Artificiële intelligentie (AI) klinkt abstract en lijkt voor veel bedrijven ver weg. Maar de effecten van AI-toepassingen kunnen groot zijn, variërend van een extra economische groei van 1,2% van het BBP tot 2030 tot geschat banenverlies oplopend tot maar liefst dertig procent.
Buck Consultants International voert momenteel meerdere studies uit om de impact van digitalisering, inclusief AI, op bedrijven en de regionale economie in beeld te brengen en actieprogramma’s te ontwikkelen om AI-toepassingen in verschillende sectoren te versnellen en op te schalen.
Er is geen eenduidige definitie van AI, maar de Europese Commissie omschrijft het als “systemen die intelligent gedrag vertonen door hun omgeving te analyseren en – met een zekere mate van zelfstandigheid – actie ondernemen om specifieke doelen te bereiken”. Bij de eerste generatie AI-systemen, die rond 2000 haar hoogtepunt bereikte, beredeneert een algoritme vanuit een set samenhangende kennisregels de meest waarschijnlijke oplossing voor een probleem. We zitten nu in de bloei van de tweede generatie ‘machine learning’ waarbij geen vooraf geformuleerde regels nodig zijn, maar de computer uit grote hoeveelheden zelf de beste oplossing zoekt. De wereldwijde versnelling van machine learning is mogelijk gemaakt door de exponentiële groei in beschikbare data, opslagcapaciteit, rekenkracht en snelheid van datatransport. Door toepassing van AI worden bestaande processen veel efficiënter en ontstaan geheel nieuwe diensten, producten en verdienmodellen. De keerzijde van de ontwikkeling zijn toenemende problemen met privacy en cybersecurity. De verschillende bouwstenen en randvoorwaarden van AI-systemen zijn vereenvoudigd samengevat in onderstaand figuur.
Bron: Buck Consultants International, 2020
In steeds meer bedrijfstakken worden geavanceerde analysetechnieken toegepast, maar de penetratiegraad van machine learning (laat staan van de volgende generatie van deep learning met behulp van neurale netwerken) is nog beperkt. Van deze technieken is bekend wat er wel en niet meer mogelijk is, maar bedrijven missen vaak de kennis, visie, talent en/of slagkracht om ze toe te passen. Omgekeerd hebben aanbieders van AI-kennis en kunde vaak moeite om de mogelijkheden te vertalen in concrete toepassingen. De grootste multinationals van deze tijd (Alphabet/Google, Alibaba, Amazon, Apple, Facebook, Tencent, etc.) baseren hun positie op toepassing van AI. Maar AI biedt ook groeimogelijkheden voor (middelgrote) bedrijven in tal van andere sectoren, zoals we zien in o.a. de financiële dienstverlening, e-commerce, reisbranche, mobiliteit, hightech industry, logistiek en agribusiness.
Bij de uitwerking van een regionale AI-strategie heeft Buck Consultants International een 4D-AI toepassingsmodel ontwikkeld, waarbij we verbindingen in de waardeketen stimuleren tussen onderzoek (‘Discovery’), ontwikkeling en verspreiding (‘Development’ en ‘Demonstration’) en verschillende typen toepassingen (‘Deployment’) van uiteenlopende AI-technieken. Belangrijke succesfactoren voor versnelling en opschaling van toepassingen zijn de beschikbaarheid van talent (zowel AI- als domeinkennis), faciliteiten (o.a. fieldlabs en demonstrators), ondersteunende netwerken en infrastructuur en voldoende kapitaal voor de uiteenlopende stadia van de innovatieketen.
Zaak is als regio in alle kwadranten actief te zijn en een krachtig, praktijkgericht programma te ontwikkelen en uit te voeren gericht op deze 4 bouwstenen voor een regionale AI-aanpak, waarbij er een balans moet zijn tussen kapitaal (verschaffing), support functies, faciliteiten en talentontwikkeling.
Bron: Buck Consultants International, 2020
