie & innovatie bij Transfer Solutions.

Auteur: Marco van der Hoeven

in 2017 al beschreven had in het rapport ‘Building a Digital Transformation Platform’. Iedereen wilde ineens de beschikking hebben over data uit verschillende bronnen en invalshoeken, als basis voor zaken als machine learning en artificial intelligence (AI).”

56416464684

46434164146

68764146353

26871696976

54173641147

54643436436

Jacob Beeuwkes, manager technologie & innovatie bij Transfer Solutions, voegt daaraan toe: “Het realiseren van een centraal dataplatform als basis voor de digitale transformatie hoeft tegenwoordig ook niet enkel gerealiseerd te worden in de vorm van een datawarehouse, waar door integraties alle data ook fysiek naartoe gebracht wordt. Datavirtualisatie-platforms zijn enorm in opmars en met de toepassing daarvan kan veel tijd en geld bespaard worden.”

49146163546

54641683643

61146233616

64164161434

32654687466

■ Ketensamenwerking Duijster: “Een andere trend in innovatie, die hier nauw bij aansluit, is dat we steeds vaker ketensamenwerking zien ontstaan.

Wanneer er binnen een keten steeds meer data wordt gedeeld, moet je de verantwoordelijkheid ten aanzien van datakwaliteit en integriteit goed beleggen. En ook security moet je dan goed geregeld hebben. “ De rol van machine learning en AI bij deze trends wordt steeds groter, al zijn er nog wel stappen te zetten. Beeuwkes: “Over machine learning en AI wordt veel gepraat, en de waarde en urgentie worden onderkend, maar tegelijkertijd zien we dat er toch nog veel barrières zijn, die organisaties ervan weerhouden om er daadwerkelijk mee aan de slag te gaan.”

Jacob Beeuwkes

■ Talent Talent is daarbij één van de grootste barrières. “Er zijn gewoon nog maar weinig mensen die er echt mee aan de slag kunnen gaan. Wij geloven daarom dat het belangrijk is om machine learning en AI toegankelijk te maken door laagdrempelig te beginnen met low-code oplossingen. Het platform waar wij veel mee werken draagt flink bij aan het terugdringen van de complexiteit van machine learning en AI.” Zonder gebruik te hoeven maken van gespecialiseerde programmeurs kan met behulp van dit platform toch gebruik gemaakt worden van machine learning faciliteiten, door het model te trainen en in productie te nemen door het als het ware in elkaar te klikken met behulp van de grafische interface. Een idee dat leeft in de organisatie kan hierdoor ook veel sneller en met lagere budgetten in productie gebracht worden.”

De coronapandemie heeft gezorgd voor een onverwachte versnelling van innovatie-initiatieven. “Wij hebben gezien dat vorig jaar, tijdens Corona, de digitale transformatie versneld plaatsvond”, zegt Jurgen Duijster CEO van Transfer Solutions.

“Iedereen ging opeens thuiswerken en online bestellen nam een enorme vlucht. Hierdoor nam ook de behoefte aan een digitaal transformatie-platform toe, zoals Gartner dat

[ 4 2 ]

T h e

F u t u r e

o f

B u s i n e s s

Te c h n o l o g y

■ Business en IT Dit is volgens Duijster het onderwerp van gesprek met vertegenwoordigers van een organisatie op alle niveaus, van techneuten tot de business owners. “Want je hebt de IT en de business ook allebei nodig. De business weet dan misschien wel wat ze nu nodig hebben, maar ze moeten IT erbij halen om ze de ogen te

tform vormt basis nsformatie openen voor wat er allemaal meer of anders kan. Voor ons als IT-partner is het acteren op al die verschillende lagen natuurlijk soms best lastig. We moeten onze boodschap voor verschillende doelgroepen vaak net weer anders verpakken.”

“We zien ook dat de groep van stakeholders en betrokkenen waarmee we bij de klant spreken eigenlijk steeds groter en diverser wordt”, voegt Beeuwkes daaraan toe. “Want net zoals je ‘citizen developers’ hebt, bestaan er ook ‘citizen data scientists’, die vanuit een business perspectief met machine learning en AI aan de slag zijn.”

■ Citizen data scientists ‘Persoonlijk geloof ik dat ‘citizen data scientists’ minstens zoveel impact kunnen maken als ‘citizen developers’, omdat je in de praktijk ziet dat het bouwen van applicaties toch nog altijd complexer is dan het lijkt, waardoor er feitelijk haast nooit een app gebouwd wordt zonder inbreng van IT. Maar bij AIprojecten heb ik echter wel gezien dat er resultaat gerealiseerd kan worden zonder betrokkenheid van de techneuten, als de data goed beschikbaar was.”

Duijster: “Ik denk dat er nog heel veel plekken zijn waar nieuwe technologieën kunnen worden ingezet. Neem de gezondheidszorg, een sector bij uitstek waar veel data binnen de keten wordt gedeeld. Daar zijn vorig jaar veel longscans gemaakt. De uitkomsten daarvan worden altijd nog door een arts handmatig geïnterpreteerd. Ik denk dat AI daar echt wel een rol in zou kunnen gaan spelen.”

■ Bots “Maar ook binnen bijvoorbeeld de logistieke sector is er nog wel wat te doen in het afstemmen van e-commerce en de logistieke stromen. Daar zou AI ook een belangrijke rol kunnen spelen.

En in onze eigen sector, de IT, kunnen machine learning en AI nog veel meer ingezet worden om bijvoorbeeld platformbeheer geautomatiseerd uit te voeren. Maar hierover doordenkend vragen wij ons wel af wat we hierin moeten willen. Wil je echt dat AI-bots het nemen van beslissingen gaat overnemen van mensen, of moeten ze daarin slechts ondersteunend zijn?”

Beeuwkes: “Ik vind dat ook een hele spannende balans, en ik denk dat je echt per geval moet kijken hoe je ‘automation’ en ‘augmentation’ uit elkaar houdt. Ik geloof dat ‘automation’, waarbij je de computer de beslissingen autonoom laat nemen, in sommige gevallen een voordeel biedt, maar het is wel belangrijk om steeds goed te blijven kijken welke ethische aspecten en de context ook nog een rol spelen.”

“Kijk naar het afgelopen jaar. Iedereen heeft leren videobellen en is blij met de technische mogelijkheden, maar tegelijkertijd zijn we ook allemaal meer gaan beseffen wat de waarde is van elkaar echt in de ogen kunnen kijken. En zo kan ik mij voorstellen dat er straks aan beslissingen, die door een computer

Jurgen Duijster

genomen wordt, een andere waarde wordt toegekend dan aan beslissingen die door een mens genomen wordt, omdat we dan weten dat er een diepere emotionele laag bij betrokken is geweest. In de zoektocht, die AI en machine learning voor ons allemaal nog is, zijn dit zaken waar we steeds meer achter zullen komen.”

T h e

F u t u r e

o f

B u s i n e s s

Te c h n o l o g y

[ 4 3 ]

Nieuw paradigma data en AI In organisaties is het besef wel doorgedrongen dat AI al snel een cruciale technologie aan het worden is voor hun business. Het is bij uitstek de manier om waarde te halen uit data. Maar hoe ga je daar in praktijk mee om. We spraken hierover met Rob Hoefnagel van Axians, die een nieuw paradigma ziet ontstaan voor het inzetten van AI en data.

“M

Auteur: Marco van der Hoeven

et Data en AI zijn we in een nieuwe fase aangeland”, zegt Rob Hoefnagel, Business Unit Manager Business Analytics bij Axians.

“Dat geldt zowel voor de technologische mogelijkheden, waar met name de cloud zorgt voor een enorme push, als voor de snel veranderende vraag vanuit de business. Er is sprake van zoveel nieuwe mogelijkheden dat je inmiddels echt wel kan spreken van een nieuw paradigma. En in het hogere MKB, waar wij met name actief zijn, zien we ook een behoorlijke gretigheid om in de nieuwe fase te stappen. Bedrijven zijn toe aan een nieuwe stap.”

■ Gezondheidszorg Ook in de gezondheidszorg ziet hij sprekende voorbeelden van dit samensmelten van OT en IT. “Er is daar enerzijds sprake van een opmars van digitale assistenten van de arts, zoals slimme röntgenapparaten. Maar je ziet ook dat er hele ketens geoptimaliseerd worden. Men kijkt dan bijvoorbeeld naar de vraag welke resources er allemaal nodig zijn als het aantal patiënten gaat toenemen. Dat zijn hele complexe vraagstukken, waarbij data een hele grote rol speelt bij het ondersteunen van de planners om de continue wijzigende zorgbehoefte in te kunnen vullen met de beperkte resources.”

Tot nog toe werd data voornamelijk gebruikt om sturingsinformatie te genereren en te rapporteren aan het management.

“De focus lag daarbij vooral op financiële en sales-gerelateerde data. Maar wat je nu steeds meer ziet is dat data ook direct gebruikt wordt om bijvoorbeeld machines op de werkvloer in een fabriek aan te sturen. Er is daarbij sprake van een samensmelten van operationele – en informatietechnologie, de OT en de IT. Hierdoor is sprake van verbinding tussen het kantoor en de werkvloer en ontstaan er legio nieuwe mogelijkheden en kansen om efficiënter om te gaan met de beschikbare resources.”

Maar hoe kan de business echt waarde halen uit het slimmer gebruik van beschikbare data? “In de wereld van data worden doorgaans twee doelstellingen voor de slimmere inzet van data onderscheiden. Enerzijds is er de optimalisatie van processen, anderzijds het mogelijk maken van geheel nieuwe businessmodellen. Dat laatste is voor 98% van de bedrijven nog wel een stap te ver: zij hebben gewoonweg nog niet de mogelijkheid of capaciteit om disruptief te zijn in hun markt.”

[ 4 4 ]

T h e

F u t u r e

o f

B u s i n e s s

Te c h n o l o g y

Rob Hoefnagel

56416464684

46434164146

voor

68764146353

26871696976

54173641147

54643436436

49146163546

54641683643

61146233616

64164161434

32654687466

“Maar het optimaliseren van de huidige processen is voor de meeste bedrijven wel relevant. Wat je dan ook ziet is dat er voor heel veel bestaande functies digitale assistenten worden ingezet, met name gericht op het doen van voorspellingen en aanbevelingen. Wij hebben bijvoorbeeld engines gebouwd die uiteindelijk in de gehele keten voor minder waste zorgt door het verbinden van de productie en de optimale voorraad in een supermarkt. Dat draagt bij aan doelstellingen op het gebied van duurzaamheid, maar levert de business ook enorm veel voordeel op” ■ Mogelijkheden “Iedereen hoort en leest veel over AI. Het gevoel dat ze ‘iets moeten’ met al die nieuwe mogelijkheden leeft inmiddels wel bij de meeste organisaties. En je hebt binnen elk bedrijf ook wel enkele early adopters die hun nek durven uit te steken. Maar de initiatieven die daaruit voortkomen zijn meestal eenmalig.

Daarom hebben wij sterk ingezet op het samen met de klant opstellen van meerjarenplannen, waarin meer ruimte is om innovatie daadwerkelijk door te voeren.”

“We maken dan de ‘business datadromen’ inzichtelijk en brengen goed in kaart hoe deze ambitie kan worden verbonden aan de technologie strategie en de digitale competenties en capaciteiten van de organisatie. Hiermee leggen we een fundament voor de datagedreven ambities en is het voor het management van een organisatie echt mogelijk om deze ambities waar te maken in een tempo die hierbij past.”

“Wat ik hierbij zie is dat veel bedrijven de uitdagingen die het innoveren aan ze stelt nog proberen binnen hun organisatie op te lossen, terwijl de oplossing voor een probleem in een keten kan worden opgelost of voor een gehele branche toepasbaar kan zijn. Je ziet hierbij de opkomst van branche specifieke platformen om de kennis hierover te verankeren en de branche als geheel vooruit de duwen.”

■ Talent Nieuw talent worstelt vandaag de dag nog vaak met de dagelijkse praktijk in een organisatie. “Innovatie-initiatieven ontstaan vaak op afdelingsniveau, en de directie is te weinig betrokken waardoor talent afhaakt. Het aantrekken en behouden van het talent dat nodig is om de innovatie in te zetten is hiermee een grote uitdaging voor organisaties die innovatie nog niet goed georganiseerd hebben. Er staat een hele generatie van jong talent klaar, die veel meer digitaal is opgegroeid. Maar die talenten willen wel uitgedaagd worden; ze zijn hierbij ook op zoek naar purpose passend bij hun generatie. Dit is hiermee een groot vraagstuk dat op directieniveau moet worden verankerd.”

■ Ethiek Tevens speelt spelen in verschillende branches op ethische aspecten een belangrijkere rol. “Bedrijven hebben daar steeds meer aandacht voor. Sommige bedrijven zijn zelfs al bezig om het gebruik van data en algoritmes te verankeren in de ISOnormering. Ik zie dat de relevantie van ethische aspecten van AI sterk verschilt per branche. In de gezondheidszorg is ethiek bijvoorbeeld van enorm belang, maar bijvoorbeeld ook in de beveiligingsbranche, omdat juist daar de kans op onterechte profilering op basis van bijvoorbeeld etnische kenmerken erg groot is. Dat geldt eigenlijk voor alle situaties waar personalisatie toegepast wordt. Dan is goede regelgeving erg belangrijk.

Maar bij de toepassing van AI ter optimalisatie van een productieproces in een fabriek, raak je veel minder aan ethiek.”

“Over het algemeen zou je kunnen zeggen dat we nu in de fase zitten waarin we steeds meer inzet van slimme digitale assistentes zien. De volgende hieruit voortvloeiende stap is dat we zullen zien dat er steeds meer autonoom gaat gebeuren, net als bij je auto. En natuurlijk zullen er altijd zaken blijven waar de mensen zelf over moeten beslissen, maar in de komende decennia zullen er steeds meer situaties zijn, waarin we het nemen van beslissingen overlaten aan de computer, omdat dat prima blijkt te kunnen.”

T h e

F u t u r e

o f

B u s i n e s s

Te c h n o l o g y

[ 4 5 ]

Innoveer de werkplek met platform management Chris Akerberg

56416464684

46434164146

68764146353

26871696976

54173641147

54643436436

49146163546

54641683643

61146233616

64164161434

32654687466

[ 4 6 ]

T h e

F u t u r e

o f

B u s i n e s s

Te c h n o l o g y

De drijvende kracht voor organisaties vandaag de dag is de digitale transformatie, de sterke behoefte aan meer innovatie en grotere flexibiliteit. Dynamische technologieën zoals AI, IoT, edge computing, machine learning en cloudhosting leiden tot de ontwikkeling van slimme applicaties. Deze veranderen continu en maken een snelle en efficiënte verwerking met real-time gegevens mogelijk. Toch struikelen organisaties nog onnodig vaak omdat ze de inrichting van de werkplek onveranderd laten. Ze vertrouwen op een verouderde basis voor de werkplek van de toekomst. De oplossing is een hoogwaardige, reactieve werkplek zodat medewerkers de middelen geleverd krijgen hoe, wanneer en waar ze hun werk doen. Daar begint de innovatie voor iedere organisatie.

