Waarom mensen het allerbelangrijkst zijn voor autonome bedrijven

Patrick Groot Nuelend, EMEA Solutions Architect Extreme Networks 

De afgelopen jaren investeerden organisaties in het Verenigd Koninkrijk miljoenen in grotere digitale-transformatie-initiatieven met als doel om meer geautomatiseerd, efficiënt en agile te worden. In werkelijkheid hebben niet al deze initiatieven hun vruchten afgeworpen. Uit onderzoek blijkt dat een op de vier organisaties in het VK te maken heeft gehad met een gefaald digitale-transformatieproject. Managers die naar de toekomst kijken, vragen zich af hoe zij kunnen zorgen voor operationele voordelen van artificial intelligence (AI) en machine learning (ML) binnen hun organisatie voor slimmere, succesvollere resultaten. 

In het autonome netwerk vind je een mengeling tussen machine- en menselijke intelligentie, die decision-making revolutionair verandert, voor nieuwe kansen zorgt en een pad baant voor de autonome ondernemingen van de toekomst. Vooruitstrevende organisaties staan te springen om een betere mens-machine-integratie, maar hoe ziet dit nieuwe traject eruit? En wat is de impact ervan op het personeel? 

Powered by machines – but driven by humans

Hoewel organisaties al gebruikmaken van geavanceerde automation-technologie die workflows en decision-makingprocessen stroomlijnt, is deze nog niet intelligent. Zo helpt automatisering datacenterprofessionals bijvoorbeeld om het datacenter via een app op de telefoon te laten draaien – altijd en overal. Maar nu even vooruitgekeken naar de autonome onderneming: veel van deze processen kunnen volledig en realtime aan machines worden toevertrouwd – mogelijk gemaakt door een agile, betrouwbaar en robuust netwerk. 

Net als zelfrijdende voertuigen kunnen worden aangeleerd om te rijden, kunnen autonome netwerken ook worden aangeleerd om zichzelf geruisloos te beheren, optimaliseren en beveiligen. Door bestaande geautomatiseerde systemen aan te vullen met AI en ML, zullen de zelf-genezende, zelfsturende netwerken van morgen werken met behulp van minimale menselijke input. 

Uiteindelijk zullen autonome netwerken functioneren met de flexibiliteit van een biologisch neuraal netwerk, dat veiligheidsissues oplost nog voordat ze voor mensen zichtbaar worden. Zo trainen ze zichzelf om proactief te zoeken naar toekomstige uitkomsten en zorgen ze voor een vliegensvlugge informatieflow. 

Natuurlijk leiden deze enorm interessante voordelen ook tot toenemende zorgen van een ‘werknemerloze toekomst’, aangezien de toename van automation niet te stoppen is. Maar hoewel machines een steeds vanzelfsprekender onderdeel op de werkvloer worden, blijven ze slechts de menselijke vermogens aanvullen. Net zoals door AI-gedreven accounting-software financeteams bekwamer heeft gemaakt – in plaats van overbodig – zullen autonome netwerken elk onderdeel van de organisatie verbeteren, van incident-responstijd tot en met klantervaringen. Kort gezegd: hoe snel AI zich ook ontwikkelt, de weg naar volledige autonomie wordt uiteindelijk altijd bestraat door menselijke intelligentie. 

Prioriteit geven aan vaardigheden voor volledige autonomie

Eigenlijk zou je de autonome onderneming eerder moeten zien als een visie dan als een plug in-technologie. Om machines, leiderschap, bedrijfscultuur en vooraanstaand personeel aan elkaar te koppelen, is het voor bedrijven noodzakelijk om een veelzijdige aanpak te implementeren. Technologie op zichzelf zal geen autonome onderneming van de toekomst kunnen creëren. Het is belangrijk om menselijk kapitaal op elk niveau bij te scholen. 

Maar – en elke CTO kan dit bevestigen – technologie aanvullen met talent kan een uitdaging zijn. Hoewel de meerderheid van organisaties volledig geïnvesteerd heeft in AI-gedreven moderniseringsprogramma’s, zullen er veel van worden teruggehouden door een naderende vaardigheden-crisis. Volgens een recent onderzoek heeft meer dan de helft van de organisaties in het VK en de VS (51 procent) niet de benodigde AI-vaardigheden in-house voor zijn strategieën. Bovendien is de vaardigheden-kloof groter in het VK: 73 procent van de organisaties hebben moeite met het werven van benodigd talent, ten opzichte van 41 procent in de VS. 

Dit baart vooral zorgen voor de datacenters van organisaties – de levensader van elke moderne organisatie. Verandering als gevolg van AI, de cloud en security heeft al een grote impact op het datacenterpersoneel gehad. Sterker nog, een rapport van Uptime Institute laat zien dat veel datacenterwerknemers simpelweg de benodigde vaardigheden niet hebben om een datacenter te moderniseren. AI en ML moeten een aantal effecten van de vaardighedenkloof ietwat verzachten, door veel handmatige taken uit te bannen die tijdrovend zijn. Maar dat is niet meteen een wondermiddel. 

Voor een soepele transitie naar een autonome onderneming moeten werknemers agile zijn en hun vaardigheden kunnen veranderen. Het is dan verstandig om de opleiding voor bestaande medewerkers in eerste instantie en vooral te laten focussen op het ontwikkelen van vaardigheden. Zo krijgen ze de kans om over nieuwe tools (onder andere software, automation performancemanagement) te leren, om zo bij te blijven met de snelheid van technologische innovatie. Bedrijven moeten er daarnaast naar streven om IT-professionals te werven met gespecialiseerde kennis van AI en automation. Deze werknemers zullen niet altijd snel kiezen voor banen in datacenters. Daarom moeten organisaties extra stimulansen creëren, want deze vaardigheden kunnen een goede toevoeging zijn op de bestaande teams. 

Of de bestaande werknemers nu worden bijgespijkerd of dat er uit het brede talentennetwerk wordt geworven – de menselijke vaardigheden van je organisatie verrijken is het allerbelangrijkst om die autonome onderneming van de toekomst te worden. Het zal niet makkelijk zijn, maar met de juiste mix van menselijke talenten, op policy gebaseerde processen, geavanceerde netwerkinfrastructuur en -oplossingen kunnen organisaties zich voorbereiden op de autonome onderneming van vandaag. En hun visie morgen waarmaken.