Digital intelligence in 5 stappen

"Zelfrijdende auto's vinden we nu intelligent, maar straks niet meer." Jasper Wognum, CEO BrainCreators en expert AI en machine learning, over zijn visie.

AI (kunstmatige intelligentie) is de meest gehypte technologie van dit moment? Maar waar hebben we het eigenlijk over als het gaat om intelligentie? Deze vraag beantwoordde Jasper Wognum - CEO BrainCreators en expert in AI en machine learning - op de Leadership in Finance Summit 2019.

Scenario’s in Hollywood films als The Terminator en The Matrix, die ons voorspiegelen dat AI zelfbewust wordt en de heerschappij van mensen overneemt, zijn populair. “Maar dit is geen scenario waar we ons zorgen om maken”, zegt Wognum. Het scenario dat zelflerende AI zich richting super intelligence zal ontwikkelen is niet van tafel, maar ligt - als het al uitkomt - nog ver in de toekomst.

Voeg kennis toe aan data

In de hedendaagse praktijk draait het vooral om de vraag: wat kun je ermee? “Wat we intelligentie noemen is alles wat nog niet is gedaan”, zegt Wognum. “Zelfrijdende auto’s vinden we nu intelligent, maar straks niet meer. Het zijn gewoon geavanceerde object-ontwijkers.”

Bedrijven staan nu voor de uitdaging om hun kennis aan data toe te voegen. Wognum deed bijvoorbeeld een project bij Tata Steel, waarbij een algoritme miljoenen plaatjes van staal controleert op kwaliteit. Hierbij is de unieke kennis van Tata Steel toegevoegd aan een machine. Data waar kennis aan is toegevoegd is van grote waarde voor bedrijven. En dit is waar deze AI-journey - geen project - van organisaties echt over gaat.

“Slechts 18 procent van alle bedrijven integreert AI in alle processen”, zegt Wognum. “Goed nieuws voor ons, want er is dus nog een enorm onontgonnen gebied. Uiteindelijk zal AI naar verwachting voor 2,7 triljard euro aan waarde gaan genereren voor de Europese economie tegen 2030.”

Digital Intelligence, 5 stappen

Wognum spreekt liever van Digital Intelligence dan AI om de hype te vermijden. Hij heeft het dan over wiskundige algoritmes met het vermogen om te leren van data. De eerste stap voor bedrijven is ontdekken hoe hun unieke kennis aan data toegevoegd kan worden. Vervolgens is er een business case nodig. “Dat is niet ‘iets doen met data’”, zegt Wognum, maar:

  1. Neem een concreet probleem dat je wil oplossen.
  2. Breek een proces af tot de kleinst mogelijke stappen.
  3. Welke lenen zich voor automatisering?
  4. Daarna ga je experimenteren door een model te trainen met data.
  5. Als het werkt kun je dan tot slot gaan schalen en het model in gebruik nemen.

Kunstmatige intelligentie mag dan een onderwerp zijn dat zich leent voor allerlei wilde scenario’s, het is ook weer niet zo dat er niks aan de hand is. Je kunt er uiteraard voor kiezen om niks te doen met de technologie, maar je concurrent zit zeker niet stil. Ga dus experimenteren. “Het hoeft niet meteen hemelbestormend te zijn”, besluit Wognum. “In veel bedrijven waar ik kom wordt nog gewerkt met Excel-modellen die voortdurend ge-update moeten worden. Dat is een goede plek om te beginnen.”  

Alle verhalen van de Leadership in Finance Summit 2019 voor u op een rij gezet.

(foto's Jasper Juinen)