Slim gebruik van data – slimme bedrijven zetten hier hun geld op in. Door diverse technologieën te combineren worden er (betere) inzichten verkregen via data en wordt het in sommige gevallen ook veiliger. Over de volgende drie nieuwe combinaties van toepassingen van data gaan we de komende tijd nog veel horen.

Chatbots en artificial intelligence

Steeds meer bedrijven zetten chatbots in voor hun klantenservice en steeds vaker zijn deze chatbots zelflerend met behulp van artificial intelligence. Bij Vodafone blijkt dat AI-chatbots de helpdesk zes keer productiever maken. Over het algemeen begrijpen die in 90 procent van de gevallen wat de klant vraagt.

Internationaal wil Vodafone dit voorjaar meer dan tweehonderd chatbots aan het werk hebben. Ook Lidl zit niet stil. De Engelse tak van het bedrijf heeft een wijnchatbot gelanceerd die functioneert door middel van artificial intelligence. De volautomatische, door AI-bestuurde, Facebook Messenger-chatbot helpt de Britse consument bij het kiezen van de juiste Lidl-wijn en houdt daarbij rekening met budget en menu.

Volgens onderzoeksbureau Gartner heeft 67 procent van de consumenten het afgelopen jaar al gebruikgemaakt van een chatbot. In 2020 voeren we zelfs meer conversaties met een chatbot dan met onze partner.

Blockchain en IoT

Met IoT laten we devices met andere systemen communiceren. Zou het niet ideaal zijn als onze koelkast een seintje geeft aan de online supermarkt als het weer tijd is om melk, brood en kaas aan te vullen? Consumenten willen dan wel zeker weten dat het systeem aan de andere kant te vertrouwen is. Het is niet de bedoeling dat er een malafide partij in het netwerk komt en ineens honderd broden toestuurt. De blockchain fungeert hierin als redder.

Blockchain biedt een IoT-apparaat namelijk een eenvoudige manier om een ander apparaat binnen een netwerk te verifiëren. Blockchain distribueert het vertrouwensmodel en legt informatie over transacties vast in een gedeeld grootboek. Hierdoor wordt een externe autoriteit overbodig en dit draagt bij aan snellere en goedkopere transacties.

Remote sensing en machine learning

Naast data vanuit tekst en getallen wordt er ook data verzameld vanuit beeld. Met satellieten, drones en helikopters worden er data verzameld over de situatie op de grond. Dit kunnen natuurlijke processen zijn zoals het stijgen van de zeespiegel of het verschuiven van grenzen van oerwouden, maar ook technische situaties en menselijk gedrag kunnen op deze manier gemonitord worden.

Remote sensing wordt momenteel veel ingezet voor precisielandbouw en regulering (opsporen illegale dakterrassen, wietplantages, tegeltax et cetera). Door remote sensing te koppelen aan machine learning kunnen bewegingen die ingezet zijn verder voorspeld worden. Zo kan voorspeld worden waar bijvoorbeeld de schadelijke blauwalg zich gaat vertonen en welke foerageergebieden ganzen zullen gaan uitkiezen, met alle schade van dien. Door inzicht vooraf kan tijdig actie worden ondernomen.

De meeste bedrijven verzamelen gedurende hun bedrijfsprocessen – of het nu gaat om productie, HR, klantenservice of financiële administratie – een grote hoeveelheid data. Deze gegevens kunnen van grote waarde zijn, maar worden meestal nog te weinig benut. Door data in de bestuurskamer hoog op de agenda te zetten worden de beste resultaten behaald.