IBM Watson draait overal

Drempel voor AI in mutlicloud-omgevingen is weg

Low-codeontwikkelaar Mendix kondigde begin 2019 een verregaande integratie aan van het eigen platform met IBM Cloud Services. Dit betekent dat applicatieontwikkelaars eenvoudige toegang hebben tot de functies van het artificial intelligence (AI)-platform IBM Watson. Bovendien draaien applicaties ontwikkeld met Mendix direct in de IBM Cloud. Dat lijkt een detail, maar volgens Efrym Willems, Business Development Manager bij Tech Data, is het een belangrijke stap voor de bredere adoptie van AI in multicloud-omgevingen.

Volgens verschillende marktanalisten – en zelfs volgens de leveranciers van AI-systemen – kent AI een trage adoptie. Een belangrijke reden? “In de multicloud weten bedrijven niet meer hoe ze de data die voor de intelligentie zorgen bij elkaar moeten brengen”, zegt Willems.

Dat terwijl AI heeft bewezen grote voordelen te hebben, zo illustreert de IBM-specialist van Tech Data. Als voorbeeld noemt hij de finale van Wimbledon dit jaar tussen Roger Federer en Novak Djokovic. Al na enkele minuten had de toernooiorganisatie met behulp van AI een kloppende samenvatting online staan. “4 uur en 57 minuten lang tennis van de buitencategorie. Zie dan maar eens razendsnel een samenvatting met de hoogtepunten in elkaar te zetten, liefst binnen twee minuten na het slaan van de laatste bal”, zegt Willems. “Twintig minuten na het einde van een wedstrijd zijn er zelfs gepersonaliseerde samenvattingen beschikbaar met behulp van AI-technologie.”

Hulp van IBM Watson

De organisatie van het tennisevenement krijgt hierbij hulp van Watson, het AI-platform van IBM, verduidelijkt Willems. “De videosoftware van Wimbledon selecteert zelf de hoogtepunten uit een tenniswedstrijd. Daarvoor analyseert Watson de geluiden en gezichtsuitdrukkingen van het publiek, en de expressie en lichaamstaal van de tennissers. Het platform analyseert al deze ingrediënten en stelt zelf de samenvatting samen.”

Het is een mooi voorbeeld van hoe AI-systemen omvangrijke datasets analyseren, interpreteren en hier waardevolle inzichten uit halen. “In dit geval voor entertainment, maar AI heeft inmiddels ook zijn waarde bewezen als het gaat om bijvoorbeeld het optimaliseren van productieprocessen of het verbeteren van de gezondheidszorg. Zo experimenteren Nederlandse ziekenhuizen volop met de toepassing van AI, onder andere op het gebied van diagnostiek.” Watson slaagde er al eens in om bij een vrouw met een zeldzame vorm van leukemie binnen tien minuten de juiste diagnose te stellen.

Zorgen over data-integratie

Ondanks alle voordelen van AI zijn bedrijven vooralsnog terughoudend als het gaat om het toepassen van kunstmatige intelligentie. Volgens IDC heeft slechts 25 procent van de organisaties een bedrijfsbrede AI-strategie. Gebrek aan vaardigheden wordt vaak genoemd als verklaring voor die terughoudendheid. “Ook zijn er zorgen op het gebied van data-integratie”, aldus Willems. “De gestructureerde en ongestructureerde data die nodig zijn voor analyses, staan vaak verspreid over meerdere locaties, zowel in de cloud als on-premises.”

Die laatste zorg is volgens Willems niet helemaal terecht meer. Het blijkt wel degelijk mogelijk om AI ook binnen handbereik te brengen van bedrijven die vol in de multicloud zitten. Maar dan moet volgens hem wel aan een aantal voorwaarden worden voldaan:

1. AI op ieder platform

“De AI-technologie die een bedrijf wil toepassen dient beschikbaar te zijn op alle platformen waar men data en applicaties gebruikt”, noemt Willems. “IBM heeft daarom een aantal Watson-diensten, waaronder Watson Assistant en Watson OpenScale, beschikbaar gesteld als microservices die zijn gebaseerd op Kubernetes-containertechnologie.” Die microservices kunnen on-premises of in de IBM Cloud draaien, maar ook in de clouds van bijvoorbeeld Microsoft, Amazon en Google. Data hoeven hierdoor niet naar de AI-engine te worden gebracht. “AI komt juist naar de gegevens toe en voorkomt hiermee een vendor lock-in.”

2. Dataconnectoren

Voor veel grote organisaties is dat echter niet voldoende. Zij hebben data op zeer veel verschillende platformen staan. “Daarom is het belangrijk dat een brede reeks dataconnectoren beschikbaar is, onder andere voor het ontsluiten van data in Dropbox, Salesforce, Tableau en Looker.”

IBM heeft daarnaast Watson Studio, het platform voor datascience en machine learning, vorig jaar verrijkt met een verbeterde integratie met Hadoop Distributions (CDH en HDP). Dit maakt het volgens Willems eveneens mogelijk om analytics uit te voeren daar waar de data staan en gebruik te maken van de beschikbare rekenkracht.

3. Integratie naar één cloud

Het is volgens de IBM-expert van Tech Data echter ook mogelijk om datasets op één centrale plek samen te brengen voor analyses. “Dat kan ook een goede strategie zijn. IBM Cloud, dat sinds 2018 de nieuwe naam is voor SoftLayer, kan dat faciliteren. Bijvoorbeeld met IaaS- of PaaS-diensten, of door simpelweg cloud storage te bieden. Ook is het mogelijk IaaS- en PaaS-diensten te integreren in een multicloud-omgeving”, voegt Willems eraan toe.

4. Brede ondersteuning ontwikkeltools

In het bij punt 3 genoemde scenario is de integratie van Mendix met IBM Cloud enorm belangrijk voor AI-adoptie. “Na consolidatie van de data vindt het ontsluiten en analyseren van de gegevens plaats met speciaal daarvoor gebouwde apps”, legt Willems uit. “Het ontwikkelen van die apps kan met behulp van low-code en no-code platformen van aanbieders als Mendix of OutSystems worden gerealiseerd. IBM biedt hiervoor zelf ook de ontwikkeltools, die onder de vlag van IBM Cloud beschikbaar zijn”, zegt Willems.

Geen excuus

Het zijn allemaal stappen die ervoor zorgen dat AI onafhankelijk van de gekozen cloud deployment is uit te voeren. Dat geldt voor veel meer soorten diensten, inclusief andere data-intensieve applicaties. “Het feit dat een bedrijf werkt met een multicloud-omgeving hoeft hierbij geen probleem meer te zijn”, stelt Willems. “AI kan immers naar de te analyseren data worden gebracht. Maar het is ook heel goed mogelijk om de data naar een centrale cloud te transporteren zodat daar analyses mogelijk zijn. Een multicloud is dus geen excuus meer om niet aan de slag te gaan met kunstmatige intelligentie.”