Winkelmand

Geen producten in je winkelwagen.

Artificial intelligence

Management

The AI revolution: is jouw bedrijf er klaar voor?

Wat betekent Artificial Intelligence voor jouw bedrijf? Op het evenement 'The AI Revolution' duiken we in de theorie, maar kijken...

author Redactie MT

clock 0,5 min

Keller Rinaudo bouwde een robot die je je af en toe een glimlach geeft, of even moet gapen. De robot fungeert als vriend voor alle leeftijden, zo kan hij ook met je meelopen en kun je de besturing delen met vrienden of familie.

Management

Tedje van de week: de robot die je samen kunt besturen

Keller Rinaudo bouwde een robot die je je af en toe een glimlach geeft, of even moet gapen. De robot...

author Redactie MT

clock 0,5 min

digitalisering, steven van belleghem, klanten, artificial intelligence

Management

Hoe geef je leiding in een digitale wereld? 5 lessen van Steven Van Belleghem

Steven Van Belleghem is van grootste gedachteleiders in Europa op het gebied van social media, digitale trends en digitale marketing....

author Redactie MT

clock 1,5 min

Steven van Belleghem, Artificial intelligence, AI, klanten, klantenservice

Technologieën

Hoe win je klanten met artificial intelligence? 4 tips van Steven van Belleghem

We betreden een nieuwe fase van digitalisering; een periode van artificial intelligence en vergaande automatisering. ‘Bedrijven moeten daarom naar een...

author Redactie Beste Business Events

clock 1,5 min

Tijdens de Digital Transformers Awards afgelopen oktober stonden de meest ‘digitaal innovatieve’ bedrijven van Nederland op het podium. Er werd luid geaupplaudisseerd voor hun digitale prestaties. Of ze ook al bezig zijn met artificial intelligence?,werd hen gevraagd. ‘Jazeker’, antwoordde nagenoeg iedereen. Na wat doorvragen bleek dit toch anders. De meesten hadden wel plannen om hiermee aan de slag te gaan, maar waren er nog niet actief mee bezig. Die terughoudendheid om met je bedrijf in het diepe te springen is typerend voor veel Nederlandse mediabedrijven, stelt media-expert Carolien Vader. Ze adviseert mediabedrijven over strategie, relevante ontwikkelingen en trends. Dat is terug te zien op internationaal niveau, waar Nederland helemaal niet zo innovatief naar voren komt. [...] Binnen de branche is vooral de trend van print naar online belangrijk, maar ook artificial intelligence en robotisering komen steeds dichterbij. ‘Veel uitgevers vinden het lastig om te investeren in digitalisering, omdat ze niet zeker weten of en hoe het geld terugkomt. Bij een abonnementsmodel kun je je verdiensten simpelweg uitrekenen door het aantal abonnementen te vermenigvuldigen met het bedrag dat het kost. Met digitale innovatie is het minder duidelijk wat je eraan gaat verdienen. Maar als je het nu nog niet doet, ben je echt te laat.’ Invloed van Apple Digitale innovatie is grotendeels te danken aan de komst van de iPhone in 2007, stelt Vader. Steve Jobs presenteerde een destijds revolutionaire telefoon, die makkelijk in gebruik was en betere internetkwaliteit bood dan de smartphones die toen op de markt waren. ‘Dat was het moment dat mensen aan hun telefoon vergroeid raakten. We konden plots alles doen op de minicomputer in onze zak.’ Dat geldt vooral voor de jongere generatie van onder de 45, legt Vader uit. Mensen boven die leeftijdsgrens waren er al aan gewend om elke ochtend de krant te lezen, het achtuurjournaal te kijken en tijdschriften te kopen. Segmentatie via algoritmes Een andere belangrijke trend is segmentatie: het opsplitsen van je doelgroep en hen gepersonaliseerde producten en/of diensten aanbieden. Dit komt steeds meer voor in de media, denk maar aan de nieuwsbrieven die je ontvangt over onderwerpen die jij interessant vindt: politiek, kunst, economie of lifestyle & mode. Sociale mediaplatformen zoals Facebook maken hier ook slim gebruik van. Ze kunnen je middels algoritmes berichten laten zien op je tijdlijn die in jouw smaak vallen. ‘Zo ziet jouw tijdlijn er dus heel anders uit dan die van je collega’, licht Vader toe. Op de algoritmes van onder andere Google en Facebook liften vele bedrijven mee. Adverteerders, maar ook mediabedrijven die je zo nieuwsberichten kunnen sturen. ‘Het nieuws komt tegenwoordig naar ons toe, waar we er vroeger naar op zoek moesten gaan in bijvoorbeeld de krant’, zegt Vader. Maar het heeft ook een belangrijk nadeel: ‘Facebook en Google veranderen het algoritme regelmatig. Dat kan nadelig voor jouw bereik uitpakken. Daarom is het belangrijk dat je ook aan je eigen bereik blijft werken via je website. De redacties van mediabedrijven om hun bereik te vergroten niet meer opgedeeld werken. Voorheen bestonden er verschillende redacties voor print en online, dat is nu niet meer nodig. Elke redacteur moet voor alle kanalen kunnen produceren.’ Nieuw verdienmodel Daar is Han-Menno Depeweg, uitgever van NRC Digital, het helemaal mee eens. Hij was een van de finalisten van de Digital Transformers Awards. ‘Wij hadden onlangs een feestje op kantoor, omdat we onze online redactie hebben opgeheven’, lacht hij. ‘De redacties zijn samengevoegd, elke redacteur schrijft voor elk kanaal.’ Twee jaar geleden ging NRC een nieuw verdienmodel gebruiken: geen gratis content meer online weggeven, ook voor website-artikelen moet nu worden betaald. De abonnementskosten varieren van 12,50 euro tot 19,50 euro. Abonnees kiezen eigenlijk alleen nog hoe vaak ze de papieren krant willen ontvangen, digitale toegang zit er standaard bij. Veel media kiezen voor een paywall op de website, al varieert het nog of die soft of hard is. ‘Alleen NU.nl geeft nog gratis online content weg.’ Digitaal talent De HR-afdeling bij NRC let tegenwoordig ook op de digitale vaardigheden van potentiele nieuwe medewerkers. ‘Je hoeft geen digitaal wonder te zijn, maar je moet er wel mee overweg kunnen of er op zijn minst voor openstaan’, legt Depeweg uit. ‘Wij hebben intern een flinke cultuurverandering ondergaan om de organisatie toekomstklaar te krijgen. En opvallend genoeg kregen we daarbij soms de grootste weerstand van 22-jarigen, waar een 40-plusser met veel enthousiasme aan de slag ging. We hebben het waterval-principe toegepast: vind de early adopters en maak ze enthousiast, zij krijgen de middengroep mee en als laatst komt een handjevol mensen met meer weerstand. We zijn nog niet klaar met het proces, dat duurt nog jaren, maar we investeren graag in onze mensen. Je vliegt er niet uit als je er moeite mee hebt.’ Toekomst Ondanks dat het digitale proces nog in volle gang is bij NRC, heeft Depeweg al een schuin oog op de toekomst gericht. Want ook hij ziet artificial intelligence zijn intrede maken in de media. ‘Robots die korte nieuwsberichten maken kennen we al. Waar ik vooral naar kijk is de waarde van AI bij grote onderzoeksverhalen. Denk aan Panama Papers, daar was enorm veel research en data-analyse voor nodig. Als dat in de toekomst gedaan kan worden door robots, scheelt ons dat enorm veel mensenwerk. Daarnaast verwacht ik ook dat voice assistance groot wordt, zoals de Alexa app. Gebruikers zullen in de toekomst inspreken wat ze willen horen en een robot met AI-software zal het voor ze opzoeken.’

