Vlot starten met AI

De AI-hype is overal aanwezig. De verwachtingen zijn enorm en er lijkt bijna sprake van een religie. Wat AI eigenlijk inhoudt, is best vaag, maar het is iets met data, algoritmes en machine learning. Het verschil met ‘gewone’ ICT-systemen wordt steeds onduidelijker omdat iedere softwareleverancier roept dat er AI in zijn product zit. Wel is zeker dat we meer nodig hebben om supply chains aan te sturen dan taalmodellen die leuke teksten kunnen maken. Om met AI aan de gang te gaan, is in ieder geval een aantal zaken cruciaal: processen, data, systemen, mensen en het uiteindelijke doel.

De neiging bestaat om geavanceerde systemen toe te passen waar we complexiteit in bedrijfsprocessen vermoeden, zoals veel dataverwerking. Daar zouden mensen slecht in zijn; overigens niet altijd waar in mijn ervaring. Maar zijn dit de processen die echt kritisch zijn voor de performance van uw supply chain? Wel handig om deze processen eerst in beeld te hebben: waar zitten de problemen vooral en kan AI dit verbeteren? Of liggen simpelere oplossingen meer voor de hand?

Matig datamanagement helpt niet

AI-systemen hebben data nodig als input, en veel ook. Dan is de vraag of het datamanagement op orde is. Zijn de belangrijkste data-entiteiten benoemd met bijbehorende definities, zijn onderlinge relaties in kaart gebracht? Daarbij moet onderscheid worden gemaakt tussen stam- en transactionele data. Is de kwaliteit van deze data op orde of is er sprake van de nodige ‘vervuiling’? We weten al lang dat data cruciaal zijn in het managen van supply chains, maar bij veel bedrijven is het datamanagement nog steeds matig geregeld. En dat helpt niet bij nieuwe initiatieven zoals AI.

Om de benodigde data in de AI-systemen te krijgen, moeten ze toegankelijk zijn. Dat stelt de nodige eisen aan het IT-landschap, waarbij de verschillende systemen hun data moeten opslaan in ‘data-warehouses’. Zijn die al aanwezig en zijn de systemen gelinkt, of moet dit nog deels gebeuren?

Wat is het ultieme doel?

Zoals bij zoveel veranderingen is de beschikbaarheid van de juiste mensen essentieel. Mensen om het project uit te voeren, maar ook voor de fase erna. Als het AI-systeem eenmaal draait, moet er iemand zijn die de eigenaar wordt en de benodigde aanpassingen regelt. Maar het allerbelangrijkste is om scherp te hebben wat het ultieme doel is van zo’n AI-systeem. Concreet: welke business-problemen worden opgelost en welke performance-parameters worden daardoor beter. Want zo’n project wordt niet gestart om maar eens iets te doen met de beschikbare data.

Gewoon beginnen met AI kan natuurlijk en is altijd goed om ervaring op te doen. Ook uw medewerkers vinden het vast leuk om met zulke nieuwe ontwikkelingen bezig te zijn. Maar om er een succes van te maken, is meer nodig. Zeker, iets minder vlot in het begin, maar later wel met een grotere kans op succes.

Lex Kop, supply chain consultant, sparringpartner en projectmanager