SAP houdt zich bezig met de optimalisatie van bedrijfssoftware. Op dit moment loopt 77% van de transacties in de wereld via SAP. Door kunstmatige intelligentie toe te voegen aan het systeem denkt SAP haar klanten nog beter te kunnen bedienen. Dat wordt aangeboden onder de naam Leonardo dat kan worden ingezet om onderdelen van het bedrijfsproces over te nemen. ” Met Leonardo kun je repetitieve taken van je schouder halen en in minuten laten doen”, aldus Marc Teerlink, global vice president van SAP Leonardo.

Teerlink werkte in 2014, de vorige keer dat hij te gast was bij Top Names, nog voor IBM. Hij had daar te maken met Watson. “Toen we elkaar spraken over Watson was de technologie uitgevonden, maar de toepassing was er nog niet echt. We hebben toen een corporate startup opgericht om dat uit te vinden: hoe verdeel je Watson in stukjes? Hoe doe je het met de pricing? Dan kom je erachter dat je in verschillende landen moet zitten met verschillende datacentra om te zorgen dat je ook aan de wetgeving voldoet. Dat was een enorme reis. En wanneer je nu kijkt naar Amazon, Google en IBM dan zie je dat het echt cloud platformen zijn waar jij en ik met een laptop aan de slag kunnen met AI zonder dat we die machine learning zelf hoeven uit te vinden. Je ziet een verschuiving. Waar we in 2013/2014 machine learning nog moesten schrijven, coderen, zie je nu dat al die algoritmes als een service, als een api beschikbaar zijn.”

“Fast learners hebben gemiddeld 43% meer groei doorgemaakt”

SAP telt 388.000 klanten wereldwijd. Daarmee heeft het bedrijf veel inzicht in bedrijfsprocessen. Veelal kenmerken ze zich door een combinatie van automatisering en handmatige taken. “Dan hebben we het over de menselijke handelingen die de geautomatiseerde stukken met elkaar verbindt. Daar zit ook de zwakte op dat moment.  Stel ik maak auto’s en mijn slotenleverancier heeft een staking. Dan moet ik uitzoeken bij wie ik de komende weken capaciteit kan bestellen voor het maken van sleutels zodat mijn productie niet stil komt te liggen. Dat zoek- en afwegingsproces kan maanden duren. Als je dat kunt versnellen dan gaat het niet alleen om die versnelling, maar ook om het toevoegen van flexibiliteit aan het bedrijf. Dus je kijkt naar bestaande processen die dicht bij de klant zitten en dan kijk je: kan ik daar 1 stap uithalen en artificial intelligence aan toevoegen om een repetitieve taak bij je weg te halen.”

Teerlink verwacht dat toch in eerste instantie werkgevers meer geraakt zullen worden door de inzet van kunstmatige intelligentie dan werknemers. “Werkgevers zullen er achter komen dat AI duidelijk een competitief verschil gaat maken. Dan zul je dingen moeten gaan veranderen. Je ziet dat 22% van de bedrijven in de US, die hun jaarverslag openbaar hebben gemaakt de afgelopen maanden, al bepaalde delen van hun winst toewijzen aan AI. We hebben net samen met de Economist een onderzoek gedaan: wie doen er nou wat met AI? Dan zien we dat wat we de fast learners noemen die er al mee aan de slag zijn gegaan gemiddeld 43% meer groei doorgemaakt hebben dan degene die er nog niet of niet goed mee werken. Want gebruik is natuurlijk geen recept voor succes. Een goede zeilboot betekent niet dat je de wedstrijd wint. Leonardo is geen systeem, het is een digital business innovation system. Het gaat SAP niet vervangen. Het gaat die taken waar de mens nog tussen zit, de mens daarin ondersteunen. En dat zijn processen die je zelden volledig kunt automatiseren.”

“Over 3 tot 5 jaar is het gemeengoed ”

Nieuwe technologie wordt vaak niet direct volledig omarmd. Toch denkt Teerlink dat het snel kan gaan. “Een voorbeeld in de landbouw: er zijn al jaren universiteiten die duurzame projecten doen. Die laten zien dat als een biggetje geboren is dat je 24 uur warm houdt met een lamp, dat je dan geen antibiotica hoeft te geven, maar dat wil niet zeggen dat de praktijk ook direct om is. Het beschikbaar hebben van technologie gaat gewoon een paar jaar duren: 3 tot 5 jaar voordat het zo gemeengoed is dat we eraan gewend zijn. Elke vorm van technologische innovatie heeft in het begin even een dip en vervolgens zien we dat er economische groei uit voortkomt: je creëert nieuwe banen. Er waren veel meer mensen nodig in de automobielindustrie dan de zadelmakers voor paarden of de strontscheppers in de straten van NY. Hetzelfde geldt voor internet: daar was men ook heel bang voor. En het heeft bepaalde taken laten verdwijnen maar ook taken gecreëerd.”

Maar voor het zover is zal er nog veel gepraat moeten worden. Nieuwe techniek vraagt om nieuwe regels. Regels die ethische dilemma’s regelen “Wie gaat letten op het managen van data? Hoe komt de AI tot zijn beslissing? Wie heeft het systeem getraind? Welke data liggen eraan ten grondslag? Vertrouw ik die beslissing wel. Daar zullen nog heel veel discussies aan vooraf gaan zowel tussen de technologie partijen als het bedrijfsleven.”

Technologie wordt gemaakt door mensen en mensen hebben vooroordelen. Daar moet goed naar gekeken worden. “Ik denk wel dat we de komende jaren tot de conclusie gaan komen dat ook al is de technologie wel zo ver dat we het maatschappelijk nog niet los willen laten. De zelfrijdende auto is een goed voorbeeld. Auto’s kunnen op de snelweg zeker al zelfrijdend zijn, maar je moet je handen nog op het stuur hebben. dat wordt gecontroleerd met een sensor. Want zelfs als die auto beslissingen kan nemen dan hebben we de aansprakelijkheid nog niet geregeld: is de bestuurder, de fabrikant of de regelgever aansprakelijk wanneer het mis gaat? Dus we kunnen ze nog niet loslaten, zolang je dat niet hebt geregeld.”

(Een verslag van @daalder)

De afleveringen van Top Names zijn via Soundcloud en iTunes als podcast beschikbaar dankzij sponsoring van  Merchandise.