Management

Media moet ook aan de bak met AI

Nederlanders prijzen zichzelf regelmatig omdat we zo innovatief zijn, maar hoe zit dat in ons medialandschap? Zijn we daarin ook...

author Romy Donk

clock 4 min

‘Kunstmatige intelligentie’ is een term die spannend en hightech klinkt, maar het probleem is ook dat het van alles kan betekenen. Roepen dat je bedrijf iets doet met kunstmatige intelligentie – ook wel KI, artificiële intelligentie of AI – is net zoiets als zeggen dat je in de automotive industrie zit: het klinkt lekker, maar het maakt niet duidelijk of je zelfrijdende auto’s ontwikkelt of dat je een modderige sloperij runt. Toch is de opwinding over artificiële intelligentie (AI) en machine learning (ML) zeker niet onterecht. Want wat er allemaal met die technieken mogelijk is, ontwikkelt zich in hoog tempo, zeker als je bedenkt dat er al sinds de jaren vijftig van de vorige eeuw aan wordt gewerkt. De wetenschap had toen net ontdekt dat ons brein werkt met netwerken van neuronen. Psychologen, linguïsten en informatici begonnen zich af te vragen of het niet mogelijk was de werking van het menselijk brein na te bootsen met machines. Het startpunt was de vraag die wiskundige en computerpionier Alan Turing eind jaren veertig stelde: ‘Kunnen computers denken?’ Het antwoord op die vraag is nog steeds niet gevonden. Wat het lastig maakt, is dat niet duidelijk is wat intelligentie precies is. Mensen met een IQ van 132 kunnen niet per se alles goed, en mensen die ontzettend goed zijn in bijvoorbeeld rekenen, kunnen tegelijkertijd heel slecht zijn in het onthouden van namen. Turings vraag was weliswaar het beginpunt voor de eerste AI-onderzoekers, maar inmiddels is die vraag niet meer zo relevant. ‘De vraag of machines kunnen denken is ongeveer net zo relevant als de vraag of een duikboot kan zwemmen’, aldus de bekende Nederlandse computerwetenschapper Edsger Wybe Dijkstra. Aan hem hebben we onder meer het algoritme te danken waarmee praktisch alle routenavigatiesystemen werken. De vraag is overbodig, vond Dijkstra, omdat we ons gewoon in computers en hun mogelijkheden kunnen verdiepen zonder te weten wat we onder ‘denken’ moeten verstaan. In de zoektocht naar serieuze kunstmatige intelligentie heeft de vergelijking met menselijke intelligentie wel steeds opnieuw voor flinke teleurstellingen gezorgd. Het onderzoek heeft steeds hetzelfde patroon gevolgd: een paar mensen zijn veel te optimistisch over wat er mogelijk zal zijn, investeerders en overheden worden daar wild enthousiast over, vervolgens vallen de resultaten tegen en daardoor drogen de budgetten op, totdat er toch weer nieuwe ontwikkelingen zijn waardoor de cyclus opnieuw begint. Voor de magere tijden is zelfs een woord bedacht: AI-winter, en de Wikipedia-pagina die alle AI-winters opsomt, is indrukwekkend lang. AI-zomer Kunstmatige intelligentie begon met programma’s die voor mensen destijds verbluffend waren. Niemand had ooit verwacht dat computers verder zouden gaan dan simpel rekenwerk, maar in de jaren zestig bleek ineens dat ze meetkundige stellingen konden bewijzen en Engelse zinnen konden leren. In de jaren zeventig en tachtig waren expert systems de eerste succesvolle vorm van AI. De apparaten werden gevuld met een database vol bedrijfsgegevens en beslisregels en konden zo helpen bij van alles, van medische diagnoses tot het monitoren van de veiligheid van waterdammen. Voordat computerbedrijf DEC in 1980 zijn expert system XCON neerzette, moesten klanten elk kabeltje en elk stukje software apart bestellen. In 1986 bespaarde het bedrijf dankzij het nieuwe systeem 40 miljoen dollar per jaar door snellere assemblage, minder foute leveringen en meer tevreden klanten. Maar hoe succesvol en intelligent zulke systemen ook waren, ze moesten nog steeds vooraf voorgeschreven krijgen wat ze moesten denken. De XCON bijvoorbeeld bevatte 2.500 regels. Daar kwam verandering in toen er grote stappen werden gezet in de computerwetenschap en in de productie van hardware. Daardoor is het nu weer hoogzomer in de AI. Iedereen heeft het erover en net als bij alle voorgaande AI-zomers zijn er mensen die zeggen dat we zeer binnenkort computers en robots zullen ontmoeten die slimmer zijn dan mensen. Computers zijn eindelijk krachtig genoeg geworden om de elektrische dromen van de computerwetenschappers te kunnen realiseren. Toegenomen rekenkracht en goedkope opslagruimte zorgen ervoor dat computers grote hoeveelheden data kunnen analyseren. De grote revolutie die zich daardoor nu kan voltrekken, is dat we computers niet langer behandelen als een blinde machine die vooral goed kan optellen en aftrekken, maar als een intelligent apparaat waar we meer algemene vragen aan kunnen stellen – of die zelfs vragen kan beantwoorden die niet per se van tevoren gesteld worden. Het hele artikel over AI, Machine Learning en Deep Learning leest u in het nieuwe nummer van MT, dat in het teken staat van data. 