I

nnovatie op het gebeid van werkplek-infrastructuur begint volgens Chris Akerberg, President & COO van Liquidware, vaak op IT-beheerdersniveau, zoals bijvoorbeeld een werkplek-architect of een virtualisatie-expert binnen de organisatie.

“Zij zijn verantwoordelijk voor een breed takenpakket. Onze oplossingen ontzorgen en maakt hun leven gemakkelijker. Als ze daarmee zichtbaar succes behalen, gaat het binnen een organisatie vaak als een lopend vuurtje omhoog richting management en directie. Dat is innovatie die vanaf de basis plaatsvindt.”

■ Hybride werkomgeving Niet alleen medewerkers van de IT-afdeling maar alle medewerkers binnen het bedrijf spelen een rol bij innovatie, vooral in deze tijd. “Met de plotselinge verandering van het massaal thuiswerken, zijn organisaties op zoek naar manieren om beter voorbereid te zijn op onverwachte omstandigheden.

Organisaties luisteren nu ècht naar wat hun werknemers willen en dat is een meer hybride werkomgeving. Nu komt die vraag ook vanuit leidinggevenden die beseffen dat het ontwerp van hun infrastructuur moet worden verbeterd. Aanvankelijk kwam onze business vooral uit de technologische hoek, maar we zien nu meer en meer de vraag vanuit strategisch oogpunt.”

“Voor het ontwerpen van een nieuwe infrastructuur hebben wij een oplossing waarmee de werkplekarchitect een helder beeld krijgt op welke manier de gebruiker momenteel IT inzet.

Bijvoorbeeld welke applicaties en apparaten worden gebruikt op welke momenten en hoeveel stroom wordt verbruikt. Op basis van de data die we vanuit werkplekken en gebruikers verzamelen, kunnen we de optimale toekomstige werkplek voor de gebruikers creëren. Wij leveren inzicht in wat er nodig is voor de toekomst. IT wil weten wat de opties zijn en wat ze vandaag de dag in huis hebben, alleen op die manier kunnen ze de toekomst vormgeven. “ ■ Performance- problemen Grote organisaties met veel medewerkers lopen vaak tegen performance problemen aan die lastig zijn om te verklaren.

“Denk aan problemen die eens per week of maand voor komen, of dat een bepaalde groep gebruikers iedere week op maandagochtend tegen issues aan loopt. Voor de supportafdeling is het vaak lastig om de vinger op de zere plek te leggen. Ze missen het overzicht; IT beschikt over heel wat monitoring oplossingen, maar een oplossing die vanuit de gebruikers werkplek/ogen naar boven kijkt, wordt een must. Aan de datacenter zijde kan alles er prima uitzien. Maar tegelijkertijd slaan gebruikers met hun vuist op tafel omdat hun werkplek of applicaties te traag zijn, niet reageren of ze toegang missen tot hun eigen documenten. Daarom bieden wij robuuste diagnostiek aan, die de zichtbaarheid op gebruikersniveau verschaft.”

Iets wat op dit moment veel speelt is dat organisaties aan het overwegen zijn hoe ze de applicaties slim en flexibel, maar vooral kostenefficiënt kunnen beheren en bij de gebruikers krijgen.

“De traditionele applicatie management loont niet meer en past niet meer bij de huidige tijd waarin we leven. Vandaag de dag

Auteur: Marco van der Hoeven

staat de gebruiker en haar behoeftes centraal. Wij ontvlechten de applicaties van de OS; deze worden op een centrale plek beheerd en on-demand voor de gebruikers beschikbaar gesteld; erg context-aware. Dus een gebruiker kan afhankelijk van plaats, tijdstip of werkplek, beschikking krijgen over een applicatie. Zo kan IT-beheer en onderhoud van applicaties vanuit een centrale plek doen en controle houden op licentie consumptie.”

Dit heeft als voordeel dat de gebruiker niet meer zelf verantwoordelijk is voor het bijwerken van zijn applicaties en dus altijd met de meest recente – en dus best beveiligde – versies werkt. Dit zonder enige downtime of hinder voor de gebruiker.

■ Data Hij vervolgt: “Op dit moment zijn het nog steeds mensen die de gegevens interpreteren, voordat beslissingen kunnen worden genomen. Maar met de opkomst van nieuwe platforms als IBM Watson kan technologie helpen bij het nemen van beslissingen op basis van de data die zijn verzameld met onze controlesoftware.”

“We hebben veel verschillende parameters die we op basis van onze gegevens in dashboards kunnen plaatsen. Dit kan worden aangepast zodat een beheerder of een leidinggevende verschillende delen van die gegevens kan zien. Gebaseerd op wat belangrijk voor hen is. Dit helpt gebruikers weer om de gegevens op een productievere manier te visualiseren en te gebruiken, in plaats van alleen maar naar een reeks cijfers te staren en zich af te vragen wat ze ermee moeten doen.”

■ Inloggen “De gebruiker zal steeds meer worden losgekoppeld van specifieke apparaten. Ze willen inloggen en dan ter plekke hun applicaties en hun gegevens ophalen. Anders kunnen ze hun werk niet doen. Mensen willen inloggen onafhankelijk van waar ze zich bevinden en met welk apparaat. Ze willen gewoon toegang hebben tot hun werkplek.”

“Veel van wat er daarvoor moet gebeuren, gebeurt achter de schermen. In de toekomstige werkruimte loggen we in en waar je ook bent, je krijgt wat je nodig hebt om je werk te doen. En dat alles wordt mogelijk gemaakt door automatisering aan de achterkant wat steeds vaker een rol speelt. Het systeem is dus intelligent genoeg om te weten wat de gebruiker nodig heeft als hij aan de slag wil gaan.”

De werkplek van de toekomst vraagt om een hoogwaardige en reactieve werkplek. “Deze infrastructuren zijn steeds meer virtueel en hybride waarbij de beste werkplekplatformen in de cloud worden samengebracht. Met de juiste oplossing kunnen organisaties een efficiëntere, kosten effectievere en gelijkwaardige benadering creëren om de digitale werkplek aan te bieden.

Het vormt de basis voor de ontwikkeling van een efficiënte infrastructuur voor de inrichting van werkruimten van de volgende generatie die bij uitstek schaalbaar en herstelbaar is.”

T h e

F u t u r e

o f

B u s i n e s s

Te c h n o l o g y

[ 4 7 ]

Data centric architecture vraagt om nieuwe architectuur Een van de belangrijkste trends voor organisaties op het gebeid van data is de overgang van centraal opgeslagen data naar data in de cloud. Dit opent een breed scala aan nieuwe mogelijkheden, maar voor het zover is hebben veel van die bedrijven hulp nodig bij het doormaken van die digitale transformatie, zeker wanneer ze succesvol gebruik willen maken van AI en machine learning.

O

rganisaties hebben te maken met verschillende trends op het gebeid van data, zegt Patrick Lastennet, Director of Marketing & Business Development bij Interxion, onderdeel van Digital Realty. “Daarbij is het goed om eerst aan te geven dat wij verschillende soorten klanten hebben, die we in grote lijnen indelen in drie categorieën: enterprises, platforms en connectivity providers. In dit geval spreek ik vooral over de enterprise klanten, omdat die het verst gevorderd zijn in het doorvoeren van de digitale transformatie.”

En hoewel ze niet allemaal even ver zijn met het daadwerkelijk doorvoeren van de transitie, geldt wel voor al onze enterprise klanten dat ze zich bezighouden met het implementeren van nieuwe technologieën om grote hoeveelheden data goed te kunnen verwerken. Daarbij worstelen ze allemaal met de vraag hoe ze de huidige gecentraliseerde architectuur, waarbij data zich bevindt in centrale systemen en warehouses, omvormen tot een compleet decentrale architectuur, waarbij de meeste data in de cloud staat en daar verwerkt wordt.”

■ Exponentiële groei De hoeveelheid data die gebruikers èn de grote verscheidenheid aan devices die zij gebruiken exponentieel groeit, moet als gevolg daarvan ook de architectuur om al die data te kunnen gebruiken in de bedrijfsprocessen volledig op de schop. “De architectuur moet nu als het ware om de data heen gebouwd worden, en niet meer – zoals in de oude situatie – naar de bestaande architectuur toegebracht worden. Wij spreken dan ook over een data centric architecture.”

“De uitdaging waar de enterprises zich voor gesteld zien noemen wij de data gravity challenge. Als Interxion helpen wij bedrijven om de problemen die zij daarbij ondervinden op te lossen. Want zeker wanneer je met AI en Machine Learning aan de slag wilt, zul je eerst die uitdagingen rond data gravity opgelost moeten hebben. Juist daarom bieden wij data centers aan

[ 4 8 ]

T h e

F u t u r e

o f

B u s i n e s s

Te c h n o l o g y

Auteur: Marco van der Hoeven

met extreem krachtige data exchange opties, zodat onze klanten veel makkelijker data kunnen uitwisselen, ook onderling.”

■ Experimenteren De mate van volwassenheid in die transitie is wisselend. “De meeste bedrijven zijn nog vooral aan het experimenteren. Om AI goed te kunnen toepassen in een data centric architecture moeten organisaties namelijk drie fases doorlopen. In de eerste fase moeten de bedrijven hun portfolio van data centers rationaliseren. In veel gevallen begrijpt men dan dat het verstandig zou zijn om diverse warehouses en data centers te consolideren of zelfs uit te faseren, maar daar zit natuurlijk direct een kostenplaatje aan vast.”

“In de tweede fase moet het netwerk geschikt gemaakt worden voor de connectivity met enorme datastromen in de cloud en op diverse locaties. Op dit gebied zie je dat de Verenigde Staten duidelijk voor lopen op Europa. Maar ook hier worden nu in steeds hoger tempo netwerken vervangen en geschikt gemaakt voor een data centric architecture.”

■ Innovatie “Pas in de derde fase kom je echt toe aan innovatie met data, zoals de toepassing van AI en Machine Learning. Een valkuil waar veel organisaties intrappen is dat zij beginnen met de leuke dingen, zoals AI, zonder dat zij fase I en II doorlopen hebben.

Wat je dan ziet is dat de innovatie blijft hangen in de cloud en dat het moeilijk is die ook door te voeren in je eigen bedrijfsprocessen, die zich veelal nog binnen je eigen netwerk afspelen.”

Traditioneel is de IT-afdeling hiervoor de gesprekspartner.

“Maar juist omdat het zo belangrijk is om ook met de data scientists en business managers te spreken werken wij samen met partners, waarvan Nvidia op dit moment voor ons één van de belangrijkste is. Zij hebben veel verstand van de voordelen van de toepassing van AI voor de business en daarom trekken wij in veel trajecten samen op. En de materie is ook dermate

56416464684

46434164146

68764146353

26871696976

54173641147

54643436436

49146163546

54641683643

61146233616

64164161434

32654687466

Patrick Lastennet

complex dat niemand het alleen kan. We werken dan ook met een heel ecosysteem aan partners.”

het juiste netwerk, waardoor zij in ieder geval met innovatie aan de slag kunnen, en niet hoeven te wachten op de IT.”

■ Evolutie Voor het daadwerkelijk realiseren van de voor AI benodigde data centric architecture moet nog wel het een en ander gebeuren. “Ik denk dat er vooral een verandering, of evolutie, moet plaatsvinden op het organisatorische vlak. Men moet ervoor waken niet in silo’s te werken, wat men jarenlang gewend was.

Om de benodigde veranderingen door te voeren en om daadwerkelijk met innovatie aan de slag te gaan, moet je in staat zijn om virtuele teams samen te stellen, die dwars door al je organisatieonderdelen heen functioneren.”

■ Ambitieniveau “En tenslotte is het voor innovatie belangrijk dat het ambitieniveau hoog is. Als je meer wilt dan aan de slag gaan met een door een andere voorgeprogrammeerde chatbot dan zul je ervan doordrongen moeten zijn dat je veel van je organisatie, IT en budgetten vraagt. Dan moet het ambitieniveau van het senior management dus hoog genoeg zijn.”

“Daarnaast is het belangrijk dat organisaties de juiste mensen aan boord hebben. Daarmee doel ik vooral op de juiste data scientists. Iedereen weet dat die momenteel erg moeilijk te vinden zijn. En wanneer je ze eenmaal gevonden hebt moet je ze ook zien vast te houden. Wat daarbij helpt is beschikken over

Het overwinnen van deze obstakels is volgens hem nodig. “Dan zullen bedrijven blijven bestaan. De concurrentie zal er in de toekomst niet minder op worden, en wanneer je dan als bedrijf geen goede data centric architecture hebt gerealiseerd ben je niet in staat om snel genoeg te veranderen of nieuwe producten te ontwikkelen.”

T h e

F u t u r e

o f

B u s i n e s s

Te c h n o l o g y

[ 4 9 ]

AI krijgt een grote is nu vaak nog ee Er is veel aandacht voor AI, maar de praktische toepassingen blijven achter op de hype. Veel organisaties zijn nog hard opzoek naar de manier waarop ze kunnen innoveren met data. En veel duidelijkheid biedt wet- en regelgeving niet. “Pas wanneer de inzet van AI meer een commodity geworden is, zul je zien dat de business er op grote schaal naar gaat vragen. Het is nu nog voor te veel mensen een ver-van-mijn-bed-show.”

Auteur: Marco van der Hoeven

“A

an de vraagkant zien we op dit moment dat bijna elke organisatie bezig is met ‘slimme dingen doen’ met data”, zegt Marcel Dunk, Solution Specialist Hybrid Cloud bij Insight. “Chatbots zijn bijvoorbeeld een hype. We zien daarbij wel dat er vaak gestart wordt vanuit de techniek, waarbij er nauwelijks nagedacht is over de vraag welke toegevoegde waarde de oplossingen voor de business zouden kunnen hebben.”

56416464684

46434164146

68764146353

26871696976

54173641147

“Echte in de business ingebedde oplossingen zie je nu eigenlijk alleen nog maar bij grote organisaties: bedrijven met 20.000 gebruikers en meer. De credit card-companies passen AI bijvoorbeeld al geruime tijd toe om fraude te kunnen detecteren aan de hand van ongebruikelijk betaalgedrag.

Maar de meeste bedrijven zitten op dit moment echt nog in de oriënterende fase. Er zijn veel chatbots operationeel, maar die spelen meer een vraag-en-antwoord spel dan dat zij in staat zijn om een echt intelligent gesprek te voeren.”

54643436436

49146163546

54641683643

61146233616

64164161434

32654687466

Bert Neef,

[ 5 0 ]

T h e

F u t u r e

o f

B u s i n e s s

Te c h n o l o g y

■ Consumer-driven “AI wordt op dit moment flink gehypet. Er worden veel zaken geschaard onder de AI-vlag die in feite toepassingen zijn van technieken die wij al heel lang kennen. Er bestaan al jaren bewakingscamera’s die kunnen signaleren dat iemand met een geweer langsloopt, maar nu heet dat Artificial Intelligence.”

“Ik ben er tegelijkertijd wel van overtuigd dat het in de toekomst allemaal veel meer vorm gaat krijgen en dat AI een plek krijgt in wat we allemaal dagelijks doen. En de ontwikkeling is daarbij trouwens voor een groot deel consumer-driven.

Veel van de technieken worden eerst in consumenten-apps voor de gein toegepast en pas later ontdekt men dan de waarde ervan voor de business.”

