De Rol van AI in Bedrijfsprocessen

Abstract

Dit artikel onderzoekt de rol van kunstmatige intelligentie (AI) in bedrijfsprocessen en richt zich met name op het potentieel van AI in het MKB. Het artikel benadrukt de voordelen van het gebruik van AI, zoals verbeterde efficiëntie, klanttevredenheid en innovatie. Het bespreekt het belang van bewustwording en investeringen in AI-kennis en expertise voor het MKB. Het maakt gebruik van het Business Process Framework (eTom) van TMForum als een raamwerk om bedrijfsprocessen te analyseren. Het artikel presenteert scores en conclusies op basis van AI-categorieën, waaronder machine learning, natuurlijke taalverwerking en computervisie. Voorbeelden van bedrijfsprocessen, zoals productafwijkingenbeheer, markt- en verkoopboekhoudbeheer, en beveiligings- en privacybeheer, worden besproken om de potentiële voordelen van AI te illustreren. Het artikel benadrukt dat zorgvuldige planning, implementatie en afweging van ethische, juridische en beveiligingsaspecten noodzakelijk zijn bij het gebruik van AI in bedrijfsprocessen.

Babelfish.nl biedt AI-diensten aan het midden en kleinbedrijf.

• Pum Walters (PhD) was Togaf-gecertificeerd informatiearchitect, hoofddocent (associate professor) software development, cybersecurity expert, telecom architect en consultant.
• Jacintha Walters (MSc) is AI en cybersecurity expert. Zij deed meerdere projecten op het gebied van AI.

Inleiding

Bedrijfsprocessen definiëren hoe taken worden uitgevoerd en hoe informatie wordt verwerkt. Ze vormen de ruggengraat van vele organisaties. Het optimaliseren van bedrijfsprocessen is van cruciaal belang om efficiëntie, effectiviteit en concurrentievoordeel te realiseren.

In de dynamische wereld van vandaag is kunstmatige intelligentie (AI) een opkomende technologie die enorme potentie heeft bedrijfsvoering te transformeren. AI stelt systemen en machines in staat om te leren, redeneren en beslissingen te nemen op basis van complexe gegevens. Dit opent de deur naar geautomatiseerde en intelligente oplossingen die routinetaken kunnen verbeteren, besluitvorming kunnen versnellen en waardevolle inzichten kunnen genereren.

Grote bedrijven hebben veelal reeds geïnvesteerd in het potentieel van AI. Ze hebben AI-experts in dienst en hebben strategieën ontwikkeld om AI effectief toe te passen in verschillende aspecten van hun activiteiten. Ze hebben een voorsprong genomen bij het in kaart brengen van de mogelijkheden en het benutten van de voordelen.

Echter, in het geval van middelgrote en kleine bedrijven (MKB) ligt het verhaal anders. Veel van deze bedrijven hebben misschien nog niet eens serieus overwogen hoe AI kan worden toegepast in hun bedrijfsprocessen, en voor sommigen is AI nog een abstract begrip en zijn de potentiële voordelen nog niet in kaart gebracht. Andere bedrijven hebben de eerste stappen gezet, maar staan nog aan het begin van hun reis in het verkennen en implementeren van AI-oplossingen.

Het is belangrijk voor het MKB om bewust te worden van de mogelijkheden en impact van AI op hun bedrijfsprocessen. Door het benutten van AI kunnen ze concurrerend blijven in een steeds meer gedigitaliseerde wereld en kunnen ze efficiency, klanttevredenheid en innovatie bevorderen. Het is raadzaam voor deze bedrijven om te investeren in het vergaren van kennis en expertise op het gebied van AI, en om te beginnen met het identificeren van gebieden waar AI waarde kan toevoegen.