Management

Alles wat je wil weten over AI en machine learning

Tot voor kort was artificiële intelligentie nog voorbehouden aan sciencefictionfilms, maar inmiddels tel je als bedrijf bijna niet meer mee...

author Jaap Meijers

clock 3 min

Artificial Intelligence (AI) kan de kosten van marktonderzoek enorm reduceren. Computers verwerken data en doen geautomatiseerde voorspellingen. ‘We hebben bij Insites Consulting het experiment gedaan en in een community bots de vragen laten stellen. De efficiëntie nam met 80 procent toe! Onder meer omdat we minder tijd in moderatie hoefden te stoppen. Computers kunnen op basis van woordkeuze ook voorspellen of mensen nog verder zullen deelnemen. Daardoor is er minder verloop en dus meer participatie’, zegt Niels Schillewaert, managing partner en co-founder bij InSites Consulting. ‘Maar om bijvoorbeeld humor of ironie te interpreteren, om gedrag te verklaren en te begrijpen, hebben we mensen nodig. Mens en machine samen kunnen enorm efficiënt zijn: machines nemen de repetitieve taken over en de mens krijgt ruimte om creatief bezig te zijn. Het repetitieve, descriptieve onderzoek in marketing staat onder zware druk, maar verklarend onderzoek zal belangrijker worden’, aldus Schillewaert. Data rich, insight poor Door de digitalisering wordt marketing steeds meer data driven. Facebook, Spotify etc. zitten op een constante en omvangrijke datastroom. ‘Als ze een nieuwe feature willen introduceren kunnen ze die heel snel gericht testen op een klein publiek en zien ze ook instant wat werkt en niet werkt. Die evolutie zal marktonderzoek en marketing zoals we het kenden definitief veranderen.’ Organisaties hebben massa’s interessante data voorhanden via hun eigen Facebook-pagina, Twitter stream, Google Analytics… Keerzijde van de medaille: marketeers en brand owners hebben het idee dat ze alles weten en denken minder research nodig te hebben. Dat is een vals gevoel, waarschuwt Niels. ‘De data die we online binnen krijgen is niet altijd even betrouwbaar én social is niet de hele wereld. Door de massa gegevens zijn we data rich, maar insight poor. De challenge zal zijn om de online en offline datastromen samen te brengen én daarmee de brug naar sales te slaan, door die data te koppelen aan koopgedrag, wanneer dat tenminste mag van Europa.’ Validiteit van data monitoren Een andere uitdaging is de kwaliteit van data. Er is veel data beschikbaar, maar ze is niet altijd even kwalitatief. Vorige week nog kwam uit dat Facebook het bereik van hun adds stelselmatig overdrijft om adverteerders te lokken. In de VS bleken ze in een bepaalde leeftijdscategorie meer Amerikanen te bereiken dan dat er in werkelijkheid zijn. ‘Zijn we tevreden met data die 60% correct is, maar die we op de helft van de tijd en aan de helft van de kost kunnen bemachtigen?’ Dat terwijl het amper een jaar geleden is dat uitkwam dat Facebook de tijd die een gemiddelde gebruiker spendeert aan het bekijken van advertenties opblaast. Facebook telde elke video-advertentie die gedurende minstens drie seconden bekeken werd, mee als een ‘view’ waarvoor het de adverteerder een vergoeding kon aanrekenen. Facebook gaat voor gegevens als de locatie, leeftijd etc. van zijn leden trouwens enkel af op de informatie de leden zelf opgeven en controleert die data niet. ‘Wie een marktonderzoek leidt, moet ook aan risk management doen: zijn we tevreden met data die 60% van de realiteit dekt, misschien minder correct is, maar die we op de helft van de tijd en aan de helft van de kost kunnen bemachtigen?’, zegt Schillewaert. Hoe kunnen we waken over de correctheid van onze data als we er volledig afhankelijk voor zijn van Facebook of Google? ‘Er zal met de tijd een zekere openheid moeten komen en nieuwe spelers zullen kwaliteitsstrandaarden opgelegd krijgen door de markt’, weet Schillewaert. ‘Het is een zelfregulerend mechanisme en daarnaast zorgen organisaties als Esomar, dat wereldwijd marktonderzoek en data-analyse promoot, voor guidelines en educatie.’ Dergelijke instanties zullen overal opduiken om de bereikcijfers die bedrijven voorhouden, door een onafhankelijke instantie te laten controleren.

