Forget the future: intelligent transformation is already at work
 

Kijk niet naar de toekomst: de intelligente transformatie is al aan de gang

Intelligente transformatie is een feit en maakt digitale transformatie tot iets van vroeger. Maar als je al betrokken bent bij digitale transformatie (en wie is dat eigenlijk niet?), waar houdt het digitale dan op en waar begint het intelligente?

 

Sylvain Ansart, Technical Architect bij Lenovo, heeft zijn kristallen bol aan de kant gezet en zet een aantal praktische en, we zeggen het maar gewoon, intelligente manieren uiteen om controle te krijgen over de eeuwig onbekende toekomst.

Ik lees steeds meer over de noodzaak om verder te denken dan digitale transformatie en meer te kijken naar de resultaten. Maar ik weet zeker dat je al verder bent dan dat.

De klanten met wie ik spreek hebben altijd duidelijke doelstellingen voor hun transformatieprogramma’s en weten goed wat hun volgende stappen zijn. Resultaten zijn altijd de drijfveer geweest voor verandering.

Voor mij (en ik denk voor jou ook) is dit waar het echt om gaat: hoe gaat de toekomst de door jou geplande resultaten beïnvloeden?

De enige betrouwbare voorspelling over de toekomst is dat je het fout hebt. Als je dat eenmaal geaccepteerd hebt, heb je een uitgangspunt van waaruit je kunt plannen of een innovatie kunt voorbereiden.

Laten we eens kijken naar twee van de grootste drijfveren van wat we nu intelligente transformatie noemen. De websites van bedrijven in onze branche staan bomvol artikelen over kunstmatige intelligentie en het internet of things (IoT).

We moeten veranderen, wordt er gezegd, omdat deze technologieën onze wereld op onvoorstelbare manieren zullen veranderen. Dat is misschien wel waar, maar het helpt ons niet echt verder. Als we er geen voorstelling van hebben, hoe kunnen we ons er dan op voorbereiden?

Het is de moeite waard om wat dieper op deze vragen in te gaan. Want dan zien we dat kunstmatige intelligentie en IoT juist niet die onvoorstelbare toekomstconcepten zijn.

Alleen al omdat ik kunstmatige intelligentie gebruik terwijl ik dit typ. Microsoft Word probeert te raden wat ik wil typen, de ene keer accurater dan de andere, terwijl mijn moedertaal niet eens Engels is. Zo meteen gebruik ik Excel voor een gecompliceerde berekening van kosten en opbrengsten voor het transformatieproject van een klant.

Een gesprek over robots of software die menselijke capaciteiten verbeteren, heeft dus niet zoveel zin, want die bestaan al lang. We zullen de interface tussen mens en machine waarschijnlijk nog verbeteren, maar het concept is al verankerd in de maatschappij.

Dit illustreert nog een ander belangrijk aspect van de onzekere toekomst die ons wacht. Deze nieuwe, onvoorstelbare technologieën zullen uiteindelijk niet de mens kunnen vervangen. In plaats daarvan vervangen ze onze ondankbare en gevaarlijke taken en creëren ze daarmee ruimte voor nieuwe soorten bevredigend werk.

Het klinkt eenvoudiger dan het is. De snelheid van verandering creëert altijd een vertraging tussen de impact van de technologie en het opleiden van mensen voor nieuwe soorten werk.

Maar gezien de economische en demografische geschiedenis kunnen we stellen dat deze periiode van vertraging in verhouding staat tot het tempo van de verandering. Vroeger duurde het wellicht een hele generatie voordat nieuw werk was ontwikkeld, maar verandering vond toen ook plaats in dat tempo. Tegenwoordig ligt het tempo van verandering heel hoog. En de komende generaties zullen nog flexibeler zijn in hun verwachtingen en bereidheid om nieuwe dingen uit te proberen.

Zelfs de iets ouderen onder ons kunnen terugkijken en zien dat we ons zijn blijven aanpassen, en dat we nieuwe technologieën en ideeën hebben geleerd. Dus ook al wordt het tempo steeds hoger, het is niet onmogelijk om er op een goede manier mee om te gaan.

Daarom willen onze klanten niet wachten op de toekomst. Ze kiezen voor samenwerking met ons om de toekomst zelf te bepalen en flexibele systemen te ontwikkelen die ook na de impact van de toekomstige ontwikkelingen hun nut behouden.

Bijvoorbeeld: een retailer gebruikt videocamera’s en edge computing om gegevens te verzamelen over bewegingen en orderpicking in magazijnen. De camera’s kunnen een melding sturen wanneer een werknemer een artikel op de verkeerde pallet plaatst, maar ook wanneer er een inefficiënte route door het magazijn wordt gebruikt.

Niemand hoeft de camerabeelden te bekijken. Ze worden als IoT-sensors gebruikt, die rapporten genereren op basis waarvan aanpassingen in het magazijn kunnen worden gemaakt. Zo wordt het werk eenvoudiger en kan de productiviteit en efficiëntie worden getransformeerd.

Daar hebben we dat woord weer: transformatie. Maar nu hebben we het over transformatie met een onmiddellijk lokaal belang, waarbij realtime intelligence mensen ter plekke verder helpt. Dit is de toekomst die we met vertrouwen voor onszelf kunnen creëren.

Dit zal niet de laatste blog zijn die je leest over transformatie en het zal ook niet de laatste zijn die ik schrijf. Maar nu intelligente transformatie een betekenisvol concept wordt, kijk ik uit naar meer discussies over betekenisvolle verandering met tastbare en blijvende positieve gevolgen.