Een belangrijk raamwerk dat kan helpen bij het verbeteren van bedrijfsprocessen is het Open Digital Framework (ODF) van TMForum, dat een aantal modellen omvat. TMForum is een samenwerkingsverband in de telecom-keten. Een onderdeel van het ODF is het Business Process Framework, ook wel bekend als eTOM. Dit raamwerk biedt een gedetailleerde, meerlagige kaart van essentiële bedrijfsprocessen, oorspronkelijk ontworpen voor de telecomindustrie, maar ook toepasbaar op andere bedrijfstakken.

In dit artikel richten we ons op de vraag welke bedrijfsprocessen in het algemeen kunnen profiteren van het gebruik van kunstmatige intelligentie. Hoewel het antwoord kort is -- veel, zo niet de meeste processen -- gaan we dieper in op de mogelijke voordelen van AI in verschillende niveaus van bedrijfsprocessen. We hebben gebruikgemaakt van Google Bard om schattingen te maken van het potentieel van AI op basis van machine learning, natuurlijke taalverwerking en computervisie. We hebben scores toegewezen aan de mate waarin AI een rol kan spelen in elk proces op basis van een schaal van 1 tot 5. Overigens: de waarde van deze schatting is misschien beperkt (bij het onderzoek viel bijvoorbeeld op dat Bard de ene dag veel hogere scores uitdeelt dan de andere).

Hoewel de schattingen en conclusies tentatief zijn, bieden ze waardevolle inzichten in de potentiële toepassingen van AI in bedrijfsprocessen en kunnen ze dienen als een startpunt voor verdere exploratie. Het artikel presenteert ook geaggregeerde scores voor verschillende niveaus van bedrijfsprocessen en identificeert enkele voorlopige conclusies met betrekking tot de gebieden waar AI mogelijk het meest impactvol kan zijn.

Het is belangrijk op te merken dat hoewel AI veelbelovend is, het gebruik ervan zorgvuldige planning en implementatie vereist. De complexiteit van bedrijfsprocessen en de diverse behoeften van verschillende industrieën maken het noodzakelijk om AI-oplossingen op maat te maken en rekening te houden met ethische, juridische en beveiligingsaspecten. Daarom is een solide basis van business- en informatiearchitectuur essentieel om AI succesvol te integreren en te benutten.

Hoewel dit artikel geen definitieve gids is, hoopt het de lezers een basisinzicht te bieden in de mogelijkheden en uitdagingen van het gebruik van AI in bedrijfsprocessen. Verder onderzoek en diepgaande analyse zijn nodig om de specifieke toepassingen en voordelen van AI in verschillende industrieën te verkennen. De evolutie van technologie en de voortdurende ontwikkeling van AI zullen ongetwijfeld nieuwe kansen creëren en het potentieel ervan in bedrijfsprocessen verder vergroten.

Het Business Process Framework (eTom)

Het Business Process Framework (eTom) is een belangrijk raamwerk dat specifiek is ontwikkeld voor telecomdienstverleners, maar ook brede toepasbaarheid heeft in andere service-industrieën. Het raamwerk biedt een gestructureerde en uitgebreide 'landkaart' van bedrijfsprocessen in de telecomsector.

eTom is opgebouwd uit verschillende niveaus, waarbij elk hoger niveau gedetailleerdere categorieën van de onderliggende niveaus behandelt. Het gelaagde karakter van eTom maakt het mogelijk om bedrijfsprocessen op verschillende abstractieniveaus te bekijken en te analyseren, waardoor een diepgaand inzicht ontstaat. Er zijn meer dan 100 level-2 processen en meer dan 600 level-3 process. De processen in level 4 en hoger zijn meer specifiek voor telecom, en minder relevant voor dit artikel dat hoofdlijnen bekijkt. We beperken ons dus tot levels 2 en 3.

Het raamwerk biedt een breed scala aan processen, zoals klantbeheer, verkoop, leveringsketenbeheer en interactiebeheer. Hoewel eTom oorspronkelijk is ontwikkeld voor de telecomsector, is het ook in grote mate van toepassing op andere service-industrieën. Bijvoorbeeld, het niveau 2-proces 'supply chain management' heeft relevantie in de meeste sectoren. Bovendien is het model met voor de hand liggende beperkingen ook bruikbaar in andere bedrijfstakken.