■ Wet- en regelgeving Zijn collega Bert Neef, Solution Sales Manager, voegt daaraan toe: “Wat ik met name veel zie is dat onze klanten bezig zijn met classificatie en patroondetectie, waarbij afwijkend gedrag snel gesignaleerd wordt. Met name op het gebied van beveiliging spelen deze technieken een belangrijke rol. Er is met de techniek veel mogelijk en gelukkig is men zich ook steeds meer bewust van de gevaren die je loopt met het automatisch interpreteren van data.”

te rol, maar en hype 56416464684

46434164146

68764146353

26871696976

54173641147

54643436436

49146163546

54641683643

61146233616

64164161434

32654687466

Marcel Dunk

“Want vaak is de trainingsdata niet divers genoeg. Dat is natuurlijk al langer een probleem, denk maar aan de hoeveelheid onderzoek uit bijvoorbeeld de psychologie gebaseerd op studenten, dat is geen volledig representatieve groep voor de gehele samenleving. Als AI getraind wordt met foto’s van mensen die primair een lichte huidskleur hebben dan kan dat al impact hebben. En als je bijvoorbeeld een AI wilt trainen om honden en wolven te onderscheiden lukt dat niet als alle wolvenfoto’s in het bos genomen zijn en alle hondenfoto’s in een huis. Want dan zal de AI zich waarschijnlijk richten op de omgeving in plaats van het dier. Het komt allemaal aan op het belang van goede inputdata voor AI.” ■ Pragmatisch Dunk: “We zien overigens dat de ethische vraagstukken vooral worden overgelaten aan de ethici en de politiek. Binnen de bedrijven is men doorgaans meer pragmatisch bezig met wat er allemaal kan. En omdat ze geen boetes willen krijgen houden ze zich ook nog wel bezig met wat er mag, maar de vraag wat er zou moeten mogen, wordt echt op een ander niveau beantwoord.”

Neef: “Ik vind wel dat er op nationaal niveau weinig voortouw genomen wordt. Wetten op dit gebied moeten echt uit Europa komen; dat hebben we met de GDPR ook gezien.” Dunk: “Ik denk dat het wel goed is dat er wetgeving op dit gebied aankomt. Zonder dat zullen met name de grote partijen, die over heel veel data beschikken, daar zeker misbruik van kunnen maken. En de duidelijkheid over wat er wel en niet mag zal de daadwerkelijke inzet van AI naar mijn idee alleen maar versnellen.”

■ Neef: “Het blijf t natuurlijk een kip-ei-verhaal. Wanneer je als business-leader niet goed weet wat er allemaal mogelijk is met nieuwe technologieën, dan stel je de vraag ook niet. Maar als een IT-er alleen maar bezig is met wat er kan, dan haakt de business nooit aan en blijft het spielerei. Pas wanneer de inzet van AI meer een commodity geworden is, zul je zien dat de business er op grote schaal naar gaat vragen. Het is nu nog voor te veel mensen een ver-van-mijn-bed-show.” “Op zich is dat natuurlijk ook niet nieuw”, zegt Dunk. “Bij de eerdere introductie van nieuwe technologieën is het precies zo gegaan.”

■ Data “AI-tools hebben data nodig. Veel data. Die moet dus op orde zijn. De AI-tools moeten namelijk ook kunnen leren. Een chatbot wordt vaak in eerste instantie gelanceerd als een eenvoudig beslisboompje dat doorlopen moet worden, maar door de bot te laten leren van de gegeven antwoorden, kan hij steeds slimmer worden. Dat proces kost tijd – meestal minimaal een jaar – en er is heel veel data voor nodig. Bedrijven onderschatten dat vaak. Maar keer op keer blijkt dat het op orde brengen van de beschikbare data een heel belangrijke eerste stap is bij de inzet van AI. “ “Een tweede belangrijke stap is het creëren van ruimte voor innovatie. Vaak helpt het om een aparte innovatie-afdeling in het leven te roepen en daar mensen voor vrij te maken. Zij kunnen zich dan richten op het definiëren van een visie en – heel belangrijk – kijken naar wat anderen op dit gebied al gedaan hebben. En tenslotte is training belangrijk. Op meerdere niveaus moeten medewerkers doordrongen zijn van de mogelijkheden en voordelen van de inzet van nieuwe technologieën.”

T h e

F u t u r e

o f

B u s i n e s s

Te c h n o l o g y

[ 5 1 ]

Van digitale transf digitale innovatie De afgelopen jaren stonden in het teken van ‘digitale transformatie’. Maar ondertussen is er in de markt een omslag gemaakt van digitale transformatie naar digitale innovatie. Dit betekent volgens Boudewijn Aelbers van VMware dat men vastomlijnde doelstellingen durft los te laten, om nieuwe doelen te bepalen. “Onze klanten zijn allemaal bezig met het herdefiniëren van hun doelen, omdat ze zien dat het nu niet meer werkt zoals het altijd heeft gewerkt.” Data en AI spelen daar een centrale rol in.

Auteur: Marco van der Hoeven

“E

instein zei ‘als je de toekomst wilt voorspellen, moet je naar het verleden kijken’. Dat geldt voor veel ontwikkelingen, maar niet voor de IT”, zegt Boudewijn Aelbers, Presales Director Benelux bij VMware. “In het verleden zag je bijvoorbeeld dat centrale en gedistribueerde computing technieken elkaar afwisselden. We gingen van centrale mainframes naar gedistribueerde client-servers en weer van centraal op het internet naar gedistribueerd op onze mobiele telefoons.”

“Je zou dus nu weer een centrale techniek verwachten, maar in de praktijk zie ik het tegendeel gebeuren. De trend beweegt veel meer naar gedistribueerd, dus naar Edge Conputing. Doordat de combinatie van data en rekenkracht steeds meer bij de eindgebruiker komt te liggen worden traditionele barrières zoals verbinding, veiligheid en controle steeds makkelijker geslecht.

Nu de verbindingscapaciteit door ontwikkelingen als 5G enorm is verhoogd kunnen we eindelijk echt doorpakken naar Edge Computing. De interactie met de eindgebruiker kan daardoor aanzienlijk verrijkt worden. Dit betekent weer dat je de interactie met de eindgebruiker ook steeds meer in context moet plaatsen. En dan komen we terecht bij AI en Digital Assistants.”

■ Retail Eén van de branches waarin de ontwikkelingen op dit gebied goed zichtbaar zijn is de retailmarkt. “Kijk bijvoorbeeld naar wat er allemaal verandert bij het afrekenen in een supermarkt.

Terwijl de ene keten net met trots de zelfscan introduceert is de andere alweer zo ver dat je helemaal niet meer hoeft te scannen, maar je alleen maar met je telefoon over je winkelwagentje hoeft te zwaaien en je hebt afgerekend. En nu kleding met behulp van augmented-reality technieken gepast kan worden zonder dat je het pashokje in hoeft, wordt shoppen voor meer mensen leuker.”

“Een andere ontwikkeling hebben wij rondom VMworld samen met Picnic gepresenteerd. Zij hebben er– al voor Corona – voor gekozen om helemaal geen fysieke winkels te hebben, maar zich uitsluitend te richten op het bezorgen van boodschappen.

Zij vertelden dat ze alleen dankzij Edge Computing in staat waren om snel data beschikbaar te hebben in hun warehouses.”

■ Predictive maintenance Ook op het gebied predicitive maintenance gaan de ontwikkelingen snel. “Rijkswaterstaat is de objecten die zij in het land hebben neergezet, zoals bruggen en tunnels, in hoog tempo slimmer aan het maken. Door het onderhoud op basis van

[ 5 2 ]

T h e

F u t u r e

o f

B u s i n e s s

Te c h n o l o g y

AI-voorspellingen te plannen kunnen zij gigantisch besparen.

Maar je wilt natuurlijk niet dat een vijandige mogendheid de kans krijgt om in te breken en plotseling alle sluizen open te zetten. De inzet van AI gaat daarom altijd samen met verscherpte cybersecurity.”

De schaal waarop dit plaatsvindt is enorm. “Twee jaar geleden werden er in Amerika bijvoorbeeld tien miljoen slimme auto’s verkocht, met per auto minimaal honderd sensoren. Er kwamen dus in één jaar minstens één miljard sensoren op de markt, die allemaal data verzamelen. En die data is weer van wezenlijk belang om de interactie met de eindgebruiker, in dit geval de bestuurder van de auto, te verbeteren. Er wordt zo bijvoorbeeld al geëxperimenteerd met het monitoren van rijgedrag van bestuurders. Verzekeringsmaatschappijen kunnen met dergelijke data korting verlenen op je premie. Wie voorzichtig rijdt, betaalt minder.”

■ Value chain “De data die zo verzameld wordt, wordt steeds vaker tussen partners in de value chain uitgewisseld. De matrixborden boven de snelwegen worden bijvoorbeeld aangestuurd door data afkomstig uit trajectcontroles. De ANWB kan de aanrijtijden aanzienlijk verkorten door slim data uit diverse bronnen te combineren, en daarmee te voorspellen waar er op welk moment de grootste kans is op autopech. De afsleeptrucks van de RDW worden op dit moment al op basis van predictive analytics gepositioneerd.”

Hij constateert dat AI, Machine Learning en Big Data de inzet van Edge Computing afdwingen. “En om dat optimaal te kunnen doen moet je los zien te komen van de afhankelijkheid van hardware. En dat is precies wat VMware al meer dan twintig jaar doet. Wij zorgen dat je de benodigde hardware virtueel kunt inzetten in een cloud-architectuur, en er niet eerst heel veel dozen naar binnen geschoven hoeven te worden.”

■ Waarde Het niveau in organisaties waar deze oplossingen besproken wordt weerspiegelt de waarde die dit heeft voor de business: “We spreken met de CTO omdat die steeds meer gezien wordt als de katalysator van verandering. In plaats van te beheren en te bewaken wat er al is, is hij of zij steeds vaker de analist van de mogelijke verandering. “ “Daarnaast praten we met de Enterprise Architect, die helpt te bepalen hoe innovatie in het grotere plaatje past en kan

sformatie naar worden ingebed in de bestaande situatie. En tenslotte praten we -uiteraard - met de business, die uiteindelijk de driver voor innovatie is.”

■ Enthousiasmeren Er is dus change management nodig om innovatieve technologieën echt in gebruik te nemen. “Ooit heb ik Simon Sinek horen spreken in Amsterdam. Hij betoogde dat je een verandering in bedrijven niet doorvoert door een post op een website te plaatsen, door memo’s te verspreiden of door het hele bedrijf vol te plakken met posters.”

“Nee, hij zei: je moet een event organiseren op zaterdagochtend om half 7 op een locatie die niets met het werk te maken heeft. Degenen die daar dan op afkomen zijn degenen die echt geïnteresseerd zijn. Hem kun je enthousiasmeren voor de verandering. Zij kunnen dat enthousiasme dan als een olievlek verspreiden onder hun collega’s. Vooral als je ze daadwerkelijk iets laat maken, wat ze vervolgens aan anderen kunnen laten zien. Dàt zorgt voor innovatie.”

56416464684

46434164146

68764146353

26871696976

54173641147

54643436436

Als je de toekomst wilt voorspellen, moet je naar het verleden kijken.

49146163546

54641683643

61146233616

Albert Einstein

64164161434

32654687466

Boudewijn Aelbers

T h e

F u t u r e

o f

B u s i n e s s

Te c h n o l o g y

[ 5 3 ]

Resellers zoeken groeiende markt v Een technologie die de toekomst ingrijpend gaat veranderen is AI. Dit betekent ook voor resellers dat zij hier op moeten inspelen. Maar hoe zorg je dat eindgebruikers effectief gebruik kunnen maken van deze complexe technologie? Daar wil distributeur Tech Data een rol in spelen met ondersteunende diensten.

Auteur: Marco van der Hoeven

“D

e begrippen Artificial Intelligence (AI) en Data zijn inmiddels bekend, maar we zien wel dat de vraag leeft wat het allemaal betekent voor de resellers”, zegt Bastiaan Schoonhoven, Business Unit Manager Next Gen Solutions bij Tech Data. “Zij kijken natuurlijk naar de vraag van de eindklant, maar beraden zich tegelijkertijd op hun eigen positie in al die nieuwe ontwikkelingen. En om hen te helpen met het formuleren van antwoorden hebben wij vanuit Tech Data uiteraard goed gekeken naar al die verschillende next-gen technologieën, zeker op het gebied van data en AI.”

Bastiaan Schoonhoven

“De uitdaging daarbij is dat AI bijvoorbeeld niet echt concreet is, het is niet iets tastbaars. Als ik het met resellers of eindklanten heb over de voordelen van de inzet van deze technologie, probeer ik het daarom altijd zo concreet mogelijk te maken.

Bijvoorbeeld door te spreken over de business case voor voorspelbaarheid die je kunt krijgen met de inzet van sensoren, analyse van de data die je daarmee verkrijgt en de combinatie daarvan met andere bronnen.”

■ Service Een belangrijke partij voor het leveren van die oplossingen is IBM. Robin van Looij, Business Unit Manager IBM bij Tech Data, voegt daaraan toe: “IBM is steeds minder een hardware leverancier en manifesteert zich – gesterkt door een aantal overnames – steeds meer als dienstverlener op het gebied van Data en AI. Onze resellers veranderen hierdoor ook, en nieuwe partners werken vaak met volstrekt andere businessmodellen.

Je zou kunnen zeggen dat er sprake is van een transitie van wederverkoop naar solution providers. Die nieuwe businessmodellen van onze partners zorgen ervoor dat de eindklanten steeds vaker kant-en-klare oplossingen als een service kunnen afnemen.”

Schoonhoven: “Wij spelen op deze ontwikkelingen bij partners en eindklanten onder meer in door ons Solution Factory Model, waarbij we diverse deeloplossingen bundelen en geïntegreerd als een service aanbieden. De oplossingen van IBM zijn daarin een sterk component, maar door een compleet nieuwe manier van aanbieden aan onze partners kunnen we deze basis ook makkelijk verrijken met allerlei nieuwe oplossingen en componenten.”

[ 5 4 ]

T h e

F u t u r e

o f

B u s i n e s s

Te c h n o l o g y

■ Co-creation “De driehoek partner - eindklant -Tech Data bepaalt daarbij steeds gezamenlijk welke oplossing er nodig is. Samen met de partner ontwikkelen is vervolgens ook heel belangrijk.

Enerzijds kent die partner de markt en de eindklant vaak beter dan wij, maar anderzijds blijkt een partner ook meer succesvol in het verkopen van een product of dienst dat hij zelf heeft helpen ontwikkelen.”

En dat is een belangrijk aspect van The Future of Business Technology: de markt is zo snel aan het veranderen dat de veranderende vraag niet meer vanuit één invalshoek is in te vullen. Co-creation binnen het ecosysteem wordt daarom steeds belangrijker.”

■ Toegevoegde waarde Van Looij voegt daaraan toe: “Ik denk dat daar onze toegevoegde waarde ligt. Ik zie regelmatig start-ups met een heel goed idee, die echter te weinig kennis hebben om de juiste software-

n positie op snel voor AI gefragmenteerd binnenkomt, is het soms een uitdaging voor traditionele partners om de schoorsteen ondertussen toch door te laten roken. Start-ups hebben daar veel minder last van, omdat hun investeringsmodel van meet af aan is afgestemd op een meer gespreide cashflow.”

