Eerste stap naar een digitale organisatie?
Geen machine learning, maar processen digitaliseren!
Iedereen wil een digitale en snelle organisatie waarbij je je natuurlijk moet richten op hippe dingen zoals cloud, blockchain of AI. De meeste managers en directeuren hebben maar een vage notie van wat deze termen precies inhouden of wat ze zouden moeten bijdragen aan het business model van een organisatie, maar iedereen is bang om welke boot dan ook te missen dus er moet tijd aan besteed worden. Daarbij uiteraard geholpen door bedrijven die er wél wat van weten en nooit te beroerd zijn om tegen een leuk tarief wat mooie voorbeelden van Amazon of paypall uit de mouw te schudden, of gewoon direct de code in te duiken, data ophalen, een machine learning model te trainen op alle beschikbare data, om er vervolgens achter te komen dat de datakwaliteit niet goed genoeg is om goede beslissingen mee te kunnen maken.
Back in the days...
Toen ik bij Liander werkte heb ik veel van dit soort ambities langs zien komen (we gaan automatisch netrekenen, we maken een AI die de ultieme investeringen in het net bedenkt), maar eigenlijk kwam het heel vaak hier op neer: je loopt tegen een muur aan van data issues en handmatige processen. En die moeten éérst opgelost worden. Vaak helemaal niet héél ingewikkeld, maar wel héél belangrijk voor het slagen van je ambities en de toekomst van je organisatie.
Processen binnen organisaties zijn vaak ontstaan of herzien in de tijd dat excel en e-mail al heel geavanceerd waren. Het doorgeven van een nieuwe klantvraag? De klantafdeling krijgt een aanvraag per telefoon, zet wat gegevens in een excel bestand en stuurt die naar de afdeling die beoordeelt of de klantvraag vervuld kan worden. Die stuurt een excel met wat andere gegevens terug. Ergens is nog een oud SAP systeem waar een status in bijgehouden wordt, maar dat is het wel.
Er is natuurlijk niks mis met e-mail, maar informatie die alleen maar in iemands persoonlijke mailbox staat en daarna handmatig overgenomen moet worden is natuurlijk waardeloos voor alles wat ooit door machine learning vervangen moet worden. Maar ook het ouderwetse meer werk doen met dezelfde mensen wordt lastig op deze manier. Het overzicht raakt kwijt, reactie tijden worden onacceptabel lang, klanten worden boos, organisatie wordt ge-disrupt door de nieuwe airbnb, google of insta. Jammer.
En nu?
Nu zit ik in mijn derde week van de nieuwe baan bij Quatronic, waarbij we als doel hebben om bedrijven te helpen om die echte eerste stap naar een datagedreven organisatie te nemen. Het digitaliseren van processen. Een RFID scanner hier, accorderen via een mobiele app, klantvragen door een proces naar verschillende medewerkers sturen, statussen bijhouden, een back-end systeem waar in applicatie beheerders zelf makkelijk alles kunnen instellen en onderhouden. Alles. En alles in no-time gebouwd, met low-code platform OutSystems.
Ik ben nooit heel erg van het écht zelf programmeren geweest, maar ik zou na 2 weken Quatronic en OutSystems-trainingen, voor een gemiddeld theater, restaurant of desnoods netbeheerder een heel reserverings systeem kunnen bouwen. In mijn eentje. Met een goed functionerend datamodel, integratie met bestaande databases, CI/CD straat en wat elke IT organisatie verder nog aan lingo en eisen heeft.
Conclusie
In the end zijn veel processen redelijk identiek, en moet je niet zelf te veel tijd steken in allerlei hardcoded en specifieke oplossingen. Je kan zo maar eens 2 jaar verder zijn en alweer te laat. Ik ben er echt van overtuigd dat deze manier van apps en systemen bouwen voor het digitaliseren van dit soort basale processen onmisbaar gaat zijn in de toekomst. Daarna kan je altijd nog met je blockchain in de weer. Voor mezelf kan ik in ieder geval zeggen dat het geweldig is om in zo’n jong bedrijf te starten en mee te bouwen aan iets waar ik in geloof.