Door de brede toepasbaarheid van eTom is het een waardevol instrument geworden voor bedrijfsarchitecten. Het biedt een gemeenschappelijke taal en referentiepunt voor het begrijpen en optimaliseren van bedrijfsprocessen in diverse branches. Het maakt het mogelijk om op gestructureerde wijze te kijken naar de verschillende functies, processen en stappen die betrokken zijn bij het leveren van diensten aan klanten.

Analyseren van Belangrijke Bedrijfsprocessen

Het identificeren van bedrijfsprocessen die kunnen profiteren van kunstmatige intelligentie (AI) is van groot belang in de huidige zakelijke omgeving. In deze sectie zullen we ingaan op de verschillende categorieën van AI en de methodologie die is gebruikt om de rol van AI in elk bedrijfsproces te beoordelen.

Er zijn drie categorieën van AI die in overweging zijn genomen: machine learning, natuurlijke taalverwerking en computervisie. Machine learning maakt gebruik van algoritmen om patronen en inzichten te identificeren in grote hoeveelheden gegevens; natuurlijke taalverwerking richt zich op het begrijpen en analyseren van menselijke taal, terwijl computervisie zich richt op het interpreteren en begrijpen van visuele gegevens.

Voor de beoordeling van de rol van AI in elk bedrijfsproces is een methodologie gevolgd. Een vijfpuntsschaal werd gebruikt om een schatting te geven van de mate waarin AI een rol kan spelen in elk (eTom) level 3-proces. Scores variëren van 1, wat aangeeft dat AI waarschijnlijk geen significante rol zal spelen in dat proces, tot 5, wat aangeeft dat het proces volledig door AI kan worden uitgevoerd.

Om deze schattingen te genereren, is gebruik gemaakt van Google Bard, een tool die AI-gebaseerde analyses biedt. Hoewel het belangrijk is op te merken dat de schattingen van Google Bard niet volledig betrouwbaar zijn, hebben ze wel als basis gediend voor de analyse van de rol van AI in de verschillende bedrijfsprocessen.

In de volgende secties van het artikel zullen we de geaggregeerde scores presenteren voor de verschillende niveaus van bedrijfsprocessen en enkele voorlopige conclusies trekken op basis van deze gegevens. Het doel is om inzicht te bieden in de potentie van AI in verschillende aspecten van bedrijfsactiviteiten en om verdere discussie en exploratie aan te moedigen.

Verkennen van de Rol van AI

We bespreken de rol van AI, rekening houdend met drie categorieën van AI: machine learning (ML), natuurlijke taalverwerking (NLP) en computervisie (CV).

Level 2-processen bieden een breed overzicht van de verschillende functies binnen een organisatie. Deze processen omvatten belangrijke activiteiten zoals marketing en verkoop, productbeheer, klantbeheer, dienstenbeheer, middelenbeheer, samenwerking met zakelijke partners en de overkoepelende bedrijfsvoering van de organisatie. In het diagram staan de geaggregeerde scores voor deze processen.

Een meer gedetailleerde verkenning vindt plaats bij Level 3-processen, die een diepgaand inzicht bieden in de specifieke activiteiten binnen elke functie. Hier kunnen we de potentiële rol van AI in elk proces nader onderzoeken. We zullen de drie AI-categorieën bespreken. Voorbeeld Level 3-processen kunnen zijn: 'Voorspellen van klantbehoeften op basis van historische gegevens', 'Automatisch classificeren van klantfeedback voor sentimentanalyse' en 'Automatiseren van factuurverwerking met behulp van optische tekenherkenning (OCR)'. Deze voorbeelden laten zien hoe AI kan bijdragen aan het verbeteren van operationele efficiëntie, het vergroten van klantinzichten en het stroomlijnen van bedrijfsprocessen.