Schoonhoven: ”De transformatie van partners naar de nieuwe digitale wereld gaat veel verder dan alleen het technologisch werkveld. Je raakt dan ook organisatorische aspecten, HR, sales, marketing… het hele palet. En juist omdat de vereiste veranderingen zo veelomvattend zijn, kosten ze ook veel tijd.

En daarom is het belangrijk om de juiste stakeholders aan tafel te hebben.”

Robin van Looij

■ Klantbeleving “Bij elke casus binnen het landschap van Data en AI moet de klantbeleving centraal staan. Die is veel belangrijker dan de vraag hoe mooi je allerlei nieuwe technologieën kunt toepassen. Een mooi voorbeeld is Schiphol. Daar hebben ze enorm veel bezoekers, die op allerlei manieren data genereren. Bij het parkeren, bij het inchecken, bij de security check, bij het bestellen van een kopje koffie. De vraag die Schiphol zichzelf stelde is hoe zij al deze data konden gebruiken om de klantbeleving te verhogen.”

“Hoe konden ze er voor zorgen dat jij als je naar Schiphol gaat niet in de file hoeft te staan, niet hoeft te wachten bij het inchecken of bij de douane en ook nog tijd hebt om een kopje koffie te drinken? Ze zijn toen aan de gang gegaan met predictive data analyse, waarbij de te verwachten drukte voorspeld wordt op basis van historische gegevens. Maar voordat ze deze voorspellende analyses konden maken moest eerst de data verzameld worden. Daarvoor zijn toen overal sensoren ingezet en is er een drie-jaren plan opgesteld om de customer-journey te verbeteren.”

componenten te kiezen om hun oplossing mee te bouwen. Wij kunnen ze daarbij helpen, en samenwerking en kennisoverdracht zijn daarbij erg belangrijk. Maar ook in een later stadium, bij het vermarkten van hun product, kunnen wij ze helpen door bijvoorbeeld leads te genereren.”

“Door de gebundelde oplossingen nu als zogenaamde ‘cloud paks’ aan te bieden is het eenvoudiger om partners en eindklanten gericht te trainen op de geboden oplossingen. De cloud paks kunnen draaien op de diverse grote cloud platforms, zoals Azure of Google Cloud. En boven op de cloud paks bieden wij een cloud management laag aan, waarmee de onderliggende cloud paks beheerd kunnen worden. Op deze wijze delen wij complexe oplossingen op in hapklare brokken, waardoor kennisoverdracht ook gerichter kan plaatsvinden.”

■ Investeringsmodel Er zijn af en toe wel hindernissen te overwinnen. Van Looij: “Doordat de omzet bij de nieuwe businessmodellen veel meer

■ Haven Van Looij: “De Haven van Rotterdam is een ander sprekend voorbeeld. Daar is men een paar jaar geleden gestart met alle mogelijke variabelen in een digital twin te verzamelen. Dat gaat om zaken als scheepsbewegingen, weersomstandigheden, vervoersbewegingen van treinen en vrachtwagens, voorraden op overslagterreinen, noem maar op. En al die gegevens worden nu ook gebruikt om drukte te voorspellen en daar tijdig op in te kunnen grijpen.”

Schoonhoven: “Deze ontwikkelingen staan bij ons hoog op de agenda. Je ziet de toepassing van AI en Data wel op allerlei niveaus terugkomen, bijvoorbeeld in de dashboards waar wij mee werken. Maar ook hier zie je weer de kracht van de samenwerking met de partners. Zaken die we samen met hen voor de markt ontwikkelen, zie je vaak later ook weer terugkomen in onze eigen interne organisatie.”

T h e

F u t u r e

o f

B u s i n e s s

Te c h n o l o g y

[ 5 5 ]

AI biedt steeds meer toegevoegde waarde De opkomst van AI in zakelijke toepassingen is onstuitbaar, en nauw verbonden met ontwikkelingen rond cloud, edge en 5G. Zeker nu een nieuwe generatie de arbeidsmarkt overneemt verandert de manier waarop mensen met technologie omgaan. Waar AI in praktijk nu nog relatief beperkt wordt gebruikt, zal de innovatie in de nabije toekomst steeds sneller gaan.

“D

oor de COVID-pandemie zijn de ontwikkelingen op het gebied van AI echt in een stroomversnelling gekomen”, zegt Patrick van de Coolwijk, managing director Nederland bij Dell. “Veel bedrijven zijn het afgelopen jaar – vaak noodgedwongen – gaan nadenken over de vraag welke intelligentie zij konden toevoegen om nog competitiever te zijn in de markt. Heel veel gebeurt ineens online en remote en iedereen is het erover eens dat dat voor een groot deel een blijvende verandering is.”

“Daarom denken veel bedrijven na over de vraag hoe zij werkplekken in een hybride vorm, dus zowel op kantoor als thuis, kunnen aanbieden. Zij vragen zich af hoe zij de ervaring van medewerkers en klanten kunnen verbeteren door ze flexibeler te bedienen; niet meer gebonden aan plaats en tijd. Onze klanten vragen concreet aan ons of wij hun medewerkers ook bij hen thuis in plaats van uitsluitend op kantoor kunnen servicen.”

■ Algoritmes “En omdat men minder mobiel is, is er ook behoefte aan meer predictive maintenance. Men wil bijvoorbeeld graag weten wat de staat van een laptop is, maar dat moet dan wel op afstand gemeten worden. Daar gebruiken we veel AI-algoritmes voor, die met de dag slimmer worden. Hierdoor zijn we steeds meer in staat om voorspellend te zijn.”

Tegelijkertijd willen bedrijven hun klanten beter kunnen bedienen. “Daar is AI ook een prachtig hulpmiddel voor. Hierdoor ontstaat dan ook de behoefte om data minder centraal geclusterd op te slaan in grote databases, maar om de gegevens steeds meer in kleine bundels op te slaan vlak bij de plek waar je die daadwerkelijk wilt gebruiken. De mogelijkheden voor snel mobiel internet die 5G brengt versnellen deze ontwikkelingen enorm.”

■ Onderzoek “Uit onderzoek dat wij hebben uitgevoerd blijkt ook dat in 2024 het aantal applicaties dat data in the edge gebruikt met 800% zal zijn gestegen ten opzichte van nu. En ook 75% van de gebruikte infrastructuur zal dan op edge-locaties staan. Dit geeft aan dat klanten echt nadenken over de vraag hoe zij deze nieuwe technologieën goed kunnen gebruiken.”

[ 5 6 ]

T h e

F u t u r e

o f

B u s i n e s s

Te c h n o l o g y

Auteur: Marco van der Hoeven

“Wat wij ook heel duidelijk zien is dat door het toegenomen belang van de cloud klanten onze oplossingen ook op een andere manier willen gaan consumeren. Klanten willen straks alleen nog maar betalen voor wat ze gebruiken en daar willen ze flexibel in kunnen zijn. Om die wens goed te kunnen ondersteunen maken wij ook steeds meer gebruik van AI en Machine Learning.”

■ As a service En tenslotte ziet hij de trend dat klanten zoveel mogelijk ‘as a service’ willen afnemen. “Iets verkopen is niet meer genoeg: je moet als leverancier ook zorgen dat hetgeen je verkocht hebt blijft werken en compatible blijft met andere producten en diensten. Klanten zijn ook bereid daarvoor te betalen. Onderliggend daaraan moet je ook gebruik maken van AI-technologieën. Ik zie die daarom nu echt een vogelvlucht nemen.”

Op dit moment is volgens hem voorspellend kunnen zijn een belangrijke wens, en wordt predictive analysis dus het meest toegepast. “Maar in de toekomst zullen heel veel beslissingen die nu nog door ons als mensen genomen worden, worden overgenomen door kunstmatige intelligentie. En ook zullen uiteindelijk handmatig repeterende werkzaamheden vervangen worden door gerobotiseerde processen.”

■ Ethiek De opkomst van robotics roept regelmatig vragen op over ethiek. “Veel bedrijven worstelen met de dilemma’s, en vragen zich af hoever ze moeten gaan met de inzet van AI. Wat laat je wel en wat laat je niet over aan de computer? Wat zijn de privacy-aspecten? Die vragen komen eigenlijk bij elk gesprek dat wij met klanten voeren over AI wel op tafel. En het is ook lastig, omdat de wetgeving op dit punt nog volop in ontwikkeling is.”

De opkomst van AI en robotics gaat gelijk op met de komst van een nieuwe generatie. “Jonge medewerkers zijn als consument al gewend om te gaan met dergelijke technologie. Ik denk dat er sprake is van een natuurlijk proces. Zij hebben veel minder moeite om hiermee om te gaan, dan mensen die al wat langer in het arbeidsproces zitten. En dat geldt trouwens ook voor de ethische aspecten waar we het net over hadden. Jongeren lijken zich veel minder zorgen te maken over de vraag wat er met hun data gebeurt en daardoor nemen ze ook een heel andere positie in die hele ethische discussie in.”

■ Innovatie Innovatie begint volgens hem altijd met het besef dat verandering nodig is om competitief te blijven. “En wanneer dat besef er is volgt al heel snel de ambitie om agile te zijn en meer gebruik te maken van de cloud. Daarom is het eerste gesprek dat wij met klanten hebben altijd een soort van nulmeting, waarin we gezamenlijk bepalen waar de organisatie nu staat en waar zij naar toe willen. Op basis daarvan kunnen we dan samen een journey bepalen.”

■ Security Zelf maakt Dell ook al volop gebruik van AI: “AI-engines zijn ingebouwd in al onze security- oplossingen, maar ze zitten ook in onze datacenter oplossingen. Bij de ontwikkeling van nieuwe infrastructuren en producten maken we volop gebruik van AI. We kunnen daarmee een enorme versnelling aanbrengen in het ontwikkelproces. Software wordt tegenwoordig niet meer ontwikkeld door handmatig code in te kloppen, maar wordt vaak geautomatiseerd ontwikkeld door andere software.”

“Hoe die journey eruitziet is verschillend per bedrijf, en dat heeft vooral te maken met de hoeveelheid legacy die zij hebben.

Hoe minder legacy, hoe wendbaarder een organisatie is. Maar het is wel duidelijk dat alle organisatie hier nu echt over moeten nadenken. Als ze dat nog niet gedaan hebben, zijn ze eigenlijk al te laat. Maar in de afgelopen anderhalf jaar zien we wel dat het overgrote deel van de bedrijven zich bewust is van het feit dat ze een cloud strategie moeten hebben en ze moeten nadenken over de impact van 5G op het gebruik van sensoren en data.

“In die zin worden wij als organisatie ook steeds meer een softwarebedrijf. En dat heeft ook te maken met de wijze waarop wij onze producten en diensten in de markt willen zetten en hoe wij met onze klanten willen communiceren. Wij willen graag dat een bedrijf op een cloud-gebaseerde manier zelf kan bepalen hoeveel bandbreedte, storage en rekencapaciteit zij nodig hebben. En om ze daartoe in staat te stellen, bieden wij dan apps. Wat dat betreft zijn wij als bedrijf ook constant in ontwikkeling.”

56416464684

46434164146

68764146353

26871696976

54173641147

54643436436

49146163546

54641683643

61146233616

64164161434

32654687466

Patrick van de Coolwijk

T h e

F u t u r e

o f

B u s i n e s s

Te c h n o l o g y

[ 5 7 ]

56416464684

46434164146

68764146353

26871696976

54173641147

54643436436

49146163546

54641683643

61146233616

64164161434

32654687466

Samenwerking leid tot innovatie met De opkomst van AI is onomkeerbaar. Maar de mate waarin organisaties ermee bezig zijn verschilt enorm. Daar ligt een taak voor een solution provider als Arrow Electronics, die de vele betrokken partijen bij elkaar brengt in zowel de ontwikkeling als het op de markt brengen van producten. Vanuit die rol praten wij met Bart van Rheenen, managing director van Arrow’s enterprise solutions business in de Benelux.

“A

Auteur: Marco van der Hoeven

I-technologie is er, en wordt ook gebruikt”, zegt Bart van Rheenen, “Ook door ons in de verschillende platforms waar wij mee werken. Maar over het algemeen zie je dat er vooral enorm veel over AI gepraat wordt. Het enthousiasme voor AI wordt ook aangewakkerd door de overheid, die allerlei durfinvesteringen op dit gebied subsidieert. En dan staan we hier nog maar aan het begin van de ontwikkelingen.”

beveiliging, medische wetenschap en de voedingsindustrie. Of machine- en deep learning. Denk bijvoorbeeld aan het systeem dat gebruik maakt van KI-gestuurde analyses die machine learning gebruiken om geadverteerde berichten op platforms zoals Facebook aan te passen en te personaliseren. Maar ook digitale assistenten zoals Siri of Alexa, die taalverwerkingsalgoritmen gebruiken om te analyseren en te reageren met begrijpelijke antwoorden die menselijk lijken.”

■ Machine vision “Er zijn veel subsets van kunstmatige intelligentie. Een paar die momenteel sterk in opkomst zijn bijvoorbeeld machine vision. Met behulp van camera’s leren systemen afbeeldingen te verwerken en te zoeken naar specifieke zaken. Door het verwerken van ontelbare beelden leren de systemen steeds beter om hun targets te identificeren. Toepassingen zijn bijvoorbeeld

“En last but not least expertsystemen. Deze kennen veel verschillende verschijningvormen maar hebben één gemeenschappelijke taak: op kennis gebaseerde beslissingen nemen die normaal gesproken door mensen zouden worden gedaan.

Een expertsysteem is een computerprogramma dat de expertise van een mens op een specifiek gebied modelleert en, door een reeks feiten en regels te volgen, logica en een kennisdatabase

[ 5 8 ]

T h e

F u t u r e

o f

B u s i n e s s

Te c h n o l o g y

Bart van Rheenen

idt AI kan gebruiken om tot zijn eigen redelijke conclusie te komen.

Enkele voorbeelden hiervan zijn: Google-zoeksuggesties, het stellen van een medische diagnose en chemische analyse.”

“En dan gaat het nog alleen maar over software. Maar ook op hardwaregebied gaan de ontwikkelingen snel. Hardwareontwikkelaars hebben ontdekt hoe ze computersystemen kunnen ontwerpen en produceren die deze KI-algoritmen en -toepassingen helpen versnellen. Er zijn chipsets die specifiek zijn geconfigureerd voor KI. Ze hebben een bijzonder hoge doorvoer en maken gebruik van parallelle verwerking, gegevensstroombeheer en intensieve grafische verwerking voor toepassingen zoals machine vision.”

■ Robotiseren Hoewel het in Nederland lang niet zo ver gaat als in China, is de opkomst van AI onomkeerbaar. “In ons Arrowsphere-platform maken we zelf ook steeds meer gebruik van AI-technieken, vooral om inzicht te geven in het gebruik van de diverse functies. De robotiseer-mogelijkheden helpen ook enorm om processen daadwerkelijk te kunnen automatiseren.”