Technologieën

Het einde van klassiek marktonderzoek

Klassiek marktonderzoek staat onder zware druk, omdat het met AI efficiënter kan, aldus Niels Schillewaert, managing-partner van InSites Consulting.

author Bjorn Cocquyt

clock 2,5 min

Ik schrijf dit stukje onderweg naar San Francisco. Samen met een kleine groep geprivilegieerde enthousiastelingen zal ik daar de toekomst van de automobielsector en mobiliteit te verkennen en in het verlengde daarvan de impact op de samenleving en businessmodellen. The Future of Automotive hebben we deze trip gedoopt. Spontaan bracht iemand de iconische DeLorean in herinnering uit de film Back to the Future. In die film uit 1985 vliegt Marty McFly dertig jaar de toekomst in. Een toekomst zonder… internet. Dat kwam immers pas in 1993 en werd in de film nog niet voorspeld. In de jaren negentig konden we ons amper voorstellen hoe een wereld mét internet eruit zou kunnen zien. Nu kunnen we ons geen wereld meer zonder voorstellen. Neem het internet weg en onze samenleving klapt in elkaar. Dat is in amper twintig jaar tijd gebeurd. In die twee decennia zijn onze auto’s nauwelijks veranderd, net zomin als de wegen en de infrastructuur… Uiterlijk zien we minder nieuwigheden dan we hadden voorspeld. Zelfs een Tesla is geen futuristisch uitziend vervoermiddel, maar gewoon een auto. Onder dat uiterlijk is die Tesla wel ongelooflijk nieuw, vooral omdat het een internetauto is geworden. Zo is ook de wereld onderhuids compleet gedigitaliseerd. Businessmodellen gaan op de schop en nieuwe modellen veroveren met schijnbaar vanzelfsprekend gemak de oude wereld, die onmachtig toekijkt. De automotive sector wordt helemaal herschreven. En snel ook. Neem het internet weg en onze samenleving klapt in elkaar De gouden driehoek artificiële intelligentie, big data en robotisering is na internet het volgende ‘nieuwe ding’ en de impact ervan zal nog ingrijpender zijn dan we nu vermoeden. Binnen twintig jaar kunnen we ons geen wereld zonder die drie meer voorstellen. Echt niet. Neem autonome auto's. Het kloppend hart daarvan is artificiële intelligentie, dat gigantisch veel data kan verwerken en waardoor de auto’s constant leren en slimmer worden. Die data worden gegenereerd door de talloze sensoren in de auto zelf, maar ook door andere connected voertuigen en allerlei databronnen die met auto's, infrastructuur en rijomstandigheden te maken hebben. Een zelfrijdende auto is… een robot. Een elektrische. De verbrandingsmotor is dood. Binnenkort hebben we het trouwens niet meer over zelfrijdende auto’s of autonome voertuigen, maar over auto’s. En over voertuigen. Die andere, verdwijnende soort, zullen we mensbestuurde voertuigen noemen. Gevaarlijke objecten. En wanneer auto’s eenmaal autonoom rijden en wij gewoon vervoerd worden van A naar B, kopen we geen auto’s meer, maar gebruiken we mobility as a service. Binnen twintig jaar is dat even gewoon als WhatsApp, Netflix, Spotify... Technologie vreet de oude wereld weg en de nieuwe... is heerlijk. AI, big data en robotisering zijn binnenkort niet meer weg te denken en maken onze steden weer leefbaar. Weg files. Weg vervuiling. Weg infrastructuur gebouwd rond auto’s, met grote parkeerplaatsen. Weg duizenden verkeersdoden. Nieuwe businessmodellen gaan de oude vervangen. Niet alleen in de wereld van de mobiliteit. Dit is pas dag twee van de nieuwe wereld en dat betekent dat iedereen nog de mogelijkheid heeft om mee te surfen op deze nieuwe technologische ontwikkelingen. Dat vraagt lef. Dat vraagt ondernemerschap. Dat vraagt om een open, onderzoekende geest, die niet naar morgen kijkt vanuit het heden, maar vanuit de toekomst en die met die wetenschap de eerste stappen zet om klaar te zijn voor de Day After Tomorrow.

