De stap van statistiek naar AI

We analyseren elke maand honderden resultatenrekeningen. Dat kun je voor zeventig procent automatiseren.

"Mogelijk spreken we binnen tien jaar niet meer over artificiële intelligentie. De technologie zal alomtegenwoordig zijn", denkt Kristof Stouthuysen.

Hoe kijken verantwoordelijken van finance en hr naar de invoering van artificiële intelligentie? De deelnemers aan de rondetafel relativeren de huidige resultaten nog heel sterk. Tegelijk staan ze te popelen om in hun afdeling concrete stappen te zetten.

Wim Van der Meersch: “Ik ben verantwoordelijk voor hr bij Bridgestone Emea. In die regio hebben we twintigduizend medewerkers. Zelf ben ik geen technoloog, maar ik ben wel sterk gefocust op het gebruik van data in het beleid. Dat past goed in de nieuwe strategie van het bedrijf. Door de overname van de technologie van TomTom, ontstond een nieuw perspectief, naast de productie van banden voor voertuigen. We bieden nu diensten aan op het vlak van mobiliteit, brandstofverbruik, optimalisatie van levertermijnen, enzovoort. Dat zal onze werking grondig veranderen.

Hr is een aantal jaar geleden gestart met analytics. Dat gebeurde met een aantal externe personen omdat we zelf niet de kennis in huis hadden. Dat was een echte klik: iemand die ons toonde wat er allemaal mogelijk was. In het algemeen denk ik dat de meeste hr-organisaties op het gebied van datagebruik een achterstand hebben ten opzichte van de productieafdeling. Ik zie ook dat de financiële afdeling erin slaagt om processen te automatiseren. Tegelijk denk ik dat we nu klaar zijn voor de volgende stap: de data staan op orde, we kunnen rapporteren.”

HR: Maar dat is geen artificiële intelligentie?

Wim Van der Meersch: “Zo durf ik het alvast niet te noemen. Ik heb goed gekeken naar wat andere bedrijven doen die luid roepen dat ze artificiële intelligentie toepassen. Dat klopt niet helemaal. Het blijft meer hangen bij advanced data solutions. Wij gebruiken wel een app voor rekrutering. Hiermee beoordelen we de value fit tussen de kandidaten en het bedrijf. De app laat ons ook toe te voorspellen wie er lang of kort in het bedrijf zal blijven. Ik denk dat dit meer doorgedreven statistiek is dan echte AI, die leert en zichzelf verbetert.”

David Stuer: “Ik ben blij dat je meteen het onderscheid maakt. Je hebt systemen die erg goed zijn in het verwerken van data aan de hand van regels. Denk maar aan robotic process automation (RPA). De machine volgt wat een expert van het proces doet en kopieert dat gedrag. Elke keuze in een specifieke situatie wordt zo gevat in regels. Dat is nog iets anders dan een systeem dat zijn eigen fouten analyseert en op basis daarvan zijn gedrag aanpast.”

Kristof Stouthuysen: “In de toekomst zal een democratisering plaatsvinden in het gebruik van AI-applicaties in finance en hr. Daar ben ik honderd procent zeker van. Ik heb het gevoel dat we binnen tien jaar niet meer spreken over AI. Niet omdat het niet meer bestaat, maar omdat het alomtegenwoordig zal zijn. Kijk naar een grote speler als Microsoft. Het bedrijf gaat AI toevoegen aan alle applicaties, zoals Excel en Teams. In Excel kun je dan bijvoorbeeld vragen om een forecast te bouwen. Dat kan nu al.

Personen op de werkvloer zullen zelf niet programmeren en coderen. Ze gaan op basis van natuurlijke taal met die systemen spreken. Dat heeft ook een effect op bijvoorbeeld een vergadering in Teams. Wie niet aanwezig kon zijn, vraagt achteraf wat er besproken is geweest. De gesprekken worden in transcripten opgeslagen. Je kunt vragen wat de tien belangrijkste punten van de vergadering waren. Zo’n applicaties zullen echt deel uitmaken van het reilen en zeilen in finance, hr, de backoffice, ... Die applicaties zijn er nu al.”