Om een beter beeld te krijgen van de betrokkenheid van AI in Level 3-processen, hebben we scores toegekend aan elk proces op de vijfpuntsschaal. Deze scores zijn gebaseerd op de inschattingen van Google Bard. Bijvoorbeeld, een score van 3 zou aangeven dat AI een aanzienlijke rol kan spelen in dat specifieke proces, maar niet dat proces volledig automatisch uitvoeren.

Door de geaggregeerde scores voor Level 3-processen te analyseren, kunnen we inzicht krijgen in de bredere implicaties voor Level 2-processen. Voorbeelden van Level 2-processen die kunnen profiteren van AI zijn onder andere 'Geautomatiseerde leadgeneratie en kwalificatie' in het domein van marketing en verkoop, 'Geoptimaliseerde productlancering en levenscyclusbeheer' in het domein van productbeheer, en 'Geautomatiseerde klantondersteuning en probleemoplossing' in het domein van klantbeheer.

Het is belangrijk op te merken dat de betrokkenheid van AI in elk proces afhangt van verschillende factoren, zoals de beschikbaarheid van gegevens, de complexiteit van de taken en de specifieke bedrijfscontext. Niet alle processen zullen even geschikt zijn voor AI-toepassingen, en het is essentieel om een zorgvuldige afweging te maken tussen de mogelijke voordelen en de implementatie-uitdagingen.

Door de scores van Level 3-processen te analyseren en te vertalen naar Level 2-processen, kunnen we een beter beeld krijgen van de bredere mogelijkheden voor AI in elk functioneel gebied. Dit stelt organisaties in staat om gerichte inspanningen te leveren bij het identificeren en implementeren van AI-oplossingen die het potentieel hebben om de efficiëntie, klanttevredenheid en concurrentiepositie te verbeteren.

In de volgende secties zullen we dieper ingaan op specifieke voorbeelden van Level 3-processen en de redenering achter de toegekende scores. We zullen ook concrete voorbeelden geven van Level 2-processen die kunnen profiteren van AI. Door dit onderzoek hopen we inzicht te bieden in de potentiële voordelen van AI in bedrijfsprocessen en inspiratie te geven aan organisaties die nog in de beginfase van hun AI-reis zijn of die willen verkennen hoe ze AI verder kunnen integreren in hun bestaande bedrijfsarchitectuur. Het diagram laat zien dat AI effectief ingezet kan worden in de meeste processen, waarbij sommige processen ten dele of bijna geheel door AI kunnen worden uitgevoerd.

Het is echter belangrijk op te merken dat hoewel AI veel mogelijkheden biedt, het geen universele oplossing is voor alle bedrijfsprocessen. Het vereist een grondige analyse, evaluatie en afstemming met de specifieke doelen en behoeften van een organisatie. Met een strategische aanpak kunnen bedrijven echter profiteren van de voordelen van AI en een concurrentievoordeel behalen in het moderne zakelijke landschap.

De ruwe data die aan dit artikel ten grondslag ligt is hier te vinden

Voorbeelden

Productafwijkingenbeheer

De toepassing van AI, met name machine learning, kan in de processen voor productafwijkingenbeheer verschillende voordelen bieden. ML-algoritmen kunnen patronen herkennen, vroegtijdig afwijkingen detecteren en voorspellen, automatisch de triage en classificatie van anomalieën afhandelen, en continu leren en verbeteren. Dit stelt organisaties in staat om proactief potentiële productproblemen te identificeren, de productkwaliteit en betrouwbaarheid te verbeteren, en klanten meer zekerheid te bieden.