Digitale transformatie

Technologie vreet de oude wereld op, en dat is prima

De gouden driehoek artificiële intelligentie, big data en robotisering is na internet het volgende ‘nieuwe ding’ en de impact ervan...

author Rik Vera

clock 2,5 min

Het is misschien twee, drie jaar geleden dat het begon rond te zingen: kunstmatige intelligentie. Maar in 2017 word je ermee doodgegooid. Geen congres, geen workshop of lezing zonder dat de woorden ‘kunstmatige intelligentie’, of liever nog ‘artificial intelligence’, vallen. De onderliggende boodschap: alles, maar dan ook alles is anders als computers zelflerend worden. Sciencefiction Die opwinding is terecht. Producten en diensten die vijf jaar gelden nog je reinste sciencefiction leken, komen nu gewoon op de markt. Zelfrijdende auto’s hebben de weg naar onze steden al gevonden en wachten alleen nog op groen licht van de wetgever. Scans van patiënten worden sneller door computers geanalyseerd dan door een röntgenoloog. Onze smartphone slaat elke stap die we doen op en weet op basis van al die data steeds beter ons gedrag te voorspellen. Hype rond AI Maar er is ook zeker sprake van een hype. Als je als bedrijf niet aan ‘AI’ doet, loop je achter. En omdat je natuurlijk niet het kneusje van de branche wilt worden, roep je heel hard dat je heel druk bent met AI. De redacteuren van MT ondervonden het zelf. Twee bedrijven werden onlangs na een praatje over AI getackeld door een van onze redacteuren. Wat mooi dat ze met AI bezig waren. Of we ze daarover konden interviewen? ‘Euh, nou, euh, we zijn er wel mee bezig, maar...’ Wat bleek: de bedrijven waren wel druk met ‘big data’, maar de analyse van de data gebeurde nog gewoon ‘met de hand’. En ze zijn niet de enige die de term voor marketingdoeleinden misbruiken. Ook al gesignaleerd: AI-bier en ‘zelflerende’ rotibakmachines. Grappig en soms een beetje sneu. En de hype, die gaat vanzelf over. Uiteindelijk blijven die bedrijven over die er wel echt serieus mee bezig zijn.

Management

De hype rondom artificial intelligence

Veel bedrijven claimen bezig te zijn met AI. Doe je dat nog niet, dan ben je het kneusje van de...

