Topman Dynatrace: ‘AI voor niet alleen voor transformatie, óók voor productiviteitsgroei’

Hoe benut je AI als financieel manager zonder te vervallen in de valkuilen van overhype of slechte gegevenskwaliteit? Die vraag is volgens topman Rick McConnell van Dynatrace cruciaal. Volgens McConnell kan AI niet alleen de productiviteit maar ook de bedrijfsgroei stimuleren – mits op de juiste manier toegepast.

• AI biedt kansen voor kostenbesparing en innovatie.
• Privacywetgeving zoals GDPR maakt zorgvuldigheid onmisbaar.
• Sectoren als telecom en software lopen voorop in AI-gebruik.

In een tijdperk waarin kunstmatige intelligentie (AI) industrieën ingrijpend lijkt te gaan veranderen, zoeken finance managers en CFO’s steeds vaker naar manieren om te begrijpen hoe AI kan worden ingezet om de productiviteit te verbeteren en de bedrijfsgroei te stimuleren. Een recent interview met Rick McConnell, CEO van Dynatrace werpt licht op de strategische implementatie van AI in verschillende sectoren, met een nadruk op zowel kansen als uitdagingen. [Artikel gaat verder na de volgende advertentie]

FM Dag 2025: The Tipping Point

Op dinsdag 15 april nemen we je tijdens FM Dag 2025 mee op ontdekkingsreis door de kleine veranderingen die zorgen voor grote impact. Geïnspireerd door The Tipping Point van Malcolm Gladwell, bespreken we hoe je AI-tools kunt integreren, rapportages kunt digitaliseren en data-analyse kunt versterken om het verschil te maken voor jouw organisatie. Reserveer nu je ticket met early-bird korting.

Reserveer direct je ticket

De AI hypecyclus en strategische implementatie

McConnell benadrukt dat het huidige enthousiasme voor AI een hype weerspiegelt, waarbij veel organisaties zich gedwongen voelen om AI-technologieën te adopteren zonder een duidelijke strategie. Dit fenomeen is niet uniek voor een specifieke regio, aangezien zowel Europese als Amerikaanse bedrijven met vergelijkbare uitdagingen kampen. Veel CFO’s en CIO’s zoeken naar manieren om het potentieel van AI te ontsluiten, dat vaak wordt omschreven als de “heilige graal” van productiviteitsverbeteringen. Toch hebben volgens de topman van Dynatrace nog maar weinig bedrijven een succesvolle start in hun AI-gebruik. [Artikel gaat verder na de volgende alinea]

Twee primaire gebieden die momenteel focus zijn voor AI-implementatie zijn volgens McConnel: klantbenadering en softwareontwikkeling. Hierin ondersteunt Dynatrace ook al meerdere bedrijven. Dit betekent bijvoorbeeld dat bepaalde klanten van Dynatrace dankzij het gebruik van de software van het bedrijf het personeelsbestand aanzienlijk kunnen verminderen en tegelijkertijd de kwaliteit van de service verbeteren door intelligent software te bieden via geavanceerde systemen. Op het gebied van softwareontwikkeling kunnen Dynatrace-klanten hun innovatief vermogen middels AI versnellen dankzij zeer efficiënte codeontwikkeling en applicatielevering.

Early adopters en industrieleiders

Hoewel het potentieel van AI enorm is, zijn volgens de topman de tastbare voordelen tot nu toe slechts gerealiseerd door een paar early adopters. Bedrijven zoals NVIDIA, die GPUs produceren voor het trainen van grote taalmodellen (LLM’s), plukken daar vruchten van. Maar veel bedrijven bevinden zich vaak nog in de eerste fase van het begrijpen van hoe ze waarde kunnen genereren uit Ai. [Artikel gaat verder na de volgende alinea]

Telecom als voorbeeld

Sectoren die volgens McConnell voorop lopen in de adoptie van AI zijn onder andere softwarebedrijven en data-intensieve organisaties, zoals onder andere telecombedrijven. Deze sectoren profiteren van enorme hoeveelheden data die effectief kunnen worden gebruikt om AI-modellen te trainen. Een telecombedrijf bijvoorbeeld, dat dagelijks miljoenen klantinteracties afhandelt, kan snel een AI-systeem trainen om de klantenservice-efficiëntie te verbeteren.

Uitdagingen en risico’s

Ondanks de veelbelovende vooruitzichten zijn er volgens de Amerikaan ook risico’s en uitdagingen verbonden aan de adoptie van AI. Een belangrijke zorg is gegevensprivacy, vooral in regio’s zoals Europa, waar regelgeving zoals de GDPR/AVG strenge eisen stelt: “Organisaties moeten deze regels zorgvuldig navigeren om te voorkomen dat ze vertrouwelijke gegevens in gevaar brengen wanneer ze gebruik maken van publieke AI-diensten zoals ChatGPT.”, aldus de topman. [Artikel gaat verder na de volgende alinea]

Ai als hype?

Daarnaast bestaat er het risico van overmatige hype rondom de mogelijkheden van AI zonder de beperkingen volledig te begrijpen. De topman van Dynatrace waarschuwt tegen het uitsluitend vertrouwen op generatieve AI zonder ervoor te zorgen dat de gegevens juist zijn, aangezien dit kan leiden tot misleidende uitkomsten. De kwaliteit van de inputdata is cruciaal; “garbage in, garbage out” blijft een fundamenteel principe in AI-toepassingen.

Sectorspecifieke adoptie en toekomstperspectieven

Waar technologiegedreven sectoren voorop lopen in de adoptie van AI, lopen andere industrieën achter door minder interacties of beperkte beschikbaarheid van data. Zo zullen B2B-manufacturingbedrijven mogelijk niet in dezelfde mate profiteren van AI als bedrijven die direct consumentgericht zijn en grotere datasets hebben. De executive benadrukt echter dat succesvolle AI-implementaties vooral afhankelijk zijn van de bereidheid van een bedrijf en de strategische aansluiting, dan alleen van de sector. Bedrijven die AI effectief kunnen integreren in hun operaties, zullen aanzienlijke voordelen behalen op het gebied van kostenbesparingen en verbeterde gebruikerservaringen.

McConnell: “Naarmate industrieën blijven verkennen wat AI te bieden heeft, zullen de bedrijven die deze technologieën strategisch implementeren waarschijnlijk de leiding nemen in innovatie en productiviteitsverbeteringen. De reis naar effectieve AI-integratie is nog in volle gang, met aanzienlijke ontwikkelingen die verwacht worden naarmate bedrijven hun benaderingen verfijnen en de bestaande uitdagingen overwinnen.”