In dit proces kan AI, en met name ML, als volgt effectief ingezet worden:

1. Patroonherkenning:
   ML-algoritmen excelleren in het detecteren van patronen en afwijkingen in grote hoeveelheden gegevens. In het geval van productafwijkingenbeheer kan ML historische gegevens analyseren met betrekking tot productgedrag, prestaties en gebruikersfeedback om gebruikelijk gedrag. Door realtime binnenkomende gegevens te vergelijken met deze patronen, kunnen ML-algoritmen afwijkingen of anomalieën identificeren die mogelijk wijzen op productproblemen.
2. Vroegtijdige detectie en voorspelling:
   ML-modellen kunnen worden getraind om anomalieën te voorspellen en detecteren voordat ze zich ontwikkelen tot ernstige problemen. Door continu verschillende gegevensbronnen te monitoren, zoals gegevens over productgebruik, sensorwaarden of klantfeedback, kunnen ML-algoritmen de patronen leren die geassocieerd worden met normaal productgedrag en afwijkingen identificeren die kunnen wijzen op een anomalie. Vroegtijdige detectie maakt proactieve acties mogelijk, zoals het starten van een gedetailleerde beoordeling of het toepassen van maatregelen, voordat de anomalieën uitgroeien tot kritieke problemen.
3. Geautomatiseerde triage en classificatie:
   ML kan de triage en classificatie van productafwijkingen automatiseren op basis van hun kenmerken en impact. Door historische gegevens te analyseren en te leren van eerdere gevallen, kunnen ML-modellen anomalieën categoriseren, prioriteit geven op basis van ernst of impact, en passende acties of workflows toewijzen voor oplossing. Deze automatisering vermindert de handmatige inspanning die nodig is voor het analyseren en beheren van een groot aantal anomalieën, wat leidt tot betere reactietijden en efficiëntere resource-toewijzing.
4. Continu leren en verbeteren:
   ML-modellen kunnen voortdurend leren van nieuwe gegevens en feedback, waardoor hun vermogen om anomalieën te detecteren in de loop van de tijd verbetert. Naarmate de processen voor productafwijkingenbeheer nieuwe soorten anomalieën tegenkomen of evolueren met veranderende productkenmerken, kunnen ML-algoritmen zich aanpassen en hun detectiemechanismen verfijnen. Dit iteratieve leerproces maakt het systeem nauwkeuriger en effectiever in het identificeren en beheren van anomalieën.

Door ML te benutten in de processen voor het voorspellen, detecteren, beperken en beheren van productafwijkingen, kunnen organisaties hun vermogen verbeteren om productproblemen proactief te identificeren en aan te pakken.

Het belangrijk om te benadrukken dat verder onderzoek en exploratie nodig zijn om het volledige potentieel van AI in productafwijkingenbeheer te realiseren. De technologie evolueert voortdurend en er zijn mogelijkheden voor verdere optimalisatie en toepassing van AI-algoritmen in deze context. Door AI slim toe te passen, kunnen organisaties een concurrentievoordeel behalen en blijven innoveren in een snel veranderende markt.

Markt- en Verkoopboekhoudbeheer

Het boekhoudproces bepaalt hoe de financiële toestand van een organisatie wordt gemonitord op basis van regelmatig samengestelde financiële overzichten. Het marketingproces is verantwoordelijk voor het beheren en ontwikkelen van de verkoop van een organisatie. Het boekhoudproces is gekoppeld aan de marketingprocessen om markttrends te monitoren en om de efficiëntie van verkoopacties die door de marketingprocessen worden geïnitieerd te beheren.

NLP biedt de mogelijkheid om tekstuele gegevens te analyseren, financiële overzichten te interpreteren, vergelijkende analyses uit te voeren en besluitvorming te ondersteunen. Het kan waardevolle inzichten genereren over markttrends, de effectiviteit van verkoopacties en mogelijke afwijkingen tussen marketingcampagnes en financiële uitkomsten. Bovendien kan NLP helpen bij het identificeren van risico's, het benadrukken van belangrijke informatie en het suggereren van verbeteringen in verkoop-promoties en financieel beheer.

