- Leestijd: 4 minuten
Waarom data en Ai oplossingen bij
organisaties vaak niet goed werken
Bedrijven digitaliseren volop en proberen de eerste stappen te zetten om data gedreven te werken en Artificial Intelligence (AI) toe te passen in hun bedrijfsprocessen. Zet je dit namelijk goed in, dan kun je daadwerkelijk betere beslissingen nemen en daardoor doelstellingen realiseren, zoals een hogere omzet, verbetering in kwaliteit en het optimaliseren van processen om betere producten of diensten maken tegen lagere kosten.
De definitie van data gedreven werken wordt nogal verschillend bekeken. Een deel beschouwd data gedreven werken als het inzetten van inzichten vanuit data en dashboards om de klant van morgen te bedienen. Data gedreven werken kan echter veel meer zijn, wanneer data inzichten direct worden omgezet in adviezen die jou ondersteunen de beste keuzes en beslissingen in het operationele proces te maken.
Wanneer een AI-model wordt ingezet wordt veelal gedacht dat het met het maken ervan klaar is. Zo wordt een statische oplossing neergezet; wat wil zeggen dat het model niet kan leren van de gebruikers feedback en dus niet met uitzonderingen, zoals menselijke input/expert ervaringen, kan omgaan. Voor de essentie van AI; het nabootsen van het slimme brein van de mens, heb je de mens, de experts, altijd nodig. Want niet alleen wat er gebeurt, maar vooral waarom is van belang. En juist dat wordt nu vaak niet vastgelegd.
Het onderwijs staat voor een grote uitdaging met het groeiende lerarentekort. In deze sector is 54,2% van het verzuim te wijten aan werkdruk of stress (bron TNO). Hiermee staat de onderwijssector op de 4e plaats qua ziekteverzuim (bron AOB). Wij geloven dat dit verzuim kan worden verminderd of voorkomen met slimme softwareoplossingen.
Wat vaak mis gaat bij het melden van verzuim
Op het moment van een verzuimmelding wordt je als leidinggevende niet geholpen met de relevante context vanuit de verzuimhistorie van de betreffende medewerker, terwijl het wel relevant is voor het inschatten hiervan. Het actief gebruiken van deze data helpt om effectief te reageren op het gemelde verzuim, zodat dit jou kan helpen een beter gesprek met de medewerker te voeren.
Vervolgens is het van groot belang dat het gesprek tussen medewerker en leidinggevende wordt vastgelegd.
Denk hierbij aan voorbeelden zoals: wanneer verwacht je weer aan de slag te kunnen? Welke taken moeten in de tussentijd worden overgedragen? Kunnen we jou helpen zo snel mogelijk weer aan de slag te gaan? Is het verzuim werk gerelateerd? Kan ik op afstand werken? Dit “extra data” ophalen over de context van de ziekmelding (feedback) helpt om verzuim in te toekomst optimaal te managen.
Door die ‘extra’ context data/informatie kan een bedrijf écht beter en effectiever werken.
Van alleen maar data verzamelen leer je niets. Door op een interactieve en dynamische manier data op te halen en daarvan te leren wordt je als bedrijf slimmer: je kunt blijven leren en ontwikkelen waardoor ook bedrijfsprocessen doorlopend geoptimaliseerd kunnen worden. Het stelt medewerkers in staat om elkaars ervaringen te gebruiken om steeds betere beslissingen te nemen.
De digitale assistent verzamelt data en geeft op basis van patronen en feedback een advies, met beter onderbouwde beslissingen als resultaat
Een digitale assistent helpt
Hoe breng je al dit moois tot leven? Hiervoor moet een brug geslagen worden tussen inzichten uit de data/modeluitkomsten en het operationele proces waarin een medewerker beslissingen maakt. Een digitale assistent kan met een menselijk tone of voice medewerkers actief helpen met beslissingen en analyse uitkomsten vertalen naar actie voor de medewerkers. Ook haalt de digitale assistent feedback op bij de medewerkers, waarvan samen geleerd kan worden. Zo worden de medewerkers in staat gesteld om steeds beter te worden in hun werk. Niet alleen heeft de digitale assistent een menselijke tone of voice, maar deze heeft ook een naam en toont haar emoties in reacties. Zo wordt Ai minder een ver-van-mijn-bed show voor medewerkers en kan dit makkelijker worden toegepast.
Ontdek bovenstaande data & Ai systemen
Het is duidelijk dat digitalisering en AI systemen doordringen in steeds meer bedrijven. Echter, wat bij veel bedrijven nog niet duidelijk is hoe de vele voordelen die het hen echt kan opleveren kunnen worden verzilverd. De mens in haar waarde te laten, te laten excelleren en optimaal te ondersteunen door alles wat AI kan resulteert voor het bedrijf in een hogere ROI, betere kwaliteit van producten of diensten en het nemen van betere beslissingen. Het is hoog tijd dat de markt niet alleen begrijpt wat data gedreven werken betekent, maar ook leert de ongekende voordelen te realiseren door écht data gedreven te werken.
Expertise
Bij Experience Data passen we dit principe inmiddels al ruim 7 jaar succesvol toe bij MKB & corporates. Wij maken data gedreven software oplossingen die jouw bedrijf en werknemers actief ondersteunen om écht data gedreven te werken. Zorg dat medewerkers niet overladen worden met irrelevante informatie., want inzicht zonder actie is ballast. Laat een digitale assistent dus direct een relevant advies geven en beslis zelf.
- Krijg inzicht hoe en waarom professionals keuzes maken
- Zorg dat jouw data en Ai model kan omgaan met feedback (zelflerend)
- Faciliteer een uniform proces voor de registratie van ervaringsdata
- Assisteer medewerker bij operationele keuzes
Met ons platform kunnen wij razendsnel data en Ai oplossingen (digitale assistentie) bedenken, bouwen en implementeren.
Plan direct een korte laagdrempelige
kennismaking met een data expert.
We beloven je een verassend inspirerend gesprek.
Bekijk ook
Cost reduction with smart warranty tool
Lely International reduces handling and logistical costs with automated warranty determination application.
Leer Experience Data kennen
Wij geloven erin dat data slimmer ingezet kan worden om het dagelijks werk veel leuker en efficiënter te maken.