Volledig digitaal aanwervingsproces

Eline David: “Nowjobs is ontstaan uit een strategische oefening bij House of HR – vooral bekend van uitzendkantoor Accent – om zich klaar te maken voor de digitale omwenteling. We wilden zelf klaar staan met een antwoord wanneer een concurrent de uitzendsector zou vernieuwen met een digitale tool, zoals Uber deed met de taxisector. De vraag luidde: how can we kill Accent? We hebben onszelf ‘geüberd’. We hebben een app ontwikkeld om personen die willen bijverdienen, te koppelen aan bedrijven die ondersteuning zoeken voor korte periodes. Denk aan de horeca, retail, logistiek … Alle medewerkers op Tomorrowland bijvoorbeeld hadden toegang tot onze app.

De oefening bestond erin een ‘Tinder voor jobs’ te maken: swipen op je smartphone tot je een job vindt die je ligt. We hebben een volledig digitaal aanwervingsproces gebouwd dat geschikt is voor tijdelijke jobs. Na Europees onderzoek hadden we vastgesteld dat vaste jobs nog altijd een fysiek sollicitatiegesprek vereisen. We wisten dat sommige sectoren zodanig verlegen zaten om werknemers dat zij zeker bereid waren om het over een andere boeg te gooien. Dat klinkt erg futuristisch, maar de voorbereiding is klassiek verlopen, met gedegen studiewerk en zonder AI om de businesscase uit te rekenen.

Intussen zijn we actief in vier landen en draait de afdeling een omzet van honderd miljoen euro. De teller staat op vijfhonderdduizend gebruikers, waarvan intussen zeventig procent studenten. In onze groep zijn we erg overtuigd van de kracht van digitale oplossingen, voor de markt én onze eigen werking.”

Gegevenskwaliteit op niveau brengen

Frankie Flecijn: “Bij Etex, een groep die bouwmaterialen produceert, denken we al een hele tijd na om te investeren in artificiële intelligentie. Onze cfo vroeg me jaren geleden om een data scientist aan te werven. Ik heb dat toen niet gedaan omdat we niet de gepaste organisatiestructuur hadden. Kandidaten zouden na zes maand al vertrekken. Onze interne structuur en cultuur waren er nog niet klaar voor.

Etex was vroeger een holding met meer dan honderdvijftig, vaak erg verschillende bedrijven. Die context was niet geschikt om gesofisticeerde data-analyses te maken. Er was namelijk geen gemeenschappelijk beheer van datadefinities. De processen en systemen waren helemaal anders opgezet. Pas later hebben we ons shared service center ingericht om op een gecentraliseerde manier diensten te leveren aan al die businessunits. Intussen streven we in al onze bedrijven ook naar eenzelfde versie van SAP of naar gealigneerde datadefinities in een data lake.

Tegelijk hebben we enerzijds proceseigenaars aangeduid met een duidelijk mandaat om de belangrijkste processen te stroomlijnen. Anderzijds hebben we een data team opgericht om de gegevenskwaliteit op niveau te brengen, wat meteen grote voordelen opleverde. Een simpel voorbeeld dat zelfs nu nog af en toe voorkomt: als je eenzelfde leverancier twee keer aanmaakt in een proces dat zowel mens als machine beheren, kan dat ertoe leiden dat je de facturen van die leverancier twee keer betaalt. We hebben nu een eenvoudige automatische toepassing die dat probleem voorkomt.

Het is tekenend voor onze stand van zaken. Dit is nog geen artificiële intelligentie, maar nu hebben we wel een basis waarmee een team van data scientists aan de slag kan en waarbinnen het kan experimenteren. De teams genereren een pak ideeën over mogelijke toepassingen. Ze communiceren naar de medewerkers over onze projecten om aan te tonen dat we hun ideeën oppikken. Intussen zijn er al een honderdtal bots die eenvoudige taken opnemen. De volgende stap bestaat erin de businesscases op te volgen om de terugverdientijd te controleren.

Elke maand analyseren we honderden resultatenrekeningen en balansen. Die kun je voor zeventig procent automatiseren, want de analyses of controles zijn altijd dezelfde. De kunst is om de focus te verleggen naar het schrijven van hypotheses of rule-based checks. Zo gaan we na of we die taken kunnen automatiseren. We maken bijvoorbeeld nu een lijst met belangrijke afwijkingen en uitzonderingen, van de evoluties op de kosten en op de balansrekeningen, en dergelijke. Op deze toepassing bouwen we onze eerste case, inclusief machinelearning.