1. Tekstanalyse:
   NLP-technieken kunnen worden gebruikt om tekstuele gegevens over markttrends, verkoopacties, financiële overzichten en andere relevante documenten te analyseren. Door technieken zoals tekstclassificatie, sentimentanalyse en informatie-extractie toe te passen, kunnen NLP-algoritmen waardevolle inzichten halen uit ongestructureerde tekstgegevens. Dit kan helpen bij het monitoren van markttrends, het beoordelen van de effectiviteit van verkoopacties en het identificeren van eventuele afwijkingen tussen marketingcampagnes en financiële resultaten.
2. Analyse van financiële overzichten:
   NLP kan helpen bij het analyseren van financiële overzichten door essentiële informatie zoals omzet, kosten, winst en uitgaven te extraheren en interpreteren. NLP-algoritmen kunnen automatisch relevante gegevens uit financiële rapporten verwerken en extraheren, waardoor snel analyses van financiële prestatie-indicatoren mogelijk zijn. Door NLP-technieken toe te passen, kan de boekhoudafdeling waardevolle inzichten krijgen in de financiële situatie van de organisatie en eventuele afwijkingen of inefficiënties in verkoopacties of marketingcampagnes identificeren.
3. Vergelijkende analyse:
   NLP maakt vergelijkende analyse mogelijk door tekstuele gegevens uit marketingrapporten, verkoopacties en financiële overzichten te vergelijken. Door de taalgebruik in marketingcampagnes te analyseren en te correleren met de bijbehorende financiële resultaten, kunnen NLP-algoritmen potentiële afwijkingen identificeren tussen het verwachte effect van marketinginspanningen en de daadwerkelijke financiële resultaten. Bijvoorbeeld, NLP kan situaties identificeren waarin een marketingcampagne een hoge verkoop genereerde, maar een onevenredige impact had op de kosten van de organisatie.
4. Ondersteuning bij besluitvorming:
   NLP kan ondersteuning bieden bij besluitvorming door automatisch belangrijke inzichten te identificeren en essentiële informatie in tekstuele gegevens te benadrukken. Door het taalgebruik in marketing- en financiële documenten te analyseren, kunnen NLP-algoritmen potentiële risico's signaleren, aandachtsgebieden benadrukken of verbeteringen suggereren in verkoopacties of financieel beheer. Dit kan besluitvormers in het proces van markt- en verkoopboekhouding helpen om geïnformeerde beslissingen te nemen op basis van een grondig begrip van markttrends, financiële implicaties en de efficiëntie van verkoopacties.

Door gebruik te maken van NLP in het proces van markt- en verkoopboekhouding kunnen organisaties dieper inzicht krijgen in de relatie tussen marketinginspanningen, financiële resultaten en de algehele efficiëntie van acties. Dit kan leiden tot een beter financieel beheer, verbeterde besluitvorming en een effectievere afstemming tussen marketingstrategieën en financiële doelstellingen. Dit stelt hen in staat om tijdig bij te sturen, kosten te optimaliseren en waardevolle kansen te benutten. Het is een waardevol instrument om de prestaties van de markt- en verkoopboekhouding te verbeteren en een solide basis te leggen voor een succesvolle en winstgevende bedrijfsvoering.

Beveiligings- en privacybeheer

Het bedrijfsproces voor beveiligings- en privacybeheer identificeert de bedrijfsmiddelen -- inclusief informatie -- van de organisatie en betrekt partijen door middel van activiteiten die beleid, procedures en praktijken evalueren, ontwikkelen, documenteren en implementeren om de bedrijfsmiddelen van de organisatie te beschermen, evenals de privacyvereisten van klanten, zakenpartners en alle andere belanghebbenden in de context van wet- en regelgeving.

Door CV toe te passen in het Security & Privacy Management proces kunnen organisaties de beveiliging versterken, gegevensbescherming waarborgen, ongeoorloofde activiteiten detecteren en een snelle incidentrespons mogelijk maken. Dit draagt bij aan een betere bescherming van bedrijfsmiddelen, privacy van gegevens en algehele veiligheid binnen de organisatie.

