De grootste uitdaging in de AI-revolutie voor Belgische bedrijven is de beschikbaarheid van medewerkers met de benodigde vaardigheden. Het maakt de rol van de externe partner alleen maar belangrijker.
Volgens cijfers die AWS eerder dit jaar publiceerde, is 52 procent van de Belgische bedrijven al bezig met kunstmatige intelligentie. We lopen daarmee nipt voor op Nederland, waar de teller op 49 procent staat. Dat wij het beter doen dan onze noorderburen is in de context van nieuwe technologie trouwens eerder uitzondering dan regel. Maar vooral het verschil ten opzichte van het Europese gemiddelde van 42 procent valt op.
‘Van die 52 procent van de Belgische bedrijven geeft een derde aan dat het gebruik van AI concreet tot omzetgroei leidt’, zegt Danielle Gorlick, directeur van AWS Benelux. Data News sprak haar tijdens de gebruikersconferentie re:Invent in Las Vegas. Op het gebied van AI-adoptie zet de Benelux de toon in Europa, klinkt het. ‘Maar als we de cijfers van wat dichterbij bekijken, zien we toch een zekere tweespalt. Het zijn vooral start-ups die voluit voor AI gaan. Grote bedrijven en kmo’s kennen nog iets meer voorbehoud.’
De juiste mensen
De grote uitdaging voor die bedrijven schuilt in het vinden van medewerkers met het juiste profiel. ‘We zien wel degelijk een skills gap’, zegt Gorlick. AWS speelt daarop in, onder meer door online training aan te bieden. ‘Het grote geluk is dat je vandaag ook helemaal geen data scientist meer hoeft te zijn om met AI aan de slag te gaan. Dat verlaagt de drempel wel.’
Tegelijk zijn er veel projecten die falen, omdat ze er niet in slagen een testoplossing op te schalen. Die valkuil help AWS te ontwijken met zijn Digital Innovation Program. Het initiatief is erop gericht innovatie bij bedrijven te versnellen met technologie van AWS. ‘We helpen bedrijven daarbij een pilootproject of een minimal viable product op te zetten’, legt Gorlick uit. ‘Zo vermijd je het gevreesde pilot purgatory – het vagevuur waar je met je pilootproject niet uit raakt – en helpen we je concreet op weg.’
Concrete cases
Belangrijk is volgens Danielle Gorlick dat je met twee of drie duidelijke cases van start gaat waarin een AI-agent het verschil kan maken. ‘Denk daarbij aan complexe taken waar je mensen op werken’, zegt ze. ‘Vraagplanning is een mooi voorbeeld. Het is typisch iets dat in Excel gebeurt: manueel, en dus met een grote kans op fouten. Een ander voorbeeld is een agent die een antwoord biedt op de meest gestelde vragen in een contactcenter.’
Dat soort cases liggen volgens AWS ook binnen handbereik van de Belgische kmo. Als we Gorlick om een voorbeeld vragen, noemt ze Showpad, terwijl wij eerder de typisch Belgische kmo met een handvol medewerkers in gedachten hadden. ‘Ook dat kan’, zegt ze. ‘We werken daarvoor met partners zoals Cronos en Devoteam.’
De boodschap van Gorlick is duidelijk. Heb je als bedrijf niet zelf de mensen in huis, ga dan aan de slag met een partner. Bedrijven die vandaag nog liever de kat wat uit de boom kijken, verliezen nodeloos tijd.
BlackBerry
Ook Gorlick heeft geen glazen bol. ‘Maar toch verwacht ik dat agents de komende twee jaar allerlei taken zullen overnemen: documenten verzamelen en je belastingbrief invullen, een afspraak maken bij de dokter, dat soort dingen.’
Wellicht zullen daar ook taken bij zitten die we ons vandaag nog niet helemaal kunnen voorstellen. ‘Zo gaat dat nu eenmaal. Herinner je je nog de tijd dat de eerste BlackBerry op de markt kwam? E-mail op je telefoon, wie zat daarop te wachten? Maar vandaag kunnen we niet meer zonder. Met sommige agents zal net hetzelfde gebeuren.’