“Als ik één keer per kwartaal naar een bepaalde kledingwinkel in Nieuwegein ga, is Google Maps nu al zo slim dat als ik zeg dat ik naar Nieuwegein wil, hij snapt dat ik naar mijn kledingwinkel ga. Het adres hoef ik dan niet meer in te tikken. Dergelijke automatisering zie je steeds meer plaatsvinden, ook in bedrijfsprocessen.”

■ Resellers In deze ontwikkeling speelt ook het kanaal een belangrijke rol. “Het implementeren van AI- oplossingen is zeer complex.

Als je bijvoorbeeld kijkt naar security-oplossingen heb je te maken met wereldwijde netwerken die met elkaar verbonden zijn. Maar juist door de toepassing van AI kunnen veel functies tegenwoordig als een service afgenomen worden, waardoor de complexiteit te beheersen valt en veel resellers met deeloplossingen aan de slag kunnen gaan.”

Hij ziet dat het op dit moment vooral de grote bedrijven zijn die de door start-ups ontwikkelde nieuwe AI-technologieën tot verhandelbare producten en services verpakken. “En hoe je het ook wendt of keert, je zult toch voor een belangrijk deel gewoon hun koers moeten varen. Wij richten ons als Arrow vooral op de techniek en het is aan de reseller om de technologie die wij middels onze platforms aanbieden ook daadwerkelijk in de branche waarin hij actief is toe te passen.”

■ Wet- en regelgeving Het Internet of Things (IOT) speelt een belangrijke rol in relatie tot AI. “Het verkopen van sensoren is in de afgelopen jaren een zeer groot deel van onze business geweest. De ontwikkelingen op dat gebied gaan razendsnel en het is ook steeds eenvoudiger om zelf oplossingen te bouwen. Als je maar even googelt op ‘trackers’ dan kun je heel makkelijk allerlei sensoren kopen, en allerlei bedrijven bieden via de cloud services daaromheen aan.”

“Je kunt eigenlijk zelf vanachter je bureau zo een kant en klare IOT toepassing samenstellen. En mensen adopteren die oplossingen ook heel snel. En als je veel verzamelt met een sensor is het een hele logische volgende stap om AI in te zetten om de verzamelde data geautomatiseerd te analyseren en op basis daarvan beslissingen te nemen.”

■ Innovatie Dat heeft zijn weerslag op de activiteiten van Arrow: “Wij zijn inmiddels meer dan een distributeur. Wij zijn als Arrow Electronics een worldwide technology solution provider. In toenemende mate bouwen wij onze oplossingen samen met grote klanten, in een OEM-achtige constructie. De ondersteuning die wij aan onze partners geven gaat dan ook in het ene geval veel verder dan in het andere geval.”

“Soms is onze ondersteuning van logistieke aard, dan weer van financiële aard, of helpen we juist op het gebied van design. In meer complexe projecten brengen wij verschillende resellers soms bij elkaar. Een aardig voorbeeld is de RING deurbel. Die apparatuur wordt door ons gemaakt, maar het idee was van een ander bedrijf, en voor de assemblage en distributie zijn ook weer allerlei andere bedrijven betrokken. Wij hebben vooral een belangrijke rol gespeeld in het bij elkaar brengen van die verschillende partijen om te komen tot die innovatie.”

T h e

F u t u r e

o f

B u s i n e s s

Te c h n o l o g y

[ 5 9 ]

Wendbaarheid maakt of kraakt een bedrijf Als 2020 ons iets heeft geleerd, dan is het wel dat wendbaarheid het succes van een bedrijf maakt of kraakt. Om wendbaar te kunnen zijn, moeten bedrijven kunnen sturen op basis van actuele, correcte data die met een druk op de knop beschikbaar moeten zijn. ‘Wat kost het om mensen aan te nemen? Wat als je mensen moet omscholen? Je moet het weten als je wendbaar wilt zijn’, aldus Henry Barenholz, countrymanager bij Workday.

‘D

e trends en ontwikkelingen die we bij onze klanten zien hebben veel te maken met COVID19. We zien dat de digitale transformatie in de afgelopen veertien, vijftien maanden enorm is versneld. Waar bedrijven namelijk behoefte aan hebben en waar de digitale transformatie aan bijdraagt, is wendbaarheid. Dat heb je nodig in tijden van onzekerheid, als je niet weet hoe de wereld er morgen uitziet.’

■ Het welzijn van medewerkers staat bovenaan ‘We zien dat organisaties uitgerust willen zijn om in te kunnen spelen op elke nieuwe beweging. Dat kan dus COVID19 zijn, maar straks kan het weer totaal iets anders zijn. Als je dan kijkt naar de specifieke gebieden van HR, dan zie je dat het welzijn van medewerkers de belangrijkste focus is geworden. De vraag ‘hoe zorgen we ervoor dat onze medewerkers happy en tevreden zijn’ is nu heel relevant’, aldus Barenholz.

‘Ik snap het dat welzijn het meest actuele thema is, want ik werk zelf ook al meer dan een jaar thuis en dat zie ik soms liever anders. Bij bedrijven wordt nu nagedacht hoe ze hybride modellen kunnen introduceren, zoals drie dagen thuis, twee op kantoor.

Bij Workday werkten we al veel vanuit huis, maar voor andere organisaties is dat een volledig nieuwe realiteit.’

■ Plannen, acteren en analyseren ‘Een ander thema dat speelt bij organisaties is het her-trainen van mensen. Je ziet dat veel mensen uit de horeca logischerwijs een ander type baan zoeken. En nu de horeca langzamerhand weer opengaat, vinden restaurants het lastig om personeel te vinden. Dus hoe speel je in op zo’n continu veranderende wereld? Plannen, acteren en analyseren spelen daarbij een belangrijke rol.’

Ook bij andere bedrijven is interne mobiliteit een thema. Bij Patagonia, wereldwijd bekend vanwege haar outdoor-artikelen, draagt machine learning bijvoorbeeld bij aan het creëren van doorgroeimogelijkheden voor de medewerkers. Door het inventariseren van competenties kan Patagonia op basis van die data loopbaanmogelijkheden creëren die bijdragen aan motivatie en welzijn van de werknemers.

Wendbaarder worden, beter zorgen voor medewerkers, ze betrokken houden: het zijn thema’s die volgens Barenholz mede opgelost kunnen worden met de inzet van data en machine

[ 6 0 ]

T h e

F u t u r e

o f

B u s i n e s s

Te c h n o l o g y

Auteur: Anne van den Berg

learning. Bijvoorbeeld: als je als bedrijf wendbaar wilt zijn, dan moet je continu inzicht hebben in hoe het financieel met het bedrijf gaat. ‘Traditioneel worden de cijfers eens per periode opgemaakt, hetzij een jaar, halfjaar of kwartaal. Dat werkt niet langer in de huidige situatie.’

■ Statisch plannen vs continu plannen ‘Om flexibeler te worden als bedrijf moet je beter kunnen budgetteren en plannen. Daarvoor heb je weer continu inzicht in je financiële gegevens nodig. Je moet bijvoorbeeld weten wat het kost om mensen aan te nemen of om te scholen. Dat kost geld en heeft direct impact op je planning en budgettering. Plus: dat moet gebeuren op basis van correcte en uniforme data. One single version of the truth.’

‘Traditioneel kost het een bedrijf drie, vier weken om alle financiële data te consolideren. Nu heb je binnen korte tijd alle correcte data binnen. Vervolgens gebruik je data om te plannen. Met andere woorden: je creëert modellen met een what/if-scenario. Wat als we minder gaan verkopen, wat voor consequenties heeft dat? Als we mensen aannemen, dan ziet het plaatje er zo uit. Je gaat dan van statisch plannen naar continu plannen.’

‘Een klant van ons, AON, bespaart zo’n 25% aan tijd op hun financiële afsluiting met Workday finance. En afgelopen jaar hebben ze zelfs een volledig virtuele afsluiting gedaan van het eerste kwartaal.’

■ Aanbevelingen om door te groeien Wendbare bedrijven zorgen dat ze genoeg groeikansen realiseren voor hun medewerkers, vertelt Barenholz. ‘Wij doen dat zelf natuurlijk ook. Je krijgt twee keer per jaar een vragenlijst over je vaardigheden, ambities en wensen. Je manager vult ook zo’n vragenlijst over je in en samen vormen ze de basis voor jouw profiel. Door middel van machine learning worden dan aanbevelingen gedaan.’

‘Aanbevelingen zijn op het niveau van: jij wilt over twee jaar in het buitenland gaan werken, dan moet je je Engels verbeteren.

Of je wilt leren presenteren en moet dus aan je presentatievaardigheden werken. Of als je over twee jaar manager wilt zijn, dan stelt Workday opleidingen en cursussen voor. Maar het kan ook zijn dat beschikbare functies worden voorgesteld zodat je kan doorgroeien naar je volgende baan.’

56416464684

46434164146

68764146353

26871696976

54173641147

54643436436

49146163546

54641683643

61146233616

64164161434

32654687466

Henry Barenholz

■ Geen silo’s meer voor finance en HR Als bedrijven écht wendbaar willen zijn, dan moeten ze wel één fundamentele wijziging doorvoeren, aldus Barenholz. ‘Finance en HR werken misschien niet meer in silo’s, maar toch zie je dat HR en finance elk een eigen systeem hebben. Voor budgettering en planning is weer een derde systeem ingekocht. Wil je voorkomen dat je veel geld uitgeeft aan koppelingen? Dan kies je voor één enterprise management back-office platform.’

Overigens zijn echt niet alle klanten van Workday begonnen met het hele platform, maar dat is wel de trend: ‘We zagen dat de meeste klanten begonnen met Workday HR. Nu zien we die klanten ook gebruik gaan maken van Workday voor finance, budgettering en planning. Bovendien zien we het laatste jaar meer en meer klanten direct starten met het gehele platform.’

Is het wel handig om in zo’n turbulente tijd over te stappen?

‘Een klant van Workday, Van Leeuwen Buizen, vond het geen probleem: begin vorig jaar stapten ze over en zestien weken later waren ze live.’

T h e

F u t u r e

o f

B u s i n e s s

Te c h n o l o g y

[ 6 1 ]

56416464684

46434164146

68764146353

26871696976

54173641147

54643436436

49146163546

54641683643

61146233616

64164161434

32654687466

Anton Loeffen

Zonder inzicht in data en processen kun je niet meer meekomen De komende vijf tot tien jaar vindt in veel sectoren een flinke consolidatieslag plaats. Een deel van de middelgrote bedrijven zal worden overgenomen of niche-speler worden, verwacht Anton Loeffen, oprichter van cloud service provider Eshgro. “IT is al een cruciaal onderdeel van alle back- en frontoffice processen. Het wordt een noodzakelijke enabler om uit goed toegankelijke data inzichten te halen om die processen beter en geautomatiseerd aan te sturen. Als je dat niet op orde hebt, dan zul je niet mee kunnen gaan met concurrenten, laat staan je business innoveren.”

E

shgro is al 20 jaar actief in wat tegenwoordig ‘de cloud’ heet. De cloud service provider bedient volgens oprichter Anton Loeffen alles tussen 5 en 5.000 gebruikers. Voor zijn klanten is Eshgro verantwoordelijk voor ofwel de complete IT-omgeving, ofwel alle bedrijfskritieke elementen van die omgeving.

Hiervoor heeft Eshgro Smarter 365 ontwikkeld. Dit platform stelt klanten in staat om secure en compliant zelf én samen met Eshgro eenvoudig en veilig de IT-omgeving en bedrijfskritieke

[ 6 2 ]

T h e

F u t u r e

o f

B u s i n e s s

Te c h n o l o g y

Auteur: Martijn Kregting

applicaties daarbinnen te beheren. Smarter 365 biedt beheersen inzichtmogelijkheden om de IT-omgeving en applicaties sneller, eenvoudiger en veiliger te gebruiken.

“Basis daarbij is voor de klant niet de gebruikte technologie, maar de business requirements”, stelt Loeffen. “Wat heb ik nu en wat heb ik nodig om mijn business a) goed te doen en b) beter te doen. Een klant moet bij wijze van spreken aan allerlei schuifjes kunnen trekken op het platform voor een optimale mix van hulpbronnen en inzichten.”

■ Sneller, eenvoudiger, veiliger In onze snel digitaliserende maatschappij zijn een paar kernwoorden van belang: • Sneller: als de marktomstandigheden steeds sneller veranderen, moet de klant steeds sneller mee veranderen. IT is onmisbaar als fundament voor deze bedrijfsvoering.

• Eenvoudiger: in de taal van de klant. Het moet gaan om business-vereisten, niet technologie.

• Veiliger: data staat tegenwoordig overal. De verantwoordelijkheid ervoor ligt echter nog altijd bij de eigenaar ervan, ook als de IT uitbesteed is. Een organisatie moet weten dat zijn data veilig is en dat hij compliant is. Eshgro vindt het belangrijk om hier op alle benodigde vlakken voor gecertificeerd te zijn.

■ Iedereen zit al in de cloud Hoewel de cloud nog geen gemeengoed is, is er eigenlijk geen enkele organisatie die alles nog on premise doet, stelt Loeffen.

Dat zou bij wijze van spreken betekenen dat geen enkele medewerker een smartphone heeft of LinkedIn gebruikt. Dat was wel anders in 2004, toen Eshgro als aanbieder van server based computing (SBC) van start ging.

“De weg naar de cloud weten de meeste organisaties inmiddels wel te vinden. Het is, zwart-wit gezegd, niet meer dan de server van een ander gebruiken. Maar zeker voor middelgrote bedrijven is het eigenlijk niet meer te doen om alle IT zelf te beheren.

Uitbesteden is een must geworden, wil je een IT-omgeving kunnen gebruiken in je voordeel, in plaats van dat het een last voor je is. Zoals bij ons de focus ligt op het via een cloud-omgeving ontlasten van IT-beheer, is het logisch dat een bedrijf de focus heeft op zijn businessmodel.”

■ IT niet meer zelf doen Kortom, juist bij iets dat voor elk bedrijf essentieel is geworden voor een goede bedrijfsvoering, moet je niet proberen om het zelf te doen. “Je gaat toch ook niet zelf kennis in huis halen over auto’s voor je medewerkers? Leaseconstructies zijn doodnormaal. Goed werkende IT is nog veel belangrijker. Thuiswerkers hebben straks voor hun werk misschien geen auto meer nodig, maar wel een goede en veilige werkomgeving.”

Als een IT-afdeling 80 procent van de tijd bezig is met ITbeheer, is er bijna geen tijd om IT te laten werken voor je organisatie, om innovatie te faciliteren. De cloud als distributiemodel maakt het veel makkelijker om IT uit te besteden, stelt Loeffen. “Er komen steeds meer diensten bijna letterlijk ‘uit de muur’ beschikbaar. Daarnaast maakt een overkoepelend cloud-platform, mits goed toegepast, het ook makkelijker om overal verspreide data te koppelen. Dat is hard nodig, want die data staat overal, vaak in silo’s. En als je de toegang tot en het overzicht van je data niet op orde hebt, kun je ook geen goed geïnformeerde beslissingen nemen. Dan ga je vooral af op je buikgevoel of beleving.”

■ Goed samenwerken, communiceren Om mensen goed te laten samenwerken en te communiceren, zijn er steeds betere collaboration-oplossingen, stelt Loeffen.