author Thijs Peters

clock 1 min

Intensive care-monitoren die zichzelf aanpassen aan de patiënt, software ontwikkelen die hartaanvallen kan voorkomen en zelfs kanker voortijdig kan vaststellen. Het zijn dingen die Philips nu al kan met behulp van artificial intelligence (AI). Op de consumentenmarkt probeert de multinational in alles te voorzien dat een patiënt nodig heeft. Medisch advies op afstand en techniek die je slaap monitort. Maar ook slimme tandenborstels die je gebit leren kennen en je advies geven met behulp van gegevens van je tandarts. Context van de patiënt begrijpen Volgens Jeroen Tas, chief innovation and strategy officer, focust Philips zich nu op twee gebieden binnen de gezondheidszorg. ‘Een beter begrip van de patiënt ten eerste, daarnaast willen we de zorg optimaliseren’, legt Tas uit. Met het beter begrijpen van een patiënt doelt hij vooral op het in context kunnen plaatsen van een situatie. Als iemand op de intensive care ligt met hartproblemen, wordt via monitoren de bloeddruk, ademhaling en hartslag gemeten. ‘Maar we kunnen een patiënt beter helpen als we meer informatie over zijn situatie hebben. Onder andere de genetische informatie, mentale en fysieke gesteldheid, (leef)gedrag en klinisch verleden. Die informatie kan de monitor interpreteren, waardoor er misschien een andere diagnose gesteld wordt dan wanneer je dit als arts niet zou weten. Ook in minder schrijnende situaties kan AI je gezondheid ondersteunen. De eerdergenoemde ‘slimme’ tandenborstel bijvoorbeeld. Die poetst niet alleen je tanden, maar houdt ook de informatie over je mond bij. En koppelt het vervolgens aan gegevens van je tandarts, zodat je misschien op een betere manier gaat poetsen. De tandarts is hiermee ook geholpen. ‘We zijn ook bezig met ondersteuning voor zwangere vrouwen’, aldus Jeroen Tas. ‘We proberen potentiële problemen van tevoren al te zien en daarmee de vrouw te ondersteunen. Na de geboorte willen we kijken hoe we de moeder kunnen helpen om inzicht te geven in de ontwikkeling van de baby.’ Optimaliseren van de zorg Wanneer er beter inzicht bestaat in de situatie van een patiënt, kan ook de zorg worden geoptimaliseerd. ‘Dat is ons tweede focuspunt’, legt Tas uit. Philips biedt in steeds grotere mate ‘connected devices’ aan, apparaten die zijn aangesloten op het internet. ‘Daarmee kan de informatie die gemeten wordt bij een patiënt door gecommuniceerd worden, zonder dat de patiënt daar zelf iets voor hoeft te doen. Dit is nu nog niet bij alles zo, maar dat is in de toekomst wel de bedoeling. Met die informatie kan een zorgpad voor de patiënt worden uitgestippeld. Want stel nu dat iemand met slaapapneu ook nog diabetes en hartfalen heeft? Dat wordt ontzettend ingewikkeld. Artificial intelligence gaat patronen zoeken in de informatie en de complexiteit interpreteren. Zo kan de zorg thuis verbeterd worden, maar ook in het ziekenhuis. Monitoren begrijpen de informatie en kunnen eerder waarschuwingen afgeven wanneer het mis dreigt te gaan.’ HealthSuite Naast het oplossen van acute problemen, richt Philips zich vooral ook op het voorkomen van problemen. Voor beiden is HealthSuite bedacht, een cloud platform waarop applicaties gebouwd kunnen worden waarmee je je eigen gezondheid als consument of patiënt kunt bijhouden. Tas: ‘Zo kun je alle elementen van je gezondheid meten, zoals je slaap, suikerspiegel, hartslag en medicatie. Daarnaast wordt alle informatie uit je patiëntendossier, maar ook van artsen, behandelaars, specialisten en je verzekeraar toegevoegd. Al die informatie wordt gekoppeld aan elkaar. Zo hebben de artsen– en jijzelf dus ook – een veel completer overzicht van een situatie.’  Algoritmes op het de HealthSuite platform houden de situatie komen in actie wanneer er iets te voorkomen valt. Dat kan uiteenlopen van nieuwe therapie aanraden om te voorkomen dat iemand valt tot het voorkomen van een hartaanval door in te springen met extra medicatie. Wanneer er verandering optreedt bij een patiënt merkt het algoritme dit op. Er wordt gekeken naar wat de verandering inhoudt en wat het voor gevolgen kan hebben. Daarnaast vergelijkt het algoritme profielen van patiënten met vergelijkbare situaties en welke actie daarbij geholpen heeft. Aan de hand van die resultaten trekt het algoritme zelf een conclusie en wordt een bepaalde actie aangeraden. GDPR Het verzamelen en gebruiken van al deze privacygevoelige informatie kan niet zomaar, vooral in het kader van de GDPR, die begin 2018 in werking treedt. ‘De patiënt moet hier expliciet toestemming voor geven’, legt Tas uit. ‘In principe is de partij die de data genereert ook eigenaar van de data, zoals het ziekenhuis. Maar in de meeste gevallen krijgen wij onder bepaalde voorwaarden wel toestemming om geanonimiseerde data te gebruiken. Dat komt omdat wij een belangrijke rol spelen in het interpreteren van de data. Die informatie gebruiken wij ook weer voor het optimaliseren van ons algoritme.’ Toekomst Philips heeft in duizenden ingenieurs in dienst, waarvan 60 procent fulltime met AI-software en analytics werkt. ‘Jaarlijks investeren we 1,7 miljard euro wereldwijd in research & development. Ongeveer 600 miljoen daarvan gaat naar Nederland.’ Volgens Tas gaat ‘een belangrijk deel’ van deze investering naar de ontwikkeling van artificial intelligence, maar hij wil niet aangeven hoeveel exact. Met die investeringen verwacht hij dat binnen nu en drie jaar alle producten van Philips draaien op AI-software. ‘Dan pas gaan we echt aan de slag met gezondheidszorg, want wat we nu doen is eigenlijk nog ziektezorg.’

Management

Philips kan met AI hartaanvallen voorkomen en kanker ontdekken

Artificial intelligence helpt veel branches met sprongen vooruit. Zo ook de zorg, waar personal health steeds populairder wordt. Philips is...

