Terugblik op ict trends: AI, IoT en Analytics in 2018

In november lieten we je weten welke ict-trendswij wel groot zien worden in 2019. Hetzelfde deden we eind 2017 voor de ict-trends van 2018. Maar wat is daar eigenlijk van terecht gekomen? Waren dit terecht dé trends van 2018 en hebben we ze ook in de praktijk voorbij zien komen? We blikken deze week terug op IoT, AI en Analytics.

The internet of Things en AI

The Internet of Things en AI waren zeker groot in 2018, denk alleen al aan de AI-assistenten van Google (Home) en Amazon (Alexa). Zo’n 600 miljoen mensen wereldwijd vragen nu wekelijks aan hun assistent om de lichten aan te doen of de weersvoorspelling te geven. Ook zijn beide bedrijven druk bezig geweest om steeds meer dingen (‘things’) aan deze assistenten te koppelen, zoals koelkasten, deurbellen en robotstofzuigers.
Deze trends zullen dus zeker trending blijven, alleen al omdat er nog zoveel te ontwikkelen valt. Zo snappen de AI-assistenten ons nog niet altijd en zullen veel mensen zich afvragen of het dan niet makkelijker is om gewoon die paar knoppen in te drukken om te licht uit te doen. Brian Chen van The New York Times vraagt zich terecht af of mensen eigenlijk wel zitten te wachten op een omnipresente assistent. Daarnaast zijn de ‘things’ die we eraan koppelen lang niet altijd adequaat beveiligd, zo blijkt uit een recente hack. Nu we in 2018 de eerste hype rondom virtuele (voice) assistenten hebben meegemaakt, maakt ons enthousiasme plaats voor een kritische blik. Zijn deze assistenten wel zo nuttig en hebben we ze überhaupt nodig?

AI toegepast

In onze voorspellingen voor 2018 hadden we het ook specifiek over AI in het bedrijfsleven. AI is in 2018 zeker door bedrijven toegepast. Sterker nog, uit onderzoek blijkt dat Nederland voorloper is op het gebied van AI.

 AI kan onder meer zorgen voor zelf-diagnosticerende systemen. Deze systemen kunnen vervolgens gemakkelijker door de medewerker worden uitgelezen, wat het bedrijf uiteindelijk tijd en dus geld scheelt. Dit klinkt misschien nog allemaal wat algemeen; een mooi voorbeeld is het AI-algoritme van Google-dochter Deepmind, dat nog beter dan de specialisten oogziektes kan diagnosticeren. In dit geval kan het artsen veel opleveren omdat ze veel minder tijd kwijt zijn aan het handmatig bekijken van oogscans. In Nederland is men ook druk bezig met digitale gezondheidszorg, bijvoorbeeld om agressie te voorspellen of het risico op overlijden bij intensive care patiënten te berekenen.

 Een andermooi voorbeeld is het Rode Kruis. Deze hulporganisatie zet Artificial Intelligence in om gerichter hulp te verlenen. Door gegevens zoals satellietfoto’s, weermodellen en socio-economische factoren te bundelen kunnen ze accurater voorspellen welke delen van een rampgebied de meeste hulp nodig hebben. Bij OGD is het AI-team bezig geweest om met 80% zekerheid te kunnen voorspellen of een incasso wel of niet betaald gaat worden. Dit soort mooie toepassingen van AI laten zien dat AI in 2018 niet alleen hip was maar ook zijn steentje heeft bijgedragen aan het verbeteren van bedrijven, organisaties en onze samenleving.

Analytics

Er gebeurt steeds meer op het gebied van analytics, maar er is ook nog veel winst te behalen. Er is namelijk zo gigantisch veel data waar nog niets mee gedaan wordt. Vandaar dat er ook wordt gesproken van Data Lakes, ook één van de ontwikkelingen die we aankaartten in onze voorspellingen voor 2019. We hebben al die gegevens, maar nu? Langzamerhand beginnen bedrijven en organisaties zich steeds meer te beseffen dat ze op een goudmijn aan informatie zitten. En dat al die data veel beter bij elkaar gebracht kan worden, zodat iemand daar in één oogopslag een conclusie uit kan trekken.

Een goed voorbeeld daarbij is het gebruik van dashboards die data halen uit verschillende systemen en soms zelfs vanuit verschillende partijen. Vaak zitten gegevens namelijk verspreid, zoals over verschillende softwarepakketten van verschillende leveranciers, waardoor er geen overzicht is. Het gevolg is dat de behandelaar van een dossier in meerdere systemen moet kijken om alle informatie over zijn klant tevoorschijn te toveren. Zo zijn ze bij de Belastingdienst bezig om ervoor te zorgen dat een behandelaar alle informatie op één plek te zien krijgt. En ook bij onze klanten merken we dat steeds meer gegevens inzichtelijk worden gemaakt. Bijvoorbeeld door meerdere databronnen te combineren en analyseren in een overzichtelijk Microsoft PowerBI dashboard. Wil je nog een stapje verder gaan en je data gebruiken om voorspellingen te doen? Dan kan machine learning een goede volgende stap zijn.

Wil je nou ook weten wat er gebeurd is met digital twins, edge computing en blockchain? Schrijf je dan in voor de nieuwsbrief of houd onze blog in de gaten!