Mijn ervaring is dat dergelijke projecten erg afhankelijk zijn van de houding van de top. De ene ceo of cfo is er helemaal voor te vinden. Een andere ziet er niet meteen de meerwaarde in of de schat de prioriteit lager in.”

Cultuur voor artificiële intelligentie

Wim Van der Meersch: “Daar ben ik het mee eens. Bij ons heeft de ceo de digitale cultuur in het bedrijf gebracht. In de eerste plaats gebeurde dat met het oog op de dienstverlening aan de klanten, maar het heeft een effect in de hele organisatie, ook in de hr-afdeling. De vraag is: zijn de personen in die afdelingen klaar om het waar te maken? Hebben ze de kennis? Zijn ze nieuwsgierig om die ervaring en expertise op te bouwen? Het is belangrijk om al snel een mooie use case te ontwikkelen. Bij Bridgestone heeft de ceo erop aangedrongen dat de R&D-afdeling via een digital twin op een virtuele manier nieuwe banden zou ontwikkelen op basis van de oude data in het systeem. Dat moest toelaten om veel sneller met een nieuw product te komen. Zo ziet iedereen de praktische toepassing. Dat helpt om in de eigen omgeving te zoeken naar mogelijkheden.”

Eline David: “Bij Nowjobs is die houding diepgeworteld. We willen alles digitaal en sneller maken. Dat is ons motto. Wie een tijd geleden gestart is, merkt dat de job ondertussen helemaal veranderd is. Voor een stuk is dat ook bedreigend. Je moet je werk voortdurend verbeteren en efficiënter maken. Dat is de cultuur waarin we werken.

Artificiële intelligentie is voor ons vanzelfsprekend. We omarmen die technologie. We hebben bijvoorbeeld al een matching tool op basis van ChatGPT. Als we voor een nieuwe functie een vacature schrijven, stelt ChatGPT drie vragen op voor de sollicitanten. De bot analyseert de antwoorden. Om in orde te zijn met GDPR gebeurt dit via een plug-in en in een afgeschermde omgeving, zodat de gegevens niet buiten het bedrijf komen. Tegelijk is er een medewerker die elke beslissing controleert. Intussen stellen we vast dat de app heel goed werkt.

Zo lanceren we met ons change team regelmatig nieuwe toepassingen. Er is een constant changemanagement. Daar is veel training voor nodig. Daarom organiseert de chief digital officer van House of HR, Lieven Van Nieuwenhuyze, nu voor 5.300 medewerkers een grote opleidingscampagne over AI. Later volgen de uitzendkrachten en consultants.”

Vervangt artificiële intelligentie de mens?

David Stuer: “Vroeger beweerden onderzoekers dat wel 66 procent van de jobs zou verdwijnen door automatisering en digitalisering. De realiteit van nu zegt het tegendeel. De werkloosheid is nog nooit zo laag geweest. Wel zie je steeds vaker een polarisering van de jobs inzake skills. Only the lousy and the lovely will remain. Dat betekent hier dat alleen de hoogopgeleiden en een kleine fractie van de low skill jobs overblijven. Mensen zullen volgens mij niet per se vervangen worden door artificiële intelligentie, wel door wie ermee kan werken. Daar zit, denk ik, het cruciale element om competitief te blijven.”

Eline David: “Andere studies, zoals van Agoria, wijzen erop dat digitalisatie net meer jobs creëert: tot een derde meer. Tegelijk zal binnen tien jaar, door de vergrijzing, een tekort aan arbeidskrachten van tien procent ontstaan. Het is geen wonder dat bedrijven nu al hoogopgeleiden uit India hierheen halen.”

Frankie Flecijn: “Van hieruit zijn ook heel wat jobs verplaatst naar landen waar mensen met de juiste opleiding wel voorhanden zijn. Andere landen zijn veel proactiever dan België op het vlak van onderwijs en opleiding, met een aantrekkelijker investeringsklimaat voor hun ondernemingen.”

Dit artikel is een gedeelte van een uitgebreid rondetafelgesprek. U vindt het volledige artikel in HRmagazine en FDmagazine. Wenst u graag een gratis proefexemplaar te vervangen? Contacteer Dit e-mailadres wordt beveiligd tegen spambots. JavaScript dient ingeschakeld te zijn om het te bekijken.