1. Home
  2. Artikelen
  3. Ondanks hype maken nog weinig organisaties gebruik van AI

Ondanks hype maken nog weinig organisaties gebruik van AI


Veel Europese organisaties hebben te maken met uitdagingen als gebrek aan vaardigheden en onduidelijkheid over de ethische aspecten van kunstmatige intelligentie (AI).

Ondanks hype maken nog weinig organisaties gebruik van AI

De hype rond AI is enorm. Bij de meeste van de honderd Europese bedrijven die hebben deelgenomen aan een recent onderzoek van SAS, leider in analytics, bevindt de invoering van AI zich echter nog maar in de beginfase of zelfs nog maar in de planningsfase.

Het goede nieuws is dat de grote meerderheid van de organisaties het onderwerp kunstmatige intelligentie wel al op de agenda heeft staan en dat een aantal al is begonnen met de implementatie van concrete projecten. Er bestaat onder de respondenten veel optimisme over het potentieel van kunstmatige intelligentie in algemene zin. Tegelijkertijd is maar een beperkt aantal respondenten ervan overtuigd dat hun organisatie al klaar is om dat potentieel te ontsluiten.

Het is niet zozeer een gebrek aan beschikbare technologie dat de invoering van kunstmatige intelligentie in de weg staat; de meesten geven aan dat er diverse opties voorhanden zijn. De uitdagingen zijn eerder het gevolg van een tekort aan data science vaardigheden om opkomende AI-technologie optimaal te benutten, en het gevolg van dieperliggende organisatorische en maatschappelijke obstakels.  

Dit zijn enkele van de bevindingen van de Enterprise AI Promise Study, een enquête onder leidinggevenden van honderd Europese organisaties in verschillende sectoren, zoals het bank- en verzekeringswezen, de productie- en retailsector en de overheid. Het SAS-onderzoek werd in augustus gehouden om te meten hoe zakelijke leiders aankijken tegen de mogelijkheden van AI, hoe ze het nu gebruiken, hoe ze het van plan zijn in de toekomst te gebruiken, en welke uitdagingen zij ondervinden.

Maatschappelijke uitdagingen
Volgens 25 procent van de respondenten is de grootste uitdaging met betrekking tot AI het effect van de automatisering en autonomie van AI op de werkgelegenheid. Bij dit potentiële effect gaat het niet alleen om verlies van arbeidsplaatsen, maar ook om de ontwikkeling van nieuwe banen waarvoor nieuwe, met AI verband houdende vaardigheden nodig zijn.

Ethische kwesties werden als de op één na grootste uitdaging genoemd: 41 procent van de respondenten vraagt zich af of robots en AI-systemen zouden moeten werken voor “ het welzijn van de mensheid” in plaats van voor afzonderlijke bedrijven, en hoe degenen die door AI-systemen hun baan verliezen, moeten worden opgevangen.

Data scientists en organisatorische bereidheid
Op de vraag of de data scientists van organisaties klaar zijn voor de uitdaging van de opkomende kunstmatige intelligentie, antwoordt slechts 20 procent dat hun data science teams klaar zijn. Terwijl 19 procent aangeeft helemaal geen data science teams in huis te hebben.

Volgens 28 procent van de respondenten is hun organisatie van plan om data scientists aan te trekken om de vaardigheden binnen de organisatie uit te breiden; 32 procent zegt dat ze binnen hun bestaande analistenteams AI-vaardigheden ontwikkelen door middel van training, symposia en workshops.

Daarnaast blijkt in veel organisaties vertrouwen een belangrijk knelpunt te zijn. Bijna de helft van de respondenten (49 procent) noemt in dit verband culturele uitdagingen als gevolg van een gebrek aan vertrouwen in de resultaten van AI en – meer in het algemeen – een gebrek aan vertrouwen in de resultaten van zogeheten ‘black box’ oplossingen.

Platform gereed voor AI
Een ander doel van het onderzoek was om na te gaan in hoeverre de infrastructuur binnen organisaties gereed is voor AI. Er blijkt een tegenstelling te zijn tussen de respondenten die van mening zijn dat ze over de juiste infrastructuur voor AI beschikken (24 procent), en de respondenten die vinden dat ze hun huidige platform voor AI moeten bijwerken en aanpassen (24 procent) of geen specifiek platform voor AI hebben (29 procent).


Gerelateerde artikelen voor financials

11-02-2022 10:29

Op overnamepad? Wees je bewust van deze fiscale aspecten. Het kan je onderneming veel geld schelen....

11-02-2022 09:45

Hoe maakt u de kapitaalstructuur van de onderneming geschikt voor opvolging?

11-02-2022 09:37

Vijf pijlers van acquisitiestrategie, 3. Formulering van acquisitiecriteria en -randvoorwaarden (Acq...

11-02-2022 09:15

Drie tips om je business partners mee te nemen van rolling forecasting naar continuous planning.

11-02-2022 08:51

In dit tweede deel van de serie gaan we verder met vragen en antwoorden omtrent het maken van liquid...

15-11-2021 11:54

Je kunt weer klassikale trainingen volgen!

11-11-2021 10:01

Hoe kun je naast knap in je vak ook een inspirerende manager of partner worden? Want wie excelleert...

11-11-2021 09:57

Financieel management worstelt met thuiswerken en inclusiviteit.

11-11-2021 09:47

Een high performance manager is zowel visionair als praktijkgericht. Het profiel van deze excellente...

11-11-2021 09:30

Beter worden in forecasting? Dan is er allereerst meer aandacht nodig voor de gedragskant.

17-10-2021 14:09

P&C-expert Marco van Alfen deelt 4 stappen die nodig zijn om tot een data driven cultuur in forecast...

12-10-2021 11:56

IFRS en US GAAP worden hoe langer hoe meer gelijk getrokken. Overeenkomsten, verschillen, en tips.