author Romy Donk

clock 3,5 min

Van communicatiespecialist tot juridisch medewerker, via het Job Marketing Platform kun je elke vacature vervullen. Dat is het idee, legt medeoprichter en CEO van VONQ, Wouter Goedhart, uit. Hij begon het bedrijf ruim tien jaar geleden, samen met Tycho van Paassen en Remy Verhoeven. Specialiteit van het bedrijf is voorspellende analytics, maar hoe werkt dat precies? Hoe werkt het algoritme precies? ‘De werking is vergelijkbaar met het algoritme van Netflix. Kijk je regelmatig series en kies je vanavond voor een documentaire, dan gaat Netflix je voortaan series en documentaires in dat genre aanbevelen. Ons algoritme doet ongeveer hetzelfde met vacatures, het leert van de acties. Heeft een bedrijf een vacature op Facebook of Monsterboard geplaatst en werkte dit goed, dan beveelt het algoritme dit ook aan als dat bedrijf een vergelijkbare vacature wil plaatsen. Dat geldt ook voor andere bedrijven, die profiteren van de acties van anderen. Als Microsoft eenzelfde vacature wil plaatsen als Heinz, en die vacature was succesvol op een nichewebsite als AngelList of TechCrunch, dan raadt het algoritme dit kanaal ook aan aan Microsoft. Daarnaast geven we aanbevelingen voor de titel die je gebruikt, synoniemen voor de functie en SEO-woorden. Op die manier komen bedrijven in aanraking met kanalen die ze misschien nog niet kennen, maar die wel erg succesvol zijn.’ Sinds wanneer werken jullie met voorspellende analytics? ‘We begonnen tien jaar geleden met een simpel Excel-bestand. Daarin hielden we bij welke vacature via welk kanaal was vervuld en hoeveel respons het opleverde. Dat liep destijds nog voornamelijk via de grote vacatureplatforms, zoals Monsterboard en de Nationale Vacaturebank. Onze vinkjes veranderden na een tijdje in linkjes met UTM-codes, zodat we meer informatie hadden over de gebruiker. Toen begonnen we met het aanleggen van een database. Zo konden we elke vacature identificeren en in een hokje plaatsen. Hoe meer data we verzamelen, hoe beter we kunnen voorspellen welke kanalen populair zijn voor bepaalde vacatures. Vorig jaar zijn we actief gestart met artificial intelligence, waardoor onze voorspellende waarden nog beter zijn geworden.’ Kunnen bedrijven hun vacatures niet evengoed zelf plaatsen? ‘De vacaturemarkt is flink veranderd. Vroeger plaatste elk bedrijf zijn vacatures bij grote vacaturebanken, dat is tegenwoordig niet meer zo. Social media speelt ineens een grote rol. Daarnaast zijn er steeds meer websites voor nichemarkten, dus specifieke websites voor developers, journalisten, juridische medewerkers, econometristen en engineers. Omdat het aanbod zo groot is, is het voor bedrijven die vaak vacatures hebben handig om een tussenpersoon te hebben. Dat zijn wij. Een soort Booking.com van de vacaturewereld.’ Hoe werkt het platform precies? ‘Grote bedrijven met duizenden medewerkers hebben regelmatig vacatures voor verschillende afdelingen uitstaan. Ze vullen hun criteria in op ons Job Marketing Platform en krijgen specifiek advies over de kanalen die ze het beste kunnen gebruiken, waarom en hoeveel reacties en sollicitatiegesprekken ze daaruit kunnen halen. We kunnen dat zo specifiek aangeven, omdat we tien jaar lang data verzameld hebben van al eerder vervulde vacatures. Daarmee hebben we een algoritme gebouwd dat het aantal reacties kan voorspellen, maar ook de kwaliteit hiervan. Niet elke reactie past natuurlijk bij de vacature. Wij weten namelijk ook waar je mensen van een bepaalde leeftijd, opleidingsniveau, geslacht en ervaring kunt vinden. Dat biedt zekerheid aan het bedrijf dat een vacature snel wil vervullen. Ook is het gemak van het zelf niet hoeven uitzoeken voor bedrijven wel een voordeel, vermoed ik.’ Kun je een voorbeeld geven? ‘Microsoft is een van onze grote klanten. Het hoofdkantoor is gevestigd in Dublin en ze zijn regelmatig op zoek naar account executives. Via ons platform stellen ze een recruitment-campagne samen. Stel dat ze honderd account executives zoeken, dan berekenen wij dat ze daarvoor 40 miljoen impressies van de vacature nodig hebben en 140.000 websitebezoekers, waarmee je duizend sollicitaties binnenkrijgt. Als het om een handjevol vacatures gaat, adviseert het algoritme dit volledig automatisch. Bij grotere campagnes helpen wij mee. We hebben daarvoor specialisten in dienst genomen, om het algoritme steeds slimmer en beter te maken. Uiteindelijk gaat alles dan automatisch.’ Wat voor invloed heeft artificial intelligence op VONQ? ‘We groeien enorm snel. Vorig jaar groeiden we 50 procent in omzet, dit jaar is dit 40 procent. Exacte getallen kan ik niet noemen, omwille van de concurrentie. We weten die groei mede in te zetten via ons platform, dat met artificial intelligence ​steeds betere aanbevelingen en uitkomsten kan bieden.​ Want hoe meer data, hoe specifieker ons advies wordt.’

Management

Algoritme VONQ voorspelt hoeveel gesprekken je uit een vacature haalt

Grote bedrijven als Microsoft, Heinz en KPN hebben vanwege hun omvang regelmatig nieuw personeel nodig. Marketing-recruitmentorganisatie VONQ bouwde voor deze...

author Romy Donk

clock 3 min

Steven van Belleghem, Artificial intelligence, AI, klanten, klantenservice

MT/Sprout Academy

Steven van Belleghem: ‘AI gaat over klanten, niet over technologie’

Met de komst van artificial intelligence verandert de relatie tussen bedrijven en klanten drastisch. ‘Willen bedrijven klantgericht blijven dan moeten...

author Lotte Elbrink

clock 2,5 min

Robots, David Lee, Innovatie, Machine Learning, menselijke banen, baan, toekomst

Management

Tedje van de week: Baan van de toekomst voelt niet als werk

Machine learning zorgt ervoor dat de komende tien jaar mogelijk 25 miljoen banen verdwijnen. ‘Zelfs de slimste en best betaalde...

