De hoeveelheid data groeit exponentieel. Tegelijkertijd zijn we steeds beter in staat om deze data te categoriseren, classificeren en analyseren. Willen organisaties dit gebruiken in toepassingen voor data-analyse, dan moeten modellen ‘getraind’ worden. Daarnaast zorgt een zorgvuldige begeleiding van het machine-learningproces ervoor dat organisaties uiteindelijk machine learning-processen ontwikkelen waarbij geen toezicht meer nodig is.

Kortom, het wordt tijd om slimmer te worden in het slimmer worden. Essentieel hierbij is in staat zijn om de juiste data te selecteren op basis waarvan machine learning-processen ingericht kunnen worden. De eerste intelligente stappen op weg naar machine learning zijn dan ook meer strategisch van aard dan tactisch. Bedrijven moeten bepalen welke richting ze op willen en datamodellen en data-analysefunctionaliteiten ontwikkelen die daarin ondersteunen.

Maar waar te beginnen? Hoe kunnen CIO’s er zorg voor dragen dat hun organisatie zich in de juiste richting beweegt wanneer het om machine learning gaat? De volgende stappen zullen CIO’s beter in staat stellen om machine learning succesvol in te zetten binnen hun organisatie.

1. Verbeter de kwaliteit van data

Slechte data leidt tot slechte beslissingen. Om te kunnen vertrouwen op machine learning is het dus noodzakelijk dat de data op basis waarvan beslissingen genomen worden waardevol en up-to-date is. CIO’s moeten overwegen om oplossingen te implementeren die dataonderhoud vereenvoudigen. Een eerste stap is toewerken naar één datamodel.

2. Creëer meerwaarde

Formuleer de toegevoegde waarde van technologiedoelstellingen en bepaal vervolgens hoe deze doelen het beste behaald kunnen worden. Hieronder valt ook het onderzoeken van bestaande processen en vervolgens het identificeren van ongestructureerde werkpatronen die het meest zullen profiteren van automatisering. Vaststellen waar gefragmenteerde data zich bevindt, zal helpen bij het ontdekken waar automatisering leidt tot meer productiviteit.

3. Zorg voor de best mogelijke klantervaring

Het inzetten van machine learning zal leiden tot grotere operationele efficiëntie, maar sta ook stil bij de voordelen die een snellere – maar tegelijkertijd accurate – besluitvorming biedt als het gaat om de klanttevredenheid. Beschrijf allereerst de ideale klantervaring en bepaal op basis daarvan welke investeringen de meeste invloed zullen hebben op het realiseren van deze verbeterde ervaring.

4. Maak resultaten meetbaar

CIO’s mogen dan de meerwaarde van machine learning erkennen, leden van de board doen dit wellicht niet. Het is de taak van de CIO om verwachtingen te scheppen en metrics op te stellen aan de hand waarvan succes kan worden gemeten en inzichtelijk gemaakt, nog voordat machine learning daadwerkelijk geïmplementeerd wordt. Op die manier hebben CIO’s een gefundeerde businesscase die de board kan overtuigen van de noodzaak van investeringen.

Zodra machine learning toegepast wordt, kunnen metrics aangepast worden op basis van de inzichten die intelligente automatisering biedt.

5. Neem alle medewerkers mee in de transformatie

De rol van werknemers gaat veranderen door machine learning. De benodigde vaardigheden van werknemers zullen veranderen naar datawetenschap, engineering en mathematisch denken. Sommige werknemers zullen zich hier wellicht minder prettig bij voelen.

CIO’s moeten daarom de meerwaarde die machine learning biedt voor hun werkzaamheden duidelijk maken. Machines of robots zullen het bedrijf niet overnemen. Ze zorgen er juist voor dat tijdrovende en handmatige processen geautomatiseerd worden waardoor werknemers meer tijd vrij hebben om aan meer strategische werkzaamheden te besteden.

LAAT EEN REACTIE ACHTER

Laat alsjeblieft een reactie achter!
Laat hier je naam achter