Om data voor je te laten werken en er je processen mee aan te sturen, moet die data ook goed kunnen samenwerken en communiceren. Dat is echter een uitdaging voor organisaties.

“Je hebt data in je ERP-systeem, in je CRM-systeem, in je HRM-systeem, je financiële systeem en in e-mail-toepassingen.

Als die systemen niet goed op elkaar aansluiten, dan kunnen afzonderlijke processen misschien wel sneller worden, maar je bedrijfsvoering als geheel wordt langzamer omdat er geen totaalbeeld is.”

■ Overzicht, inzicht Om het gat te overbruggen, wordt er vaak houtje touwtje gewerkt. Met Excel-sheets of met apart gebouwde koppelingen die veel geld en veel onderhoud kosten. “Je hebt veelal losse

toepassingen die ontzettend veel tijd kosten om te beheren en om er data uit te halen. Door daar een overkoepelend platform overheen te zetten, krijg je als organisatie het overzicht terug en kun je er de juiste inzichten uithalen.”

Maar, benadrukt Loeffen, je moet als IT-aanbieder wel snappen dat bedrijven niet in één grote klap hun bestaande IT-omgeving kunnen vervangen. Dat betekent dat een overkoepelend platform moet werken met wat er is. Eshgro doet dat met Smarter 365. Op basis van de business-vereisten en -behoeften van een organisatie worden er als het ware ‘stekkers’ in de datasilo’s gestopt. Zo kun je in ieder geval via een dashboard zien waar je belangrijkste KPI’s zitten en waar het in je processen pijn doet, zodat je daar actie op kunt ondernemen.

■ AI maakt efficiënter Kunstmatige intelligentie kan dan helpen om dit alles veel efficiënter te maken. Met behulp van AI-gebaseerde toepassingen kun je bijvoorbeeld geautomatiseerd data ophalen die voor bestaande of eventueel nieuwe processen nodig zijn, meent Loeffen. Dat kan allemaal zonder (direct) afscheid te nemen van het bestaande applicatielandschap.

“Alleen aan het begin en het einde van die processen moet je nog menselijke handelingen hebben. Alles daartussen kan ‘gerobotiseerd’ worden, mits de data transparant is. Daarvoor kun je kunstmatige intelligentie inzetten. Dat is echt nog geen wondermiddel, het gaat nog vooral om vrij platte patroonherkenning, machine learning. Het maakt weinig uit of het om factuurnummers gaat of om een schaakbord. AI is een hulpmiddel, geen doel. Maar het kan wel al die menselijke handelingen overnemen en je laten zien wat er in jouw organisatie gebeurt.”

■ Roadmap Elke organisatie is anders, er is geen eenmalige fix voor iedereen. “Je moet als IT-aanbieder met je klant een roadmap maken. Waar staat die klant, wat zijn diens doelen en wat wordt het pad daarnaartoe? Pas als je deze business requirements kent, kun je bepalen welke stekkers je waar in moet stoppen.

Je wil iets fundamenteels oplossen dat daarna continu waarde blijft opleveren.”

Dat betekent volgens Loeffen klein beginnen en voortdurend kijken of je op de goede weg zit. Geen big bang waarop je een half jaar later terugkomt. “Pak geen tien KPI’s aan, maar begin er met een. Stop er eerst een stekker in. Werk toe naar een minimal viable product – mvp. Als dat werkt en voldoet aan wat een organisatie wil, weet je dat je op de goede weg zit om meer uit je applicaties, je data en je mensen te halen. Of je komt erachter dat je bottle necks ergens anders zitten dan waar je dacht.

Wanneer je zo de basis op orde hebt, realtime inzicht hebt in je KPI’s, in je processen en je klanten, kun je als organisatie waarde gaan creëren.”

■ Consolidatieslag De komende jaren zullen organisaties in elke sector hiermee aan de slag moeten, als ze dat nog niet doen. Want Loeffen verwacht dat – net zoals bij supermarkten en speciaalzaken ooit gebeurde – er straks vooral nog ruimte is voor twee soorten bedrijven: grote organisaties die breed actief zijn en kleine organisaties die in een niche hun toegevoegde waarde bieden.

Deze consolidatieslag is al aan de gang en zal nog versnellen.

In beide gevallen moeten organisaties in staat zijn om snel op veranderlijke klantbehoeften in te kunnen spelen. Voor niche-organisaties is daarnaast persoonlijk maatwerk belangrijk, waarvoor je precies moet weten wat elke specifieke klant wil.

Loeffen: “Dat vergt een IT-omgeving die je deze inzichten biedt.

Je klantcontact is en blijft menselijk, maar alles daaronder gebeurt digitaal. Heb je dat niet goed voor elkaar, dan zul je op termijn niet meer kunnen meekomen en resteert overname of verdwijnen.”

T h e

F u t u r e

o f

B u s i n e s s

Te c h n o l o g y

[ 6 3 ]

56416464684

46434164146

68764146353

26871696976

54173641147

54643436436

49146163546

54641683643

61146233616

64164161434

32654687466

Vicky Bunyard

AI draait om het versterken van de mens AI verandert en drijft innovatie in werk, vertelt Vicky Bunyard, de CTO van IBM Benelux.

Daarmee bedoelt ze echter niet alleen het werk van de IT’ers en data-analisten die veelal nadenken over verregaande automatisering met AI. Ze bedoelt het werk van alle medewerkers. ‘Bijvoorbeeld: gebaseerd op mijn functie en mijn wensen, welke cursus is nu interessant voor mij om te groeien? AI kan het antwoord geven.’

[ 6 4 ]

T h e

F u t u r e

o f

B u s i n e s s

Te c h n o l o g y

Auteur: Marco van der Hoeven

B

ig data, data gedreven, business analytics: onze bedrijven worden alweer enige jaren gedreven en geleid door data. Nu is het tijd om de volgende stap te zetten naar artificial intelligence (AI), zodat de informatie nog meer inzichten gaat opleveren, vertelt Vicky Bunyard, CTO bij IBM Benelux. ‘Data was het antwoord op alles, maar nu moeten we de waarde die data brengt opschalen en dat doen we met AI.’ ■ Het creëren van vrijheid voor de mens met AI Sommige bedrijven zitten nog in die eerste fase van AI en kijken hoe AI hun inzichten naar een hoger niveau kan tillen.

De tweede fase is het vergroten van effectiviteit van het bedrijf door meer processen te automatiseren met AI. De laatste fase draait om de mens, want AI, zo vertelt Bunyard, draait niet alleen om automatiseren en efficiëntie van processen, maar ook om het creëren van vrijheid voor de mens.

■ Maak een AI-roadmap AI klinkt misschien een beetje overweldigd. Het heeft grote potentie, maar er zitten meer afhankelijkheden en gevoeligheden in. Daarom doen bedrijven er goed aan om een roadmap te maken, aldus Bunyard. ‘Bedrijven hebben het gevoel dat ze alles nu moeten doen. Daarom is het goed om na te denken over AI met een langere termijn-aanpak. Maak een roadmap met wat je wanneer gaat doen, zodat je projecten waarmee je nu het meest behaald eerst doet.’

Eén van de projecten waar bedrijven steeds vaker aan beginnen, is het automatiseren van IT-operatie, vertelt Bunyard.

‘Je ziet nu dat AI wordt gebruikt voor het monitoren en actief opereren als iets misgaat. Infrastructure as code, maar dan on steroids.’ Als dat is gerealiseerd, kan tijd worden vrijgemaakt voor het oplossen van businessproblemen. Zoals het aanraden van cursussen om je carrière een boost te geven.

Bunyard: ‘AI verandert en drijft innovatie in werk. Het hele AI-vraagstuk gaat over de vraag: hoe kan ik de mens versterken?

AI zorgt ervoor dat de machine het repetitieve werk doet en wij het meer intelligente werk. Wat we bij klanten zien, is hoe ze bijvoorbeeld de leerervaring kunnen optimaliseren met AI. Gezien mijn huidige rol en ambitie, en de behoeften van de organisatie, hoe kan ik groeien? AI kan het antwoord geven.’

■ De beste manier van beginnen met AI is beginnen In welke fase bedrijven ook zitten, als ze willen beginnen met het verbeteren van data-inzichten, operationele processen of het werk van de mens, heeft Bunyard duidelijk advies: begin.

‘De beste manier om met AI te beginnen is te beginnen. Er zijn zoveel tools beschikbaar waarmee je vandaag al kan experimenteren met AI. Zo ontdek je wat AI kan en welke businessproblemen het kan tackelen.’

‘Maar waar bedrijven die al wat verder zijn, tegenaanlopen is het in operatie brengen van AI. Ze hebben met traditionele DevOps al gewerkt met het operationaliseren van technologie, maar met AI werkt het toch anders. AIops gaat om een mindsetverandering. Je moet begrijpen wat de modellen doen, hoe de trainingsdata eruitziet en hoe die verandert door de tijd heen, hoe de feedbackloop eruitziet en hoe je je modellen beheert.’

■ Welke aanvullende beveiliging heb ik nodig voor AI? ‘Plus: als AI eenmaal operationeel is, moet je transparantie, overzicht en governance behouden over de modellen én de data. Ook moet je anders nadenken over beveiliging: heb je bijvoorbeeld een hoger beveiligingsniveau nodig omdat je met gevoelige data werkt? En welke aanvullende beveiligingsmaatregelen heb je nodig om ook de uitkomsten van AI te beschermen? Maar je moet ook continu zorgen dat de datakwaliteit op orde blijft.’

Waar bedrijven ook over na moeten denken, is de vooroordelen die eventueel verborgen zitten in de modellen. ‘We moeten nadenken over welke data we gebruiken, welke analyses we gebruiken en of we een goede ethische beslissing maken. Is dit een eerlijk model? Of zitten er ongelukkige beslissingen in die een negatieve impact op mensen hebben? Je moet daarover nadenken. Daarom spreken we bij IBM steeds vaker over ‘responsible computing.’

AI verandert en drijft innovatie in werk.

■ Technologie wordt gedemocratiseerd Zou HR of andere businessgebruikers dan een rol moeten spelen in AI? Ja, zegt Bunyard, eigenlijk zou iedereen in het bedrijf bezig moeten zijn met AI. ‘We bewegen weg van een monolithisch systeem, waarbij IT in de kelder zat en alleen bij uitzondering naar bovenkwam. Nu zie je dat bedrijven technologie democratiseren. Iedereen kan ideeën aanbrengen om hun problemen op te lossen als ze weten wat allemaal kan met technologie.’

De volgende stap in het democratiseren van technologie is het aanbieden van AI-functionaliteiten aan de voorkant in businessapps die medewerkers al gebruiken. ‘Dat is bijvoorbeeld onderdeel van Watson voor AIops. AI wordt daarmee beschikbaar gemaakt in de businessomgeving van de gebruiker, zoals in je Slack-kanalen. De achterkant wordt dus meer geavanceerd en de voorkant ontmoet je in jouw wereld.’

T h e

F u t u r e

o f

B u s i n e s s

Te c h n o l o g y

[ 6 5 ]

Maak van ruwe data waardevolle inzichten

56416464684

46434164146

68764146353

26871696976

54173641147

54643436436

49146163546

54641683643

61146233616

64164161434

32654687466

Bart Buschmann

[ 6 6 ]

T h e

F u t u r e

o f

B u s i n e s s

Te c h n o l o g y

Veel organisaties verzamelen enorme hoeveelheden data, maar zonder duidelijke onderliggende strategie. Maar net als bij olie, waar data vaak mee vergeleken wordt, is ruwe data op zichzelf waardeloos. Er moet nog wel iets gebeuren voordat innovatie mogelijk is met de informatie die voortkomt uit data.

“V

Auteur: Marco van der Hoeven

eel organisaties willen graag data driven gaan werken, maar hebben enorme uitdagingen met het vinden van de daarvoor benodigde gegevens”, zegt Bart Buschmann, Commercieel Manager bij eMagiz. “Maar gek genoeg hebben ze die vaak al wel in huis.

Uit recent onderzoek van Gartner is gebleken dat ongeveer 70% van de data die door bedrijven verzameld wordt eigenlijk nooit meer gebruikt wordt. Dark Data noemen ze dat.”

Een benchmark die eMagiz zelf onder grote Nederlandse enterprises heeft uitgevoerd bevestigde dit beeld. “Hier bleek dat zeker 50% van de data ‘onvindbaar’ is. Ze weten waarschijnlijk heel vaak niet eens dat ze die data hebben. Wat dat betreft vergelijk ik data wel eens met olie. Bij het winnen van olie moet er enorm veel gebeuren voor je de ruwe olie aan de oppervlakte hebt. Je moet de olievelden eerst zien te vinden, dan door hele dikke steenlagen heen boren en pijpleidingen aanleggen.”

aan te leren. Daar zijn al miljarden dollars ingepompt, terwijl die robot nog maar 4% van de vaardigheden van een chirurg heeft. Kun je dan het aanleren van vaardigheden aan die robot niet beter loslaten en je bijvoorbeeld richten op de inzet van AI om het geheugen van de chirurg te automatiseren?”

■ Waarde “En als je de olie dan eindelijk aan de oppervlakte krijgt heb je een intrinsiek waardeloos product; je moet er nog iets mee doen voordat het waarde oplevert. En precies zo werkt het met data.

Storage is in de afgelopen jaren zo goedkoop geworden dat iedereen de neiging heeft om alles maar op te slaan en te bewaren. Hierdoor hebben we immense hoeveelheden ruwe data, maar er moet nog van alles mee gebeuren voordat deze data informatie oplevert die van waarde is. En het gevaar van deze situatie is dat ook nieuw gegenereerde data eigenlijk direct zoek is, omdat het verdrinkt in die enorme hoeveelheid dark data.”

“Wij praten bij onze klanten veel met IT, en daar is veel aandacht voor data. De business heeft echter geen behoefte aan data, maar aan informatie. En daar wordt nog te weinig op gelet. Kijk maar eens naar het Internet Of Things en alle sensoren die enorme hoeveelheden data produceren. Die data is vaak maar heel even relevant.”

Dit betekent dat data en AI op het juiste niveau belegd moeten zijn bij bedrijven. Dat is echter nog lang niet altijd het geval. “Uit ons onderzoek blijkt dat datamanagement bij zeker de helft van de bedrijven belegd is bij de IT-manager. Bij de andere helft van de bedrijven geldt dat er veelal nieuwe functies in het leven zijn geroepen, zoals een architect of een informatiemanager. Tevens zien we bij die bedrijven, waar de IT-manager verantwoordelijk is voor de data, de kwaliteit van de data minder goed is.”

“Als een sensor in een productielijn meldt dat iets kapot is, is dat heel relevant. Maar alle meldingen van de 24 uur daarvoor, waarin de sensor meldt dat het onderdeel nog goed werkt, hoef je niet op te slaan. De data-architecturen zijn vaak nog nauwelijks ingericht op het uitvoeren van een dergelijke ballotage bij het opslaan van gegevens. En daardoor zie je dat het voor veel bedrijven nog lastig is om een goede ROI te vinden voor nieuwe technologieën als Big Data en AI. De basis is gewoon vaak nog niet op orde.”