author Redactie MT

clock 0 min

Eigenlijk vertrouwen we elke dag al op machines. Denk aan je auto, een vliegtuig, je laptop en smartphone. Waarom vinden we de stap naar zelfsturende auto’s dan zo groot? Het is interessant, zo lang het maar niet om onze eigen auto gaat. Dan vinden we het ineens een minder goed idee. Risicoanalyse Toch gaat het gebeuren, stelt voormalig NASA-astronaut Dan Berry. ‘We gaan onszelf in situaties vinden waarin wij niet de macht hebben, maar de machine. Zoals bij zelfsturende auto’s. En dat is spannend, want waarom zou je een machine vertrouwen?’ Hij geeft het voorbeeld van een zelfsturende auto op de weg, een schoolbus met kinderen komt in tegengestelde richting aanrijden. Er is geen ruimte om elkaar te passeren, dus een van de auto’s zal verongelukken. Wie zal het zijn? ‘Zit jij in een zelfsturende auto, dan maakt de software heel snel een berekening van het ongeluk. Jij, of een bus vol kinderen? Uiteraard laat de auto jou dan verongelukken, om de rest te redden. Dat heeft je auto al bedacht, lang voordat jij eruit bent. En wie wil nou zo’n auto kopen?’ Hij geeft een ander voorbeeld: ‘Er bestaan al machines die huizen bouwen. Elke beweging is hetzelfde wanneer de machine bijvoorbeeld een muur bouwt. Maar deze robot kan niet anticiperen op bewegingen die niet geprogrammeerd zijn. Als je per ongeluk in de weg loopt, ben je dood.’ Het is daarom ook helemaal niet raar dat wij robots niet vertrouwen, vindt Berry. Persoonlijke ervaring Maar wat is dan wel goed aan robotisering? ‘Wanneer een robot jouw ervaring persoonlijker en beter maakt’, antwoordt Berry. ‘Stel, je bent een oude vrouw en je begint dement te raken. Je gaat normaal gesproken elke dag wandelen in de omgeving, maar weet soms de weg niet meer terug te vinden. Daarom blijf je maar thuis. Ze woonde in een community-omgeving, dus had gemakkelijk om hulp kunnen vragen van een van haar buren. Dat wilde ze echter niet, omdat haar buren er dan achter zouden komen dat ze dement werd. De schaamte en veroordeling kon ze niet aan, dus zei ze niks. Had ze een robot gehad die elke dag met haar kon wandelen en haar naar huis kon begeleiden, dan was haar leven aanzienlijk verbeterd.’ Vertrouwen Hoe je het onderscheid kunt maken tussen een goede ervaring of een mogelijk slechte ervaring, is lastig. Daarom pleit Barry ervoor dat we de makers van de robots vertrouwen. ‘Ik heb vrienden die robots bouwen en ik vertrouw hen blindelings. Daarom vertrouw ik erop dat de robot die zij maken ook te vertrouwen is.’ Natuurlijk kennen we niet allemaal de makers van de robots om ons heen, maar daar hebben we bijvoorbeeld open sourcing voor, vindt Barry. ‘Stel de juiste vragen en vraag door. Zorg dat jij erop kunt vertrouwen dat het klopt.’ De CTO van Amazon, Werner Vogels, onderschrijft het belang van vertrouwen van de consument. Niet alleen in robotisering, maar ook in het bedrijf. Amazon test daarom met de ‘menselijke kant’ van artificial intellingence. Zo lanceerde het bedrijf een apparaat dat gestuurd wordt door de Alexa Voice Service, een vrouwelijke stem die reageert op je vragen en opdrachten. Dat werkt al zo simpel als ‘Alexa, wat eten we vanavond?’ of ‘Alexa, bestel een Uber’. Vogels: ‘Nu is 10 procent van alle zoekopdrachten spraakgericht, maar dat zal enorm gaan oplopen. Dat komt omdat we meer vertrouwen hebben in een stem. Wanneer je een gesprek voert met iemand, doe je dat ook het liefst face-to-face. Het gezicht en de stem wekken meer vertrouwen op dan een WhatsAppje of mailtje.’ Voorlopers Uit onderzoek naar digitalisering van bedrijven van MIT en Deloitte blijkt dat Nederlandse bedrijven het goed doen, ten opzichte van het mondiale niveau. 31 procent van de Nederlandse bedrijven is naar eigen zeggen ‘digitaal volwassen’, ten opzichte van 25 procent wereldwijd. Bovendien valt ongeveer een derde van de Nederlandse bedrijven in de categorie ‘Fast moving experimenters’, waarvan 84 procent aangeeft succesvolle experimenten uit te voeren. Philips is een van de Nederlandse bedrijven die het goed doet wat betreft digitalisering. Het was ook nodig, beaamt CEO Frans van Houten. ‘In een tijd dat veel bedrijven failliet gaan omdat ze niet meegaan met de digitalisering, moesten wij ook het roer omgooien. We zijn daar zes jaar geleden mee begonnen en het duurde langer dan ik dacht’, lacht Van Houten. Philips investeerde de afgelopen jaren flink in gezondheidstechnologieën. Zo werd bijvoorbeeld de Healthsuite ontwikkelt, een online, persoonlijk dashboard waar je je gezondheid kunt bijhouden. Wanneer je contact op wilt nemen met een dokter, kan dat via een videoverbinding. De arts bekijkt op afstand wat er aan de hand is en of een huis- of ziekenhuisbezoek noodzakelijk is. ‘Daarnaast houden wij de gegevens van onze cliënten bij en controleren we wie meer aandacht behoeft. Dan kunnen we bijvoorbeeld een verpleger op huisbezoek sturen.’ Lees ook het profiel van Frans van Houten.

Management

‘Waarom zou je een robot vertrouwen?’

Het thema van StartupFest 2017 was helder: vertrouwen. Vertrouwen in robots en de toekomst die we niet meer tegen kunnen...

author Romy Donk

clock 4 min