1. Toegangscontrole:
   CV-technieken kunnen worden gebruikt om visuele gegevens te analyseren en ongeoorloofde toegang te detecteren. CV-algoritmen kunnen bijvoorbeeld beveiligingscamera's gebruiken om gezichten te herkennen en te verifiëren, waardoor alleen geautoriseerd personeel toegang krijgt tot beveiligde gebieden. Dit versterkt de beveiliging en helpt bij het beschermen van bedrijfsmiddelen en privacygevoelige informatie.
2. Gegevensbescherming:
   CV kan ook worden ingezet om gegevensbescherming te verbeteren. Door CV-algoritmen te gebruiken, kunnen afbeeldingen en video's worden geanalyseerd om persoonlijk identificeerbare informatie (PII) te identificeren en te anonimiseren. Hierdoor kunnen organisaties voldoen aan privacyregelgeving en de vertrouwelijkheid van gegevens waarborgen.
3. Detectie van ongeautoriseerde activiteiten:
   CV kan helpen bij het identificeren van ongeautoriseerde activiteiten of inbreuken op de beveiliging. Door het gebruik van beveiligingscamera's en CV-algoritmen kunnen verdachte gedragspatronen worden gedetecteerd, zoals ongeautoriseerde toegang, vandalisme of diefstal. Dit stelt organisaties in staat om snel te reageren en gepaste maatregelen te nemen om de veiligheid te handhaven.
4. Incidentrespons:
   CV kan ook worden toegepast in het proces van incidentrespons. Door het monitoren van visuele gegevens, zoals bewakingsbeelden, kunnen CV-algoritmen verdachte activiteiten of incidenten detecteren en hier automatisch melding van maken. Dit versnelt de reactietijd en ondersteunt effectieve incidentrespons en forensisch onderzoek.

Conclusies:

In dit artikel hebben we geanalyseerd welke bedrijfsprocessen baat kunnen hebben bij het gebruik van kunstmatige intelligentie (AI). Door de Business Process Framework (eTom) te onderzoeken en te categoriseren op basis van machine learning, natural language processing en computer vision, hebben we inzicht gekregen in de potentiële rol van AI in verschillende niveaus van bedrijfsprocessen.

Uit onze analyse van Level 2-processen blijkt dat er verschillende domeinen zijn waar AI kan worden toegepast om processen te optimaliseren. Vooral op het gebied van marketing & sales en productmanagement zijn er veel mogelijkheden voor machine learning. Natural language processing is iets minder prominent inzetbaar, terwijl computer vision voornamelijk van toepassing is op het beheer van services en resources.

Bij de gedetailleerdere Level 3-processen hebben we enkele specifieke voorbeelden onderzocht en geanalyseerd. We hebben scores toegekend aan de mate waarin AI een rol kan spelen in elk proces. Hierbij hebben we geconstateerd dat machine learning en natural language processing vaak vergelijkbaar scoren, beiden hoog, of beiden laag. Computer vision daarentegen heeft zijn eigen specifieke toepassingsgebieden.

De bevindingen tonen aan dat AI een brede potentie heeft om verschillende bedrijfsprocessen te verbeteren en optimaliseren. Het implementeren van AI-oplossingen vereist echter zorgvuldige afwegingen en evaluaties, rekening houdend met de beschikbaarheid van gegevens, complexiteit van taken en bedrijfscontext.

Deze studie biedt een eerste inzicht in de mogelijkheden van AI in bedrijfsprocessen. Het benadrukt de noodzaak van voortdurende verkenning en onderzoek op dit gebied, waarbij organisaties worden aangemoedigd om de potentiële voordelen van AI te verkennen en te benutten om concurrentievoordeel te behalen in het snel evoluerende zakelijke landschap.

Hoewel dit onderzoek een waardevolle basis legt, is het belangrijk op te merken dat het geen definitieve gids is. Het implementeren van AI-oplossingen vereist maatwerk en voortdurende aanpassing aan de specifieke behoeften en doelen van elke organisatie. Daarom is het cruciaal om verder onderzoek te doen en de evolutie van AI en de impact ervan op bedrijfsprocessen te blijven volgen. Door voortdurend te innoveren en te verkennen, kunnen organisaties optimaal profiteren van de mogelijkheden die AI biedt om hun concurrentiepositie te versterken en waarde te creëren voor hun stakeholders.