■ Businessresultaat “Wij adviseren klanten altijd om zich eerst goed te verdiepen in wat die nieuwe technologie nou eigenlijk doet en te bepalen welk businessresultaat men wil behalen. De afgelopen jaren heeft IT veel BI-oplossingen opgeleverd, terwijl de daadwerkelijke behoefte van de markt veel meer ligt bij predictive en preventive analytics. De technieken om meer voorspellende informatie uit data te halen bestaan, maar de data-opslag is er vaak nog niet op ingericht om deze te kunnen gebruiken.”

“Ook zien wij dat mensen de neiging hebben om zaken die heel complex zijn aan AI over te laten. Maar dat is helemaal niet per definitie de sweet spot van AI. In de VS wordt bijvoorbeeld geprobeerd een robot de vaardigheden van een hersenchirurg

■ Robots “Ik bedoel daarmee: AI inzetten om alles wat zo’n chirurg in de afgelopen jaren heeft gezien en meegemaakt aan operaties en aandoeningen op te slaan in een goed doorzoekbare database, op basis waarvan je bijvoorbeeld diagnostische analyses kunt uitvoeren. Een computer is veel beter in dingen onthouden dan een mens, terwijl een mens volgens mij veel beter is in het uitvoeren van precisie-handelingen. Met andere woorden: laat de mens doen waar de mens goed in is en zet robots en AI in voor zaken waar de computer beter in is.”

■ Experimenteren Hij besluit: “Bedrijven die de eerste daadwerkelijke succesvolle implementaties van AI hebben laten zien en echt innoveren zijn de organisaties die durven te experimenteren. Essent is een goed voorbeeld. Ik sprak ze naar aanleiding van hun deelname aan de benchmark. Zij doen heel veel pilots en proefprojecten.

8 van de 10 daarvan mislukken, maar 2 van de 10 zijn wel een succes. Veel bedrijven wachten met de adoptie van een nieuwe technologie tot de business case en de ROI volledig duidelijk zijn bij aanvang. Maar als iedereen dat zou doen, zou er nooit sprake zijn van innovatie. En de belofte van de AI-technieken is in mijn ogen echt gigantisch, dus het is goed dat er bedrijven zijn die hun nek wel uit durven te steken.”

Uit recent onderzoek van Gartner is gebleken dat ongeveer 70% van de data die door bedrijven verzameld wordt eigenlijk nooit meer gebruikt wordt.

T h e

F u t u r e

o f

B u s i n e s s

Te c h n o l o g y

[ 6 7 ]

Met behulp van AI-toepassingen nieuwe inzichten uit je groeiende hoeveelheid data halen. Klinkt als dé manier om je bedrijfsvoering op een hoger plan te tillen en nieuwe business-kansen op te sporen.

Alleen is de aanvliegroute vaak verkeerd, merkt Ronald Ooms van data management-aanbieder Veeam. “Als je geen goed fundament hebt onder je databeheer, niet goed weet waar wat staat, weet je nooit of je er de juiste inzichten uit haalt. Het is geen ramp als je het juiste fundament niet hebt voor het juiste databeheer of het gebruik van AI-toepassingen. Maar zet dat wel eerst neer voordat je verder bouwt.”

Auteur: Martijn Kregting

E

en van de mensen die Ronald Ooms - Vice President EMEA BACH bij Veeam - op LinkedIn volgt, is Bernard Marr. Een technology influencer met interessante ideeën over data en AI. Het gebruik van AI om inzichten uit data te halen – voor diagnostiek, het voorspellen van ontwikkelingen – staat of valt volgens Marr met het vertrouwen erin. Is dat vertrouwen er niet, dan zullen mensen data minder snel ter beschikking gebruiken. Dat beperkt weer het nut van AI-toepassingen. Transparantie, accountability en veiligheid op privacy-gebied zijn nodig om dat vertrouwen op te bouwen.

Ronald Ooms

“Een mooie theorie”, stelt Ooms, “maar volgens mij ontbreekt er een voorwaarde: goede toegang tot data. Je moet weten waar je data staat, het moet eenvoudig zijn om er toegang tot te krijgen. AI zit nog op een vrij laag niveau, maar is toch al in staat om mij bijvoorbeeld een bepaalde bestemming voor

Zonder juiste da is het einde oefe

te stellen als ik in de auto stap, op basis van mijn rijgedrag. Alleen, die data zit nu vaak alleen in de computer van de auto. Als die data daar verdwijnt, dan is die opgebouwde AI-kennis ook weg.”

■ Belofte AI Organisaties stoppen data in systemen waar AI-toepassingen gebruik van maken. Is die data niet goed, niet snel en niet op grote schaal beschikbaar, dan wordt de belofte van AI niet waargemaakt. “Dit alles faciliteren, dat is precies wat we met Veeam doen. Waar staat het, is het toegankelijk en is die toegang veilig? Worden data en de toegang ertoe efficiënt beheerd? Wat is je RTO (recovery time objective) na een crash van een toepassing of een datasysteem? Bovendien moet je er rekening mee houden dat een AI-toepassing zelf weer data creëert. Wat is de change rate van die data, hoe vaak moet ik een backup gaan maken?”

Kortom, de basis moet op orde zijn, wil je het meeste halen uit AItoepassingen. Ooms: “Wij merken bij Veeam dat de algemene beschikbaarheid van data ondermaats is. Vaak weten organisaties niet wat het servicelevel is voor hun databeheer, wat bedrijfskritieke toepassingen zijn. Dan kun je ook niet aangeven wat je RTO is, welke systemen en welke data als eerste in de lucht moeten zijn na een crash. Je moet weten welke van je – vaak honderden – toepassingen je core business ondersteunen en daar moet je je op focussen. Je kunt niet alles in één uur terugzetten, of je moet over ongelimiteerd budget beschikken.”

[ 6 8 ]

T h e

F u t u r e

o f

B u s i n e s s

Te c h n o l o g y

■ Basale discussies Ooms stelt nog te vaak dit soort basale discussies te hebben met bedrijven. “Ik praatte een keer met een verzekeraar die elke nacht een backup maakte van nieuwe data, onder meer gegevens die zijn 400 medewerkers ‘s avonds synchroniseren. Dat betekent, als er tussentijds een crash plaatsvindt, je potentieel 400 maal een aantal uren aan data kwijt bent. Zolang mensen zich dit niet realiseren, is hun databewustzijn en hun databasis niet op orde.”

En op een slechte databasis kun je geen goede AI-strategie bouwen, meent Ooms. “Wat is belangrijk, wat is minder belangrijk, in data en systemen. Als je dat niet weet, je daar niet bewust van bent, kun je geen goed fundament neerzetten waar AI-toepassingen bovenop andere datatransacties gebouwd worden. In Leeuwarden staat de Oldehove. Men merkte bij de bouw dat deze toren scheef zakte en probeerde dat telkens een beetje te herstellen. Dat werkte niet, want het fundament was niet op orde. Dat geldt ook bij AI als de bovenste verdieping van data processing.”

56416464684

46434164146

68764146353

26871696976

54173641147

54643436436

49146163546

54641683643

61146233616

64164161434

32654687466

atafundament ening voor AI ■ Slecht fundament, negatieve impact Hier treedt de theorie van Marr weer in werking, meent Ooms. Zonder goed fundament kan AI niet goed werken. Dat heeft een negatieve impact op zaken zoals accountability en veiligheid van data, waardoor het vertrouwen erin afneemt.

“En dat gebeurt al, kijk naar spraakassistenten zoals Siri of Google Assistant. Briljante systemen, maar de helft van de tijd krijg ik te horen ‘ik heb uw vraag niet verstaan’, terwijl ik niets vroeg. Je zult maar als chirurg in een borstkas bezig zijn en een digitale assistent zegt ’ik kan het scheenbeen niet vinden’. Als ik onbetrouwbare uitkomsten krijg, is het einde oefening. Er zijn veel meer data nodig om zelflerende systemen echt goed te maken. Maar dan moeten wel de juiste data op het juiste moment beschikbaar zijn en AI-gegenereerde data op de juiste plek en met de juiste prioriteit worden opgeslagen.”

management systemen leveren. Maar de reden dat ik dit zeg, is juist omdat ik er dagelijks mee bezig ben. Ik zie hoe en waar het mis gaat. Dat gebeurt al bij iets simpels als mensen die denken dat een snapshot of een kloon hetzelfde is als een backup. Of organisaties die er ondanks de toename van ransomware-aanvallen niet bij stilstaan dat ze een backup moeten hebben van data die niet direct via hun systeem te benaderen is. Ik probeer mijn visie hierop te geven zonder meteen iets te willen verkopen.”

■ Bewustzijn belangrijk Belangrijk blijft dat het bewustzijn er is, de wil om iets aan het fundament te doen, stelt Ooms. Het is heel begrijpelijk dat je fundament van 20 jaar geleden nu niet meer afdoende is om nieuwe toepassingen zoals AI-systemen op te bouwen. Het kan ook zijn dat dit fundament niet meer aangepast kan worden.

“Maar blijf dit bouwwerk dan gebruiken voor simpelere toepassingen, zet er een tweede toren met een nieuw fundament naast voor AI-toepassingen.

En zorg ervoor dat de data in die oude toren makkelijk naar de nieuwe toren kan komen. Dan ben je als organisatie ook veel beter in staat om onverwacht nieuwe uitdagingen zoals het vele thuiswerken sinds de coronacrisis op te vangen.”

Ooms realiseert zich dat hij misschien gezien wordt als iemand van WC-Eend die het gebruik van WC-Eend adviseert. “Ik weet dat wij data

T h e

F u t u r e

o f

B u s i n e s s

Te c h n o l o g y

[ 6 9 ]

Adequate monitoring maakt innovatie mogelijk

Auteur: Marco van der Hoeven

Beschikken over grote hoeveelheden data wil nog niet zeggen dat een organisatie vanzelf goed onderbouwde beslissingen kan nemen. Want het ongelimiteerd verzamelen van data is relatief eenvoudig, maar het snel omzetten van die data in bruikbare informatie is complexer. Daarom kan een goed monitoringsysteem de basis vormen voor innovatie.

“W

ij houden ons voornamelijk bezig met het monitoren van ITsystemen en infrastructuren en proberen daarbij een helder inzicht te verschaffen in de daadwerkelijke performance van het gehele IT-ecosysteem”, zegt Srinivas Ramanathan, CEO van EG Innovations. “Dat gaat van netwerk en database tot applicatie en interface.”

Hij vervolgt: “In een ideale wereld zou je willen dat die performance-monitoring volledig geautomatiseerd zou plaatsvinden. Maar de praktijk is wat weerbarstiger. Kijk bijvoorbeeld naar data.

De monitoring tools hebben daar te maken met terabytes aan gegevens, die tegenwoordig geproduceerd worden door elke schakel in het netwerk.

Elke router, elke switch. Ze produceren allemaal data, die door de monitoring tools verwerkt moeten worden.”

■ Big Data In feite is monitoring van het netwerk dus een Big Data activiteit. “De meeste monitoring tools die nu op de markt zijn, zijn goed in staat om al die data te verzamelen en vervolgens te presenteren op een dashboard, op basis waarvan de IT-manager dan kan beslissen wat er moet gebeuren. Maar het probleem wat die IT-manager dan heeft is dat hij wel veel data aangereikt krijgt, maar nog geen informatie” “Natuurlijk is het wel zo dat het altijd begint met het verzamelen van de juiste data – en wij besteden daar bij onze klanten ook veel tijd aan – maar we proberen vervolgens op basis van de verzamelde gegevens ook te waarschuwen voor latente problemen. Net zoals een dokter een patiënt kan waarschuwen op basis van een bloedonderzoek. Op dat gebied is er nog veel ruimte voor innovatie.”

[ 7 0 ]

T h e

F u t u r e

o f

B u s i n e s s

Te c h n o l o g y

■ Installeren Om monitoringtools ook echt als een ‘waarschuwende dokter’ te kunnen inzetten moeten organisaties een aantal stappen doorlopen. “Als eerste moeten ze de oplossing installeren. Dat kan op zich soms al een uitdaging zijn, hoewel het tegenwoordig wel een stuk makkelijker gaat dan toen ik in 1990 mijn IT-carrière begon en met een stapel van 40 CD’s op pad gestuurd werd om HP OpenView te installeren.”

“Maar het blijft ook nu een uitdaging, omdat je bij het installeren van een monitoring oplossing eerst je IT-infrastructuur in kaart moet brengen. En ook dat lijkt simpeler dan het in werkelijkheid is.

Er zijn zoveel variabelen, en die moeten allemaal beschreven worden. En ook de authenticatie moet goed ingeregeld worden. Geen eenvoudige klus, omdat applicaties de laatste jaren veel complexer zijn geworden.”

■ Zichtbaar “Die ontwikkeling is misschien niet altijd even goed zichtbaar, maar neem van mij aan dat ITsystemen de afgelopen 10 jaar eenzelfde technologische ontwikkeling hebben doorgemaakt als de smartphones. Omdat de meeste systemen op de achtergrond draaien, is dat alleen doorgaans veel minder goed zichtbaar. En het is overigens niet alleen de complexiteit die is toegenomen, maar ook de afhankelijkheid.”

“De systemen zijn tegenwoordig praktisch allemaal met elkaar verbonden, waardoor geldt dat als er één systeem uitvalt, de hele keten een probleem heeft. Het in kaart brengen van deze afhankelijkheden en integraties is vaak ook zeer uitdagend, alleen al omdat de beheerders van de systemen vaak niet degenen zijn die ook betrokken waren bij de implementatie ervan.”

■ AI “Vervolgens moet je bepalen welke gegevens en activiteiten je allemaal wilt monitoren; welke checks je wilt inbouwen. En daarvoor heb je kennis van experts nodig, die uiterst schaars is.

Dat is een gebied waar AI ingezet kan worden.

Dat is na de discovery fase. In die fase, waarin het IT- ecosysteem in kaart wordt gebracht, is domein-expertise belangrijker dan AI. Maar op het moment dat de verzamelde data ook daadwerkelijk geanalyseerd wordt, zijn de kansen voor AI des te groter.”

Dezelfde uitdagingen waar men zich tijdens de implementatie voor gesteld ziet, spelen ook weer op na de ingebruikname. “Eén van de belangrijkste zaken voor een monitoring oplossing is dat de alerts die erdoor geproduceerd worden te vertrouwen zijn. Als je twee keer een vals alarm hebt gekregen van een systeem, reageer je namelijk de derde keer niet meer, terwijl er dan wel echt wat aan de hand kan zijn.”

■ Machine learning “En om te zorgen dat de meldingen van het systeem kloppen, is het heel belangrijk om goede ‘baseline’ informatie op te stellen om te definiëren wat ‘normaal’ is. Maar omdat de wereld steeds in beweging is, is het verstandig om de tool zelf constant te laten evalueren wat normaal en wat abnormaal is. Hier zetten wij machine learning voor in.”

“Zo proberen we ook door het systeem gegenereerde alerts aan elkaar te verbinden. ‘Alert Correlation’ noemen we dat. We streven ernaar maar één alert te geven voor incidenten die allemaal dezelfde oorzaak hebben. Ook hiervoor gebruiken we AI.” ■ IT “En het gaat nog verder, want wij zetten machine learning en AI ook in om te bepalen of alle hardware in een omgeving wel nodig is bijvoorbeeld.

In sommige gevallen kan er een downgrade plaatsvinden, wat veel geld bespaart. Maar zonder de inzet van machine learning en AI zou een ITmanager hier geen inzicht in hebben.”

Srinivas Ramanathan

“We komen dan ook steeds meer aan tafel bij de business, vooral omdat IT steeds minder bevoegd is om beslissingen te nemen. Daarbij komt dat sommige IT-ers onze oplossing als een bedreiging zien; ze zijn bang dat ons systeem hun baan zal overnemen. Maar we willen ook met de business praten omdat de uiteindelijke waarde van de inzet van onze oplossingen aan de businesskant ligt.”

“De gang naar de cloud heeft er ook voor gezorgd dat IT-afdelingen vaak geen goed overzicht meer hebben van het hele proces dat een gebruiker doorloopt. Een IT-er kijkt traditioneel alleen naar dat wat onder zijn controle is, terwijl er nu in de ondersteuning van bedrijfsprocessen vaak ook externe systemen worden betrokken. Om dat goed te snappen moeten wij dus ook met de business en de eindgebruikers praten. Maar zonder IT kunnen en willen we niet.”

T h e

F u t u r e

o f

B u s i n e s s

Te c h n o l o g y

[ 7 1 ]

Digitale transform om kennisoverdra De digitale transformatie die veel organisaties momenteel doormaken, wordt voor een belangrijk deel gedreven door trends als cloud, data en AI. Dit kan betekenen dat eindgebruikers vragen om meer complexe oplossingen. Voor resellers betekent dit dat ze meer behoefte hebben aan informatie en kennis over de juiste vorm van die oplossingen.

Dat is waar Copaco steeds meer toegevoegde waarde levert.

“O

m nieuwe technologieën en businessmodellen te kunnen adopteren, krijgen organisaties vaak te maken met een digitale transformatie”, zegt Sacha Wingers, Business Director bij Copaco Nederland. “Die transformatie is nu al enige tijd aan de gang, maar tot voor kort vooral zichtbaar bij de grote enterprises. Recent zien we dat ook het MKB volop digitaal aan het transformeren is.”

“De COVID-pandemie heeft daarin duidelijk een versnelling gebracht. De urgentie om zaken anders te gaan doen, werd daardoor ineens veel groter. Concreet zie je dat er steeds meer een mix van fysieke en online dienstverlening ontstaat, ook bij bedrijven die tot voor kort nauwelijks online zichtbaar waren.

[ 7 2 ]

T h e

F u t u r e

o f

B u s i n e s s

Te c h n o l o g y

Daarnaast zie je dat het gebruik van data steeds belangrijker wordt in het aansturen van bedrijfsprocessen. Onze verwachting is dat die trend de komende jaren flink doorzet.”

■ Data Hij vervolgt: “Onze partners zijn over het algemeen resellers die hun eindklanten zien worstelen met alles wat op ze afkomt als gevolg van die digitale transformatie en het toegenomen belang van data. Wij zien het als onze taak om de resellers daarin zo veel mogelijk te ontzorgen door onze kennis en expertise met hen te delen, zodat zij op hun beurt de eindklanten proberen zo goed mogelijk te adviseren.”

Sacha Wingers

“Concreet betekent dit dat wij resellers vooral helpen met het maken van de juiste keuzes in het aanbieden van oplossingen aan hun eindklant.

Die keuzes zijn er namelijk niet eenvoudiger op geworden. Waar je vroeger voor de inrichting van je eigen datacenter gewoon moest kiezen voor servers van merk A of merk B, moet je nu eerst bepalen welke data je lokaal of in de private cloud opslaat, en welke gegevens je bewaart op hyperscale-platforms zoals Microsoft Azure. De uiteindelijk geïmplementeerde oplossingen zijn tegenwoordig vaak hybride, waarbij private en public cloud-oplossingen gekoppeld worden.

Daarnaast spelen beveiliging en connectiviteit hierbij een belangrijke rol.”

■ AI Binnen deze complexe oplossingen neemt de vraag om de inzet van AI steeds meer toe. “Veel bedrijven proberen hun bedrijfsprocessen slimmer aan te sturen en daarvoor is het nodig om grote hoeveelheden data snel te kunnen analyseren.

Er kan nu al heel veel, maar ik denk dat we echt nog aan het begin staan van een ware revolutie op dit gebied. Dat geldt niet alleen voor de inzet van AI-systemen om data sneller te kunnen analyseren, maar eigenlijk ook voor het automatiseren van het menselijk handelen in de breedste zin van het woord. Je hebt het dan over robotisering.

matie vraagt acht Chatbots, die we tegenwoordig al heel gewoon vinden, zijn daar een goed voorbeeld van.”

Data en AI zijn overigens niet de enige technologieën die in de toekomst een rol spelen binnen de digitale transformatie. “Zoals gezegd wordt het voor bedrijven steeds moeilijker om de juiste keuzes te kunnen maken in bijvoorbeeld cloud en cloud computing. Wij vinden het daarom belangrijk om naast het leveren van de technologie ook te focussen op kennis. We zien kennisoverdracht dan ook als een belangrijk speerpunt van onze dienstverlening.”

“Data en AI komen beiden terug als security in toepassingen. De hoeveelheid sensoren over alle facetten van onze kantoorautomatisering produceren zoveel gegevens, dat het voor mensen niet meer mogelijk is om deze tijdig en juist te verwerken. Azure Sentinel, wat we onder andere aanbieden via ons Copaco Cloud-platform, helpt dan om middels AI en Machine Learning deze enorme hoeveelheid gegevens te analyseren, te correleren en op gepaste wijze te reageren. Dat is

onmisbaar, omdat security-incidenten doorgaans niet op zich kunnen laten wachten.

Een andere toepassing die we zien is WorkPlaceBuddy. Door de enorme vaart op het gebied van ontwikkelingen van de cloud, is adoptie belangrijker dan ooit. Om dat schaalbaar in te zetten is de juiste tooling onmisbaar. Gebruikers krijgen van WorkPlaceBuddy middels AI op het juiste moment content voorgeschoteld die op dat moment het meest relevant is. Als ze een vraag hebben, hoeven ze niet zelf op zoek, maar zoekt de chatbot naar de juiste content of komt er later op terug, als dat nodig is.”

■ Cloud Value Academy “Onze Cloud Value Academy is een goed voorbeeld van hoe wij kennisoverdracht gestructureerd beschikbaar maken. De Cloud Value Academy is onderdeel van het Copaco Cloudplatform en geeft Copaco-partners toegang tot een grote bron van informatie en trainingen.

Daarmee kunnen de kennis en kunde op het gebied van clouddiensten versterkt worden.

Hiermee worden extra inzichten verkregen bij het in kaart brengen van klantwensen, het ontwikkelen van cloudvoorstellen en het implementeren daarvan. De Cloud Value Academy is waardevol voor zowel commerciële als technische deelnemers en zorgt voor een extra impuls voor het vergroten van de omzet uit clouddiensten en het platform zowel commercieel als technisch maximaal te benutten.

De Cloud Value Academy is voor de meeste thema’s op drie niveaus beschikbaar: Essentials, Advanced en Special Ops. Op deze manier kan iedere deelnemer groeien naar het gewenste of benodigde kennisniveau. De Academy houdt ook rekening met verschillende rollen in een organisatie.

Bij kennisoverdracht hoort ook dat wij de resellers proberen te voorzien van genoeg munitie om de gesprekken met hun eindklant op het juiste niveau te voeren. Onze resellers praten al lang niet meer uitsluitend met enkel de IT-afdeling van een organisatie, maar steeds vaker ook met de business managers van hun eindklanten. Dan moeten er andere argumenten op tafel komen.

Daar proberen wij ook bij te helpen.”

Ook in de toekomst wil Copaco optimaal kunnen blijven anticiperen op de behoefte uit de markt.

“Dit betekent dat wij wendbaar moeten zijn en ons snel moeten aanpassen aan veranderende omstandigheden. Dat geldt ook voor de resellers.

We zien heel wat beweging in die markt. Er staan nieuwe partners op, maar er vallen ook partijen af. Ook zie je dat resellers zich steeds meer gaan specialiseren, bijvoorbeeld op het gebied van datamanagement, Cloud Computing of AI.”

T h e

F u t u r e

o f

B u s i n e s s

Te c h n o l o g y

[ 7 3 ]

Geef u nu op als Partner van het

Dutch IT Security Project Dutch IT Security Survey 2021

Communicatie

Gebruik en adoptie van cybersecurity diensten bij IT-beslissers en aanbod van IT-industrie in Nederland. Onderzoek wordt uitgevoerd door Smart Profile in samenwerking met Dutch IT-channel en Executive-People.

Online campagne oktober - december 2021 op speciale sectie van Dutch IT-channel en Executive-People. Op 2 december verschijnt de Dutch IT-channel print special “Dutch IT Security”. Deze special wordt ook digitaal doorbladerbaar aangeboden.

Dutch IT Security Talkshows

Virtual Talkshows Leaders of Security

Danny Frietman (moderator) en Witold Kepinski ontvangen in de studio een aantal gasten voor live opname van de Talkshows.

Zij gaan in gesprek over uiteenlopende Security onderwerpen en met een focus op de Dutch IT Security Survey

Danny Frietman moderator gaat één op één virtueel in gesprek met thought leaders, gasten en partners over verschillende Security onderwerpen.

Live opgenomen in de studio

Na montage worden de video’s gepubliceerd op onze platformen

Na montage worden de talkshows gepubliceerd op onze platformen

Dutch IT Security Event Fokker terminal Den Haag Op 2 december wordt het Dutch IT Security Event georganiseerd met plenaire sessies, breakout sessies en een Informatiemarkt. Het ochtendprogramma wordt afgesloten met een lunch en na het middag programma is er een aangeklede borrel.

Het Dutch IT Security project start in oktober van 2021 met online interviews en kennisartikelen met thought leaders, beleidsmakers en bedrijven en organisaties en wordt op 2 december afgesloten met een Dutch IT Security print Special en het Dutch IT Security Event. Een reeks van Studio Talkshows en de virtuele ‘The leaders of Security’ video talkshows gaan daaraan vooraf. Tijdens de Talkshows en op het afsluitend event wordt, in samenwerking met Smart Profile, de Dutch IT Security Survey gepresenteerd.

Communicatie online en in print In het laatste kwartaal van 2021 wordt zowel online als in print veel aandacht besteed aan het Dutch IT Security Project op de speciale Security sectie van de de websites van Dutch IT-channel en Executive-People. Biedt u security oplossingen of initiatieven aan, dan kunt u dit rechtstreeks bij de doelgroep onder de aandacht brengen middels een interview dat door één van onze ervaren redacteuren wordt afgenomen. Het onderzoek, de interviews en de deskundige bijdragen van onze eigen redactie en kennispartners worden gebundeld en gepubliceerd in de printuitgave van Dutch IT-channel - Security Special die 2 december 2021 verschijnt. Online is deze special te lezen middels een doorbladerbare versie op de websites van Dutch IT-channel en Executive-People.

Doelgroep Het Dutch IT Security project richt zich op de community van leveranciers, distributeurs, resellers en IT-beslissers zoals o.a. CIO’s, CISO’s, IT managers, security & risk leiders en professionals op het gebied van beveiliging en risicobeheer.

Topics: ➤ ➤ ➤ ➤ ➤ ➤ ➤ ➤ ➤ ➤ ➤ ➤ ➤ ➤ ➤ ➤ ➤ ➤ ➤ ➤ ➤ ➤ ➤ ➤ ➤ ➤ ➤

Business Continuity en Disaster Recovery (BCDR) Cloud Security Distribution services Endpoint Security Infrastructure Security Cloud Security AI, IoT en machine learning for Security Security as a Service IT en OT security management Backup as a service Security Governance en Threats Encryption & Security Identity & Access Security Management Security Awareness Mobile Security Management Digital Risk Management CISO & CIO Strategy Securing remote workforce Vulnerability management Extended detection and response (XDR) Cloud security management Cloud access controls DMARC: domain-based message authentication, reporting and conformance Authentication Data classification & protection Workforce competencies Datacenter migration

Dutch IT Security Survey De Dutch IT Security Survey biedt actuele informatie over gebruik van verschillende security toepassingen en services bij bedrijven in Nederland en wordt uitgevoerd onder IT-beslissers. Het rapport biedt een uitgebreide marktanalyse en een eindgebruikersanalyse uitgevoerd op basis van de marktintelligentie van Smart Profile, die dit continu in kaart brengt en actualiseert.

onderzoek schetst op die manier een gevarieerd en actueel beeld van de Nederlandse IT-security markt. Deze survey wordt op 2 december online gepubliceerd op Dutch IT-channel en Executive-People en in de print Security Special van Dutch IT-channel. Security Special van 2 december 2021.

De resultaten zullen verder worden besproken met thought Tevens onderzoekt Smart Profile welke cybersecurity diensten door resellers en distri- leaders en andere gasten in de diverse talkshows. Ook op buteurs worden ontwikkeld en geleverd en wordt de cybersecurity strategie in diverse het afsluitende event zullen de resultaten uit dit rapport als branches onderzocht zoals finance, onderwijs, zorg, energie, overheid en industrie. Het uitgangspunt voor menige discussies dienen.

Diamond Platinum € .6.500,- € 5.500,-

Gold € 4.250,-

Silver € 2.950,-

4

2

Exclusieve deelname aan de Dutch IT Security Studio Talkshow.

Een delegate van uw bedrijf in het forum (plenaire sessie) Centrale positie op de informatiemarkt (statafel plus 2 krukken) Eigen breakout sessie Deelname aan de online opgenomen Video Talkshow in de reeks ‘Leaders of Security’ Interview 2/1 pagina in de Dutch IT Security special van Dutch IT-channel magazine van 2 december 2021. Wij leveren een journalist en desgewenst fotograaf.

Doorplaatsing van interview op de websites van Dutch IT-channel, Executive-People Logovermelding online in de speciale Security sectie van www.dutchitchannel.nl en www.executive-people.nl VIP toegangstickets voor klanten en/of business partners

6

5

Exclusieve deelname aan de Talkshow die wij live opnemen in een studio Deelname aan de Video Talkshow Leaders of Security Logovermelding online in de speciale Security sectie van www.dutchitchannel.nl en www.executive-people.nl Logovermelding in de printuitgave van Dutch IT-channel - Security Special • Aantal posities op de verschillende pakketten is beperkt. Toekenning gaat op volgorde van reserveren.

Het Dutch IT Security Project wordt mede mogelijk gemaakt door:

Brand Awareness

Networking Brand Awareness

Lead generation Networking Brand Awareness Lead generation

Sponsoring

Thought Leadership

Sponsoring Networking

Thought Leadership

06 402 368 03 06 235 303 99 06 437 537 59

Content Marketing

Rob de Kleijnen: rdekleijnen@dutchitchannel.nl Yvonne Bansagi: y.bansagi@dutchitchannel.nl Marc Jongbloed: m.jongbloed@dutchitchannel.nl

Dutch IT Channel Platform, uw trusted partner voor:

Sponsoring

Vragen en/of reserveren?

Thought Leadership Lead generation

Brand Awareness Content Marketing Thought Leadership

Content Marketing Networking Sponsoring Lead generation

SAVE THE DATE

Let’s celebrate the channel www.dutchitawards.nl